Типология и классификация прогнозов. Этапы прогнозирования

Огромное количество прогнозов, разрабатываемых в различ­ных науках в экономике, социальной сфере, экологии, вызывает необходимость их типологии, классификации и систематизации по характерным признакам. Существуют различные классифи­кации географических прогнозов в зависимости от подходов, временной глубины (времени упреждения), территориального охвата и других признаков. Различают поисковое, нормативное и интегральное прогнозирование. Главная цель поискового (ге­нетического, ресурсного) прогнозирования заключается в выяс­нении путей развития объекта или процесса при сохранении существующих тенденций. При этом предполагается, что наблю­даемые тенденции не могут быть изменены волевым решением. Нормативное прогнозирование основано на определении опти­мального варианта развития объекта в будущем в рамках науч­но обоснованных потребностей и норм. Его задача заключается в определении путей и сроков достижения желаемого состояния объекта в будущем, в соответствии с поставленной целью. Инте­гральное прогнозирование возникло на стыке этих двух видов прогнозирования и используется для разработки целевых комп­лексных программ развития районов и городов.

По масштабности географические прогно­зы могут быть глобальными, региональными и локальными.

По содержанию выделяют частные и интегральные геогра­фические прогнозы. Частные прогнозы необходимы для реше­ния таких задач, как обоснование вовлечения в хозяйствен­ный оборот природных ресурсов, прогнозирование развития межотраслевых комплексов и территориальных социально-экономических систем различного иерархического ранга, со­вершенствование системы расселения населения, внутренних и внешних экономических связей, разработка планов социаль­ного развития городов и районов, обоснование рекреационной деятельности и др. Совокупность всех частных географических прогнозов является интегральным прогнозом.

Разработка географических прогнозов представляет собой последовательность нескольких логически взаимосвязанных этапов: 1. Постановка цели и задач исследования. 2. Определение хронологических и территориальных рамок исследования. 3. Сбор и систематизация всей информации о функционирова­нии и развитии территориальных систем и их функциональных подсистем. 4. Построение «дерева целей», выбор методов про­гнозирования, выявление ограничений и инерционных аспектов развития прогнозируемого объекта или процесса. 5. Разработка частных географических прогнозов: природных ресурсов, территориальной организации производительных сил, межот­раслевых комплексов, населения и системы расселения и т. п.

Система основных этапов географического прогноза включает теоретическое и информационное обеспечение прогноза, аналитическую работу и выбор метода, а также обеспечение достоверности прогноза (верификация прогноза).

Теоретическое обеспечение прогноза базируется на последних достижениях географии. В его основе учение о геосистемах, формирующихся под воздействием природных и антропогенных факторов. Эти факторы обусловливают динамичность, устойчивость и характер взаимосвязей в территориальных системах. При их нарушении происходят необратимые изме­нения в геосистемах, изучение которых имеет большое значение для прогнозирования.

Информационное обеспечение прогноза основано на сборе информации по теоретическим вопросам прогнозирования применительно к конкретному объекту и получении конкрет­ных сведений о нем. Информационные материалы могут быть получены как в результате специальных исследований (экспе­диционных, стационарных, полустационарных), так и в стати­стических органах, в научных отчетах, литературе и т. д.

Достоверность и точность прогноза зависят от уровня раз­вития теоретических знаний о прогнозируемом объекте, степе­ни полноты используемой информации, правильности поста­новки задачи выбора метода исследования. Для верификации прогноза используют следующие подходы:

1. Более глубокое познание структуры, функций и взаимосвя­зей объекта прогнозирования, механизмов формирования и разви­тия природных и социально-экономических процессов и явлений.

2. Проверка методов и методик прогнозирования на анало­гичных объектах.

3. Применение нескольких методов и приемов составления прогноза для установления степени совпадения результатов прогнозирования.

4. Разбивка фактического ряда наблюдений за прогнозируемым процессом на две части, чтобы использовать одну часть для прогноза другой.

