Оценка возможных стратегий

На этапе оценки возможных вариантов решения должна быть дана оценка возможных вариантов решения по степени их предпочтительности.

Как только моделирование доведено до стадии, на ко­торой модель можно (по крайней мере, предварительно) использовать, начинается этап оценки потенциальных стратегий, полученных из модели. В ходе этой оценки исследуется чувствительность результатов к допущениям, сделанным при построении модели, поскольку правомоч­ность этих допущений можно проверить лишь в процессе использования модели. Если окажется, что основные до­пущения некорректны, возможно, придется вернуться к этапу моделирования, но часто удается улучшить модель, незначительно модифицировав исходный вариант. Обычно необходимо также исследовать «чувствительность» моде­ли к тем аспектам проблемы, которые были исключены из формального анализа на втором этапе, т. е. когда стави­лась задача и ограничивалась степень ее сложности.

Внедрение результатов

Заключительный этап СА представля­ет собой применение на практике результатов, которые были получены на предыдущих этапах. Если исследова­ние проводилось по вышеописанной схеме, то шаги, кото­рые необходимо для этого предпринять, будут достаточно очевидны. Тем не менее СА нельзя считать завершенным, пока исследование не дойдет до стадии практического применения, и именно в этом отношении многие выполненные ранее работы оказывались неполны­ми. В то же время как раз на последнем этапе может вы­явиться неполнота тех или иных стадий или необходимость их пересмотра, в результате чего понадобится еще раз пройти какие-то из уже завершенных этапов.

Поскольку СА представляет собой ско­рее способ мышления, нежели определенный набор рецеп­тов, приведенный выше перечень должен рассматриваться только как руководство к действию. При решении конк­ретных задач некоторые из этапов могут быть исключены или изменен порядок их следования; иногда придется по­вторить эти этапы в различных комбинациях. Например, может оказаться необходимым пересмотреть роль исключенных из рассмотрения факторов, что потребует пройти несколько раз стадии моделирования и оценки возможных стратегий.

Цель описанного выше многоэтапного системного ана­лиза состоит в том, чтобы помочь выбрать правильную стратегию при решении практических задач, в данном случае в области экологии. Структура этого анализа на­правлена на то, чтобы сосредоточить главные усилия на сложных и, как правило, крупномасштабных проблемах, не поддающихся решению более простыми методами ис­следования, например наблюдением и прямым экспери­ментированием. Из-за сложности проблем, для решения которых обычно применяется СА, послед­ний часто предполагает использование ЭВМ для обработ­ки и анализа данных, а также сложного математического аппарата для проведения выбора между альтернативными решениями. Однако ни использование ЭВМ, ни привле­чение математического аппарата, ни то и другое, вместе взятое, не является основной особенностью СА, как такового.

Особый вклад системного анализа в решение различ­ных проблем обусловлен тем, что он позволяет выявить те факторы и взаимосвязи, которые впоследствии могут оказаться весьма существенными, что он дает возмож­ность так видоизменять методику наблюдений и экспери­мент, чтобы включить эти факторы в рассмотрение, и освещает слабые места гипотез и допущений. Как науч­ный метод СА с его акцентом на проверку гипотез через эксперименты и строгие выборочные проце­дуры создает мощные инструменты познания физического мира и объединяет эти инструменты в систему гибкого, но строгого исследования сложных явлений.

Определив в общих чертах, что такое СА, выясним, почему мы вынуждены использовать его в экологии. Отчасти дело здесь в относительной сложности экологии как науки, имеющей дело с разнообразными взаимодействиями между огромным множеством организ­мов. Почти все эти взаимодействия динамические в том смысле, что они зависят от времени и постоянно изменя­ются. Более того, взаимодействия часто имеют ту особен­ность, которую в технике называют «обратной связью», т. е. характеризуются тем, что некоторые эффекты процес­са возвращаются к своему источнику или к предыдущей стадии, в результате чего эти эффекты усиливаются или видоизменяются. Обратные связи бывают положительны­ми (усиление эффекта) и отрицательными (ослабление эффекта). Сама обратная связь может быть достаточно сложной, включая в себя ряд положительных и отрица­тельных эффектов, а последствия могут зависеть от фак­торов внешней среды.

Есть, однако, и еще одно основание для применения СА в экологии. По самой своей природе экологическое исследование часто требует больших масш­табов времени.

