Экология

Базові методики прогнозування стану довкілля

Міністерство освіти і науки України
Державний вищий навчальний заклад
Курсова робота
Базові методики прогнозування стану довкілля
Ужгород-2010

Зміст
Вступ
Розділ 1. Специфіка екологічного прогнозування
1.1 Основні поняття екологічного прогнозування
1.2 Класифікація екологічних прогнозів
Розділ 2. Екосистема та основні проблеми її прогнозування
2.1 Екосистема як об`єкт прогнозування
2.2 Основні проблеми екологічного прогнозування
2.3 Проблеми, індуковані збором і обробкою первинної інформації
Розділ 3. Проблеми, породжені складністю екосистем
3.1 Проблеми,породжені традиційною методологією екологічного прогнозування
Висновки
Список використаної літератури

Вступ
Існує широкий клас явищ, у яких об’єктом спостереження служить яка-небудь числова величина або послідовність числових величин, розподілені в часі. Температура, безупинно записувана самописним термометром; курс акцій на біржі наприкінці кожного дня; зведення метеорологічних даних, щодня публікуюче бюро погоди, — усе це тимчасові ряди, безперервні або дискретні, одномірні або багатомірні. Ці тимчасові ряди міняються порівняно повільно, і їм цілком можна обробляти за допомогою обчислень вручну або за допомогою звичайних обчислювальних приладів, як рахункові лінійки й арифмометри. Їхнє вивчення ставиться до звичайних розділів статистичної науки.» (Вінер)
Протягом усієї історії в людства постійно виникають завдання, на які в рамках наявного знання важко одержати однозначну відповідь. Останні роки суспільство цікавили, наприклад, такі проблемні питання «Що буде з экосистемою Балтійського моря в 2021 році?», «Як зміниться екологічна ситуація при перекиданні вод північних рік в аридні райони?», «У якому напрямку піде розвиток ринкової економіки в Росії?», «До яких наслідків може привести порушення озонного шару атмосфери?» і т.д. Проблеми такого роду повсюдно виникають як у фахівців, що безпосередньо вивчають складні системи, так і в осіб, що ухвалюють розв’язку при тому або іншому характері використання цих систем.
З найдавніших часів (і по сьогоднішній день) люди вірили в те, що їх майбутнє визначається богами й пізнати його можна лише вдавшись до магії або гадання. Усі навколишні явища природи і його власний розвиток пояснювалися впливом фантастичних або міфічних сил. Однак і в ті далекі часи людина смутно усвідомлював, що події майбутнього якимось образом пов’язані із сьогоденням і минулим. Зараз важко сказати, хто був першим прогнозистом, але достеменно відомо, що з дуже давніх часів існував (і існує донині ) «інститут провісників» — пророків, оракулів, авгурів, шаманів, астрологів і ін.
З історії Прадавньої Греції добре відомий своїми оракулами славне місто Дельфи. Прогноз цих оракулів відрізнявся від звичайних пророцтв окремих віщунів тим, що він обговорювався на раді дельфийских мудреців, що ретельно знайомилися з усіма обставинами прогнозованої ситуації.
Авгури — колегія жерців у Прадавньому Римі, призначених, по переказу, першим римським царем Ромулом, — ворожили й будували прогнози по поведінці птахів (польоти птахів були своєрідними «моделями», за допомогою яких треба було вивести сьогодення з минулого). Без пророкувань авгурів не проводився жодний серйозний державний захід Прадавнього Риму.
І ось сьогодні, відповідно до крилатого вираження «усе нове — це добре забуте старе», дослідники знову згадали й авгурів, і дельфийских оракулів.
Щоб проілюструвати це, приведемо кілька цитат відомих екологів і фахівців в області екологічного прогнозування.
Доктор біологічних наук Н.Ф.РеймерсРейтерс (1990, с. 409) «Прогнозування екологічне — пророкування можливої поведінки систем, обумовленого природніми процесами й впливом на них людства».
Академік В.Е.Соколов (1979, с. 5) «…Екологічне прогнозування охоплює складний комплекс об’єктів — від природних экосистем до промислових і сільськогосподарських. Одними із центральних компонентів прогнозування є екосистеми… Одна із цілей прогнозування — збереження природних ресурсів на високопродуктивному рівні, який може бути використаний протягом невиразно тривалого часу».
Доктор біологічних наук Ю.З.Кулагин (1980а, с. 15; 1980б, с. 36; 1985, с. 10) «…Для екології прогнозування стало настільки значимим, що сучасний етап її розвитку характеризується інтенсивним формуванням екологічного прогнозування як самостійного наукового напрямку. Це пов’язане з актуальністю прийняття захисних превентивних заходів щодо відношення до окремих видів і біоценозам; очевидна й життєва необхідність екологічних прогнозів для перспективних народногосподарських планів і проектування нових технологій по використанню природних ресурсів… Під екологічним прогнозуванням доцільно розуміти створення таких узагальнень і методів, які забезпечують вироблення прогностичних оцінок стосовно особин і популяціям видів, про долю яких ми турбуємося… Сугубо практичний аспект прогнозування вимагає підкреслити обов’язкову заблаговременность.Від екологічного прогнозування принципово не можна вимагати гранично точних картин майбутнього й однозначного пророкування конкретних деталей організації виду, динаміки його популяції в ще не реалізованих умовах… Виходячи із сучасного рівня розвитку теорії й методів екологічного прогнозування, необхідно зробити більш інтенсивним процес вивчення біологічних компонентів экосистем і аналізувати отримані результати в комплексі з даними інших наук з метою підвищення точності й дальнодействия прогнозу наслідків від сучасного техногенеза».
Доктор біологічних наук В.Д.Федоров (1983, с. 10, 22, 23) «Уточнюючи поняття екологічного прогнозу, ми повинні стосуватися насамперед змін природних экосистем, їхнього складу й структури, а також рівня функціонування й ступені стійкості до несприятливого впливу ззовні… Існують дві протилежні крайні точки зору на екологічний прогноз. Відповідно одній, підтримуваної головним чином приватними екологами — фахівцями з екології різних таксономічних груп, у прогнозі взагалі на загал не потрібно ніякого системного підходу… Прихильники іншої позиції затверджують, що поведінка экосистемы неможливо звести до закономірностей поведінки популяцій, бачать у застосуванні імітаційного моделювання відображення можливості обліку емерджентних властивостей (властивостей цілого, відсутніх у компонентів системи або не виведених зі знання цих властивостей у компонентів. — Г.Р., В.Ш., П.Б.) і вважають конструювання й вивчення на ЕОМ властивостей таких більших, дорогих і громіздких моделей — єдино прийнятної, справді науковою основою екологічного моделювання… Існує, звичайно, ще компромісна думка, коли екологи говорять про розумні початки кожного з підходів і можливостях їх синтезу».
Ці досить великі цитати добре вводять у проблематику екологічного прогнозування.

