Геоэкологическое прогнозирование

1) вопросы в анкетах формулируются  таким образом, чтобы было возможно  количественно оценить ответы  экспертов;

2) опрос экспертов осуществляется  по турам, в каждом из них вопросы и ответы все более конкретизируются и уточняются;

3) после каждого тура эксперты  знакомятся с результатами опроса;

4) эксперты обосновывают как  свои оценки, так и оценки, отклоняющиеся  от мнения большинства;

5) статистическая обработка ответов производится последовательно от тура к туру, чтобы получить обобщающие характеристики.

Использование перечисленных принципов  позволяет после статистической обработки анкет сформулировать относительно обоснованное «коллективное  мнение группы». Однако некоторые недоработки могут возникнуть в связи с субъективизмом, проявляющимся во время разработки сценария опросов при составлении анкет.

Эффективность прогноза методом «Дельфи» зависит от выполнения следующих условий: группы экспертов  должны быть стабильны и с разумной численность; время между турами опросов не должно превышать одного месяца; вопросы в анкетах должны быть четко сформулированы; число туров должно быть достаточным, чтобы получить достоверный прогноз; отбор экспертизы должен проводится систематически; необходим учет влияния общественного мнения на экспертную оценку; необходимо достаточно стимулировать экспертов на выдачу правильных результатов.

Из других экспертных методов следует отметить метод  эвристического прогнозирования; метод  «мозговой атаки»; метод программного прогнозирования.

Экспертные методы прогнозирования  могут применяться при отсутствии достаточной информации о прошлом  и настоящем объекта, при нехватке времени для проведения полевых  работ; при неопределенности ситуации и т.д.

Важной подготовительной работой при эколого-географическом прогнозировании является отбор  необходимой и достоверной информации. Прогнозирование, в свою очередь, можно  понимать как создание новой информации, достоверность которой, помимо всего  прочего, зависит от долгосрочности прогноза (максимальную достоверность имеет краткосрочный прогноз, минимальную –  долгосрочный).

Метод экстраполяций. Метод экстраполяций применяется для изучения пространственных закономерностей изучаемых показателей. При применении этого метода в эколого-географическом прогнозировании экстраполирование проводится не только в пространстве, но и во времени, т.е. будущее рассматривается как продолжение настоящего, настоящее – как продолжение прошлого. Экстраполяция может быть:

• дедуктивной (проводится логическое умозаключение от общего к частному);
• индуктивной (от отдельных фактов к обобщению).

Метод экстраполяций  базируется на свойстве инерционности  явлений и процессов, которая  проявляется:

1) как инерционность  взаимосвязей;

2) как инерционность в развитии темпов направления, колебания основных количественных показателей на протяжении сравнительно длительного времени.

Экстраполироваться могут  тенденции, формулируемые как на качественном (описательном) уровне, так  и на количественных показателей. В первом случае прогнозируется направленность процессов, во втором – путем применения временных рядов определяются все изменения параметров процессов. Прогнозирование в этом случае заключается в определении эмпирических формул, аппроксимирующих (приближающих) имеющиеся динамические ряды. Затем аппроксимирующие линии продлеваются в будущее до некоторого предела, называемого пределом экстраполяции. Используемые ряды должны быть продолжительными, устойчивыми и однородными.

Метод экстраполяции  приобретает особое значение в прогнозе в том случае, если последний опирается на временные циклы и ритмы процессов и явлений.

Следует помнить, что  метод экстраполяции позволяет  получить надежные результаты при условии  неизменности (или стабильности) факторов, определяющих развитие прогнозируемых процессов, а также с учетом качественных изменений, накопляемых в системе. Поэтому этот метод следует применять в сочетании с другими, так как развитие многих природных процессов происходит неравномерно и простое продолжение линий, отображающих их ход в прошлом, может привести к ошибкам.

Метод экстраполяций  более подходящ при прогнозировании  единичных объектов (предметы, явления, свойства). Если же объектами прогнозирования  являются сложные системы, методика становится также более сложной, перегруженной.

