2. Предварительная обработка числовых рядов с целью уменьшения влияния случайных изменений.
3. Производиться выбор вида функции и осуществляется аппроксимация ряда.
4. Расчет по полученной модели параметров процесса для обоснованного промежутка времени и оценка пространственных изменений в природе.
5. Анализ полученных прогнозных результатов и оценка их точности и достоверности
Главным достоинством метода экстраполяции является его простота. В связи с этим он нашел широкое применение при составлении социально-экономических, научно-технических и других прогнозов. Однако использование данного метода требует большой осторожности. Он позволяет получить достаточно надежные результаты лишь при условии неизменности факторов, определяющих развитие прогнозируемого процесса, и учете качественных изменений, накапливающихся в системе. Необходимо учитывать, что используемые эмпирические ряды должны быть продолжительными во времени, однородными и устойчивыми. Согласно правилам, принятым в прогностике, период экстраполяции на будущее не должен превышать одной трети периода наблюдения.
Метод моделирования заключается в процессе построения, изучения, и применения моделей. Под моделью мы понимаем образ (в том числе условный или мысленный – изображение, описание, схема, чертеж, план, карта и т.п.) или прообраз, какого либо объекта или системы объектов («оригинала» данной модели), используемый при определенных условиях в качестве их «заместителя» или «представителя».
Именно метод моделирования, с учетом возрастающих возможностей высокотехнологичного компьютерного оборудования, позволяет более полно использовать потенциал заложенный в географическом прогнозировании.
Стоит отметить, что существуют две группы моделей – модели материальные(предметные), например глобус, карты и пр., и модели идеальные (мысленные), например графики, формулы и пр.
К группе материальных моделей используемых в природопользовании, наибольшее распространение получили физические модели.
В группе идеальных моделей наибольших успехов и масштабов добилось направление глобального имитационного моделирования. Одним из самых важных событий и достижений в области имитационного моделирования стало событие произошедшее в 2002 году. На территории Института наук о Земле в Иокогаме (Yokohama Institute for Earth Sciences) в специально построенном для него павильоне заработал самый мощный на тот момент суперкомпьютер в мире - «Симулятор Земли» (Earth Simulator), который способен обрабатывать всю информацию, поступающую со всевозможных «наблюдательных пунктов» - на земле, воде, воздухе, космосе и так далее.
Таким образом, «Симулятор Земли» превращается в полноценную «живую» модель нашей планеты со всеми процессами: климатическими изменениями, тем же глобальным потеплением, землетрясениями, тектоническими сдвигами, атмосферными явлениями, загрязнением окружающей среды.
Ученые уверены, что с его помощью удастся спрогнозировать, насколько вероятно увеличение количества и силы ураганов в связи с глобальным потеплением, а также в каких областях планеты этот эффект может проявляться наиболее сильно.
Уже сейчас, спустя несколько лет, после запуска проекта «Симулятор Земли» любой заинтересованный ученый может ознакомиться с полученными данными и результатами работы на Интернет-сайте специально созданном для этого проекта – http://www.es.jamstec.go.jp
В нашей стране вопросами глобального моделирования занимаются такие ученые как И.И. Будыко, Н.Н. Моисеев и Н.М. Сватков [15, 85, 97].
Следует отметить и ряд моментов, которые вызывают определенные трудности при использовании метода географического прогнозирования:
1. Сложность и недостаточную изученность природных комплексов (геосистем) – основных объектов физической географии. Особенно слабо изучены динамические аспекты, поэтому географы пока не располагают надежными данными о скорости протекания тех или иных природных процессов. В результате отсутствуют достаточно удовлетворительные модели развития геосистем во времени и пространстве, а точность оценок предсказываемых изменений оказывается чаще всего невысокой;
2. Качество и объем географической информации часто не отвечает требованиям прогнозирования. Имеющиеся материалы собирались в большинстве случаев не в связи с прогнозом, а для решения других задач. Поэтому они недостаточны полны информацией, репрезентативны и достоверны. Ещё не до конца решен вопрос о содержании исходной информации, сделаны лишь первые шаги на пути создания систем информационного обеспечения географических прогнозов большой точности;
3. Недостаточно четкое представление о сущности и структуре процесса географического прогнозирования (в частности, в содержании специфических этапов и операций составления прогноза, их соподчинении и взаимосвязях, последовательности выполнения) [43].