Розділ 1. Специфіка екологічного прогнозування

1.1 Основні поняття екологічного прогнозування

Екологічне прогнозування, з одного боку, можна розглядати як «функцію» екології, з іншого боку — як складову екологічного моніторингу, а із третьої — як розділ прогностики (науки про закономірності розробки прогнозів). Тому одні поняття екологічного прогнозування є властиво екологічними, інші мають безпосереднє відношення до моніторингу, треті мають загальнонаукову значимість.
Під екологічним прогнозуванням розуміється пророкування стану такої системи, серед істотних елементів якої фігурує хоча б одна биотична компонента экосистемы (популяція, співтовариство та ін.). Інструментом екологічного прогнозування є екологічний предиктор — модель або прогностичний параметр,засіб прогнозування (не обов’язково математична), що служить для формування екологічного прогнозу. Окремий екологічний предиктор, побудований модельєром (під модельєром тут розуміється людина, колектив, організація, що розробляють модель, або програма, що синтезує модель, та ін.), називається предиктором- індивідуумом.
Нехай прогноз зміни показника Y проводиться n окремими предикторами- індивідуумами, побудованими різними методами (або різними модельєрами) і службовцями для досягнення однієї мети. Організація їх у колектив може бути здійснена або шляхом комплексации прогнозів, або шляхом комплексації самих предикторів. Під комплексацією прогнозів Y(1), …, Y(n), отриманих за допомогою n предикторів- індивідуумів, будемо розуміти процес розробки оптимального в деякому змісті прогнозу Y* показника Y, що служить тієї ж мети, що і є функцією вихідних прогнозів
Y* = F[Y(1), Y(2), …, Y(n), X].

Прогноз Y*, отриманий у підсумку комплексации окремих прогнозів Y(1), Y(2), …, Y(n), будемо далі називати колективним прогнозом (колективом предикторів).
Колектив предикторів повинен бути організований так, щоб, по-перше, спрацьовував ефект системності типу «ціле більше суми своїх частин» надійність прогнозів колективу предикторів повинна бути вище надійності кращого із предикторів-індивідуумів — членів колективу. По-друге, прогнози колективу предикторів повинні бути якісними помилки пророкувань малої частки предикторів-індивідуумів у колективі, як значними вони б не були, повинні несуттєво позначатися на надійності комплексних прогнозів. По-третє, для елімінації омніпотентності факторів у колектив повинні включатися самі «кращі» і «найнесхожі» між собою предиктори-індивидууми.
Таким чином, резерв підвищення надійності екологічного прогнозування полягає в організації окремих предикторів (включаючи експертів) у колектив.
Тут при побудові прогнозів екстремум показників якості шукається не тільки по параметрах окремого предиктора й не тільки шляхом вибору кращого серед заданого набору окремих предикторів, але й по всіляких їхніх суперпозиціях.
Однієї з основних характеристик екологічного прогнозу потрібно вважати детальність формулювання прогнозу. Детальність прогнозу можна розглядати в різних ракурсах за структурою, параметрам і т.п. Далі більш детальним будемо вважати прогноз, сформульований у більш сильній шкалі. Прогноз, сформульований у кількісній шкалі, — найдужчий , прогноз у ранговій шкалі уступає йому, а прогноз у шкалі найменувань – найслабкіший із усіх існуючих (в останньому випадку говорять про прогноз макростанів системи).
Будь-який екологічний предиктор стану функціонуючої системи розробляється з безпосереднім використанням емпіричних даних, отриманих з деяким тимчасовим кроком спостережень. Цей крок характеризує детальність наявної апостеріорної інформації з осі часу.
Як правило, екологічні предиктори синтезуються з метою вироблення прогнозів із заданим кроком, що характеризують детальність формулювання прогнозу по осі часу. У загальному випадку крок спостережень не збігається із кроком прогнозу. Із двох прогнозів стану досліджуваної системи, виконаних для того самого майбутнього моменту часу, більш детальним за часом будемо вважати той, у якого крок прогнозу менше.
Для цілей даної роботи більш строге визначення детальності формулювання прогнозу не буде потрібно. Буде досить його інтуїтивного сприйняття більш детальний, виходить, більш докладний.
Відзначимо, що вперше, правда в іншому контексті, подібні терміни — «рівень деталізації прогнозу», «деталізація мови моделювання» — конструктивно були використані в методі групового обліку аргументів. Екологічний предиктор будується з використанням певної інформації про функціонування системи протягом деякого минулого відрізка часу. Величина цього відрізка називається періодом підстави прогнозу.
Проміжок часу, на який розробляється прогноз, називається періодом (часом) попередження прогнозу. Поряд із часом попередження й детальністю формулювання іншою найважливішою характеристикою будь-якого прогнозу є його надійність (точність, вірогідність). Під надійністю прогнозу будемо розуміти деякий розумний захід відмінності передвіщених станів екосистеми від, що реалізувалися в дійсності. Конкретні заходи відмінності будуть наведені в наступних главах. Тут доречно відзначити, що загальновизнаного визначення надійності екологічного прогнозу немає й, імовірно, не може бути в принципі, у силу великого різноманіття экосистем, цілей і методів прогнозування. Проте можна затверджувати, що з ростом часу попередження за інших рівних умов надійність прогнозів падає.
Оцінювання надійності прогнозів називається верифікацією (Прогностика. Термінологія.., 1978). Методика верифікації багато в чому визначається основними характеристиками прогнозу. Уніфікованої методики верифікації екологічних прогнозів не існує по тим самим причинам. Тому для кожного випадку пророкування, для кожної системи необхідно описувати порядок верифікації прогнозів. 6
Можна назвати ще й принцип економічності моделей екологічного прогнозування — вибір мінімально можливого числа параметрів моделі за умови збереження її достатньої адекватності. Наприклад, використання завищеного показника ступіня полінома- предиктора у моделі, що самоорганизующейся, або порядкі відмінності в модели авторегрессії приводить до росту дисперсії помилок і до помітного росту дипресій.
Час попередження, детальність формулювання й надійність — основні характеристики екологічного прогнозу. Без їхнього обліку будь-які розгляди яких б то не було прогнозів просто безглузді. З іншого боку, цих характеристик досить для обговорення багатьох змістовних завдань. Наприклад, якою може бути максимальна надійність прогнозу стану досліджуваної системи при заданих часом попередження й детальності формулювання? Якою повинна бути найбільша детальність формулювання прогнозу при необхідних надійності й часу попередження?
Нарешті, останній термін, який має сенс тут привести, — це система екологічного прогнозування. Такі системи призначені для формування по всій доступній інформації максимально надійних екологічних прогнозів; вони містять у собі методи прогнозування й засобу їх реалізації. Систему екологічного прогнозування можна розглядати як підсистему екологічного моніторингу.
У системі екологічного прогнозування повинен здійснюватися синтез кращих досягнень екології, прогностики й інформатики. У майбутньому подібні системи, можливо, зможуть перерости в екологічні банки знань і в автоматизовані системи керування раціональним природокористуванням, включаючи в себе відповідні експертні системи.

