Задачи для самостоятельного решения
3.3. Написание рефератов по курсу «Системная экология»
Темы рефератов
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Введение
В настоящее время происходит размывание границ понятия «экология» и превращение ее из фундаментальной синтетической биологической науки в нечто аморфное, не имеющее четких границ. Осознание, что человек своей бесхозяйственной деятельностью поставил себя и все живое под угрозу экологической катастрофы, вызвало повышенный интерес к природоохранным проблемам самых различных слоев человеческого общества и появление целого ряда дисциплин, терминов и понятий, таких как «глобальная экология», «экология человека», «социальная экология», «инженерная экология», «архитектурная экология» и т.д. С одной стороны, это подняло престиж экологии, а с другой – резко снизило понимание фундаментальных явлений и решений возникших экологических проблем и прогнозирование ситуаций. Приходится слышать нелепые высказывания «в городе экология плохая», хотя смешно было бы слышать «плохая физика» (если отключили свет) или «плохая химия» (например в зоне нефтебазы). К этому можно было бы относиться со здоровым юмором, если бы не удручающее обстоятельство, что в результате такого размывания понятия «экология» и необходимости вкладывания государством и ведомствами средств в экологические экспертизы и природоохранные мероприятия, в природоохранные структуры попали прежде всего представители властных структур и некомпетентные номенклатурные специалисты. Недостаточна и подготовка специалистов-экспертов. Нет сомнения, что вышеперечисленные специализации в области экологической науки полезны и имеют право на существование, так же как и рассматриваемый нами предмет «Системная экология». Но следует отметить, что всегда при решении различных экологический проблем следует иметь в виду, что действительно «экология» – это наука об отношениях между живыми организмами и окружающей их средой обитания, и она находится в связи с биогеохимией, почвоведением, гидрологией и другими разделами наук о земле (геологических, химических и пр.), а также и со многими биологическими науками и является по своей сути системной. Как и все биологи, эколог должен иметь достаточно ясное представление о виде, его структуре и системе видовых адаптаций, на каком бы уровне (организменном, семейно-стадном, популяционном, экосистемном или биосферном) он ни работал. Ибо каждый вид живых организмов существует в природе только успешно контактируя с внешней средой для обеспечения его основных жизненных процессов (прежде всего питания, размножения, роста), т.е. экологических характеристик. Но особи в природе не существуют вне популяций, которые образуют сообщества или биоценозы, вступая между собой в различные отношения, и вместе с окружающей средой составляют экосистему.
Задачи «системной экологии» – это проводить исследования структуры и функционирования экологической системы и роли в ней различных популяций (видов) с целью оценки возможности прогнозирования развития экосистемы и динамики составляющих ее элементов, а также решать задачи управления ими. Это довольно сложные задачи и для их решения должны привлекаться математические методы, методы моделирования и компьютерные технологии. Поэтому основу данного курса составляют различные методы исследования и анализа систем.
Основным методом исследований в «системной экологии» является системный анализ, который представляет собой синтетическую дисциплину, разрабатывающую способы исследования разнообразных сложных систем или ситуаций при нечетко поставленных целях (критериях). Такие исследования необходимы для определения научно обоснованной программы действий с учетом не только объективной, но и субъективной информации. При системном подходе используются математический аппарат теории исследования операций, методы многомерной статистики и методы неформального анализа, такие как метод экспертиз, метод опроса, эвристические методы и компьютерное моделирование. Существенной частью исследования систем является выбор способа описания происходящих в них изменений и формализация такого описания. Сложность формализации определяется сочетанием разнотипных факторов, характеризующих систему, например сочетание экологических, экономических и других факторов. По существу, в настоящее время мы как минимум должны рассматривать в связи с антропогенным влиянием человека «эколого-экономические» системы.
Разработка методов системного анализа как научной дисциплины ведется по нескольким направлениям. Одним из важнейших из них является создание принципов построения и использования моделей, имитирующих протекание реальных процессов, способов их объединения в системы и такого представления в ЭВМ, которое обеспечивало бы простоту их использования без потери адекватности. Другое направление связано с изучением организационных структур и прежде всего систем, обладающих иерархической организацией. Несмотря на значительное количество опубликованных работ по системному анализу, до сих пор отсутствуют практические руководства по этой дисциплине, в том числе применительно к экологии. Но прежде чем рассмотреть основные принципы применения системного анализа, и в частности в экологии, определим место экологии среди биологических наук и ее основные разделы. Для успешного решения теоретических и практических задач многие разделы биологии и экологии следует рассматривать с системных позиций и применять соответствующие методы исследований.
ЧАСТЬ 1. УЧЕБНО-ПРОГРАММНАЯ: ПРОГРАММА КУРСА «СИСТЕМНАЯ ЭКОЛОГИЯ» Основная литература по курсу «Системная экология»
1. Боровиков В.П., Боровиков И.П. «Statistica». Статистический анализ и обработка данных в среде «Windows»: Учебно-справочное пособие. – М.: Филинъ, 1997. – 608 с.
2. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология: Учеб. пособие. – М.: Наука, 2001. – 206 с.
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. – М.: Высш.шк., 2002. – 479 с.
4. Заславский Б.Г., Полуэктов Р.А. Управление экологическими системами. – М.: Наука, 1988. – 294 с.
5. Дулов В.Г., Цибаров В.А. Математическое моделирование в современном естествознании: Учеб. пособие. – СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 2001. – 242 с.
Программа курса «Системная экология» Тема 1. Основные понятия и место экологии в биологических науках. Системный подход в экологии
Предмет и задачи курса. Основные понятия и разделы экологии. Место экологии в структуре биологических наук, ее значение как системной дисциплины. Принципы системного подхода в экологии.
Дополнительная литература
Odum E.P. Fundamentals of ecology / Philadelphia, 1953, XII. 384 p.
Вронский В.А. Прикладная экология: Учеб. пособие. – Ростов-на-Дону: Изд-во «Феникс», 1996. – 509с.
Джефферс Дж. Введение в системный анализ: применение в экологии. – М.: Мир, 1981. – 256 с.
Иоганзен Б.Г. Основы экологии. – Томск, 1959.
Одум Е. Основы экологии. – М.: Высш. шк.,1975.
Одум Е. Экология. – М.: Просвещение, 1967. – 167с.
Фишер Р.А. Статистические методы для исследователей. – М.: Просвещение, 1958. – 268 с.
Тема 2. Методология системного анализа
Характерные черты системного анализа и его основные этапы. Применение системного анализа к экологическим системам. Принципы постановки задач и формулирование целей. Выбор переменных, характеризующих систему и ее управление. Структурное разбиение и моделирование систем. Анализ и прогнозирование условий функционирования в будущем.
Практические занятия по применению и разработке программы системных исследований для решения практических задач.
Дополнительная литература
Джефферс Дж. Введение в системный анализ: применение в экологии. – М.: Мир, 1981. – 256 с.
Песенко Ю.А. Принципы и методы количественного анализа в фаунистических исследованиях. – М.: Наука, 1982. – 287 с.