5. Использование метода экспертных оценок.

6. Синтез частных географических прогнозов.

7. Разработка основных вариантов прогноза.

8. Построение предварительного прогноза.

9. Экспертиза и составление окончательного прогноза.

10. Корректировка прогноза.

11. Использование результатов прогнозирования для решения теоретических и практических задач географии.

 

Важная задача географического прогноза — поиск устойчивых связей (структурных, функциональных, простран­ственных, временных и др.) между компонентами геосистем. Это обусловлено многомерностью объекта прогнозирования — территориальной системы определенного региона. Для пре­одоления барьера многомерности необходимо использовать следующие подходы общенаучного прогнозирования: 1) декомпозиционные приемы, т. е. разбивку целого на составные час­ти, отличающиеся большей простотой и доступностью иссле­дования; 2) применение простых показателей, отражающих важнейшие прогнозные факторы или их сумму; 3) агрегирование, т. е. объединение нескольких показателей в один. Следовательно, в географическом прогнозе одновременно применя­ются синтез и анализ природных и социально-экономических процессов и явлений.

 

Методы геопрогнозирования

Цель и объект прогноза определяют выбор его методов.Под методами географического прогнозирования понимаются способы теоретических и практических разработок прогноза. Сущест­вует большое количество методов экономико-географического прогнозирования, и их число постоянно растет. Выбор того или иного метода прогнозирования зависит от цели ис следования, информационной базы, характера обработки исходной информации.

Поэтому каждому конкретному исследованию и стадии прогнозирования соответствуют определенные методы. Эти методы могут быть подразделены на три группы: общенаучные (анализ и синтез, индукция и дедукция, экстраполяция и интерполяция, аналогия, эксперимент и т. д.), межнаучные (моделирование, исследование операций, статистические, экс­пертных оценок и др.) и частнонаучные (оценка перспек­тивности географического положения, функциональное зонирование территории, картографический и т. п.). Рассмотрим наиболее распространенные методы географического прогнози­рования.

Логические методы. В основе этих методов — применение определенной последовательности мыслительных операций. Широкое распространение их при изучении территориальных систем обусловлено их большой сложностью, разнообразием взаимоотношений между природными и хозяйственными системами, продолжительным временем формирования объектов прогноза.

К общенаучным логическим методам относятся методы ин­дукции и дедукции. Методом индукции устанавливаются причинно-следственные связи между предметами и явления­ми. Исследование проводится от частного к общему путем определения сходства и различия в развитии объекта. В про­гнозировании этот метод применяется для получения вероят­ностных суждений при недостаточной информационной базе, т. е. при отсутствии длинного ряда статистических данных.

Метод дедукции представляет собой переход в процессе познания от общего к частному и единичному, выведению час­тного и единичного из общего. Этот метод используется для определения стратегии прогнозных явлений.

Широко распространен в географическом прогнозировании метод межсистемного анализа, предложенный А.Л. Чижевским еще в 20-х годах для двух периодически связанных систем — солнечной активности и ритмов природных процессов. В качестве главного периода, оказывающего влияние на многие природные процессы Земли — сток рек и наводнения, лавины и сели, ополз­ни и пыльные бури и другие, — отмечается 11-летний период солнечной активности. Этот период используется для прогнози­рования многих стихийных природных процессов. Отклонения от 11-летних циклов объясняются как свойствами самих при­родных процессов, так и восприятием солнечных ритмов кон­кретным природным и хозяйственным фоном, подстилающей по­верхностью Земли. Это делает необходимым прогнозирование природных процессов с учетом местных ландшафтов и хозяйст­венных особенностей региона.

Методы экспертных оценок. Эти методы используются в ус­ловиях, когда отсутствует достаточная теоретическая база (обоснование) развития объекта. Их применение оправданно также в тех случаях, когда отсутствует репрезентативная и дос­товерная статистика характеристики объекта, существует большая неопределенность среды функционирования объек­та, при прогнозирование социально-экономических объектов, подверженных сильному влиянию научно-технического про­гресса, а также при проведения прогнозирования в условиях дефицита времени.