1.2 Класифікація екологічних прогнозів

Існує велика література по класифікації об’єктів прогнозування, методів прогнозування й самих прогнозів стосовно до різних галузей знань (Тейлтел.,тел, 1971; Робоча книга.., 1982). Однак скільки-небудь докладної класифікації екологічних прогнозів дотепер не розроблене. Тому, ґрунтуючись на класифікації прогнозів функціонування складних систем і власного досвіду, дамо класифікацію екологічних прогнозів, необхідну для подальшого викладу.
Усі прогнозовані системи і явища можна розрізняти по шести основним ознакам. Природа об’єкта моделювання й прогнозування задає специфічність підходів (для екологічних систем про це говорилося вище). Можна додати, що екосистеми — це об’єкти складної природи, і методологічною основою їх вивчення служить теорія складних систем (системологія). По масштабності розрізняють сублокальні (1-3 змінні), локальні (4-14), субглобальні (15-35), глобольні (36-100) і суперглобальні (більш 100 змінних). В екології для прогнозування використовують системи всіх масштабів, однак найбільший інтерес представляють різні варіанти глобальних экосистем (число змінних більш 15). Масштабність не має самостійного значення для вибору методу прогнозування.
Вона враховується в сукупності зі складністю обробки інформації про систему найпростіші системи (зв’язків змінних практично немає), прості (тільки парні взаємозв’язки), складні (ураховується взаємовплив 3 і більш змінних) і надскладні (ураховуються всі взаємозв’язки між змінними). Екосистеми належать до складних истем і якість прогнозу прямо зв’язана як з урахуванням великого числа змінних, так і всіляких взаємозв’язків цих змінних. Далі, для вибору методу прогнозування важливі ступінь детермінантності систем (детерміновані,стохатичні (ймовірнісні) і змішані системи) і характер розвитку систем у часі (дискретні, аперіодичні й циклічні системи). Екологічні системи мають істотну стохастичну складову й, практично, увесь спектр характеру розвитку. Наприклад, американський еколог Р.Уиттекер (1980) приводить приклади різноманітних типів поведінки популяцій у часі майже детермінований характер зміни дерев дуба білого в дубовому лісі, періодичний характер поширення їли під впливом штормових вітрів у гірській системі Аппалачі, майже випадковий характер «спалахів» чисельності сарани або іван-чаю на горах. Остання важлива ознака — це ступінь інформаційної забезпеченості. У шкалі системи «чорного ящика» (структура й поведінка яких практично невідомі) і «білого ящика» (про системи відомо все) екологічні об’єкти повинні бути віднесені до типу «сірого ящика», в «колірній шкалі» — скоріше навіть до темно-сірого кольору.
Залежно від величини періоду попередження, розрізняють прогнози короткострокові, середньострокові, довгострокові й найбільш довгострокові. Однак в «кількіснім визначенні» останніх панує плутанина — в економіці, метеорології, сільськім господарстві (тобто тих областях знання, у яких проблема надійного прогнозування стає центральною) прийняті свої стандарти «терміновості». В екології характерні часи багатьох процесів лежать у діапазоні від декількох годин і доби (наприклад, для популяції комарів) до декількох століть (для ряду рідкісних процесів у лісових біогеоценозах). Тому тверда регламентація прогнозів по величині періоду попередження, обмірюваного в абсолютних тимчасових одиницях, в екології безглузда. Поняття «терміновості» екологічних прогнозів відносні й залежать насамперед від властивостей досліджуваної системи (процесу) і від детальності формулювання прогнозів по осі часу.
Критерієм «терміновості» екологічного прогнозу можна вважати детальність його формулювання по осі часу. Прогнози з періодом попередження до 2-3 кроків будемо називати короткостроковими, від 3 до 7 — середньостроковими, від 8 до 15 — довгостроковими. Однак така класифікація не враховує властивостей досліджуваного процесу.
Якщо формулювання екологічного прогнозу містить категоричні твердження про майбутній стан системи, без яких б то не було вказівок на ступінь непевності його здійснення, то такі прогнози, так само як і в метеорології (Ранькова, 1983), будемо називати категоричними. А якщо ні, то, тобто коли разом з формулюванням стану, що передвіщається, системи вказується й деякий захід невизначеності (непевності) його досягнення (наприклад, довірчий інтервал), будемо говорити про розмитих (інтервальних) прогнозах. Так, прогноз типу «наступного року відбудеться спалах чисельності полівки» є категоричним, а прогноз типу «наступного року спалах чисельності полівки можлива із заходом приналежності 0,74» — розмитим.
Слідом за В.В.Налімовим (1983) будемо ділити екологічні прогнози на тривіальні й нетривіальні. Про перших говорять у ситуації, коли пророкування ставляться до ординарних проявів якоїсь інерційної, стійкої системи, а про другі — коли мова йде про зміни самої системи або про якісь неординарні події в ній.
Як ми вже відзначали, залежно від типу шкали, у якій формуються прогнози (тобто за рівнем деталізації), розрізняють прогнози нормальні, рангові, кількісні.
У системології виділяють структуру системи і її поведінка (Флейшман, 1982); відповідно до цього має сенс розрізняти прогнози структури екосистеми й прогнози її поведінки (Розенберг, 1984). Наприклад, дослідження Н.С.Абросова зі співавторами (1982) по екологічних механізмах співіснування й видової регуляції можна трактувати як прогнози видової структури співтовариств, а дослідження з динаміки чисельності популяцій гризунів (МаксимовМаксимом,максимой, 1984) — як прогнози поведінки популяцій дрібних тварин.
Часто математики будують абстрактні моделі співтовариств (або экосистем), ґрунтуючись тільки на апріорних виставах (Свирежев, Логофет, 1978; Базыкин, 1985 і мн.ін.), і одержують із їхньою допомогою якісний прогноз. Прогнози, отримані за допомогою подібних моделей, слідом за В.І.Бєляєвим (1978), будемо називати апріорними, а отримані з використанням емпіричної інформації — апостеріорними.
Розрізняють прогнози позитивні й негативні (Бєляєв і ін., 1986). Останні формуються теорією потенційної ефективності складних систем (Флейшман, 1982) і дають вистава про те, яких станів экосистема не може мати в принципі при заданих обмеженнях. Позитивні прогнози, навпаки, несуть інформацію тільки про можливі стани досліджуваної системи.
Крім того, виділяють прогнози крапкові й розподілені (Іваненко, 1982), пошукові й нормативні (Прогностика. Термінологія.., 1978; Битий шляхів, 1983). Якщо в процесі прогнозування досліджувана экосистема вважається однорідної, то говорять про крапкові прогнози; а якщо ні, то, прогнози називаються розподіленими. Пошукові прогнози відповідають на запитання що найімовірніше відбудеться з екосистемою при збереженні існуючих тенденцій? На противагу пошуковим, нормативні прогнози служать для відповіді на запитання якими шляхами можна досягтися бажаного стану? Нормативне прогнозування широке використовується в цей час при дослідженні біосфери (Крапивин і ін., 1982; Моисеев і ін., 1985).
Аналіз великої літератури дозволяє зробити висновок про те, що екологія на сучасному етапі свого розвитку являє собою мультипарагматичну (Кун, 1977) науку із чотирьма симбіотичними парадигмами (Брусиловский, 1985). Їх можна назвати вербальною, функціональною, ескізною й імітаційною (три останні відповідають класифікації методів моделювання й прогнозування; див. Бєляєв і ін., 1979; Флейшман і ін., 1982; Розенберг, 1983; 1984). При прогнозуванні стану экосистем кожна із цих парадигм породжує ціла безліч різноманітних моделей (предикторів), що різняться по призначенню, використовуваній інформації, технології конструювання й т.п.
Предиктори, породжені тією або іншою парадигмою екологічного прогнозування, будемо називати по імені цієї парадигми. Аналогічно, ім’я парадигми іноді будемо привласнювати й прогнозам, побудованим за допомогою відповідного предиктора.
Так, вербальні прогнози формуються за допомогою вербального предиктора (породженого вербальною парадигмою). У тому ж змісті ім’я парадигми будемо вживати іноді й перед терміном «прогнозування». Наприклад, можна говорити про імітаційний прогноз, імітаційний предиктора, імітаційне прогнозування.
Вербальна парадигма. Першою історично сложившейся парадигмою екологічного прогнозування є вербальна парадигма. До початку періоду інтенсивної математизації екології вона була пануючою парадигмою, а сама екологія — монопарадигматичною наукою. У цей час ситуація суттєво змінилася, парадигм стало чотири, однак вербальна — єдина з них, яка не опирається на математичне моделювання. Вербальні прогнози можуть бути досить розмитими.
Вербальні предиктори, як правило
· засновані на виставах про причинно-наслідкові зв’язки;
· будуються професійними екологами, що добре знають об’єкт прогнозування;
· формулюються природньою мовою;
· виробляють прогнози в шкалах найменувань або порядку.
Основну передумову вербальної парадигми можна сформулювати так успіх прогнозування полягає в розкритті причинно-наслідкових зв’язків засобами класичної екології без використання можливостей математичного моделювання.
До вербальної парадигми ставляться роботи із прогнозування чисельності тварин (Максімов 1984), стану лісу (Кулагинкулаги, 1980а,б; 1985), динаміки планктонних популяцій (Ащепкова, Кожова,1985) і т.п. Предиктори цієї парадигми використовувалися й продовжують використовуватися як при пошуковому, так і при нормативнім прогнозуванні.
