Общие принципы построения моделей экологических систем.
Одним из главных принципов моделирования экологических объектов являются принципы системности. Основными из них являются принципы интегратизма, неопределенности, инвариантности, главных видов деятельности.
Принцип интегратизма заключается в том, что взаимоотношения части и целого характеризуются совокупностью трех элементов. Первый — возникновение взаимодействующих систем - связей между частями целого; второй - утрата некоторых свойств части при вхождении в целое; третий - появление новых свойств у целого, обусловленных свойствами составных частей. При этом обязательна упорядоченность частей, детерминированность их пространственного и функционального взаимоотношений, часть становится компонентом интегрального целого, внутренне объединенного.
Строя модель системы необходимо исходить из простых условий и шаг за шагом подниматься по восходящим ступеням иерархической градации, переходя к всевозрастающим ступеням усложнения модели.
Этот принцип пересекается с известным положением У-Эшби, который рассматривает общую теорию систем как общую теорию упрощения.
Принцип неопределенности предполагает, что "по краям" экологические процессы расплывчаты и неопределенны. Протекая во времени, они постоянно изменяются, и если нам даже удастся установить какое-либо свойство или качество процесса, то оно действительно только в рассматриваемый момент времени в данной ситуации. Иначе говоря, на микроуровне экологические процессы необходимо рассматривать с учетом случайного изменения факторов.
Принцип неопределенности позволяет также утверждать, что существует уровень факторов, когда их малые отклонения не влекут изменений в состоянии системы. Однако, чем сложнее модель системы, чем глубже мы пытаемся анализировать ее, тем неопределеннее становится решение задачи и ее результаты дальше от практического смысла.
Принцип инвариантности(неизменности, неизменяемости, постоянства) заключается в том, что модель системы должна быть инвариантна для любых регионов, организационных форм производства и изменение каких-либо условий не должно изменять существа модели.
Принцип главных видов деятельности состоит в том, что у разных экологических систем существуют "похожие" виды деятельности (управление, регулирование, распределение и т.п.), которые можно выделить как стандартные, они бывают неизменными на некотором промежутке времени и могут быть описаны некоторыми похожими моделями.
При моделировании объектов и представления их в виде систем необходимо учитывать общие свойства систем, например, такие как:
1) Целостность - устойчивые отношения между элементами системы, при этом состояние любого элемента зависит от состояния всей системы, и наоборот;
2) Делимость - целостный объект должен быть изображен как расчлененный на элементы;
3) Изолированность - комплекс объектов, образующих систему, и связи между ними можно выделить из их окружения и рассматривать изолированно. Изолированность системы относительна поскольку комплекс объектов, образующих систему, связан с наблюдателем и со средой через некоторые элементы, являющиеся входами и выходами;
4) Устойчивость - система должна нормально функционировать и быть нечувствительной к неизбежным посторонним возмущающим воздействиям;
5) Разнообразия - каждый элемент системы обладает собственным поведением и состоянием, отличным от поведения и состояния других составляющих;
6) Идентифицируемость - каждый элемент системы может быть отделен от других составляющих;
7) Стабилизация - заключается в том, что система осуществляет восстановление своих элементов за счет их регулирования;
8) Наблюдаемость - все без исключения входы и выходы системы либо контролируемы наблюдателем, либо по крайней мере наблюдаемы;
9) Неопределенность - наблюдатель одновременно не может фиксировать свойства и отношения элементов системы. Именно с целью их выявления он осуществляет системное исследование;
10) Нетождественность отображения - знаковая система наблюдателя отлична от знаковой системы проявления свойств объектов и их отношений. Потеря информации при этом определяет нетождественность системы исследуемому объекту;
11) Адаптация - система сохраняет состояние подвижного равновесия и устойчивость к возмущающим воздействиям, которым она постоянно подвергается путем перестройки внутренней структуры и функций отдельных элементов. Она меняет свои рабочие характеристики в соответствии с изменяющимися внешними условиями или входного сигнала таким образом, чтобы постоянно улучшать показатель качества; система обеспечивает длительное и устойчивое функционирование и развитие путем эволюции своих элементов, своей структуры и организации.
Любая система в процессе перехода от качественных описаний к количественным в некоторый момент достигает такого уровня, когда для фиксации связей в процессе изучения с помощью теории и эксперимента наиболее действенным оказывается использование математического аппарата. Если рассматривать экологическую практику как сочетание информации, традиций и инструкции, то развитие познаний об экологических системах можно условно представить в виде схемы, приведенной ниже на Рис. 1.