Включая в себя самые различные аспекты системного подхода и допуская применение самого различного математического аппарата, такая схема упорядочивает весь процесс исследования от начальных этапов, когда существует лишь некоторая общая цель и самые общие представления об объектах, до формулировки конкретных гипотез и теории и их прак­тической проверки. Следует отметить, что эта схема не содержит в принципе ничего нового для естествоиспытателя, однако, постулируя последовательность решения задач и определяя основные подходы к их решению, она делает весь путь исследования более ясным и опреде­ленным.

Абстрактный матема­тический подход к изучению географических явлений дает огромные преимущества, так как позволяет увидеть не только часть проблемы или частный прием, а всю проблему в целом, весь возможный арсенал взаимо­связанных и взаимодополняющих приемов.

Если какое-то природное явление хорошо интерпретируется в рамках какого-либо формального языка, то есть все основания полагать, что множество частных результатов, вытекающих из аксиом и логической структуры этого формального языка, будет обнаружено и в самом этом природном явлении. Абстрактный математический подход в отличие от конкретного подхода например такого, каким пользуются сейчас геогра­фия и экология, позволяет при достаточно простых общих логико-мате­матических основаниях получить разнообразные частные следствия, сделать явным, контролируемым и конструктивным весь процесс иссле­дования. Но достижимо это лишь в том случае, если идеи математики и ее конкретные методы имеют глубокие аналогии с мышлением ес­тествоиспытателя и предметом исследования.

Системный анализ и моделирование в физической географии

Системный подход в физической географии органично вписался в существовавшие представления о взаимодействии природных компонентов в рамках природных территориальных комплексов. Большая заслуга в развитии системной методоло­гии в географических исследованиях принадлежит таким оте­чественным географам, как В.Б.Сочава. В.С. Преображенский. А.Д. Арманд. К.Н. Дьяконов. Ю.Г. Пузаченко, А.О. Ретеюм. Ю.Г.Симонов, В.Н. Солнцев и другие Из зарубежных иссле­дований по системному анализу наиболее известны работы Р.Чорли и В. Кеннеди. И. Крхо. Я Дерека.

Методология системного анализа используется для изучения функционирования геосистем. Функционирование геосистем происходит в условиях обмена вещества, энергии и информации с окружающей средой Благодаря наличию обратных связей, геосистемы являются саморегулируемыми системами /3.12, 23. 37/.

Существенное значение для географических систем приобретает такой важнейший постулат системного анализа. как принцип иерархичности систем и эмерджентности (каждая система благодаря взаимодействию отдельных элементов системы есть нечто большее, чем набор ее частей).

Для систем, геосистем в особенности, характерно нали­чие как детерминированных, так и случайных факторов а развитии системы.

70-е годы нашего столетия знаменуют наиболее актив­ный период в развитии системного анализа, что связано с ис­пользованием ЭВМ для организации банков данных, обработки информации методами компьютерного моделирования Мето­ды системного анализа были востребованы прежде всего там. где требовался всесторонний анализ изучаемого явления или процесса для выбора наиболее оптимальной стратегии управления.

На это же время приходятся практические приложения системного анализа для решения конкретных задач экономики, демографии, экологии, нацеленные в значительной степе­ни не на формальное описание моделируемого объекта, а вы­бор наиболее оптимальных вариантов (оптимизации) в управлении природно-техническими системами.

Подробный анализ различных моделей и принципов их конструирования применительно к географическим объ­ектам осуществлен А.Д. Армандом /З/. О.Г. Симоновым /39/. В.С. Преображенским /39/.

Наибольшее развитие в географии нашли методы статисти­ческого моделирования (корреляционный, регрессионный. факторный анализ), вызванные необходимостью обработки экспериментальных данных, полученных на географических стационарах. Эти методы позволили выполнить работы, свя­занные с оценкой межкомпонентных связей ПТК различных рангов 1221. анализом пространственно-временных состоя­ний вещества в геосистемах /48/.

Благодаря исследованиям О.Г.Пузаченко /АО/ и А.Д. Ар­манда 121 большую популярность получил метод информацион­ного анализа, используемый для изучения структуры ПТК.

Географическое прогнозирование выдвинуло в число пер­воочередных задач создание методологии географического моделирования как основы прогнозных оценок, разработку теории принятия решений в географических экспертизах и определение их роли в географическом прогнозе /39/.