Надійність вербальних предикторів при тих самих характеристиках прогнозу суттєво залежить від об’єктів прогнозування. Прикладом невдалих прогнозів на основі вербальної парадигми служать пророкування продуктивності основних груп гідробіонтів у водоймищах колишнього СРСР (Ніколаев, 1980; Федоров, 1983; Кожова, 1984) — фактичні значення продуктивності відрізняються від передвіщених у середньому в 5-10 разів. При цьому, як ми вже відзначали, катастрофічних цвітінь води взагалі на загал не передбачалося.
Короткострокові агрегіровані за структурою вербальні прогнози чисельності добре вивчених, щодо стабільних і більш-менш автономних популяцій організмів можуть виявитися досить надійними. Детальність формулювання середньострокових і довгострокових вербальних прогнозів для забезпечення прийнятної надійності повинна бути дуже низькою.
Функціональна парадигма. Існування функціональної парадигми екологічного прогнозування пов’язане з функціональним підходом, широкораспространенным у сучасній науці. В екології функціональний підхід почав застосовуватися досить давно .Однак становлення функціональної парадигми екологічного прогнозування відбулося після появи методів групового обліку аргументів — МГУА (ИвахненкоИваненко,Иваненко, 1982 і ін.).
Методологічною основою функціональної парадигми є теза про те, що практично вся інформація про досліджувану екосистему укладена в експертних даних і дослідникові залишається тільки вміло її витягти. Інакше кажучи, основна передумова функціональної парадигми полягає в наступному усі відомості про причини розвитку екологічного процесу втримуються в його реалізації. Таким чином, передумови вербальної й функціональної парадигм почасти протилежні.
В принципі, успішне прогнозування без розуміння, що відбувається, без розкриття причинно-наслідкових зв’язків у цей час уважається цілком можливим (Редкозубов, 1981; Ивахненко, 1982; Кожова, Павлов, 1982; Рєзников, 1982; Битий шляхів, 1983; Розенберг, 1984), і тому функціональні предиктори мають право на існування.
При функціональнім прогнозуванні механізм функціонування екосистеми в моделях явно не відображається. Функціональні предиктори, як правило
· застосовуються при пошуковім прогнозуванні;
· будуються за допомогою ЕОМ і являють собою моделі «чорного ящика»;
· формуються мовою того ж рівня, на якім отримані експериментальні дані;
· не мають пояснювальну силою і якої б то не було спільністю;
· алгоритми ж синтезу функціональних предикторів, навпаки, досить універсальні;
· найдоступніші й найдешевші .
Апарат функціональної парадигми різноманітний. Це регресійний, кореляційний і факторний аналізи, теорія планування експерименту, еволюційне моделювання, аналіз тимчасових рядів, кластерный аналіз і т.п. Особливе місце в цьому апарату займає МГУА. Підхід до моделювання, заснований на принципах самоорганізації, являє собою процес побудови предиктора оптимальної складності, що відбувається при незначній участі модельєра й не потребуючий більших масивів апостеріорної інформації (ИвахненкоИваненко,Иваненко, 1982; Ивахненко, Степашко, 1985; Ивахненко, Юрачковский, 1987).
Функціональний предиктор самоорганізованого типу зара широко застосовуються для передбачення стану різних популяцій. У якості прикладів можна назвати наступні функціональні предиктори чисельності нерестової популяції посольського омуля (Герцекович, Топорков, 1986), динаміки чисельності видів роду Melosira (Брусиловский, 1987), дендрохронологічних рядів (Розенберг, Феклистов, 1981; 1982), продуктивності природніх рослинних співтовариств (КононовКононов, Розенберг, 1981; Бармин, 1993) і агроценозов (Герцекович, Вусів, 1982), стану екосистеми оз.Байкал (ИвахненкоИваненко,Иваненко й ін., 1980; Ивахненко, 1982).
Ескізна парадигма. Ескізна парадигма екологічного прогнозування пропонує модельєрам будувати предиктори, у яких механізм функціонування эекосистеми в аспекті, що цікавить дослідника, відбитий лише на макрорівні. При цьому, як правило
· модельєр, замовник і користувач — те саме «особа»;
· у моделі враховують невелике число змінних і параметрів, що характеризують экосистему;
· імітується явище однієї біофізичної природи;
· коефіцієнти моделі мають екологічний (біофізичний) зміст;
· для аналізу моделі не потрібне застосування ЕОМ;
· експериментальні дані явно при побудові моделі не використовуються (у цьому змісті ескізні предиктори є апріорними);
· у предикторові знаходять висвітлення тільки деякі істотні (з погляду модельєра) елементи структури экосистемы;
· ескізні прогнози носять якісний характер і мають досить високу спільність.
Методи побудови ескізних предикторів також достатньо різноманітні. Але найбільше широко застосовуються апарати диференціальних і інших рівнянь, теорії ймовірностей.
Прикладом прогнозних досліджень, виконаних у рамках ескізної парадигми, можуть служити класичні дослідження В.ВольтерраВольтера й А.Лотки й роботи із прогнозування спалахів чисельності лісових комах (Ісаєв і ін., 1984; Недорезов, 1986).
Ескізні прогнози можуть бути як короткостроковими, так і довгостроковими; як пошуковими, так і нормативними. Однак детальність їх формулювання, як правило, не висока. Методика оцінки надійності ескізних прогнозів повинна враховувати насамперед якісні аспекти збігу передвіщених і фактичних станів досліджуваної екосистеми.
Приклади вдалих екологічних функціональних прогнозів досить численні. Однак у силу специфіки екологічного прогнозування й функціональної парадигми її застосованість при розробці будь-яких нормативних, а також довгострокових екологічних прогнозів досить обмежена. Найбільше доцільно функціональні предиктори використовувати в коротко- і середньостроковім пошуковім прогнозуванні. Надійність таких прогнозів може бути досить висока. При цьому наявна апостеріорна інформація накладає принципові обмеження на детальність формулювання функціональних прогнозів.
І ще одне зауваження. Н. Н.Моисеев (1983; 1986) виділяє два механізми розвитку екологічних процесів (систем)
· дарвінський, коли еволюція екосистеми обумовлена повільним нагромадженням нових кількісних особливостей;
· квазидарвінский (біфуркаціонний- від лат. bifurcus — «роздвоєний»), коли при певних значеннях параметрів системи порушується однозначний хід її розвитку, виникає біфуркація. У цьому випадку подальший хід розвитку екологічного процесу стає непередбаченим — його еволюцію визначить як завгодно мале випадкове збурювання.
Функціональна парадигма не в змозі вивчати біфуркаціонні механізми — вона призначена для пророкування екологічних процесів, динаміка яких формується тільки дарвінськими механізмами.
Основна гідність ескізної парадигми полягає в можливості дослідження біфуркаціонних механізмів динаміки екологічних систем. Можна сказати, що це — прерогатива ескізних предикторів. Екологічні концепції в цей час формуються в основному вербальною й ескізною парадигмами.
Імітаційна парадигма. Імітаційна парадигма екологічного прогнозування індукована застосуванням в екології нового потужного інструменту системного аналізу — імітаційного моделювання складних систем. Імітаційне моделювання дає можливість простежити еволюцію досліджуваної системи як би «зсередини», одержати оцінку її цілісних характеристик при досить широкому спектрі впливу й у ситуаціях, які або в цей момент, або принципово не можна здійснити на практиці.
При імітаційнім моделюванні в моделі крізь призму мети дослідження досить повно відображаються «глибинні» властивості екосистеми — безліч її структур і механізм функціонування. При цьому, як правило
· модельєр, замовник і користувач — різні «особи»;
· у моделі враховується величезне число змінних і параметрів екосистеми;
· імітується безліч явищ зовсім різної фізичної (екологічної) природи;
· більшість коефіцієнтів моделі має екологічний (фізичний) зміст;
· модель виявляється суттєво машинною — являє собою комплекс програм для ЕОМ, побудованих по модульному принципу, і включає спеціальну систему математичного забезпечення з відповідною периферією, що дозволяє працювати з моделлю в діалоговому режимі;
· при розробці моделі застосовуються як апріорна інформація, так і експериментальні дані;
· модель служить для вивчення сукупності цілісних характеристик, використовується як засіб системного експериментування з екосистемою і має скоріше практичну, ніж теоретичну значимість.
Імітаційні предиктори широко використовуються при прогнозуванні стану біосфери (Крапивин і ін., 1982; Моисеев і ін., 1985), водних экосистем (Меншуткин, 1971; Горстко, 1979), наземних экосистем (Гильманов, 1978; Розенберг, 1984), інших екологічних об’єктів.
Імітаційні предиктори можуть формувати свої прогнози для широкого діапазону часу попередження й використовуються як при пошуковому, так і при нормативному прогнозуванні. При цьому детальність формулювання прогнозів може бути дуже висока.
Недоліком імітаційного моделювання є суб’єктивний момент, внесений дослідником при побудові моделі, — «нав’язування» своїх вистав про характер поведінки системи. Цього недоліку в значній мірі позбавлені предиктори МГУА. Ще один недолік імітаційних предикторів полягає в їхній великій вартості й високої тривалості розробки.
Виділені парадигми екологічного прогнозування відрізняються один від одного за багатьма ознаками. Основні з них — це роль ЕОМ у розробці предиктора й формуванні прогнозів і рівень формалізації вистав про механізм функціонування екосистеми (табл. 1.1).
Характеристика парадигм екологічного прогнозування

