Методические указания для студентов специальности «Биоэкология» Печатается в авторской редакции в соответствии с представленным оригинал-макетом (стр. 5 из 10)

9. Информация в растительных сообществах

Определение количества информации, которое передается и воспринимается объектами растительного сообщества, еще не дает полного представления о характере взаимодействия этих объектов. Действительно, два воздействия АВ и ВА несут одина-

ковое количество информации, но могут быть причиной различного поведения системы, находящейся под воздействием. Важное значение имеет не только количественная оценка информации, но и ее качественная составляющая (в данном случае - порядок воздействия).

Возможные носители информации в растительных сообществах: 1) качестве информационных сигналов могут выступать различные лимитирующие факторы, 2) факторы, зависящие от плотности особей, 3) аллелохимические (аллелопатические) взаимодействия, 4) электромагнитные поля биологического происхождения.

10. Информационные поля животных

Информационные взаимодействия в животном мире, как и вещественно-энергетические, наиболее отчетливо проявляются на уровне популяции, как совокупность внутри- и межпопуляционных информационных потоков. На популяционном же уровне процессы информации тесно связаны с динамикой плотности населения.

Количественная сторона информации сообщает животным о плотности населения. Каждая особь является приемником информации и ее продуцентом. Эта информация и вызывает ответную реакцию, направленную на восстановление оптимального уровня интенсивности сигнального биологического поля, а, следовательно, и оптимального уровня численности.

По Н.П. Наумову, сигнальное биологическое поле - это упорядоченная совокупность изменения организмами исходных физических и химических характеристик мест их обитания, выступающих как совокупность сигналов или система связей, сплачивающих животных в более или менее тесные группы с согласованным поведением. При конкретных экологических исследованиях сигнальное биологическое поле удобно рассматривать как информационную систему, имеющую три параметра:

- величина биологического поля выступает как нечто, организованное из элементов объектов и событий среды, вовлеченных животным в процессе двигательной активности в сферу своей деятельности. Это пространственный параметр биологического сигнального поля;

- элементами «напряженности биологического поля» выступают уже не физические объекты и события среды, имеющие сигнальное значение для реагирующих на них особей, а реакции особи на них.

- параметр «анизотропность биологического поля» подразумевает субсистему, организованную одновременно из элементов физико-химической природы (объектов и событий среды) и функциональных элементов (повторных реагирований на объекты и события среды сходной сигнальной природы, т.е. несущих одинаковый для воспринимающей его особи сигнал).

Сигнальные биологические поля имеют иерархическую организацию соответствующую системной организации живого надорганизменных уровней: индивидуальное (или элементарное) биологическое поле; групповое биологическое поле; общее сигнальное поле популяции; сигнальное поле коадаптивного комплекса экологически близких видов; биоценотическое сигнальное поле.

11. Информация и феномен жизни

Принципиальное отличие живых объектов от неживых состоит в той, что все живые объекты способны осуществлять целенаправленные действия. Способность эта обусловлена их организацией, особенности которой задаются кодирующей эту организацию информацией. Все живые объекты, по существу, - это информационные системы, которые, попадая в подходящие условия, могут обеспечивать воспроизведение кодирующей их информации. Жизнь, таким образом, - это форма существования информации и кодируемых ею операторов, обеспечивающих возможность воспроизведения этой информации в подходящих для этого условиях внешней среды. Цель жизнедеятельности всех живых организмов - это воспроизведение кодирующей их информации.

В ходе эволюции жизни на Земле возникали информационные системы все большей степени сложности. Феномен жизни и ее эволюцию можно интерпретировать как строго преемственный процесс возникновения и развития информации, постепенно,

по мере исчерпания емкости своих физических носителей, приобретавшей все новые формы: генетической, поведенческой и логической.

? Вопросы к семинару ?

1) Понятие информации, классификация информации, аспекты информации.

2) Основные свойства информации.

3) Информация и феномен жизни. Отличия живого от неживого, отличия человека от других живых организмов.

4) Информация в растительных сообществах.

5) Информационные поля животных.