Уильямсон М. Анализ биологических популяций / Пер. с англ. А.Д. Базыкина. – М.: Мир, 1975. – 271 с.
Тема 3. Моделирование и анализ экологических систем
Роль моделирования при анализе экологических систем и в управлении природопользованием. Сбор информации, использование имеющихся статистических данных и оценок экспертов, постановка специальных экспериментов. Конкретизация количественных взаимосвязей в эколого-экономических системах, проверка количественных взаимосвязей между переменными. Семейства математических моделей, их преимущества и недостатки. Словесные и математические модели. Детерминированные, стохастические, динамические, матричные и марковские модели.
Практические занятия по разработке простейших алгоритмов математических моделей популяций и оценке коэффициентов различных функций.
Дополнительная литература
Горелов А.А. Экология – наука – моделирование. – М.: Наука, 1985. – 207 с.
Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. – М.: Мир, 1982. – 216 с.
Компьютерная биометрика / Под ред. В.Н. Носова. – М.: Изд-во МГУ, 1990. – 232 с.
Компьютерное моделирование. Экология / Под ред. Угольницкого Г.А. – М.: «Вузовская книга», 2000. – 120 с.
Ляпунов А.А. О построении математической модели балансовых соотношений в экосистеме тропических районов океана // Функционирование пелагических сообществ тропических районов океана. – М.: Наука, 1971. С. 85–107.
Меншуткин В.В. Математическое моделирование популяций и сообществ водных животных. – Л.: Наука, 1971. – 196 с.
Тема 4. Методы исследования популяций и экосистем, стохастические и многомерные модели
Применение дисперсионного анализа и регрессионного анализа. Обзор методов исследования популяций животных и экологических систем. Многомерные модели: анализ главных компонент, дискриминантный анализ, канонический анализ. Оптимизационные и теоретико-игровые модели в системной экологии.
Практические занятия по использованию пакетов статистических программ (Statgraphics, Statistica) на ПЭВМ для решения задач с помощью многомерных моделей.
Дополнительная литература
Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ. – М.: Мир, 1982. – 488 с.
Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. – М.: Статистика, 1979. – 447 с.
Драйпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ / Пер. с англ. Адлера Ю.П. – М.: Статистика, 1973. – 392 с.
Иберла К. Факторный анализ / Пер. с нем. В.М. Ивановой. – М.: Статистика, 1980. – 398 с.
Математическая статистика / В.М. Иванова, В.Н. Калинина, Л.А. Нешумова, И.О. Решетникова. – М.: Высшая школа, 1975. – 400 с.
Мандель И.Д. Кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 176 с.
Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.З. Фигурнова. – М.: ИНФРА-М, 1998. – 528 с.
Шеффе Г. Дисперсионный анализ / Пер. с англ. Б.А. Севастьянова. – М.: Наука, 1980. – 512 с.
Шмидт В.М. Математические методы в ботанике. – Л.: Изд-во ЛГУ, 1984. – 288 с.
Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. – М.: Статистика. 2001. – 656 с.
Тема 5. Процесс принятия решений при системных исследованиях
Постановка проблемы, ограничение сложности и снижение размерности при системных экологических исследованиях. Оценка возможных вариантов решений. Качественное и количественное измерение показателей, определение значимости показателей. Целевая функция при ограничениях, накладываемых на входные переменные. Экономические аспекты проблемы управления окружающей средой. Оптимизация решения при допустимости незначительного загрязнения окружающей среды.
Практические занятия по решению задач с использованием целевой функции при нахождении наилучших решений с учетом эколого-экономических ограничений.
Дополнительная литература
Пэнтл Р. Методы системного анализа окружающей среды. – М.: Мир, 1979. – 214 с.
Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. – М.: Мир, 1982. – 216 с.
Тема 6. Экосистемный анализ при исследовании структуры и функционирования экологических систем. Продукция экосистем и ее элементов
Состав и основные функциональные элементы различных экологических систем. Конкретные примеры наземных и водных экосистем и их функционирование на примере водных экосистем. Понятия о трансформации вещества и энергии в экосистеме, о пищевых цепях, межвидовых и внутривидовых отношениях с точки зрения системных исследований: конкуренции, хищничества, симбиоза и паразитизма; о пирамиде биомасс, консументах и продуцентах, детрите, бентосе, планктоне, нектоне. Продукция элементов экосистемы и ее в целом. Математическое моделирование продукционных процессов в экосистеме.
Практические занятия по нахождению продукции популяций и сообществ на примере наземных и водных экосистем.
Дополнительная литература
Винберг Г.Г. Энергетический принцип изучения трофических связей и продуктивности экологических систем // Зоологический журнал. 1962. Т. 41. вып. 11. С. 61–66.
Дулепов В.И. Продукционные процессы в популяциях водных животных. – Владивосток: Дальнаука, 1995. – 245 с.
Дулепов В.И., Лескова О.А., Лелюх Н.Н. Анализ и моделирование процессов функционирования экосистем залива Петра Великого. – Владивосток: Дальнаука, 2002. – 248 с.
Заика В.Е. Удельная продукция водных беспозвоночных. – Киев: Наукова думка, 1972. – 141 с.
Старобогатов Я.И. Фауна моллюсков и географическое районирование континентальных водоемов земного шара. – Л.: Наука, 1970. – 372 с.
Тамарин П.В., Шмидт В.М. Сравнительный анализ некоторых коэффициентов сходства: В кн. «Успехи биометрии». – Л.: Изд-во Ленинг. общества естествоисп., 1975. – С. 45–54.
ЧАСТЬ II. УЧЕБНО-ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ: Конспект лекций по курсу «системная экология» Тема 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И МЕСТО ЭКОЛОГИИ В БИОЛОГИЧЕСКИХ НАУКАХ. Системный подход в экологии 1.1. Место экологии среди других биологических наук, ее основные разделы
Существует немало классификаций биологических наук. Одна из них предложена Б.Г. Иоганзеном (1959), где круг биологических дисциплин подразделяется на три группы: общие, частные, комплексные. Внутри каждой группы предметы изучения этих наук включают следующие основные дисциплины (рис. 1.1.):
Рис. 1.1. Классификация биологических наук
Основные уровни или разделы экологических исследований включают следующие направления:
1. Аутэкология – изучает совокупность физико-химических факторов на уровне организмов, тесно связана с физиологией.
2. Популяционная экология – изучает внутривидовые отношения и внутрипопуляционные процессы, рассматривает прямые и обратные связи популяций со средой.
3. Синэкология – экология сообществ, изучает ассоциации популяций разных видов растений, животных и микроорганизмов, образующих сообщества, пути формирования и развития последних, структуру и динамику взаимодействия их с физико-химическими параметрами среды, энергетику, продуктивность и другие особенности.
4. Глобальная экология – изучает биосферу Земли или то, что происходит уже не на уровне экосистемы и сообществ, а в совокупности сред, образующих биосферу в наземно-воздушной, почвенной, водной среде и т.п.