Парадигма
Характеристика Участь ЕОМ в Формалізація Побудові прогнозів причинних зв`язків

Вербальна
—
—

Функціональна
+
—

Ескізна
—
+

Імітаційна
+
+

Розділ 2. Екосистема та її проблеми прогнозування
2.1 Екосистема як об`єкт прогнозування

Деяка невизначеність майбутнього стану гнітючого числа экосистем не може бути повністю знята силою сучасної науки. Можна відзначити кілька причин непереборності цієї невизначеності.
По-перше, вона зв’язана зі значними помилками й нечисленністю вимірів різних екологічних процесів (параметрів). Дійсно, довжина екологічних тимчасових рядів рідко перевищує 20-30 спостережень. При цьому їх точність часто настільки низька, що навіть губиться зміст вимірів у кількісних шкалах.
По-друге, невизначеність має місце й через наявність обумовлених неповнотою наших знань механізму функціонування экосистем. В.І.Ленін писав «… людське поняття причини й наслідку завжди трохи спрощує об’єктивний зв’язок явищ природи, лише приблизно відбиваючи її, штучно ізолюючи ті або інші сторони одного єдиного світового процесу».
У цей час, очевидно, найбільш істотними є лакуни в інформаційній структурі співтовариств. Існує думка що «лінгвістичне бачення» екології може значно змінити наші представлення про экосистему, і як наслідок цього, наше розуміння того, які фактори є значимими в екологічному прогнозуванні.
По-третє, невизначеність майбутнього стану може бути обумовлена внутрішньою властивістю экосистем і пов’язана з незалежністю їх динаміки від початкового стану.
По-четверте, один з основних підсумків математизації екології полягає в усвідомленні принципової непередбачуваності стану багатьох экосистем. Використовуючи три основні характеристики прогнозу, підсумок можна сформулювати точніше при завданні будь-яких двох характеристик існує таке значення третьої, досягнення якого неможливо в принципі. Зокрема, при певному часі попередження й детальності формулювання прогнозу досягнення прийнятної надійності для цілого ряду экосистем неможливо принципово.
Наприклад, нехай еволюція екосистеми описується моделлю
dx / dt = X (x, l , x ),
де х — вектор фазових координат, l — параметр системи, x — випадковий вплив, X — деякий нелінійний оператор, і нехай l *- крапка біфуркації системи, з якої виходять кілька галузей розв’язку рівняння. Якщо система функціонує поблизу крапки біфуркації, то виникає питання про який з галузей піде її подальша динаміка? Але це визначить як завгодно мале випадкове збурювання. Тому при такій детальності формулювання прогнозу (вказівці відповідної до галузей) досягтися розумної надійності неможливо в принципі, причому практично ні при якому періоді попередження .
Ще один приклад. Розглянемо экосистему, моделлю функціонування якої є динамічна система з дивним аттрактором. Нехай необхідна детальність прогнозу стану такої системи відповідає вказівці значень координат крапки, що описує її поведінка у фазовому просторі. Якщо ця крапка перебуває усередині області, що притягає, то розумна надійність таких прогнозів також не досяжна в принципі.
Усвідомлення цього факту непередбачуваності стану ряду систем важко переоцінити. Його розуміння в прогностику, очевидно, можна зрівняти з розумінням неможливості створення вічного двигуна в механіку.
Непередбачуваність поведінки траекторій, обраних завданням початкових умов з як завгодно високої (але кінцевої) точності, служить принциповою перешкодою на шляху довгострокового екологічного прогнозування. Один з авторів відкриття дивних аттракторов, Є.Лоренц, назвав цей ефект непередбачуваності поведінки динамічних систем «батерфляй-ефектом» нехай атмосфера описується динамічною системою з дивним аттрактором, тоді навіть незначна зміна початкових умов, викликане змахом крилець метелика, приведе до катастрофічних для довгострокового прогнозу погоди наслідкам. Для подібних систем мають сенс тільки короткострокові прогнози.
Усе вищевикладене приводить до висновку про принципове обмеження передбачуваності структури й поведінки экосистем.
Аналіз великої літератури по динаміці чисельності реальних і модельних популяцій, співтовариств і экосистем дозволяє зробити наступні висновки
1. існують фактори, які в основному не впливають на динаміку экосистем, але іноді виявляються значимими;
2. для кожної фази динаміки экосистем визначальними є свої власні фактори;
3. характер і рівень зв’язків для різних фаз динаміки экосистем суттєво різняться;
4. багато виявлених закономірностей, як би вони спочатку не були гарні, згодом руйнуються (стають не відповідними до дійсності).
У певному змісті аналогічні висновки мають місце при вивченні динаміки багатьох і економічних, і метеорологічних систем . Однак надзвичайно низька точність вимірів, а також гострий дефіцит апостеріорної інформації в цілому характерні лише для екологічного прогнозування.
2.2 Основні проблеми екологічного прогнозування