Метод аналогий. Метод географических аналогий основывается на следующем теоретическом положении: под влиянием одних и тех же или подобных факторов формируются генетически близкие геосистемы, которые, подвергаясь однотипным воздействиям, испытывают сходные изменения. Сущность метода заключается в том, что закономерности развития процесса, изученные в условиях одной природной геосистемы (аналога), с определенными поправками переносятся на другую, находящуюся в идентичных условиях с первой. В качестве аналогов могут выступать разные по сложности комплексы: одномерные (точечные), двухмерные (ландшафтные профили), трехмерные (ландшафты), четырехмерные (учитывающие ось времени).

Для выявления степени  сходства сравниваемых геосистем могут использоваться различные показатели: критерий однородности Д.А. Родионова, показатель однородности Т.Д. Александровой, мера сходства К.Н. Дъяконова и другие.

Геосистемы-аналоги воспроизводят  в неискаженном виде все природные  процессы, сохраняя сложность и многосторонность связей. Масштаб подобия у них близок к единице, что облегчает интерпретацию свойств аналога на объект прогноза. Однако следует учитывать, что у аналогов есть всегда определенные расхождения с объектами прогноза.

Возможности этого метода возрастают в случае использования его на базе теории физического подобия. По этой теории сходство сравниваемых объектов устанавливается с помощью критериев подобия, т.е. величин, имеющих одинаковую размерность. Необходимо учитывать те критерии, которые отражают условия однозначности, т.е. условия, определяющие индивидуальные особенности процесса и выделяющие его из многообразия других процессов. В теории подобия условия однозначности сформулированы в общем виде, безотносительно к объекту исследования. В каждом отдельном случае они обычно различаются, поэтому требуют уточнения, конкретизации. Сходство одноименных критериев у сравниваемых процессов означает наличие подобия.

Критерии подобия, полученные на основе условий однозначности  путем анализа размерности или логическим подбором, используются для исследования прогнозируемых объектов и последующего выбора геосистем-аналогов.

Аналоги должны обладать следующими общими с объектами свойствами:

1. общностью природы главного процесса, изменяющего природные условия;
2. подобием условий однозначности;
3. сходством качественных и количественных критериев.

Наличие надежных аналогов является главным условием применения метода. Однако он возможен только в  пределах группы генетически близких  геосистем. Поэтому необходимой  предпосылкой его использования является наличие схемы ландшафтного районирования и ландшафтной карты прогнозируемой территории.

Метод ландшафтно-генетических рядов. Ландшафтно-генетический ряд – это ряд, образованный природно-территориальными комплексами (геосистемами), расположенными в пространстве в той последовательности, в какой эти комплексы сменяют друг друга во времени. Типичные примеры – ряды, возникающие в водоемах по мере их усыхания или заболачивания, ряды олуговения на осушенных болотах, ряды выветривания на обнажениях горных пород и т.д. Метод ландшафтно-генетических рядов состоит в использовании для прогнозирования рядов сопряженных комплексов, смены которых в пространстве воспроизводят последовательность их развития во времени. Он основан на принципе эргодичности, согласно которому закономерности развития, установленные для пространственных процессов, могут быть перенесены на временную динамику, и наоборот.

Возможность изучения процесса по ландшафтно-генетическому ряду обосновывается тем, что сам является результатом процесса и развивается по мере его хода. Эта связь процесса и соответствующего ряда особенно наглядно выступает при анализе различных растительных сообществ. Поэтому ряды растительных сообществ, порожденных влиянием тех или иных процессов, очень широко применяются для индикации этих сообществ. Ряды эти обычно называются эколого-генетическими и представляют собой один из частных вариантов ландшафтно-генетических рядов, возникающих в силу большой индикационной и физиономической роли растительности. В ландшафтно-генетическом ряде каждый входящий в него ПТК служит пространственным выражением определенного сочетания условий в ходе процесса, т.е. каждый ПТК отражает определенную стадию процесса.