Таким образом, можно выделить четыре соподчиненных уровня экологических исследований. Классическая экология имеет дело лишь с той стороной взаимодействия организмов со средой, которая обусловливает размножение и выживание особей, структуру и динамику сообществ разных видов и сложившиеся на их основе особенности приспособления видов, их внутривидовые отношения и специфическую структуру, а также сообщества популяций разных видов, их взаимные приспособления, обеспечивающие биогенный круговорот веществ.
1.2. История, предмет, основные подходы к изучению экологии
Термин «экология» в настоящее время приобрел широкое распространение и весьма широко к месту и не к месту цитируется всеми, начиная от специалистов и заканчивая хозяйственно-административными работниками. Поэтому хотелось бы немного остановиться на понятии «экология» и ее структуре.
Когда в 1869 г. Геккель употребил слово экология, обозначив им биологическую науку, изучающую взаимоотношения организма и окружающей среды, он, наверное, не подозревал о том, что через 100 с небольшим лет слово это, многократно повторенное газетами и журналами всего мира, станет своеобразным символом своего времени. Действительно, об экологии говорят абсолютно все, понимая под экологией в большинстве случаев любое взаимодействие человека и природы и ухудшение качества среды, вызванное его хозяйственной деятельностью. Можно соглашаться с таким пониманием экологии, а можно решительно его оспаривать. Но нельзя не признать, что совершенно независимо от популярности или непопулярности слова экология уже давно существует и развивается наука экология, имеющая собственные цели и объекты исследования.
Так что же такое экология? Существует несколько обозначений этого термина. К ним мы перейдем немного ниже.
Слово «экология» образовано от греческого «ойкос», что означает дом, а слово «логос» переводится как наука. Таким образом, изучение нашего природного дома охватывает изучение всех живущих в нем организмов и всех функциональных процессов, делающих этот дом пригодным для жизни.
Слово «экономика» тоже образовано от греческого корня «ойкос» и буквально означает искусство ведения домашнего хозяйства, следовательно, экология и экономика должны идти рука об руку. К сожалению, многие считают экологов и экономистов противниками с непримиримыми взглядами. Разногласия между ними возникают из-за того, что специалисты в области каждой из этих дисциплин слишком узко смотрят на свой предмет.
Экология приобрела практический интерес еще на заре развития человечества. В примитивном обществе каждый индивидуум для того, чтобы выжить должен был иметь определенные знания об окружающей среде, т.е. о силах природы, растениях и животных. Можно сказать, что цивилизация возникла тогда, когда человек научился использовать огонь и другие средства и орудия, позволяющие изменить ему среду своего обитания. Благодаря достижениям науки и техники мы вроде бы меньше зависим от природы в своих насущных потребностях и склонны забывать, что эта связь сохранилась.
В любых политико-экономических системах всегда большое значение придавалось вещам, изготовленным для нужд отдельного человека, но в то же время удивительно мало внимания уделяется тем благам и услугам, которые предоставляет нам сама природа. Мы принимает их как что-то само собой разумеющееся, и нам кажется, что они никогда не иссякнут или что их смогут заменить технические изобретения, хотя мы все больше и больше убеждаемся в обратном.
Цивилизация продолжает зависеть от среды, причем не только и не сколько от ее энергетических и материальных ресурсов, но и от ее жизненно важных процессов, таких как круговорот веществ и воды.
Основные законы природы не потеряли своей силы с ростом численности населения и с грандиозным увеличением масштабов потребления энергии, расширившим возможности воздействия на окружающую среду, изменилось лишь относительное значение этих законов и усложнилось их воздействие на человека. И теперь сохранение цивилизации зависит от того, насколько мы знаем природу и от того, насколько разумно действуем, сохраняя и улучшая окружающую среду посредством гармоничного, а не разрушающего воздействия.
Рассмотрим некоторые аспекты исторического развития экологии. Подобно другим областям знания экология развивалась непрерывно, но неравномерно, на протяжении всего развития человечества. Труды Гиппократа, Аристотеля и других древнегреческих философов содержат сведения явно экологического характера. Однако греки не пользовались термином «экология». Этот термин, как уже упоминалось, был предложен немецким ученым Эрнстом Геккелем. До него многие великие деятели биологического Возрождения 18–19 веков внесли вклад в эту область, не употребляя этого термина. Например, в начале 18 века Антон ван Левенгук, более известный как один из первых микроскопистов, был также пионером в изучении пищевых цепей и регуляции численности организмов, а по сочинениям английского ботаника Ричарда Бредли видно, что он имел четкое представление о биологической продуктивности. Изучение этих вопросов составляет важные направления современной экологии.
Как признанная самостоятельная научная дисциплина экология возникла в 1900 году, но ее название «экология» вошло в наш лексикон лишь в последнее время. Сначала исследователи проводили резкую грань между экологией растений и экологией животных, но концепция биологического сообщества и концепции пищевых цепей и круговорота веществ, разработанные Клементсом, Шелфордом, Линдерманом и Хатчинсоном, а также исследования озерных экосистем, проведенные Бирджем и Джудеем и многими другими авторами, помогли создать теоретическую базу общей экологии. В становлении теории общей экологии очень весомый вклад был внесен и отечественными исследователями, такими как Сукачев и Винберг: первый из них обосновал широко используемый во всем мире термин «биогеоценоз», а второй широко развил теорию биологической продуктивности и так называемое балансовое направление в изучении водоемов.
В последние 20–30 лет во всем мире развернулось движение, которое лучше всего назвать как всеобщая озабоченность проблемами окружающей среды. Все вдруг заинтересовались загрязнением среды, окружающей природой, ростом народонаселения и вопросами потребления пищи и энергии. Рост общественного мнения оказал влияние и на академическую науку. Так, до 1979 г. на экологию смотрели как на один из подразделов биологии. Экологи входили в штат биологических факультетов, экологию преподавали лишь биологам. Хотя и сейчас экология уходит своими корнями в биологию, она уже вышла из ее рамок, оформившись в совершенно новую дисциплину, связывающую физические и биологические явления и образующую мост между естественными и общественными науками. В некоторых крупных университетах мира введены даже междисциплинарные квалификационные степени по экологии.
Предмет экологии в отличие от других наук известен всем и каждому, поскольку большинство из нас предавалось созерцанию природы, следовательно, в той или в иной степени мы все экологи. Научная экология, однако, непроста, у нее есть свои сложности и тонкости.
Лучше всего можно определить содержание экологии исходя из принципов биологической иерархии. СООБЩЕСТВО, ПОПУЛЯЦИЯ, ОРГАНИЗМ, КЛЕТКА, ГЕН – вот основные уровни организации жизни. Теоретически этот спектр может быть продолжен до бесконечности. На каждом уровне в результате взаимодействия с окружающей средой возникают характерные функциональные системы. Экология занимается в основном тремя уровнями: отдельными особями (индивидуумами), популяциями (состоящими из особей одного вида) и сообществами (состоящими из более или менее обширного набора популяций, занимающими данный участок). Сообщество и неживая система функционируют совместно, образуя экологическую систему или экосистему. Сообществу и экосистеме соответствуют термины «биоценоз» и «биогеоценоз». Эти термины употребляются в основном в отечественной литературе. Существует еще и такой термин, как «биом», обозначающий крупную биосистему, характеризующуюся каким-либо основным типом растительности или другой особенностью ландшафта, например, биом лиственных лесов умеренного пояса. Самая крупная система, которую мы знаем, – это биосфера или экосфера, она включает в себя все живые организмы Земли как единое целое. Поддерживает эту систему в состоянии устойчивого равновесия поток энергии от Солнца. Под термином устойчивого равновесия понимается способность саморегулирующей системы возвращаться в исходное состояние по крайней мере после небольшого отклонения.