Якість і тип будь-якої моделі (предиктора) визначаються наступними обставинами
· метою дослідження;
· обсягом знань про досліджувану систему, що перебувають у розпорядженні модельєра;
· обсягом ресурсів, наявних у розпорядженні модельєра (наприклад, кількістю часу, відведеним на розробку моделі, типом ЕОМ, числом системних програмістів і т.п.);
· парадигмою, до якої належить модельєр;
· досвідом і талантом модельєра.
Оцінку сучасного стану екологічного прогнозування можна намагатися здійснити двома природніми шляхами, уважаючи під час обговорення прогностичного дослідження первинною ознакою метод або об’єкт прогнозування. Однак при ближчому розгляді обоє ці шляхи виявляються нереалістичними, тому що в екології застосовуються близько 100 методів прогнозування, різноманітність б’єктів прогнозування значно більше.
Прийнятним тут виявляється третій шлях, пов’язаний з оцінкою успіхів і невдач використання предикторів, породжених різними парадигмами екології. При цьому всю проблематику екологічного прогнозування умовно можна розділити на дві групи перша обумовлена збором і обробкою первинної інформації, друга — складністю экосистем і недосконалістю традиційної методології екологічного прогнозування.
2.3 Поблеми, індуковані збором і обробкою первинної інформації
Прогнозування станів функціонуючої екосистеми можливо лише при наявності достатнього обсягу даних спостережень, що характеризують її структуру й поведінку. Якщо таких даних зовсім мало, то ніякий математичний апарат, ніяка ЕОМ тут не допоможуть. Єдиний вихід у таких ситуаціях — зібрати відсутню інформацію. З іншого боку, до самого останнього часу спостереження над окремими екологічними параметрами (і экосистемами в цілому) здійснювалося безсистемно, і тому мають місце інформаційні лакуни.Заповнення таких лакун — завдання надзвичайно важке, а часто й нездійсненне.
Мінімальний обсяг даних спостережень, при якому має сенс побудова відповідного предмктора,суттєво залежить від необхідного періоду попередження, детальності формулювання й надійності розроблювальних прогнозів, а також специфіки поведінки досліджуваної системи. Незважаючи на те, що в цей час у рамках функціональної парадигми існують методи прогнозування коротких тимчасових рядів, їх повсюдне застосування в екології вимагає обачності. Наприклад, при наявності навіть 100 спостережень без лакун (а ця цифра для екологічного дослідження значна!) говорити про середньостроковий прогноз має сенс лише в ситуації, коли у відповідний інтервал спостережень (100 крапок) 2-3 рази укладаються характерні часи досліджуваної змінної. Для короткострокового прогнозування ця умова зайво такі прогнози можна намагатися будувати вже при 20-30 спостереженнях і, як правило, незалежно від специфіки досліджуваної системи. Правда, для такого обсягу вихідної емпіричної інформації одні методи прогнозування не працюють взагалі на загал (наприклад, спектральний аналіз), а інші хоча й застосовні, але окремо не забезпечують прийнятної надійності висновків.
У силу унікальності всіх екологічних об’єктів системи екологічного прогнозування не можуть бути орієнтовані на широкий клас об’єктів прогнозування. Розглянемо, наприклад, наскільки адекватний підхід до прогнозування чисельності деякого виду тільки за допомогою середнього значення.
Середнє є нестійкою статистикою. Статистика називається стійкою, якщо при зміні малої частки даних (неважливо який і як сильно) істотних змін у підсумовуючій статистиці не відбувається. Якщо в даних зміниться яке-небудь одне значення на n одиниць, то середнє зміниться в тому ж напрямку на n/m одиниць, m — обсяг вибірки.
Прикладом стійкої статистики може служити медіана. На медіану не впливають величини «більших» і «малих» значень вона терпима до порушень нормальності на «хвостах» розподілу. Однак крім стійкості до передумов, «гарна» статистика повинна мати ще й властивість стійкості до ефективності, тобто висока ефективність оцінювання повинна гарантуватися при широкім варіюванні ситуацій.
Ф.Мостеллер і Дж.Тьюки (1982, с. 214) приводять важливу для практики таблицю властивостей деяких статистик центральної тенденції, яку має сенс тут відтворити (див. табл. 1.2).