Метод программного прогнозирования пред­полагает разработку классификации типа событий, которые необходимо анализировать, и начального списка экспертов по исследуемой проблеме. Применительно к каждому типу про­блем определяется авторитетность каждого эксперта по 100-балльной шкале при помощи объективных методов. На пер­вом этапе производится постановка задачи путем перечисления событий, время и вероятность которых называют заключитель­ными. Сценарий этих событий дается экспертам, имеющим наивысший «вес» по данной проблеме. Эксперты определяют условия, при которых возможна оценка этих событий. Затем оценивают вероятность наступления события и вероятную ве­личину времени между временем выполнения условия и вре­менем наступления события. Конечный прогноз наступления данного события производится на основе усреднения оценок отдельных экспертов с учетом их «веса».

Метод эвристического прогнозирования назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта. Этот метод применяется для получения представлений о пер­спективах развития узкой области науки и техники на основе систематизированной обработки прогнозных оценок групп экспертов.

Метод коллективной генерации идей, или метод «мозговой атаки». При использовании этого метода происходят лавино­образное выдвижение новых идей и активизация творческого потенциала группы специалистов. Это достигается следующим образом:

• каждый участник получает возможность видения постав­ленной проблемы глазами коллег;

• развиваются навыки коллективного творческого мыш­ления.

Подведение итогов проводится коллективно. Решаются сле­дующие задачи:

• получают окончательные ответы на поставленные во­просы;

• формируется план решения соответствующих задач;

• отбираются идеи, которые могут быть использованы для решения той или иной проблемы;

• устанавливаются новые аспекты исследуемой проблемы.

Другой метод экспертных оценок — метод ПАТТЕРН. На начальном этапе изучаются тенденции развития прогнозируе­мого объекта и дается их экспертная оценка для получения суждений о возможных путях изменения объекта. Затем оп­ределяются оптимальные варианты и средства достижения главных задач. Для этого составляется сценарий развития про­гнозируемого объекта. Сценарий — это способ определения логической последовательности вероятностных событий для установления альтернатив развития. Событие — это действие, которое может произойти или не произойти при соблюдении определенного комплекса условий. Этот метод широко приме­няется при решении задач прогнозирования научно-технического прогресса и развития отраслей промышленности.

Метод дерева целей. Дерево целей — это систематизированная запись этапов решения поставленной проблемы. Конечная цель раз­бивается на промежуточные этапы, каждый их которых не­обходим для решения предыдущей задачи. Каждый из узлов дерева целей разбивается на несколько ветвей с элементами, оценивающимися по степени важности с точки зрения дости­жения ближайшей цели.

Широко распространен в географическом прогнозировании один из старейших способов познания — метод аналогий.Про­гноз по аналогии представляет собой вывод, сделанный о свойствах прогнозируемого объекта на основании его сходства с другими объектами как по структурным, так и по генетиче­ским признакам, т. е. данная пространственно-временная ситуация сравнивается с некоторой прошлой исторической си­туацией. При помощи этого метода уточняются прогнозируе­мые параметры, сроки наступления и значимость ожидаемых событий. Основные этапы метода аналогий — поиск и выбор аналога, построение модели и ее исследование, экстраполяция данных с аналога на изучаемый объект, проверка экстраполяционных выводов по аналогии.

Популярен в прогнозировании генетический метод, осно­ванный на анализе пространственно-временных эволюционных стадий развития явлений и процессов, которые объясняют на­блюдаемые факты и подсказывают еще неизвестные. В физико-географическом прогнозировании этот метод интерпре­тируется как метод ландшафтно-генетических рядов. Зная последовательность пространственной смены природных комп­лексов в пределах генетического ряда, можно предсказать по­рядок их смены в процессе развития. Используя эти и другие методы прогнозирования, можно наметить тенденции буду­щих изменений природной среды под влиянием естественных и антропогенных факторов воздействия с вероятностью поряд­ка 60—65%.