Вернемся к уровням, которыми занимается экология.
Итак, отдельные особи. Занимаясь особями, экологи выясняют, как на них влияет абиотическая и биотическая среда и как они сами воздействуют на среду. Этот раздел экологии называется аутэкологией.
Занимаясь популяциями, эколог решает вопросы о наличии или отсутствии отдельных видов, об их обилии или редкости, об устойчивых изменениях и колебаниях численности популяций. Это – популяционная экология. При исследованиях на популяционном уровне возникают два методологических подхода. Первый исходит из основных свойств отдельных особей, а уж затем изыскиваются формы сочетания этих свойств, предопределяющие свойства и особенности популяции в целом. Второй обращается непосредственно к свойствам популяции как единого целого, пытаясь увязать их с особенностями среды.
Эти же два подхода целесообразны и при изучении экологии сообществ (синэкологии). Экология сообществ рассматривает состав или структуру сообществ, а также прохождение через сообщество энергии, биогенных элементов и других веществ. Все это называется функционированием сообществ. Эти вопросы можно пытаться понять, рассматривая входящие в сообщество популяции, которые в свою очередь состоят из отдельных организмов. Но можно и непосредственно изучать свойства всего сообщества, концентрируя внимание на таких характеристиках, как видовое разнообразие, скорость образования биомассы и т.д., то есть здесь пригодны оба подхода.
Вообще важнейшее свойство иерархической организации состоит в том, что по мере объединения компонентов в более крупные функциональные единицы у этих новых единиц возникают и новые свойства, отсутствовавшие на предыдущем уровне. Такие качественно новые или как их называют эмержентные свойства экологического уровня нельзя предсказать исходя только из свойств компонентов популяций, составляющих этот уровень или единицу. Иначе говоря, каждый уровень биосистемы обладает собственными, присущими только ему свойствами, но еще обладает суммой свойств, входящих в него подсистем. Хорошо известный принцип несводимости свойства целого к сумме свойств его частей должен служить первой рабочей заповедью экологов.
Как известно, философия науки должна быть и стремилась всегда быть холистической, т.е. рассматривать явления в их целостности. В последние годы практика науки становится все более редукционисткой, пытаясь понять явления путем детального анализа все более мелких и мелких компонентов. На протяжении истории науки эти два подхода неоднократно сменяли друг друга, т.к. интенсификация исследований в одном направлении неизбежно приводит затем к переключению на другое направление.
И холистический, и редукционисткий подход следует использовать в равной мере, не противопоставляя друг другу. Новая наука экология, и в частности данная дисциплина, стремится к синтезу, а не к разделению. По-видимому, возрождение холистического подхода, по крайней мере, частично, связано с неприязнью общества к ученому – узкому специалисту, который не может переключиться на решение крупномасштабных проблем, требующих неотложного внимания.
В соответствии со сказанным мы будем обсуждать принципы экологии на системном уровне, будь то организм, популяция, сообщество или экосистема, уделяя в то же время внимание взаимодействию с такими подсистемами, как абиотические факторы среды, экономические и техногенные, а также такой надсистеме, как биосфера.
В последние десятилетия успехи техники позволили на количественном уровне изучать большие сложные системы. Метод меченых атомов, новые физико-химические методы, автоматический мониторинг, математическое моделирование, компьютерная техника послужили необходимыми для него инструментами.
На любой из систем экологической иерархии можно сделать две вещи:
1. Мы можем попытаться что-либо объяснить, либо понять. Такая попытка – это поиск истины в духе чисто научных традиций. Но чтобы понять, надо это описать. Описание тоже расширяет наши представления о живой природе. Самые ценные описания – это те, которые выполнены с прицелом на вполне определенную проблему, на потребность в понимании.
2. Мы можем предугадывать ход событий. Нередко экологи стараются даже предсказать, что при определенных обстоятельствах произойдет с теми или иными организмами или сообществами. На основе таких предсказаний мы пытаемся управлять теми или иными экологическими ситуациями и извлечь из них пользу.
Термин «предсказание» широко используется в математическом моделировании, которое со всеобщей компьютеризацией приобретает все большее значение. Итак, остановимся на методе математического моделирования как одного из основных при исследовании динамики различных систем. Упрощенные версии реального мира в науке называются моделями.
Модель – это абстрактное описание того или иного явления реального мира, позволяющее сделать предсказания. В своей простейшей форме модель может быть словесной или графической. Однако, если мы хотим получить достаточно надежные экологические прогнозы, то модель должна быть статистической и строго математической. Например, математическое выражение, описывающее изменение численности популяции насекомых и позволяющее предсказать эту численность в любой момент времени, можно считать с биологической точки зрения моделью полезной. А если это насекомое еще и вредитель, то эта модель полезна и с экономических позиций.
Модели, созданные на современных компьютерах, позволяют получать на выходе искомые характеристики при изменении параметров модели, добавлении новых или исключении старых. Иными словами, возможна так называемая настройка модели, позволяющая приблизить ее к реальной ситуации. Наконец, модели очень полезны как средства интеграции всего того, что известно о моделируемой структуре. Если модель не работает, т.е. плохо соответствует реальной ситуации, то необходимо пересмотреть посылки, положенные в ее основу, также необходимые изменения могут быть предсказаны компьютером.
Вопреки мнению многочисленных скептиков, с сомнением относящихся к моделированию сложной природы, можно утверждать, что информация даже об относительно небольшом числе переменных служит достаточной основой для построения эффективных моделей, поскольку каждое явление в значительной степени управляется или контролируется ключевыми эмержентными свойствами.
Стоит подчеркнуть, что экологов интересуют не только дикие или природные системы, но еще, кроме того, и сообщества, созданные человеком или подвергающиеся его влиянию (фруктовые сады, пшеничные поля, различные формы аквакультуры и т.д.). Более того, экологи часто изучают экспериментальные системы, физические и математические модели.
Итак, мы получили некоторые и весьма смутные представления об экологии как предмете, истории ее развития и структуре, а также системной экологии. Конечно трудно не будучи практическим биологом сразу охватить все это, но впоследствии шаг за шагом мы разберемся во всем более точно.
А теперь вернемся к терминологии и приведем некоторые множественные толкования экологии, каждое из которых верно. Основное, от которого произошло первоначальное понятие, а затем все более расширяющиеся.
1. Экология – часть биологии (биоэкология), изучающая отношение организмов, особей, популяций и сообществ между собой и окружающей средой.