4. Достоверность и точность являются важными показателями, определяющими качество любого прогноза. Достоверность – это вероятность осуществления прогноза для заданного доверительного интервала [43]. О точности предсказания принято судить по величине погрешности – разности между предсказанным и фактическим значением исследуем переменной.
В общем плане достоверность и точность прогнозов определяется тремя основными моментами: а) уровнем теоретических знаний о формировании и развитии природных комплексов, а также степенью изученности конкретных условий территорий, являющихся объектом прогнозирования, б) степенью достоверности и полноты исходной географической информации, используемой для составления прогноза, в) правильностью выбора методов и методики прогнозирования с учетом того, что каждый метод обладает своими недостатками и имеет определенную область относительно эффективного применения [43].
Также говоря о точности прогноза, следует различать точность прогнозирования срока наступления ожидаемого явления, точность определения времени формирования процесса, точность выявления параметров, описывающих прогнозируемый процесс [44].
О степени погрешности единичного прогноза можно судить по относительной ошибке – отношению абсолютной погрешности к фактической величине признака. Однако оценка качества применяемых методов и методик прогнозирования может быть дана лишь по совокупности сделанных прогнозов и их реализаций. В этом случае наиболее простой мерой оценки является отношение числа прогнозов, подтвержденных фактическими данными, к общему числу выполненных прогнозов. Кроме того, для проверки достоверности количественных прогнозов можно использовать среднюю абсолютную или среднеквадратичную ошибки, коэффициент корреляции и другие статистические характеристики.
Помимо рассмотренных методов и приемов в географическом прогнозировании могут найти применение балансовые методы основанные на изучении изменения балансов вещества и методы, основанные на изучении изменения балансов вещества и энергии в ландшафтах в результате проведения хозяйственно-мелиоративных мероприятий [43].
1.3. Отражение элементов географического прогнозирования в программно-методическом обеспечении курса «География России».
С целью определения возможностей интенсификации экологической подготовки школьников одной из основных задач воспитания подрастающего поколения является формирование географического мышления, которое проходит через призму множества подходов – комплексного, исторического, и др.
До середины 80-х годов XX века школьные учебники нередко подвергались критике за излишнюю академичность, оторванность от жизни, недостаточность практического и прикладного начала [17].
Составители программы 1986 года приложили немало усилий к тому, чтобы лучше отразить прикладное, конструктивное начало, характерное для современной географической науки. Это относилось к некоторым знаниям, включенным в содержание программы и касающимся, прежде всего рационального использования природных ресурсов и условий, рациональной территориальной организации населения и производства. Но особенно важно, что это ещё в большей мере касалось практических умений, связанных с будущей общественно полезной деятельности школьников [124].
В начале XXI века были представлены новые проекты программ для общеобразовательных учреждений. Рассмотрим отраженные в них материалы по основам прогнозирования и оценки природных условий и ресурсов.
В программе по курсу География России (VIII-IX классы) (136 ч, 2 часа в неделю) разработанной – Московским педагогическим государственным университетом в 2000 году, общее количество практических работ в четырех разделах и двадцати темах составляет - 44, из них:
- Практические работы по прогнозированию – 4;
- Практические работы по оценке природных условий и ресурсов– 5;
Что составляет около 20% от общего количества практических работ. В пояснительной записке к программе упоминаний о географическом прогнозировании нет.
Программа География России (VIII-IX классы(136 ч, 2 часа в неделю) разработана Российским государственным педагогическим университетом им. А.И. Герцена в 2000 году (Вариант №1). Общее количество практических работ в девяти разделах и двадцати трех темах составляет 68 практических работ, из них:
- Практические работы по прогнозированию – 5;
- Практические работы по оценке природных условий и ресурсов– 3;
Это около 11% от общего количества практических работ. В пояснительной записке к программе упоминаний о Географическом прогнозировании нет.
Программа География России (VIII-IX классы (136 ч, 2 часа в неделю (резерв времени 30 часов)) разработана – Российским государственным педагогическим университетом им. А.И. Герцена в 2000 году (Вариант №2). Общее количество практических работ в семи разделах и двадцати одной теме (с резервом времени в 30 часов) составляет 65 практических работ, из них:
- Практические работы по прогнозированию – 2;