Ландшафтно-генетические ряды целесообразно рассматривать как своеобразные качественные модели, отражающие стадии естественного развития природных геосистем в пределах определенных территорий.

При отсутствии полного  «набора» сопряженных комплексов на одном профиле или ключевом участке  они могут быть «сконструированы» на основе сравнительно-географических описаний нескольких участков. Анализ таких рядов позволит установить взаимосвязи между компонентами ландшафта в их исторически сложившемся, относительно устойчивом состоянии, к которому эти компоненты, нарушенные воздействием, будут стремиться.

Этот метод имеет  следующие ограничения: так как  ряды отражают конкретную физико-географическую обстановку, прогноз может распространяться только на исследуемую территорию; при одинаковом изменении какого-либо фактора сходные перемены можно ожидать в однотипных природных комплексах; метод не позволяет определить скорость и время трансформации природных геосистем, поэтому параллельно необходимо применение других методов (экстраполяции, аналогий и т.д.).

Метод использования функциональных зависимостей. Он заключается в выявлении физико-географических факторов, определяющих формирование прогнозируемого процесса, и нахождение связей между ними и показателями этого процесса. Важнейшая операция прогнозирования – отбор необходимых факторов, который производится на основе генетического анализа. На практике обычно учитываются не все выявленные факторы, а лишь главные. Для их оценки применяют различные приемы: корреляция, опрос экспертов и т.д.

После выявления необходимых  факторов строится модель (логическая) формирования прогнозируемого процесса. Затем с помощью методов математической статистики (регрессионного и факторного анализа) определяется количественная мера воздействия учитываемых факторов на конечный результат. Установив степень этого воздействия и зная, какие значения примет каждый из них, можно рассчитать, как изменится тот или иной показатель прогнозируемого процесса.

Полное математическое описание геосистем требует многолетних  стационарных наблюдений, построения множества уравнений, отражающих отдельные процессы. Однако они действительны только для узкого временного интервала и природных условий. Поэтому использование функциональных зависимостей с целью прогнозирования возможно на базе применения методов экстраполяции и аналогии.

Моделирование основано на возможности изучения на моделях  процессов и явлений, которые  трудно или невозможно исследовать  в естественных условиях. Это один из основных методов прогнозирования. Цель моделирования – разработка адекватной прогнозной модели изучаемого объекта. С помощью прогнозной модели можно получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и путях достижения этих состояний. Моделирование пригодно для пассивного и активного прогнозирования, позволяет отобразить разную степень причинной обусловленности переменных и, следовательно, дать функциональную, точечную и интервальную их оценку. Метод моделирования может применяться для прогнозирования развития геоэкологических объектов на кратко-, средне- и долгосрочную перспективу.

Недостатки моделирования: требует большого количества данных, громозкого математического аппарата, привлечения множества специалистов.

Среди существующих моделей  выделяют:

• функциональные, описывающие функции, выполняемые основными компонентами системы или процесса;
• модели физического процесса, определяющие математические зависимости между переменными этого процесса.

В соответствии с характером изучаемого процесса модели могут быть непрерывными и дискретными во времени; детерминированными и статистическими; экономические (определяющие зависимость между различными экономическими показателями изучаемого явления или процесс, ограничения, накладываемые на эти показатели, критерии, позволяющие оптимизировать процесс в экономическом плане); процедурными (описывают операционные характеристики систем – порядок и содержание управляющего воздействия). Модели могут быть выражены словесным описанием, графическим представлением (в виде кривых, номограмм, чертежей), блок-схемами, матричным описанием (как связующее звено между словесным и формализованным представлением), математическим описанием (в виде формул и математических операций), программным описанием (описание модели, пригодное для ввода в ЭПВ).

Каждая прогностическая  модель должна удовлетворять следующим  особым требованием:

1) обеспечивать возможность  включения в нее широкого диапазона  изменений и добавлений (полнота  адаптированности и эволюционности);