Моделирование, связь с теорией, гипотезами

⇐ ПредыдущаяСтр 7 из 9Следующая ⇒

«Модель» и «моделирование» – общенаучные понятия, принятые математиками, физиками, экономистами и представителями многих других наук. Каждый естествоиспытатель знает, что, формулируя законы природы, он представляет их в терминах поведения определенных моделей, отражающих явления природы, а не в терминах наблюдаемой реальности, т.е. научным языком.

Для многих процессов, в том числе социально-экономических, огромное значение имеет зависимость наблюдаемых явлений от «контекста» структуры взаимосвязей, пронизывающих мир. Определенное качество развития сложных процессов может так изменить этот «контекст», что одни факторы, до того определявшие динамику ситуации, утрачивают свое значение, а другие, представлявшиеся несущественными и не принимавшиеся во внимание, выходят на первый план. Для задач так называемого системного уровня сложности очень характерно возникновение и исчезновение существенных факторов по мере рассмотрения проблемы на различных уровнях ее пространственно-временной организации.

Модель – это вовсе не обязательно математические формулы или компьютерные программы, это упрощенное представление о реальности, в котором присутствует некоторое число факторов и отброшено (по крайней мере, на время) несущественное.

Моделирование позволяет нам оптимизировать систему до её реализации. В связи с набирающими темпы процессами глобализации, трансформации природных условий и т.п., значимость моделирования на этапах принятия решений становится одной из главнейших задач. Например, Модели являются своеобразным связующим звеном между индикаторами устойчивого развития и сценариями развития ситуации, т.е. анализом и прогнозом.

Как правило, в основу моделей положены показатели изменения условий, их взаимодействия и связи. Как раз такими показателями и являются индикаторы устойчивого развития, обладающие целым рядом качеств: взаимосвязанность, агрегированность и т.д.

В настоящее время различают два типа моделирования: аналитическое (статическое) и имитационное (динамическое).

В аналитической модели выход функционально зависит от входа (набора параметров), и в этом смысле она – статическая; такую модель можно реализовать в виде электронных таблиц.

Аналитические модели представляют собой уравнения или системы уравнений, записанные в виде алгебраических, интегральных, дифференциальных, конечно-разностных и иных соотношений и логических условий. Они записаны и решены в буквенном виде. Отсюда и происходит их название. Аналитическая модель – статическая по своей сути.

Аналитическое представление подходит лишь для очень простых и сильно идеализированных задач и объектов, которые, как правило, имеют мало общего с реальной (сложной) действительностью, но обладают высокой общностью. Данный тип моделей обычно применяют для описания фундаментальных свойств объектов, так как фундамент прост по своей сути. Сложные объекты редко удаётся описать аналитически.

Имитационную модель можно рассматривать как множество правил (дифференциальных уравнений, карт состояний, автоматов, сетей и т.п.), которые определяют, в какое состояние система перейдёт в будущем из заданного текущего состояния.

Имитация здесь – это процесс «выполнения» модели, проводящий её через (дискретные или непрерывные) изменения состояния во времени. В общем случае, для сложных проблем, где время и динамика очень важны, имитационное моделирование представляет собой более мощное средство анализа.

Основное отличие имитационных моделей от аналитических состоит в том, что вместо аналитического описания взаимосвязей между входами и выходами исследуемой системы строят алгоритм, отображающий последовательность развития процессов внутри исследуемого объекта, а затем «проигрывают» поведение объекта на компьютере.

К имитационным моделям прибегают тогда, когда объект моделирования настолько сложен, что адекватно описать его поведение математическими уравнениями невозможно или затруднительно. Имитационное моделирование позволяет разлагать большую модель на части (объекты, «кусочки»), которыми можно оперировать по отдельности, создавая другие, более простые или, наоборот, более сложные модели.

Среди имитационных моделей широкое распространение получили следующие подходы: дискретно-событийное моделирование (ДС), агентное моделирование (АМ), системная динамика (СД) и динамические системы. Они отличаются разным уровнем абстракции и процессами, которыми оперируют. Наиболее распространены из них последние два. Они оперируют в основном непрерывными во времени процессами, в то время как ДС и АМ – дискретными.

Рис. Сравнение подходов имитационного моделирования по уровням абстракции.

Схемы географического прогноза; планетарный и региональный прогноз

С общенаучных позиций прогноз чаще всего определяют как гипотезу о будущем развитии объекта.

При этом имеется в виду, что прогнозироваться может развитие самых разнообразных объектов, явлений и процессов. Это может быть прогноз развития науки, отрасли хозяйства, социального или природного явления. Особенно распространены в наше время демографические прогнозы увеличения численности населения, социально-экономические прогнозы возможности удовлетворения более чем семимиллиардного населения Земли продуктами питания и экологические прогнозы будущей среды жизни человека. Но в повседневной жизни мы постоянно встречаемся и с другими видами прогноза. Так, каждый вечер по телевизионной информационной программе " Время" мы ожидаем прогноза погоды на следующий день, а в конце месяца - прогноза погоды на следующий месяц.