Статистические методы прогнозирования направлены на выявление устойчивых во времени характеристик прог­нозируемого объекта, поиски закономерностей его развития и исследование состояния для определения главных направ­лений изменения объекта во времени и пространстве.

Наибольшее развитие из формализованных методов про­гнозирования получил метод экстраполяции тенденций раз­вития. Метод экстраполяции — классический популярный ме­тод прогнозирования, основан на нахождении по известным характеристикам вероятностного значения прогнозируемого объекта в данный момент времени. Для этого определяют тен­денции развития объекта прогноза, т. е. тенденции развития природной среды в прошлом и будущем с учетом не только ее стабильного развития или сохранности абсолютных приростов прогнозируемых величин, но и их возможного ускорения или даже появления новых факторов, ограничивающих или сти­мулирующих развитие.

Решение экстраполяционной задачи предполагает нахож­дение по известным качественным и количественным значе­ниям вероятностной величины прогнозируемого показателя в определенный момент времени с учетом продолжительности периода прогнозирования. Прогнозируемый процесс склады­вается из регулярной и случайной составляющих. Перваявеличина представляет собой составляющую тренда. Втораясчитается некоррелируемым случайным процессом и необходима для корректировки характеристик прогноза. Главное внимание уделяется процессу наилучшего описания тренда, на основе которого строятся прогнозные экстраполя­ции. Выбор тренда, наиболее адекватно описывающего прогно­зируемый процесс, связан с определением соответствующего вида функций. Для построения прогностических функций необходимы сведения об устойчи­вых взаимосвязях, темпах и направленности процессов за дли­тельное время, свойствах процессов в определенный момент, о начальных и ограничительных условиях процесса развития.

Важно также правильное определение лага экстраполяции (дальности экстраполяции). Глубина прогнозной экстраполя­ции не должна превышать половины периода, принятого за базу, Т. е., например, для 10-ти летнего прогноза необходим вре­менной ряд продолжительностью 25—30 лет. Надежность по­лученного прогноза определяется вероятностью наступления прогнозируемого события.

Другими формализованными методами географического прогноза являются корреляционный, регрессионный, фактор­ный анализ, метод огибающих кривых и др.

Корреляционный анализ — это определение взаимосвязи между двумя величинами, выражающейся в том, что при из­менении одной величины в определенном направлении изменяется и другая. Регрессионный анализ заключается в выяв­лении функциональной зависимости среднего значения одной величины от одной или нескольких переменных. Факторный анализ позволяет «сжать» большое количество исходных по­казателей в меньшее число обобщенных характеристик (фак­торов) при потере незначительного количества исходной ин­формации. Метод огибающих кривых основан на выявлении тенденций изменения параметров прогнозируемого объекта при разных условиях, определяющих пределы роста. Основ­ные тенденции развития наносятся на график, а затем по точкам перегиба кривой проводится огибающая кривая, кото­рая представляет собой обобщенную тенденцию изменения объекта во времени. Этот метод особенно эффективен для полу­чения краткосрочных прогнозов изменений в технико-эко­номических показателях технологических процессов и изме­нения уровня загрязнения природной среды от источников разной мощности.

Для разра­ботки экономико-географических прогнозов все шире пере­меняется моделирование, в частности математическое. Оно необходимо для создания адекватных прогнозных моделей изучаемых объектов, явлений и процессов. Моделирование по­зволяет выявить причинную обусловленность параметров сис­темы и дать функциональную, точечную и интервальную их оценку.

Среди существующих моделей для целей прогнозирования применяются следующие модели:

1. Функциональные, описывающие функции, которые вы­полняются отдельными компонентами системы и системой в целом.

2. Модели физического процесса, определяющие матема­тические зависимости между переменными этого процесса. Они могут быть непрерывными и дискретными во времени, де­терминированными и стохастическими.