Популяция – совокупность особей одного вида, в течение большого числа поколений, населяющих определенное пространство и скрещивающихся между собой, отделена от соседних аналогичных совокупностей.
Сообщество – система совместно живущих в пределах естественного объема пространства организмов.
2. Экология – дисциплина, изучающая общие законы экосистем различного иерархического уровня. Экосистема – любое сообщество живых существ и его среда обитания, объединенные в единое функциональное целое.
3. Экология – комплексная наука, исследующая среду обитания живых существ, включая человека.
С философской позиции:
4. Экология – область знаний, рассматривающая совокупность предметов и явлений с точки зрения субъекта или объекта, как правило, живого, принимаемого за центральный объект совокупности. Это может быть и промышленное предприятие.
5. Экология – исследование положения человека как вида и общества в экосфере планеты и его связи с экологическими системами и меры воздействия на них.
В настоящее время экология распалась на ряд научных отраслей и дисциплин очень далеких от первоначального понимания экологии как биологической науки об отношениях живых организмов с окружающей их средой, хотя в основе всех современных направлений экологии лежат фундаментальные идеи биоэкологии (рис. 1.2).
Мы знаем уже, что экологию по размерам объектов изучения делят на аутэкологию (организм и его среда), популяционную экологию (популяция и ее среда) и синэкологию (биотическое общество, экосистемы и их среда). Кроме того, существуют еще понятия географическая или ландшафтная экология (крупные геосистемы, географические процессы с участием живого и их среда) и последнее понятие глобальная экология (мегаэкология – учение о биосфере Земли).
По отношению к предметам изучения экологию разделяют на экологию микроорганизмов, грибов, растений, животных, человека, сельскохозяйственную, промышленную (инженерную), общую экологию как теоретически обобщающую дисциплину.
По средам и компонентам различают экологию суши, пресных водоемов, морскую, Крайнего Севера, высокогорий, химическую (геохимическую и биогеохимическую).
По подходам к предметам выделяют аналитическую и динамическую. С точки зрения фактора времени, рассматривают историческую и эволюционную.
В системе экологии человека выделяют социальную экологию (взаимоотношение социальных групп общества с их средой жизни), отличающуюся от экологии индивида и экологии человеческих популяций по функциональному пространственному уровню, равному синэкологии, но имеющему ту особенность, что сообщества людей в связи с их средой имеют доминанту социальной организации.
Рис. 1.2. Подразделения экологии
1.3. Системный подход в экологии
Набор концепций, методов, решений принято называть «системным анализом» и правомерно использование его в экологии – науке, являющейся по существу также системной. Рассматриваемый нами предмет «Системная экология» формировался в последние несколько десятков лет как набор различных методов системного анализа, математической логики и дифференциальных уравнений, многомерной статистики, а также методов вычислительной математики и моделирования к анализу биологических систем различного уровня – от клеточно-организменного до экосистемного и биосферы в целом. Как научное направление «системная экология» еще окончательно не сформировалось и поэтому сюда относят все возможные методы исследования биологических систем и их динамики, а также исследования различных проблем и задач, возникающих при изучении биосистем, характеризующихся множеством переменных и параметров. Большой толчок к развитию этого направления дало появление современных быстродействующих компьютеров, позволяющих хранить и обрабатывать большой объем количественной и качественной информации.
Системный анализ включает несколько основных этапов:
· выбор проблемы;
· постановка задачи и ограничение ее сложности;
· установление иерархии целей и задач;
· выбор путей решения задачи;
· моделирование;
· оценка возможных стратегий;
· внедрение результатов.
Эффективное становление методологии системного подхода стало возможным только в середине 60-х годов 20 в. В это время в распоряжение экологов поступили мощные ЭВМ и были разработаны методы моделирования сложных динамических систем, главным образом в аэрокосмических и технических исследованиях, которые и получили название системного анализа. Первые работы в этой области были проведены Ляпуновым (1966, 1968), Винбергом, Анисимовым (1966), Полетаевым (1966), а в зарубежных исследованиях Уаттом (1966), Одумом (1967) и др.
С этого времени применение в экологии системного анализа все более расширялось, что сопровождалось не только усовершенствованием моделей и приемов моделирования, но чрезвычайно плодотворным обратным влиянием моделирования на стратегию и тактику экологических исследований и даже на методологические установки экологов. Успехи в моделировании и изучении экосистем, особенно в рамках Международной биологической программы, способствовали окончательному утверждению системной парадигмы, опирающейся на концепцию экосистемы, как основы современной экологии.
Итак, современная экология представляет собой учение об экосистемах, раскрывающее закономерности их состава, структуры, функционирования и эволюции. Однако такая трактовка содержания экологии все еще не стала общепризнанной. Таким образом, именно системная экология имеет в настоящее время смысл. Присоединяясь к Одуму (1975), можно сказать, что задача системной экологии состоит в описании принципов, упрощений и абстракций, к которым необходимо научиться сводить многообразие реального мира природы, прежде чем приступить к построению его математических моделей. В этом случае моделирование следует считать специфическим методом системной экологии, с помощью которого исследуются законы функционирования и развития экосистем во времени и пространстве.
Системный подход к решению проблем, в том числе и экологических, включает следующие этапы:
· отыскание возможных вариантов решения;
· определение последствий использования каждого из возможных вариантов решения;
· применение объективных критериев, которые указывают, является ли одно решение более предпочтительным, чем другие.
При этом не предполагается, что используемые способы выбора решений являются единственными.
Положения, которые необходимо учитывать при системном анализе:
· процесс принятия решения должен осуществляться таким образом, чтобы используемые способы выбора решения можно было оценить, улучшить или заменить;
· критерии оценки решения должны быть четко сформулированы;
· усилия, затраченные на выявление связей между причинами и следствием, должны быть оправданы лучшим пониманием проблемы.
При проведении системного анализа могут возникнуть некоторые трудности, связанные с сведением различных факторов к одному параметру. Описание системы с помощью многих переменных является векторным. Каждая компонента вектора будет меняться при замене одного возможного варианта на другой. Однако при выборе наиболее желательного решения (в данном случае желательность – единственный фактор) используется скалярное описание. Это означает, что необходимо совершить операцию, преобразующую вектор (а1, а2, а3,…,аn) в скаляр Z. Одной из задач системного анализа является четкое определение этой операции.
Экологические сообщества с их бесчисленными и порой едва уловимыми взаимодействиями между отдельными видами ресурсов, особями и популяциями чрезвычайны сложны по своей природе. Даже взаимодействие между хищником и жертвой (простейшая ситуация) является достаточно сложным: необходимо учитывать такие факторы, как степень голодания, поиск, преследование и новая функциональная реакция, пространственное и временное разделение и т.п.