Стійкістьсть до ефективності деяких статистик центральної тенденції

Статичтика
Об`єм виборки
Стійкість
Гаусова ефективність
Ефективінсть при розкиданих «хвостах»
Стійкість і ефективність

Середнє арифметичне
Малий Великий
Ні Ні
100% 100%
Погана Дуже погана
Погана Дуже погана

Медіана
Малий Великий
Так Так
Висока 62%
Досить висока Досить висока
Висока Помірна

Бівес -оцінка
Малий Великий
Так Так
Непогана 90%
Досить висока 90%
Висока Висока

Отже, якщо зневажити зовсім малими вибірками, бівес-оцінка має всі бажані властивості й може бути рекомендована для практики. У ситуаціях, де досить помірної ефективності, а також у випадку малих вибірок обсягом 3-5 краще працювати з медіаною. Середнє ж потрібно використовувати досить обережно, коли немає викидів, «хвости» розподілу короткі й т.п. Таким чином, практика прогнозування чисельності різних видів тільки за допомогою середнього неадекватна реальної ситуації.
Якщо емпірична інформація отримана з низькою точністю, то важко очікувати гарної якості від прогнозів, побудованих на її основі (незалежно від використовуваного методу). 18
У прогностичних екологічних дослідженнях широко поширений опис і моделювання систем у кількісних шкалах (відносин або інтервалів). Разом з тим, найчастіше результати дослідження формуються в шкалах найменувань. Так, при описі динаміки ссавців (Єфімов, Галактионов, 1983) у моделі фігурують змінні, вимірювані в кількісних шкалах (чисельність популяції), результати ж моделювання й прогнози описуються в термінах змінних, вимірюваних у шкалі найменувань (у такі- то роки відбудеться спалах чисельності, а в такі- то — немає).
В екології, як правило, точність спостережень і вірогідність висновків у шкалах найменувань (наприклад, при роботі з бінарними даними) вище, чим у кількісних шкалах. Тому часто має сенс описувати й пророкувати параметри экосистем відразу в шкалах найменувань, минаючи проміжний етап досліджень у кількісних шкалах (роки сильного «цвітіння» водоймищ, спалахів чисельності популяцій шкідників та ін.).
Прогнози стану экосистем, як ми вже відзначали, можуть будуватися й у кількісних, і в якісних шкалах одночасно. Можна сказати, що в таких ситуаціях окремі предиктори «розмовляють» на різних діалектах мови прикладної математики. Але при цьому одні з них ніяк не використовуються для підвищення надійності інших.
Таким чином, розробка предикторів, а також алгоритмічного й програмного забезпечення системи екологічного прогнозування повинна вестися з обов’язковим обліком не тільки властивостей досліджуваної системи, але й обсягу, і якості (точності) наявної емпіричної інформації. Мистецтво модельєра часто спрямоване саме на те, щоб, з одного боку, будувати моделі, параметри яких визначаються в підсумку спостережень досить точно, а з іншого — щоб вони (моделі) представляли ще й практичну значимість.

Розділ 3. Проблеми, породжені складністю екосистем

3.1 Проблеми породжені традиційною методологією екологічного прогнозування

В екології стала стандартною ситуація, коли вивчення системи й побудова прогнозів її стану здійснюється (або може здійснюватися) одночасно всіма парадигмами. При цьому кожна з них индуціює розробку досить великого числа найрізноманітніших моделей, що й не стикуються між собою (предикторів).
Наприклад, прогнози стану планктонних співтовариств оз.Байкал можна одержати за допомогою трьох зовсім різні імітаційні моделей,декількох ескізних моделей, вербального предиктора і двох функціональні.
Прогнози чисельності гризунів (полівки) можуть здійснюватися за допомогою імітаційного, функціонального, вербального предикторів.
Аналогічна ситуація має місце при вивченні динаміки біосфери за допомогою ескізних, імітаційних і численних функціональних предикторів.
Специфіка екологічного прогнозування на сучасному етапі полягає насамперед у баченні того самого феномена за допомогою безлічі різних і більш-менш рівноцінних моделей (прояв принципу множинності моделей). Традиційний підхід до прогнозування полягає у виборі єдиного, кращого в якому-небудь змісті предиктора і його експлуатації.
У підсумку корисна інформація про досліджувану систему виявляється розосередженої із цілого ряду окремих джерел і використовується нераціонально. Принципи системологии, що мають важливе значення для екологічного прогнозування, часто просто ігноруються. У процесі розробки прогнозів межпарадигмальная комплексация методів і алгоритмів отсутствует. Що робити із прогнозами, отриманими за допомогою різних предикторів, неясно. Очевидно, існує цілий спектр «елементарних» механізмів функціонування экосистем, кожний з яких реалізується тільки при окремих умовах. Змішуючись один з одним, вони утворюють реальний механізм функціонування (генерації спостережуваних тимчасових рядів). Наприклад, для популяцій комах елементарними механізмами можуть служити вплив энтомофагів, спеціалізованих хижаків і паразитів, епізоотії і, нарешті, внутрішньовидова конкуренція. В окремих предикторах відображаються, як правило, лише деякі з елементарних механізмів.
В.В.Налімов (1983) у якості одного з головних недоліків існуючої методології екологічного прогнозування відзначає потенційну можливість омніпотентності тих факторів, які не включені в модель внаслідок їхньої малої значимості в минулому. У зв’язку із цим він уважає властиво екологічне прогнозування фактично безглуздим, і в якості ослабленого варіанта пропонує спостереження за станом экосистем (так званий паттерн- аналіз). Однак змінні паттерна знову ж вибираються тільки з міркувань їх значимості в минулому або експертним шляхом, і тому проблема омніпотентності тим самим не знімається. Крім того, паттерн екосистеми суттєво залежить від кроку спостереження кореляційні паттерны среднедекадных, среднесезонных і середньорічних значень можуть сильно 20 різнитися. ЯК приклад укажемо на, що спостерігалися зовсім різні паттерни лугових рослин на Південному Уралі, як у різні роки, так і при різному впливі на них. Навіть для фіксованого кроку спостереження структура паттерна може різко мінятися в часі при нормальному функціонуванні систем.
Омніпотентність (універсальність) факторів проявляється в контринтуитивном поведінці екосистеми — у цілому наша інтуїція виявляється поганим помічником при розробці екологічних прогнозів. Омніпотентність факторів — об’єктивно існуюче явище, і тому його обов’язково потрібно брати до уваги. Однак у традиційній методології екологічного прогнозування приймань боротьби з омніпотентністью, по суті, немає.
Таким чином, для ефективного функціонування системи екологічного прогнозування необхідно таке алгоритмічне й програмне забезпечення, яке б дозволяло
· працювати з невеликими вибірками даних, отриманих зі значною погрішністю;
· використовувати приймання боротьби з омніпотентністью факторів;
· ураховувати неформальне знання й бачення того самого феномена за допомогою цілої безлічі різних і більш-менш рівноцінних моделей, можливу «разношкальність» предикторів, відсутність уніфікованої й загальновизнаної методики оцінки їх якості;
· бути гнучким стосовно нової інформації.