Прогноз также может заключаться, например, в оценке будущего хозяйственного и природного состояния какой-либо территории на 15 - 20 лет вперед. Предвидя, скажем, неблагоприятную ситуацию, можно своевременно изменить ее, запланировав экономически и экологически оптимальный вариант развития. Именно такой активный прогноз, подразумевающий обратные связи и возможности управления объектом прогноза, свойствен географической науке.

При всем различии целей прогноза для современной географии и географов нет более важной общей задачи, чем разработка научно обоснованного прогноза будущего состояния географической среды на основе оценок ее прошлого и настоящего. Это делается для того, чтобы принять решение по ее рациональному использованию в будущем. Именно в условиях высоких темпов развития производства, техники и науки человечество особенно нуждается в такого рода опережающей информации, так как из-за отсутствия предвидения наших действий и возникла проблема взаимоотношений человека с окружающей средой.

В географическом аспекте проблема прогнозирования состояния природной среды смыкается с проблемами охраны природы, воспроизводства природных ресурсов, преобразования природы, а также с вопросами территориального планирования.

Основные операционные единицы географического прогнозирования - пространство и время – рассматриваются в сопоставлении с целью и объектом прогноза, а также с местными природно-хозяйственными особенностями конкретного региона.

Успешность и надежность географического прогноза определяются многими обстоятельствами, в том числе правильностью выбора главных факторов и методов, обеспечивающих решение проблемы.

Географическое прогнозирование состояния природной среды многофакторно , и эти факторы физически разные – природа, люди, техника и т. д. Надо " перебрать" эти факторы и выбрать те из них, которые в какой-то степени могут контролировать состояние среды - стимулировать, стабилизировать или ограничивать неблагоприятные или благоприятные для человека факторы ее развития.

Эти факторы могут быть внешними и внутренними по отношению к природе. Внешние факторы – это, например, такие источники воздействия на природную среду, как карьеры и отвалы вскрышных пород, полностью уничтожающие прежний ландшафт, дымовые выбросы из заводских труб, загрязняющие воздух, промышленные и бытовые стоки, поступающие в водоемы, и многие другие источники воздействия на среду. Размеры и силу воздействия таких факторов можно заранее предусмотреть и заблаговременно учесть в планах охраны природы данного региона.

К внутренним факторам относятся свойства самой природы, потенциал ее компонентов и ландшафтов в целом. Из компонентов природной среды, вовлекаемых в процесс прогнозирования в зависимости от его целей и местных географических условий, главными могут стать любые – рельеф, горные породы, водные объекты, растительность и т. д.

Но часть этих компонентов на прогнозируемый срок, например на 25-30 лет вперед, практически не меняется. Так, рельеф, горные породы, а также процессы медленного тектонического опускания или поднятия территории можно считать относительно постоянными факторами развития природной среды. Относительная устойчивость этих факторов во времени позволяет использовать их как фон и каркас прогноза.

Другие значительно более динамичные факторы, например пыльные бури, засухи, землетрясения, ураганы, сели, имеют в географическом прогнозировании значение вероятностных величин. В конкретных условиях сила их воздействия на ландшафт и процесс хозяйственной деятельности будет зависеть не только от них самих, но и от устойчивости природного фона, на который они воздействуют. Поэтому, прогнозируя, географ оперирует, например, показателями расчленения рельефа, растительного покрова, механического состава почв и многих других компонентов природной среды. Зная свойства компонентов и их взаимные связи, различия в реакции на внешние воздействия, можно заблаговременно предусмотреть ответную реакцию природной среды как на ее собственные параметры, так и на факторы хозяйственной деятельности.

Но даже отобрав не все, а лишь главные природные компоненты, наиболее отвечающие решению задачи, исследователь все же имеет дело с очень большим числом параметров взаимоотношений каждого из свойств компонентов и видов техногенных нагрузок. Поэтому географы ищут интегральные выражения суммы компонентов, т. е. природной среды, как целого. Таким целым является естественный ландшафт с его исторически сложившейся структурой. Последняя выражает как бы " память" развития ландшафта, длинный ряд статистических данных, необходимых для прогнозирования состояния природной среды.

Многие считают, что показателем устойчивости ландшафта к внешним нагрузкам, особенно к загрязнению, может служить степень разнообразия его морфогенетической структуры. При увеличении разнообразия природных комплексов и слагающих его компонентов в природных комплексах усиливаются процессы регуляции и поддерживается устойчивость. Устойчивость могут нарушать экстремальные природные процессы и антропогенные нагрузки, превышающие потенциальные возможности ландшафта.

В настоящее время известно более 140 общенаучных методов прогнозирования, из которых на практике, в том числе в географии, применяются 5-10 рабочих несложных методов. Кроме общепрогнозных методов в географическом прогнозировании используются методы палеогеографические, ландшафтно-индикационные, ландшафтно-геохимические, генетических рядов и др.

Выбор срочности прогноза в географии не может решаться однозначно и обязательно должен сопоставляться с объектом прогноза. Например, краткосрочные прогнозы в экономике даются на несколько лет, а прогнозы погоды и лавинной опасности - от 2 до 10 часов.

Индикаторы и индексы – модели – прогнозы (сценарии) на глобальном и региональном уровне.

⇐ Предыдущая 1 2 3 4 5 678 9 Следующая ⇒