Экологи создают модели сложных экосистем на ЭВМ на допущении разнообразных взаимодействий между компонентами этих систем. Используя фактический материал по влиянию каждого компонента экосистемы на остальные, они пытаются создать, по возможности, реалистические модели экосистем, чтобы можно было предсказывать их реакцию на те или иные воздействия. Поскольку в этом случае системный подход по сути дела является описательным и дедуктивным, сфера его приложений ограничена, т.к. нельзя предсказать точно поведение системы за пределами их состояний, которые имеются в исходных данных по взаимодействию между биотопами. Но, с другой стороны, это позволяет планировать дальнейшие исследования, акцентировать внимание на наиболее важных факторах и особенностях биосистемы.
Тема 2. МЕТОДОЛОГИЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
2.1. Системный анализ и его этапы
Вопреки представлениям многих экологов, системный анализ не есть какой-то математический метод и даже группа математических методов. Это широкая стратегия научного поиска, которая, конечно, использует математический аппарат и математические концепции, но в рамках систематизированного научного подхода к решению сложных проблем. По существу системный анализ организует наши знания об объекте таким образом, чтобы помочь выбрать нужную стратегию или предсказать результаты одной или нескольких стратегий, которые представляются целесообразными тем, кто должен принимать решения. В наиболее благоприятных случаях стратегия, найденная с помощью системного анализа, оказывается «наилучшей» в некотором определенном смысле.
Мы будем понимать под системным анализом упорядоченную и логическую организацию данных и информации в виде моделей, сопровождающуюся строгой проверкой и анализом самих моделей, необходимыми для их верификации и последующего улучшения. Подробно о моделях поговорим ниже, а пока мы можем рассматривать модели как формальные описания основных элементов естественнонаучной проблемы в физических или математических терминах. Ранее основной упор при объяснении тех или иных явлений делался на использовании физических аналогий биологических и экологических процессов. Системный анализ также иногда обращается к физическим аналогиям подобного рода, однако чаще применяемые здесь модели математические и в своей основе абстрактные. В рассматриваемом плане системный анализ как стратегию научного поиска разбивают на этапы, которые могут выполняться независимо, но как правило, они тесно взаимосвязаны и исследователь при решении проблемы может возвращаться к предыдущим этапам, их изменять, особенно при исследовании моделей и их верификации. Взаимосвязь основных этапов системного анализа представлена на рис. 2.1.
Рис. 2.1. Этапы системного анализа и их взаимосвязь
2.2. Выбор проблемы
Осознание того, что существует некая проблема, которую можно исследовать с помощью системного анализа, достаточно важная для детального изучения, не всегда оказывается тривиальным шагом. Само понимание того, что необходим действительно системный анализ проблемы, столь же важно, как и выбор правильного метода исследования. С одной стороны, можно взяться за решение проблемы, не поддающейся системному анализу, а с другой – выбрать проблему, которая не требует для своего решения всей мощи системного анализа и изучать которую данным методом было бы неэкономично. Такая двойственность первого этапа делает его критическим для успеха или неудачи всего исследования. Специалисты по системному анализу должны хорошо вникнуть в проблему и начать работать над ее решением. Вообще подход к решению реальных проблем действительно требует большой интуиции, практического опыта, воображения и того, что называется «чутьем». Эти качества особенно важны, когда сама проблема, как это часто случается, изучена довольно слабо.
2.3. Постановка задачи и ограничение ее сложности
Коль существование проблемы осознано, требуется упростить задачу настолько, чтобы она скорее всего имела аналитическое решение, сохраняя в то же время все те элементы, которые делают проблему достаточно интересной для практического изучения. Здесь мы вновь имеем дело с критическим этапом любого системного исследования. Вывод о том, стоит ли рассматривать тот или иной аспект данной проблемы, а также результаты сопоставления значимости конкретного аспекта для аналитического отражения ситуации с его ролью в усложнении задачи, которое вполне может сделать ее неразрешимой, часто зависит от накопленного опыта в применении системного анализа. Именно на этом этапе опытный специалист по системному анализу может внести наиболее весомый вклад в решение проблемы. Успех или неудача всего исследования во многом зависят от тонкого равновесия между упрощением и усложнением – равновесия, при котором сохранены все связи с исходной проблемой, достаточные для того, чтобы аналитическое решение поддавалось интерпретации. Ни один заманчивый проект оказывался в конце концов неосуществленным из-за того, что принятый уровень сложности затруднял последующее моделирование, не позволяя получить решение. И напротив, в результате многих системных исследований, выполненных в самых разных областях экологии, были получены тривиальные решения задач, которые на самом деле составляли лишь подмножества исходных проблем.
2.4. Установление иерархии целей и задач
После постановки задачи и ограничения степени ее сложности можно приступать к установлению целей и задач исследования. Обычно эти цели и задачи образуют некую иерархию, причем основные задачи последовательно подразделяются на ряд второстепенных. В такой иерархии необходимо определить приоритеты различных стадий и соотнести их с теми усилиями, которые необходимо приложить для достижения поставленных целей. Таким образом, в сложном исследовании специалист по системному анализу может присвоить сравнительно малый приоритет тем целям и задачам, которые хотя и важны с точки зрения получения научной информации, довольно слабо влияют на вид решений, принимаемых относительно воздействий на экосистему и управления ею. В иной ситуации, когда данная задача составляет часть программы какого-то фундаментального исследования, исследователь заведомо ограничен определенными формами управления и концентрирует максимум усилий на задачах, которые непосредственно связаны с самими экологическими процессами. Во всяком случае, для плодотворного применения системного анализа очень важно, чтобы приоритеты, присвоенные различным задачам, были четко определены.
2.5. Выбор путей решения задач
На данном этапе исследователь может обычно выбрать несколько путей решения проблемы. Как правило, опытному специалисту по системному анализу сразу видны семейства возможных решений конкретных задач. В общем случае он будет искать наиболее общее аналитическое решение, поскольку это позволит максимально использовать результаты исследования аналогичных задач и соответствующий математический аппарат. Каждая конкретная задача обычно может быть решена более чем одним способом. И вновь выбор семейства, в рамках которого следует искать аналитическое решение, зависит от опыта специалиста по системному анализу. Неопытный исследователь может затратить много времени и средств в попытках применить решение из какого-либо семейства, не сознавая, что это решение получено при допущениях, несправедливых для того частного случая, с которым он имеет дело. Аналитик же часто разрабатывает несколько альтернативных решений и только позже останавливается на том из них, которое лучше подходит для его задачи.