3. Экономические, определяющие зависимость между раз­личными параметрами изучаемого процесса и явления, а так­же критерии, позволяющие оптимизировать экономические процессы.

4. Процедурные, описывающие операционные характеристи­ки систем, необходимые для принятия управляющих решений.

Прогностические модели могут быть концептуальные (выраженные словесным описанием или блок-схемами), гра­фические (представленные в виде кривых, чертежей, карт), матричные (как связующее звено между словесным и формали­зованным представлением), математические (представленные в виде формул и математических операций), компьютерные (вы­раженные описанием, пригодным для ввода в ЭВМ).

Особое место занимают имитационные прогностические модели. Имитационное моделирование представляет собой формализацию эмпирических знаний о рассматриваемом объ­екте с использованием современных ЭВМ. Под имитационной моделью понимается модель, воспроизводящая процесс функ­ционирования систем в пространстве в фиксированный момент времени путем отображения элементарных явлений и процес­сов с сохранением их логической структуры и последователь­ности. Это позволяет, используя исходные данные о структу­ре и главных свойствах территориальных систем, получить сведения о взаимосвязях между их основными компонентами и выявить механизм формирования их устойчивого развития.

Процесс разработки геоэкологических прогнозов на основе математического моделирования включает следую­щие этапы:

1. Формулировка цели и задач исследования. Качествен­ный анализ прогнозируемого объекта в соответствии с целью исследования.

2. Определение предмета и уровня моделирования, завися­щие от задач прогнозирования.

3. Выбор основных признаков и параметров модели. В мо­дель должны быть включены только существенные для реше­ния определенной цели параметры, так как увеличение числа переменных увеличивает неопределенность результатов и ус­ложняет расчеты по модели.

4. Формализация основных параметров модели, т. е. мате­матическая формулировка цели и задач исследования.

5. Формализованное представление взаимосвязей между параметрами и характеристиками прогнозируемого объекта или процесса.

6. Проверка адекватности модели, т. е. точности отраже­ния математической моделью признаков оригинала.

7. Определение информативных возможностей модели пу­тем установления количественных связей закономерностей.

 

 

Лекция № 10

Концепция поля в географии

Основные вопросы, рассматриваемые на лекции:

1. Концепция поля в географии.

2. Карты полей и их разновидности.

3. Общие правила создания карт полей.

4. Карты полей непрерывных и дискретных явлений.

5. Картографо-статистический метод и карты полей.

6. Карты полей и метод моделирования.

7. Математико-статистические и изолинейные модели как инструмент анализа и синтеза изучаемых показателей.

 

1. Концепция поля в географии есть система представлений о реальных и абстрактных полях и поверхностях, о способах их картографического изображения. Она предназначена для создания и использования картографических моделей полей в научных и практических целях (Червяков, 1992).

В настоящее время концепция поля серьезно заинтересовала представителей различных наук - геофизиков, метеорологов, гидрологов, географов, демографов, социологов, геологов, языковедов и др. Это можно объяснить, с одной стороны, заметной пользой применения физических аналогий, а с другой - возможностью широко использовать математический аппарат и карту как средства получения, хранения, преобразования и визуализации разнообразной количественной информации о природных и социально-кономических явлениях.

Физики обычно считают полем пространство, в котором действуют силы того или иного рода. Отсюда физические поля нередко называют силовыми. Не случайно наиболее близким географам геофизическим полем Земли считают пространство, в котором действуют силы, связанные с земным веществом, его движением и происходящими в нем процессами.

Другое, абстрактно-математическое понятие поля предполагает наличие пространства, в каждой точке которого определено численное значение некоторой величины. При этом поле рассматривается как функция положения точки в пространстве и времени. В таком виде объем понятия «поле» значительно расширяется. Оно охватывает уже не только природные, но и социально-экономические явления. К первым относится пространственное распределение атмосферного давления, температур, осадков, ко вторым - размещение населения, природных ресурсов, производства, учреждений, обслуживающих население.