Рис. 1. Схемаразвития познаний об экологической системе
Экологические системы, как правило, можно рассматривать как иерархические системы, для которых характерны три важных свойства:
1) каждый уровень иерархии имеет свой собственный язык свою систему концепций или принципов. К примеру, понятия "озоновая дыра", "мировая атмосфера" и др. лишены смысла на уровне исследования небольшого участка леса;
2) на каждом уровне иерархии происходит обобщение свойств объектов более низкого уровня,
3) взаимосвязи между уровнями не симметричны.
Для нормального функционирования объектов высшего уровня необходимо, чтобы успешно действовали объекты более низкого уровня, но не наоборот.
Модели делят на эмпирические и функциональные. Главная задача эмпирических моделей - описать, тогда как функциональное моделирование связано с попыткой дать объяснение описанному.
Разработка эмпирической модели остается на одном уровне системы. Разработка функциональной модели опирается на описание поведения системы в зависимости от подсистем более низкого уровня и тогда смежные уровни оказываются связанными посредством аналитико-синтетического процесса, опирающегося на соответствующие гипотезы или допущения. Любая функциональная модель в конечном счете уходит корнями в эмпиризм.
Всегда можно построить такую эмпирическую модель, которая была бы согласована с опытными данными лучше, чем функциональная. Это следует из того факта, что эмпирическая модель практически свободна от ограничений, в то время как возможности функциональной модели, даже если она содержит хорошо регулируемые параметры, ограничиваются положенными в ее основу допущениями.
Модели систем можно также разделить на статические, динамические и стохастические
Статическая модель - эта математическая конструкция, в которую не включена переменная времени. Используется тогда, когда система достаточно близка к равновесию.
Динамическая модель - учитывает изменение состояния системы в зависимости от времени. В нее часто включаются элементы из статических моделей.
Статические и динамические модели относятся к классу детерминистских моделей, главная особенность которых заключается в том, что любой прогноз они формируют в виде числа, а не в виде распределения вероятностей.
Стохастическая модель отличается тем, что в ней непременно присутствует одна или несколько случайных переменных, заданных соответствующими законами распределения. Это дает возможность не только оценивать среднее значение прогнозируемого параметра, но и его дисперсию. Чем больше неопределенности в поведении системы, тем эффективнее оказывается стохастическая модель.
Модели систем играют значительную роль в понимании их функционирования и физической сущности и это заключается в следующем:
1) Гипотезы, выраженные математически, могут служить количественным описанием экологической проблемы и тем самым способствовать более углубленному ее пониманию;
2) Требования, предъявляемые моделью к математической завершенности описания, позволяет построить определенную концептуальную основу и с ее помощью четко ограничить те области, где знание проблемы еще недостаточно, т.е. стимулирует возникновение новых идей и проведение экспериментальных исследований.;
3) Математическая модель части подсказывает способ представления результатов научных исследований в форме, удобной для исследования в практике;
4) Благодаря модели может быть оценена количественно экономическая эффективность результатов научных исследований, что стимулирует оперативное их внедрение в производство;
5) Математическое моделирование, с помощью которого можно получить ответ на тот или иной специальный вопрос, а также сделать обоснованный выбор из ряда альтернативных стратегий, дает возможность сократить объем продолжительных и дорогостоящих экспериментальных работ, выполнение которых было бы необходимым при отсутствии соответствующих моделей;
6) При исследовании сложных многокомпонентных объектов модель позволяет объединить разрозненные знания, касающиеся отдельных частей такой системы, и выработать концепцию ее поведения как единого целого;
7) С помощью модели можно выбрать наиболее рациональную стратегию и тактику реализации исследовательских программ, обеспечивая необходимую детальность изучения специальных вопросов и кооперацию отдельных направлений исследования;
8) Математическая модель - мощное средство обобщения разнородных данных об объекте, позволяющая осуществлять как интерполяцию (восстановление недостающей информации о прошлом), так и экстраполяцию (прогнозирование будущего поведения объекта);
9) Хорошо сконструированная модель позволяет наиболее полно использовать данные, получение которых, учитывая растущие требования к точности, обходится дорого;
10) Прогнозирующая способность модели может быть направлена на достижение самых разнообразных целей: планирования, оценки эффективности, прогнозирования и т.д.
Дата добавления: 2015-05-08; просмотров: 1628;