2.6. Моделирование
После того, как проанализированы подходящие альтернативы, можно приступать к важному этапу – моделированию сложных динамических взаимосвязей между различными аспектами проблемы. При этом следует помнить, что моделируемым процессам, а также механизмам обратной связи присуща внутренняя неопределенность, а это может значительно усложнить как понимание системы, так и ее управляемость. Кроме того, в самом процессе моделирования нужно учитывать сложный ряд правил, которые необходимо будет соблюдать при выработке решения о подходящей стратегии. На этом этапе математику очень легко увлечься изяществом модели, и в результате будут утрачены все точки соприкосновения между реальными процессами принятия решений и математическим аппаратом. Кроме того, при разработке модели в нее часто включаются непроверенные гипотезы, а оптимальное число подсистем предопределить достаточно сложно. Можно предположить, что более сложная модель полнее учитывает сложности реальной системы, но хотя это предположение интуитивно вполне кажется корректным, необходимо принять во внимание дополнительные факторы. Рассмотрим, например, гипотезу о том, что более сложная модель дает и более высокую точность с точки зрения неопределенности, присущей модельным прогнозам. Вообще говоря, систематическое смещение, возникающее при разложении системы на несколько подсистем, связано со сложностью модели обратной зависимостью, но налицо и соответствующее возрастание неопределенности из-за ошибок измерения отдельных параметров модели. Те новые параметры, которые вводятся в модель, должны определяться количественно в полевых и лабораторных экспериментах, и в их оценках всегда есть некоторые ошибки. Пройдя через имитацию, эти ошибки измерений вносят свой вклад в неопределенность полученных прогнозов. По всем этим причинам в любой модели выгодно уменьшать число включенных в рассмотрение подсистем.
2.7. Оценка возможных стратегий
Как только моделирование доведено до стадии, на которой модель можно использовать, начинается этап оценки потенциальных стратегий, полученных из модели. Если окажется, что основные допущения некорректны, возможно придется вернуться к этапу моделирования, но часто удается улучшить модель, незначительно модифицировав исходный вариант. Обычно необходимо также исследовать «чувствительность» модели к тем аспектам проблемы, которые были исключены из формального анализа на втором этапе, т.е. когда ставилась задача и ограничивалась степень ее сложности.
2.8. Внедрение результатов
Заключительный этап системного анализа представляет собой применение на практике результатов, которые были получены на предыдущих этапах. Если исследование проводилось по вышеописанной схеме, то шаги, которые необходимо для этого предпринять, будут достаточно очевидны. Тем не менее, системный анализ нельзя считать завершенным, пока исследование не дойдет до стадии практического применения, и именно в этом отношении многие выполненные работы оказывались невыполненными. В то же время как раз на последнем этапе может выявиться неполнота тех или иных стадий или необходимость их пересмотра, в результате чего понадобится еще раз пройти какие-то из уже завершенных этапов.
2.9. Применение системного анализа в экологии
Поскольку системный анализ представляет собой скорее способ мышления, нежели определенный набор рецептов, приведенный выше перечень должен рассматриваться только как руководство к действию. При решении конкретных задач некоторые этапы могут быть исключены или изменен порядок их следования, иногда придется повторить эти этапы в различных комбинациях. Например, может оказаться необходимым пересмотреть роль исключенных из рассмотрения факторов, что потребует пройти несколько раз стадии моделирования и оценки возможных стратегий. Аналогичным образом может проверяться адекватность целевой структуры исследования, для чего придется время от времени возвращаться к одному из ранних этапов даже после выполнения значительной части работы на более поздних этапах анализа. Самые плодотворные модели будут «копировать» реальную ситуацию с той точностью, которая позволит получить спектр решений и удовлетворит широкий круг людей, принимающих решения. Стадия принятия решения, таким образом, не всегда бывает четко определена, окончательное решение может приниматься уже после завершения формального научного исследования.
Цель описанного выше многоэтапного системного анализа состоит в том, чтобы помочь выбрать правильную стратегию при решении практических задач, в данном случае в области экологии. Структура этого анализа направлена на то, чтобы сосредоточить главные усилия на сложных и, как правило, крупномасштабных проблемах, не поддающихся решению более простыми методами исследования, например наблюдением и прямым экспериментированием. Из-за сложности проблем, для решения которых применяется системный анализ, предполагается использование ЭВМ для обработки и анализа данных, моделирования и выбора альтернативных решений. Однако ни использование ЭВМ, ни привлечение математического аппарата не является основной особенностью системного анализа как такового.
Основной вклад системного анализа в решение различных проблем обусловлен тем, что он позволяет выявить те факторы и взаимосвязи, которые впоследствии могут оказаться весьма существенными, что он дает возможность так изменять методику наблюдений и эксперимент, чтобы включить эти факторы в рассмотрение, и освещает слабые места гипотез и допущений. Как научный метод системный анализ с его акцентом на проверку гипотез через эксперименты и строгие выборочные процедуры создает мощные инструменты познания физического мира и объединяет эти инструменты в систему гибкого, но строгого исследования сложных явлений. Успехов в его приложении к практическим задачам чаще всего удается достичь небольшим группам ученых, работающих в одном институте и занимающихся четко очерченной и достаточно узкой проблемой.
Определив в общих чертах, что такое системный анализ, выясним, почему мы вынуждены использовать его в экологии. Отчасти дело здесь в относительной сложности экологии как науки, имеющей дело с разнообразными взаимодействиями между огромным количеством организмов. Почти все эти взаимодействия динамические в том смысле, что они зависят от времени и постоянно изменяются. Более того, взаимодействия часто имеют ту особенность, которую в технике называют обратной связью, т.е. характеризуются тем, что некоторые эффекты процесса возвращаются к своему источнику или к предыдущей стадии, в результате чего эти эффекты усиливаются или видоизменяются. Обратные связи бывают положительными (усиление эффекта) и отрицательными (ослабление эффекта). Сама обратная связь может быть достаточно сложной, включая в себя ряд положительных и отрицательных эффектов, а последствия могут зависеть от факторов внешней среды. Примером может служить кривая Рикера (1979) между родительским стадом и пополнением молодью, которая используется во многих моделях водных экосистем.
Сложность экосистем, однако, не ограничивается наличием разнообразных взаимодействий между организмами. Живые организмы сами изменчивы – это одна из важнейших их особенностей. Эта изменчивость может проявляться либо при взаимодействии организмов друг с другом (например, в процессе конкуренции или хищничества), либо в реакции организмов (коллективной или индивидуальной) на условия окружающей среды. Она может заключаться в изменении скорости роста и воспроизводства или даже в различной способности к выживанию в сильно различающихся условиях. Когда к этому добавляются происходящие независимо изменения таких факторов среды, как климат и характер местообитания, исследование и регулирование экологических процессов и экологических систем превращаются в трудную задачу. В результате анализ даже относительно неизменной экологической системы весьма сложен. Традиционная стратегия эколога в таких условиях состоит обычно в том, что он обращает свое внимание на малые подмножества реальной проблемы. Так, многие исследователи ограничивались анализом поведения отдельных организмов в относительно простых местообитаниях, либо конкуренции между двумя или тремя видами. Особенно популярный тип исследований – это анализ отношений между одним хищником и одной жертвой. Везде была задача упростить исследования, чтобы можно было использовать методы, исключая потенциальные источники изменчивости. Но даже после этого взаимоотношения между рассматриваемыми организмами оставались достаточно трудными для моделирования и анализа.