Наконец, нередко под полем понимают область распространения любых явлений, выраженных не только количественно, но и качественно, не только в аналитических, но и в синтетических показателях. Дать определение такому полю - задача не из легких. По содержанию но, пожалуй, ближе подходит к таким всеобщим философским категориям, как «пространство», «объект», «явление».

На основе вышеизложенного будем считать, что существуют три основных представления о поле: 1) физическое (поле как область распространения сил, энергий, взаимодействий); 2) абстрактно-математическое (область распространения величин, характеризующих дения с самых различных сторон); 3) абстрактно-логическое (область распространения любых явлений и их показателей как в качественном, так и в количественном выражении).

Географы, придерживающиеся физической (силовой) концепции поля, отмечают важность применения в географических исследованиях физического понятия(гравитационное поле), которое возникает вокруг некоторого источника «силы» (например, промышленного предприятия или населенного пункта). Эти условно силовые поля часто рассматриваются и как результат взаимодействия множества однородных объектов («тел» - населенных пунктов, заводов, шахт), отличающихся друг от друга«массой» - количественными признаками (численность населения, объемы природных ресурсов, произведенной продукции и т.п.). В географии населения за такие «тела» чаще принимают населен­ие пункты, а за «массу» - численность населения. «Гравитационные поля» или поля потенциалов подобного рода привлекаются в экономической географии для изучения не только населения, но и производства, транспортных связей, элементов обслуживания, основных фондов и других явлений. Географические поля рассматривают как источник связей в геосистемах, пытаются найти в их структуре и функционировании аналоги полей электростатических и гравитационных, предлагают выявлять условия возникновения потоков вещества, энергии и информации, находить их источники.

Абстрактно-математическое (количественное) представление поле проникло в географию и получило в ней распространение благодаря тесным связям географии с другими науками о Земле и прежде всего с геофизикой, изучающей с помощью полей процессы, происходящие в твердой, жидкой и газообразной оболочках Земли. «Поле» - неотъемлемая часть словаря метеоролога и гидролога, применяемая ими при изучении пространственного распределения температур воздуха и почвы, атмосферного давления, осадков и других метеорологических элементов. Безусловной заслугой геофизиков и гидрометеорологов можно считать то, что они, с одной стороны, восприняли абстрактную математическую концепцию поля, распространили ее на более широкий круг природных явлений и разработали фундаментальную методическую основу математического анализа полей; а с другой - создали условия для эффективного использования теории поля в других науках о Земле, включая и цикл отраслевых географических дисциплин, охватывающих и природу, и общество.

Абстрактно-логическое (внеколичественное) представление о поле достаточно популярно среди географов, что объясняется исключительной сложностью географических объектов, затрудняющей параметризацию явлений. Сказывается также недооценка важности активного внедрения в географию количественных и других математических подходов.

Не отрицая возможности рассмотрения концепции поля в гeoграфии с трех отмеченных сторон (физической, абстрактно-математической и абстрактно-логической), при решении проблем взаимодействия природы и общества следует отдавать предпочтение второй стороне. Действительно, физическая интерпретация отличается узостью, неспособностью охватить все многообразие природных и особенно социально-экономических явлений. Абстрактно-логическая же интерпретация слишком широка, неопределенна и не всегда поддается математическому описанию. Опыт свидетельствует о том, что фундаментальные понятия успешно вводятся в науку и практику после то как будет решена проблема измерения и вычисления изучаемых имизнаков. Не случайно поэтому в точных науках преобладает абстрактно-математическое (количественное) описание полей.

