І ще одне зауваження. Н. Н.Моисеев (1983; 1986) виділяє два механізми розвитку екологічних процесів (систем):
· дарвінський, коли еволюція екосистеми обумовлена повільним нагромадженням нових кількісних особливостей;
· квазидарвінский (біфуркаціонний- від лат. bifurcus — «роздвоєний»), коли при певних значеннях параметрів системи порушується однозначний хід її розвитку, виникає біфуркація. У цьому випадку подальший хід розвитку екологічного процесу стає непередбаченим - його еволюцію визначить як завгодно мале випадкове збурювання.
Функціональна парадигма не в змозі вивчати біфуркаціонні механізми - вона призначена для пророкування екологічних процесів, динаміка яких формується тільки дарвінськими механізмами.
Основна гідність ескізної парадигми полягає в можливості дослідження біфуркаціонних механізмів динаміки екологічних систем. Можна сказати, що це - прерогатива ескізних предикторів. Екологічні концепції в цей час формуються в основному вербальною й ескізною парадигмами.
Імітаційна парадигма. Імітаційна парадигма екологічного прогнозування індукована застосуванням в екології нового потужного інструменту системного аналізу - імітаційного моделювання складних систем. Імітаційне моделювання дає можливість простежити еволюцію досліджуваної системи як би "зсередини", одержати оцінку її цілісних характеристик при досить широкому спектрі впливу й у ситуаціях, які або в цей момент, або принципово не можна здійснити на практиці.
При імітаційнім моделюванні в моделі крізь призму мети дослідження досить повно відображаються "глибинні" властивості екосистеми - безліч її структур і механізм функціонування. При цьому, як правило:
· модельєр, замовник і користувач - різні "особи";
· у моделі враховується величезне число змінних і параметрів екосистеми;
· імітується безліч явищ зовсім різної фізичної (екологічної) природи;
· більшість коефіцієнтів моделі має екологічний (фізичний) зміст;
· модель виявляється суттєво машинною - являє собою комплекс програм для ЕОМ, побудованих по модульному принципу, і включає спеціальну систему математичного забезпечення з відповідною периферією, що дозволяє працювати з моделлю в діалоговому режимі;
· при розробці моделі застосовуються як апріорна інформація, так і експериментальні дані;
· модель служить для вивчення сукупності цілісних характеристик, використовується як засіб системного експериментування з екосистемою і має скоріше практичну, ніж теоретичну значимість.
Імітаційні предиктори широко використовуються при прогнозуванні стану біосфери (Крапивин і ін., 1982; Моисеев і ін., 1985), водних экосистем (Меншуткин, 1971; Горстко, 1979), наземних экосистем (Гильманов, 1978; Розенберг, 1984), інших екологічних об'єктів.
Імітаційні предиктори можуть формувати свої прогнози для широкого діапазону часу попередження й використовуються як при пошуковому, так і при нормативному прогнозуванні. При цьому детальність формулювання прогнозів може бути дуже висока.
Недоліком імітаційного моделювання є суб'єктивний момент, внесений дослідником при побудові моделі, - "нав'язування" своїх вистав про характер поведінки системи. Цього недоліку в значній мірі позбавлені предиктори МГУА. Ще один недолік імітаційних предикторів полягає в їхній великій вартості й високої тривалості розробки.
Виділені парадигми екологічного прогнозування відрізняються один від одного за багатьма ознаками. Основні з них - це роль ЕОМ у розробці предиктора й формуванні прогнозів і рівень формалізації вистав про механізм функціонування екосистеми (табл. 1.1).
Характеристика парадигм екологічного прогнозування
| Парадигма | Характеристика Участь ЕОМ в Формалізація Побудові прогнозів причинних зв`язків | |
| Вербальна | - | - |
| Функціональна | + | - |
| Ескізна | - | + |
| Імітаційна | + | + |
Розділ 2. Екосистема та її проблеми прогнозування
2.1 Екосистема як об`єкт прогнозування
Деяка невизначеність майбутнього стану гнітючого числа экосистем не може бути повністю знята силою сучасної науки. Можна відзначити кілька причин непереборності цієї невизначеності.
По-перше, вона зв'язана зі значними помилками й нечисленністю вимірів різних екологічних процесів (параметрів). Дійсно, довжина екологічних тимчасових рядів рідко перевищує 20-30 спостережень. При цьому їх точність часто настільки низька, що навіть губиться зміст вимірів у кількісних шкалах.
По-друге, невизначеність має місце й через наявність обумовлених неповнотою наших знань механізму функціонування экосистем. В.І.Ленін писав: "... людське поняття причини й наслідку завжди трохи спрощує об'єктивний зв'язок явищ природи, лише приблизно відбиваючи її, штучно ізолюючи ті або інші сторони одного єдиного світового процесу".