Важной частью прогнозных исследований явилось постро­ение графически представленных моделей функционирова­ния геосистем (моносистемных по терминологии В.С. Пре­ображенского /38/). с выделением прямых и обратных связей и оценкой этих связей (коэффициент корреляции, информа­ционный коэффициент связи).

Получили развитие различные динамические модели - начи­ная от простых балансовых и заканчивая моделями, основан­ными на регрессионных зависимостях или дифференциальных уравнениях. Необходимо отметить, что модели процессов массоэнергообмена на уровне отдельных элементов геосисте­мы создаются прежде всего различными отраслевыми дисцип­линами (физика почв. геоморфология, гидрология и т.д.). Что касается ландшафтного моделирования, оно заимствует кон­кретные модели, разработанные в этих дисциплинах (миграция в почвах, поверхностный смыв и т.д.). и интегрирует их в обобщенную систему моделирования и анализа ландшафтных структур.

В настоящее время значительное развитие получает физи­ко-математические модели массоэнергообмена в ландшаф­те. использующие аппарат математической физики /49/. Вмес­те с тем.все большую роль приобретают географические принципы построения моделей, использующие геоинформационную технологию.

В середине 80-ых годов начинается новый этап а географи­ческом моделировании как следствие появления персональ­ных электронно-вычислительных машин (ПЭВМ), обладав­ших дружественным интерфейсом пользователя, широко раз­витыми средствами математического анализа, включающими электронные таблицы /б/, различные пакеты по обработке данных и моделированию. От пользователя уже не требуется специальных знаний по компьютерному моделированию, но при этом повышается роль географа как постановщика задач мо­делирования и интерпретатора получаемых результатов

Создание геоинформационных систем позволило проводить географическое моделирование в привычном для географа виде - картографическом /45/. Геоинформациониая техно­логия обеспечивает наиболее привычный для географа ин­струментарий исследования, так как моделирование выпол­няется на картографической основе.

Это создало принципиально новую ситуацию и возможности географического моделирования. При традиционном эколо­гическом подходе моделирование выполняется для каждого хонтура в отдельности, исходя из понимания его как одно­родной по условиям функционирования среды. Ландшафтный подход исходит из признания реально существующей сложности географического пространства, в котором происходят процессы миграции. Поэтому при моделировании миграции ве­ществ на базе ландшафтного подхода главным становится вы­бор в качестве операционных единиц не отдельных конту­ров, а того гетерогенного набора взаимодействующих морфологических частей ландшафта, между которыми происходит перераспределение мигрирующих элементов в ре­зультате действия таких факторов, как ветровая и водная эрозия, биогенный перенос, техногенная деятельность /27/.

При таком подходе принципиальное значение приобретает изучение не только "функционирования" элементарных природ­ных систем, но и "геометрия" потоков мигрирующих веществ. Такое моделирование возможно только на картографической основе, использующей различные модели организации природных систем (морфологии ландшафта, каскадных сис­тем и т.д.).

Использование компьютеров в географических исследова­ниях коренным образом меняет технологию сбора, подготов­ки и обработки информации. Географическое моделирование начинается уже с планирования полевых исследований, выбо­ра репрезентативной сети измеряемых параметров в зависи­мости от решаемой задачи, т.е. сбор данных выполняется "под модель".

Существенное значение в информационном обеспечении ге­ографических моделей имеет представительность и точность измерений параметров геосистем. С внедрением компыотеров, в особенности персональных, резко повышаются требо­вания к качеству географической информации заносимой в ГИС с целью дальнейшей обработки.

Кроме того. если ранее географ отдавал предпочтение какому-либо одному методу (одна модель), что часто отра­жалось в приверженности к конкретной научной школе, то ис­пользование компьютеров создает условия проведения анализа на основе нескольких моделей (многовариантность моделирования). Этим объясняется необходимость планиро­вания компьютерных экспериментов для получения знаний о свойствах и характере поведения исследуемого объекта на основе различных моделей.

Использование ЭВМ позволяет изучить на модели такие процессы, которые невозможно воспроизвести в натуре, на­пример. последствия "ядерной зимы", вызванные атомной войной. Компьютерное моделирование глобального ядерного конфликта показало бесперспективность гонки ядерных вооружений, грозящей превратить Землю в безжизненную ядерную пустыню, в том числе и для стран, не участвующих в конфликте.