Непрерывность распределения изучаемых количественных признаков - атрибут любого поля. Отсюда полем правомерно называть область непрерывного распределения количественных признаков. «Топографический» и «промышленный» рельефы, «статистическая» и трендовая (сглаженная)» поверхности - суть геометрического образа их полей, внешне напоминающих рельеф земной поверхности. Из всех возможных способов картографического изображения полей, следовательно, и поверхностей, основным является способ изолинии который обладает повышенной наглядностью, особой метричностью информативностью (возможностью снять информацию в любой точке, рельефной образностью (способностью воспринимать различные показатели непрерывных и дискретных явлений в виде рельефа земной поверхности), малой знаковой загруженностью карт. Отсюда карта полей правомерно называть особую группу карт, предназначенную для изолинейного отображения непрерывного, плавного, гладкого территориального распределения количественных признаков, характеризующих как природные, так и социально-экономические явления.

 

2. Карты полей и их разновидности. Известно, что физики подразделяют поля на две большие группы скалярные и векторные. Скалярным полем называют область пространства, каждая точка которого описывается своим значением количественного признака. Для описания точек пространства векторные поля обязательны две векторные характеристики - числовое значение (модуль) и направление движения. Возникло понятие этого поля в физике главным образом при изучении скоростей движения частиц жидкости, напряженности силовых линий (магнитных и электрических), сдвигов точек упругого тела и т.д.

Соответственно этим двум группам полей выделимкарты скалярных и карты векторных полей. Карты скалярных полей имеют непосредственное отношение к понятию «статистическая поверхность» и к изолиниям как наиболее эффективному средству картографического изображения этих полей. Способы отображения векторных полей на картах менее разработаны. Однако, пожалуй, здесь наиболее подходят стрелки, способные совместить в себе две характеристики - модуль и направление.

По способу получения количественной информации карты полей можно подразделить на карты полей натурных наблюдений и карты расчета полей.

Карты полей натурных наблюдений составляются по данным непосредственных инструментальных измерений параметров полей (скалярных и векторных). К ним можно отнести измерения рельефа земной поверхности, геологического и почвенного строения, метеорологических и гидрологических показателей.

Карты расчетных полей составляются в результате предварительной математической (чаще математико-статистической) обработки в камеральных условиях разнообразной количественной информации, собранной в поле или снятой с карт и снимков., полученной из материалов статистической отчетности.

Математико-статистической обработке могут подвергаться как временные, так и территориальные ряды. В первом случае вычисляются, картографируются непрерывные распределения таких показателей, как средняя месячная температура воздуха, среднее квадратическое отклонение осадков по годам, годовой прирост урожайности зерновых и во втором случае - данные, локализованные в точках, на линиях и площадях, которые обобщаются статистически по всей изучаемой территории или по отдельным территориальным ячейкам. При этом получают не среднемесячные или среднегодовые показатели, а показатели, средние по территориальным ячейкам, например, средние температуры, осадки по районам.

Учитывая ориентацию современных наук на изучение объектов как систем, состоящих из отдельных динамических и взаимосвязанных элементов, целесообразно все многообразие карт полей природных и социально-экономических явлений подразделить на карты полей статики, динамики и взаимосвязи явлений. Если вторая группа карт полей показывает, в каком направлении и с какой интенсивностью происходит развитие явлений, то третья группа - карты полей взаимосвязи - дает ответ на вопрос, какие факторы и в какой мере определяют сложившуюся пространственную структуру изучаемых объектов и явлений.

 

3. Общие правила создания карт полей. Несмотря на большое разнообразие карт полей при их составлении следует руководствоваться следующими общими правилами, в основе которых лежит свойство сплошного непрерывного распределения скалярных и векторных характеристик картографируемых полей, а также принципиальная невозможность производства измерений во всех точках местности.

Правило первое - обязательность предварительного измерения (для карт расчетных полей) скалярных и векторных характеристик в выбранных точках местности.

Правило второе — потенциальная возможность определения характеристик полей в любой точке местности (карты).

Правило третье - репрезентативная (представительная) выборочность измерений и расчетов в точках. Действительно, определить картографически и воспроизвести скалярные и векторные характеристики в бесконечном множестве точек местности не представляется возможным. Приходится ограничиваться выборочными измерениями по регулярным или нерегулярным сеткам точек, которые часто называют контрольными точками (control points). Когда эти точки предназначают для проведения изолиний, их правильнее называтьопорными точки.