Когда в экологическом исследовании рассматриваются эффекты намеренного воздействия на экологические системы, тем самым вводится еще одно измерение изменчивости и взаимодействия. Например, в принципиальных вопросах прикладной экологии лесоводства и земледелия или рыболовства для некоторого упрощения обычно рассматривают поведение лишь одной культуры, вида, однако подобные исследования почти ничего не говорят нам о том, как будет вести себя система как целое в ответ на изменения, вызванные хозяйственной деятельностью человека. В частности, влияние данной культуры на почву и на другие виды, входящие в состав той экосистемы, в пределах которой произрастает данная культура, изучается довольно редко в основном из-за трудностей проведения экспериментов, которые нужно поставить, чтобы проверить правильность гипотез необходимой степени сложности. Еще труднее распространить идеи комплексного подхода на экологические эффекты, возникающие, например, при землепользовании или эксплуатации морских экосистем, где рассматривается несколько альтернативных стратегий развития и управления биосистемой и средой.
По всем этим причинам, т.е. из-за внутренней сложности экологических взаимосвязей, характерной для живых организмов изменчивости и очевидной непредсказуемости результатов постоянных воздействий на экосистемы со стороны человека, экологу необходимо упорядочить и логически организовать свои исследования, которые уже выходят за рамки последовательной проверки гипотез. Прикладной системный анализ дает возможную схему такой организации – схему, в которой экспериментирование является составной частью процесса моделирования системы, так что сложность и изменчивость сохраняются в той форме, в которой они поддаются анализу. Специалисты по системному анализу не объявляют свой подход к решению сложных проблем единственно возможным, но считают, что это самый эффективный подход. Если бы был иной, они бы им воспользовались.
Есть, однако, и еще одно основание для применения системного анализа в экологии. По самой своей природе экологическое исследование часто требует больших масштабов времени. Например, исследования в области земледелия, садоводства или рыболовства связаны с определением урожайности, а урожай собирается раз в год, так что один цикл эксперимента занимает один год и более. Для лососевых хозяйств цикл горбуши – два года, кеты – 4–5 лет. Чтобы найти оптимальное количество удобрений и провести другие возможные мероприятия по окультуриванию, может понадобиться несколько лет, особенно когда рассматривается взаимосвязь с погодой. В лесоводстве из-за длительного круговорота урожаев древесины самый непродолжительный эксперимент занимает 25 лет, а долговременные эксперименты могут длиться от 40 до 120 лет. Аналогичные масштабы времени часто необходимы и для проведения исследований по управлению природными ресурсами. Все это требует извлекать максимальную пользу из каждой стадии экспериментирования, и именно системный анализ позволяет построить нужную схему эксперимента.
Современное состояние экологии как науки с ее крайней рассредоточенностью научных усилий настоятельно требует введения некоей объединяющей концепции (теории, как правило несовместимы, не изучена правомочность допущений и т.д.). В данном случае системный анализ можно рассматривать как альтернативные гипотезы, при этом сам системный анализ часто будет подсказывать, какие контрольные эксперименты необходимо провести, чтобы сделать выбор.
Наконец нам нужно внимательно рассмотреть природу тех моделей, которые мы собираемся строить для описания экологических отношений. Обычно мы не осознаем, как велика роль функциональных моделей физики и техники в формировании наших представлений о взаимосвязях различных физических явлений.
На самом деле многие семейства моделей, которые применяются в системном анализе экологических систем, являются моделями функционального и детерминистского типа, полученными из причинно-следственных отношений физики, а математический аппарат, используемый для описания этих моделей, есть не что иное, как традиционная прикладная математика, которая, строго говоря, является математикой, примененной к физике.
Однако не все экологические отношения являются отношениями такого типа. Из-за изменчивости организмов и местообитаний, взаимоотношений животных трудно применять методы прямого исследования и экспериментирования, и необходим более сложный математический аппарат стохастических и вероятностных связей, чтобы моделировать изменчивость биологических процессов и связи между переменными, которые зависят от ряда независимых факторов (температуры, кислорода, солености, влаги для почвы и т.д.).
Попытки использования системного анализа вначале были сделаны волевым решением. По Международной экологической программе исследовали циклы питательных веществ и разлогателей. Исследование циклов питательных веществ и разлогателей в экосистемах далеко не просто. Прямой анализ процессов, составляющих эти циклы, затруднен сложностью самих циклов – одновременное определение включенных в анализ параметров может оказаться даже невозможным без некоего искажения этих процессов, особенно если учесть, что для обнаружения сезонных и периодических изменений необходим большой промежуток времени. Тем не менее, при работе в рамках МЭП с помощью системного анализа был достигнут значительный прогресс в синтезе моделей циклов питательных веществ и разлогателей для конкретных биомов. Многие из этих моделей были первоначально построены на основе данных, собранных ранее, а прямая имитация процессов выявила необходимость проведения критических тестов, т.е. вела к дальнейшему сбору данных и моделированию.
В землепользовании синтез экологических моделей, построенных по ранее собранным данным, и последующие эксперименты позволили предсказать результаты изменений в управлении и определить стратегии землепользования. Такое моделирование имеет одну особенность – нет необходимости в построении подробных моделей. Нужнее оказались сравнительно простые модели, способные отразить потенциальный конфликт между стратегиями землепользования. Отыскание компромисса между сложностью и простотой при выборе подсистем и видов, учитываемых в модели, – это одна из самых трудных задач, с которыми специалист по системному анализу сталкивается в любой практической ситуации. Как уже отмечалось выше, ему вряд ли удастся с первого раза сформулировать модель и ограничить степень ее сложности.
3.1. Семейства моделей
Мы определили понятие «модель» как формальное выражение основных элементов проблемы в физических или математических терминах, которое отображает свойства объекта исследования, взаимосвязи, структурные и функциональные параметры. Теперь необходимо уточнить это описание с тем, чтобы понять, что кроется за важнейшим этапом системного анализа – этапом построения модели и за выбором подходящей модели для решения конкретной проблемы. Рассмотрим вначале, что подразумевается под термином «формальные выражения» и почему при этом используются именно физические или математические термины. Формальное выражение проблемы или объекта исследования можно рассматривать как первый и необходимый этап построения модели, который состоит из формализации проблемы, т.е. из упорядочения информации, выявления и описания взаимосвязей в виде логических структур, формул или физических (материальных) моделей.
Модель называется абстрактной (концептуальной) либо материальной (физической) в зависимости от того, какой системой она является, т.е. от выбора средств моделирования. Абстрактной моделью может быть, в частности, система математических выражений, описывающих характеристики объекта моделирования и взаимосвязи между ними (математическая модель). Модели с конкретными числовыми значениями характеристик называются числовыми моделями, записанные с помощью логических выражений – логическими моделями, модели в графических образах – графическими моделями (графики, диаграммы, рисунки). К логическим моделям обычно относят блок-схемы алгоритмов и программы для ЭВМ. В зависимости от типа применяемых вычислительных машин различают аналоговые и дискретные (цифровые) модели. Вместе с тем аналоговые модели могут рассматриваться и как материальные, поскольку они основаны на получении физического (электрического, механического и т.п.) образа исследуемого процесса. Большое распространение имеют и такие материальные модели, как уменьшенные макеты, искусственные биосистемы (аквариумы), действующие модели различных приборов и устройств или просто словесное описание и т.п.