У цей час, очевидно, найбільш істотними є лакуни в інформаційній структурі співтовариств. Існує думка що "лінгвістичне бачення" екології може значно змінити наші представлення про экосистему, і як наслідок цього, наше розуміння того, які фактори є значимими в екологічному прогнозуванні.
По-третє, невизначеність майбутнього стану може бути обумовлена внутрішньою властивістю экосистем і пов'язана з незалежністю їх динаміки від початкового стану.
По-четверте, один з основних підсумків математизації екології полягає в усвідомленні принципової непередбачуваності стану багатьох экосистем. Використовуючи три основні характеристики прогнозу, підсумок можна сформулювати точніше: при завданні будь-яких двох характеристик існує таке значення третьої, досягнення якого неможливо в принципі. Зокрема, при певному часі попередження й детальності формулювання прогнозу досягнення прийнятної надійності для цілого ряду экосистем неможливо принципово.
Наприклад, нехай еволюція екосистеми описується моделлю:
dx / dt = X (x, l , x ),
де х - вектор фазових координат, l - параметр системи, x - випадковий вплив, X - деякий нелінійний оператор, і нехай l *- крапка біфуркації системи, з якої виходять кілька галузей розв'язку рівняння. Якщо система функціонує поблизу крапки біфуркації, то виникає питання: про який з галузей піде її подальша динаміка? Але це визначить як завгодно мале випадкове збурювання. Тому при такій детальності формулювання прогнозу (вказівці відповідної до галузей) досягтися розумної надійності неможливо в принципі, причому практично ні при якому періоді попередження .
Ще один приклад. Розглянемо экосистему, моделлю функціонування якої є динамічна система з дивним аттрактором. Нехай необхідна детальність прогнозу стану такої системи відповідає вказівці значень координат крапки, що описує її поведінка у фазовому просторі. Якщо ця крапка перебуває усередині області, що притягає, то розумна надійність таких прогнозів також не досяжна в принципі.
Усвідомлення цього факту непередбачуваності стану ряду систем важко переоцінити. Його розуміння в прогностику, очевидно, можна зрівняти з розумінням неможливості створення вічного двигуна в механіку.
Непередбачуваність поведінки траекторій, обраних завданням початкових умов з як завгодно високої (але кінцевої) точності, служить принциповою перешкодою на шляху довгострокового екологічного прогнозування. Один з авторів відкриття дивних аттракторов, Є.Лоренц, назвав цей ефект непередбачуваності поведінки динамічних систем "батерфляй-ефектом": нехай атмосфера описується динамічною системою з дивним аттрактором, тоді навіть незначна зміна початкових умов, викликане змахом крилець метелика, приведе до катастрофічних для довгострокового прогнозу погоди наслідкам. Для подібних систем мають сенс тільки короткострокові прогнози.
Усе вищевикладене приводить до висновку про принципове обмеження передбачуваності структури й поведінки экосистем.
Аналіз великої літератури по динаміці чисельності реальних і модельних популяцій, співтовариств і экосистем дозволяє зробити наступні висновки:
1. існують фактори, які в основному не впливають на динаміку экосистем, але іноді виявляються значимими;
2. для кожної фази динаміки экосистем визначальними є свої власні фактори;
3. характер і рівень зв'язків для різних фаз динаміки экосистем суттєво різняться;
4. багато виявлених закономірностей, як би вони спочатку не були гарні, згодом руйнуються (стають не відповідними до дійсності).
У певному змісті аналогічні висновки мають місце при вивченні динаміки багатьох і економічних, і метеорологічних систем . Однак надзвичайно низька точність вимірів, а також гострий дефіцит апостеріорної інформації в цілому характерні лише для екологічного прогнозування.
2.2 Основні проблеми екологічного прогнозування
Якість і тип будь-якої моделі (предиктора) визначаються наступними обставинами:
· метою дослідження;
· обсягом знань про досліджувану систему, що перебувають у розпорядженні модельєра;
· обсягом ресурсів, наявних у розпорядженні модельєра (наприклад, кількістю часу, відведеним на розробку моделі, типом ЕОМ, числом системних програмістів і т.п.);
· парадигмою, до якої належить модельєр;
· досвідом і талантом модельєра.
Оцінку сучасного стану екологічного прогнозування можна намагатися здійснити двома природніми шляхами, уважаючи під час обговорення прогностичного дослідження первинною ознакою метод або об'єкт прогнозування. Однак при ближчому розгляді обоє ці шляхи виявляються нереалістичними, тому що в екології застосовуються близько 100 методів прогнозування, різноманітність б'єктів прогнозування значно більше.