Правило четвертое - воспроизведение в точечных измерениях/расчетах непрерывных свойств полей, что проявляется в определении постепенности изменения количественных признаков между соседними контрольными (опорными) точками, в отсутствии резких скачков и бесконечно больших значений.

Правило пятое - распространение данных, полученных в одних точках, на всю картографируемую территорию. Осуществляется это чаще всего с помощью обычной картографической интерполяции.

4. Карты полей непрерывных и дискретных явлений. С помощью изолиний уже давно и успешно картографируют рельеф земной поверхности, территориальные распределения показателей атмосферного давления, температуры, осадков, магнитного склонения и других действительно непрерывных явлений. Однако этикарты непрерывных явлений, построенные, как правило, по данным натурных измерений, отображают только часть природных показателей, получаемых обычно на местности. Изолинейное отображение такихдискретныхпрерывных, территориально разобщенныхявлений , как природные ресурсы, население, сельскохозяйственное и промышленное производство, не отличается достаточной точностью и достоверностью. Объяснить это можно тем, что изолинии здесь строились не по традиционным точечным наблюдениям, а по площадным показателям, только условно относимым к центрам соответствующих территориальных ячеек. При этом оказывалось, что количественные показатели в точках-центрах не отвечают правилу однозначности числовых значений. Последние во многом зависят от размера, формы и ориентировки территориальных ячеек локализации исходных данных. Отсюда перед картографами встала задача разработки более совершенного методического аппарата создания изолинейных карт по дискретным данным, позволяющего определять картографируемые величины в любой точке местности. Именно только такие карты правомерно называть картами полей дискретных явлений.

Решение данной задачи позволило значительно расширить номенклатуру изолинейных карт полей и создать более благоприятные условия для комплексного изучения сложных географических объектов, сопряжения изолинейных карт природных и социально-экономических, непрерывных и дискретных явлений. Отсюда перед картографами встала вторая задача разработки системы методических приемов составления карт полей разного содержания, разной пространственной и временной принадлежности. Возможность снимать данные в любых точках и в любом объеме создала благоприятные условия для сопоставления рассматриваемых карт не только визуально, но и на уровне математической обработки картографической информации.

Каждая из двух рассмотренных задач имеет свои теоретические основы, стимулирующие разработку новых типов карт, методик картографирования. Так, на основе диалектического единства дискретности и прерывности была доказана правомерность и целесообразность распространения концепции поля на многие природные и социально-экономические явления, абсолютная пространственно-временная дискретность которых раньше не вызывала сомнения (Червяков, 1978). Для этого предложен новый типкарт полей дискретных явлений, ядром которого явились карты полей плотности, но

⇐ Предыдущая3456789101112Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. I. ЭТАПЫ ПРОТЕКАНИЯ КОНФЛИКТА
2. III.2. КЛАССИФИКАЦИЯ И ТОНКАЯ СТРУКТУРА ХРОМОСОМЫ
3. V1: 2. Основные этапы становления и развития финансовой системы России
4. Административное принуждение: понятие и классификация.
5. Азотные удобрения, их классификация
6. Антропологическая классификация
7. Аппендицит: 1) этиология и патогенез 2) классификация 3) патоморфология различных форм острого аппендицита 4) патоморфология хронического аппендицита 5) осложнения
8. Ассортимент товаров. Классификация ассортимента, его свойства и показатели. Управление ассортиментом.
9. Атрофия: 1) определение и классификация 2) причины физиологической и патологической атрофии 3) морфология общей атрофии 4) виды и морфология местной атрофии 5) значение и исходы атрофии.
10. АЧХ и ФЧХ идеального усилителя. Классификация реальных усилителей по виду АЧХ. Линейные искажения.
11. Банковые сделки (операции) и их классификация.
12. Билет № 20. Вопрос 1. Основные признаки предприятия. Классификация предприятий.