Тема 4. Модели и моделирование в экологии

1. Модели

По мере развития науки и техники Человек все чаще сталкивается с необходимостью исследования объектов, прямое экспериментирование с которыми невозможно. В подобных ситуациях математическое моделирование и экспериментирование с системами математических моделей, которые с определенной точностью воспроизводят (имитируют) реальность, становятся единственным возможным средством анализа.

Модель - упрощенное, «упакованное» знание, несущее вполне определенную и ограниченную информацию о том или ином предмете, явлении, отражающее те или иные его отдельные свойства. Это упрощение (огрубление) осуществляется путем сознательного удаления из системы ^некоторых элементов и связей, в результате мы получаем подсистему Y¹. С другой стороны, модель должна, в определенном смысле, верно отражать оригинал.

Стратегия моделирования заключается в попытке путем упрощения получить модель, свойства и поведение которой можно было бы эффективно изучать, но которая в то же время оставалась бы достаточно сходной с оригиналом, чтобы результаты этого изучения все же были применимы и к оригиналу. Обратный переход от модели Y к оригиналу называется интерпретацией модели.

Модель, какой бы язык она ни использовала, содержит не только ту информацию, которая послужила ее источником и основой, — в модели оказывается закодированными и новые знания, то, что люди раньше и не знали.

Цели построения моделей: 1) для определения общего направления исследований или для того, чтобы предварительно обрисовать контуры проблемы, подлежащие более детальному изучению; 2) для предсказания изменения системы во времени и в пространстве.

Модели можно оценивать по нескольким основным свойствам:

1) Реалистичность - это степень, с которой математические утверждения модели, будучи облечены в слова, соответствуют биологическим представлениям, которые они призваны отражать.

2) Точность - способность модели количественно предсказывать изменения и имитировать данные, на которых они основаны.

3) Общность - это диапазон приложимости модели, то есть число различных ситуаций, в которых модель может работать.

4) Разрешающая способность - количество признаков системы, которые пытается отразить модель.

2. Анатомия математических моделей

Следует выделять 4 основных компонента математических моделей:

1) системные переменные - это ряды чисел, которые используются для представления состояния системы в любой момент времени. В любой момент времени экосистемы состоят из ряда компонентов (или блоков), для характеристики которых используется одна или несколько системных переменных;

2) взаимоотношение (взаимодействие) между блоками описываются при помощи

функциональных зависимостей, обычно это либо математические формулы, либо уравнения;

3) входы системы (или факторы), которые влияют на компоненты экосистемы, но не находятся под их влиянием описываются вынуждающими функциями;

4) константы математических моделей называются параметрами. Как параметры можно рассматривать и мало изменяющиеся переменные состояния. В свою очередь, параметры могут переходить в переменные, если они не удовлетворяют модели.

3. Классификация моделей

В зависимости от особенностей системы-оригинала и задач исследования применяются самые разнообразные модели, которые целесообразно классифицировать по следующим признакам (рисунок 10).

Рис. 10. Схематическая классификация моделей

По типу реализации различаются реальные и знаковые модели. Реальная модель отражает существенные черты оригинала уже по самой природе своей физической реализации (аквариум как модель природных водоемов).

Знаковая модель представляет собой условное описание системы-оригинала с помощью данного алфавита символов и операций над символами, в результате чего получаются слова и предложения некоторого языка, которые с помощью определенного кода интерпретируются как образы некоторых свойств элементов системы-оригинала и связей между ними.

Концептуальная модель представляет собой несколько более формализованный и систематизированный вариант традиционного естественнонаучного описания изучаемой экосистемы, состоящей из научного текста, сопровождаемого блок-схемой системы, таблицами, графиками и прочим иллюстративным материалом.

При количественном изучении динамики экосистем гораздо более эффективны методы математического моделирования. Если найдено точное аналитическое выражение, позволяющее для любых входных функций и начальных условий непосредственно определять значение переменных состояния в любой нужный момент времени, то модель принято называть аналитической. В то же время, если совокупность уравнений и неравенств непротиворечива и полна, то нередко удается найти алгоритм численного решения этих уравнений на ЭВМ. Такие модели называются численными, или имитационными.