Висновки
Актуальність теми «прогнозування стану навколишнього середовища під впливом негативних факторів необхідне при вирішенні екологічних задач, пов’язаних з пошуком оптимальних форм управління екологічною безпекою. Найбільш характерними з таких задач є наступні
· екологічний моніторинг;
· нормування природокористування;
· оцінка впливу на навколишнє середовище (ОВНС).
Отже можна зробити обєктивну оцінку,що прогнозування стану довкілля — це урегульована екологічним законодавством діяльність спеціально уповноважених суб’єктів права, спрямована на підготовку та проведення екологічних прогнозів у галузі використання та відтворення природних ресурсів та забезпечення сприятливого стану навколишнього природного середовища й екологічної безпеки.
Деякі прогнози науковців щодо майбутнього стану довкілля
Цікавим є підхід російського філософа М.Ф.Федорова, який створив «філософію спільної справи», де в контексті космічної тематики розробляв глобально-екологічні проблеми в виразах «гігієнічне питання», «санітарно-харчове питання», «метеорологічне управління». Мислитель підкреслював, що ми не обманюємося уявними успіхами, тим, що зараз називається торжеством над природою, і не ці уявні успіхи заставляють нас приписувати науці ту важливу роль, яку їй належить здійснити. «Перемоги» над природою обертаються для людства новими проблемами. Винищення палива (без його відновлення), необхідне при вже вказаному торжестві над природою, теж можна зарахувати до перемог, але до перемог, звичайно ж, пірових. Питання долі Землі приводить нас до переконання, що людська діяльність не повинна обмежуватись земною планетою. Приділяючи велику увагу розвиткові науки та техніки, обґрунтуванню ідеї про людину як фактор розвитку в космічних масштабах, М.Ф.Федоров, тим не менш, основний засіб вирішення екологічних проблем вбачає в моральному вдосконаленні людини, у формуванні нової свідомості та культури, системи життєвих пріоритетів.
Оригінальну наукову концепцію майбутнього у взаємовідносинах суспільства та природи було розроблено визначним українським вченим В.І.Вернадським. Теорія ноосфери лежить в основі ідей багатьох вчених сучасності, які намагаються передбачити майбутнє глобальної соціоекосистеми та розробити стратегії екологічно сумісного розвитку цивілізації. Детально вчення В.І. Вернадського про ноосферу було розглянуто нами в попередніх темах.
У колишньому Радянському Союзі та в країнах соціалістичного табору тривалий час проблема взаємовідносин суспільства та природи в майбутньому розглядалась в рамках марксистської доктрини при певному її спрощенні. Після появи перших доповідей Римського клубу та поширення тривоги за екологічне майбутнє серед широких мас населення індустріально розвинутих країн радянська наука трактувала екологічну кризу як ще одне свідчення «хижацької природи капіталізму» та обмеженості його можливостей. Щодо системи «реального соціалізму», увага зверталась на величезні природні багатства цих країн, а питання ліквідації суперечностей між людиною та природою пов’язувались з побудовою комуністичного суспільства. Стратегії розвитку з урахуванням екологічного компоненту, що розроблялись вченими західних країн, піддавались критиці за їх «нездатність та апологію буржуазного способу життя». Лише з початком перебудови почали з’являтися друком роботи, що намагались звільнитись від ідеологічного тиску.
В індустріально розвинутих країнах Заходу натомість розвивались різні підходи до вирішення глобальної екологічної проблеми, які, незважаючи на їх певні недоліки, впливали на масову свідомість і політику урядів. Це принесло за останні десятиліття видимі позитивні результати у ліквідацію екологічно негативних наслідків людської діяльності, хоча перелом у розвитку глобальних відносин суспільства та природи ще не відбувся і загроза екологічної катастрофи продовжує нависати над людством.
Однак ці успіхи зумовлені не наявністю якоїсь єдиної для всіх країн та вчених теорією вирішення глобальних екологічних проблем, а відкритою конкуренцією думок і ідей, яка дозволяє критично оцінювати кожну з них і одночасно відшукувати раціональне зерно.
Класичний поділ екофутуристичних концепцій було введено вченими Сассекського університету С.Колом, Дж.Гершуні та Й.Мілзом. Весь спектр Футорологічних концепцій екологічного напряму можна розділити на дві основні течії
1) еконесимістична (неомальтузіанство, екоалармізм і т.п.);
2) технооптимістична (теорії постіндустріального, технотронного суспільства, техноапологетизм і т. ін.).
На перший погляд такий поділ не є достатньо строго послідовним. У першому випадку критерієм створення системної групи є песимістичне ставлення до майбутнього стану
природного середовища, а в другому — оптимізм щодо можливостей науки та техніки. Але ця непослідовність є позірною. В першому випадку головною причиною екологічної кризи визнаються пануючі технології, а в другому — вихід із становища, що склалося у взаємовідносинах суспільства та природи, вбачається саме в можливостях використання досягнень науки та техніки для створення екосумісних технологій і, тим самим, ліквідації загрози глобальної екологічної катастрофи. Тому з повним успіхом першу течію можна було б назвати техно-песимізмом, а другу — екооптимізмом.
Серед найбільш відомих представників екопесимізму можна назвати прізвища О.Тофлера, Е.Фрома, Дж.Мак-Дермота, Ж.Еллюля, Г.Мюлера, Б.Скінера та інших.
Одним з засновників цього напрямку по праву вважають американського футуролога О.Тофлера. В роботі «Шок від майбутнього», що набула широкої популярності, він робить висновок про те, що людство створило цивілізацію, яку само не може зрозуміти, і розвиток якої воно нездатне контролювати. Причиною цього він називає панування індустріальних технологій, які не управляються людиною, а керують нею.
Розвиваючи цю ідею в наступних роботах («Доповідь про екоспазм», «Третя хвиля», «Передбачення та передумови»), О.Тофлер констатував той факт, що раніше жодна цивілізація не створювала засобів, здатних, у прямому значенні слова, знищити життя на планеті і саму планету. Ніколи раніше всім океанам Землі не загрожувало забруднення, а з поверхні планети не зникав щоденно один вид рослин чи тварин внаслідок людської жадібності чи невігластва. Війна проти природи досягла поворотної межі, і біосфера більше не в силах протистояти промисловій агресії. Головною причиною цього він вважає те, що для технократа і в Чикаго і в Києві основна мета — економічний ефект, технологія — основне знаряддя. Критикуючи крайнощі неомальтузіанства, О.Тофлер залишається на песимістичних позиціях щодо екологічного майбутнього людства.
Подібних поглядів притримувався і Т.Роззак, який в роботі «Де закінчується марнотратство» протиставляє імперіалізму сучасної науки і техніки, що поставив світ перед невідворотністю екологічної катастрофи, ідею релігійного відродження Заходу, покаяння перед природою і повернення до «провіденційного мислення» і містицизму середньовіччя. Він не бачить іншої можливості уникнути глобальної екологічної катастрофи крім відмови від сучасних досягнень науки та техніки і повернення до доіндустріального стану суспільства. Сучасна цивілізація, індустріальні технології не лише змінили речовинні умови взаємодії суспільства та природи, а й підірвали традиційну духовність, яку Т.Роззак асоціює з релігією. Оскільки немає Бога, потойбічного життя, то не буде й невідворотного покарання за земні діяння, а отже, нічого турбуватись про майбутнє, треба жити задоволеннями сьогоднішнього дня. Щоб повернути цей процес у зворотному напрямку, Т.Роззак і пропонує повернутись до релігії. Це, на його думку, зможе забезпечити відродження духовних цінностей людства та відновити гармонію між суспільством та природою.
Прогнози екоалармістів отримали обґрунтування в роботах Дж.Форрестера та Д.Медоуза, які були авторами перших доповідей Римського клубу.
В другій доповіді — «Людство на роздоріжжі» було сформульовано оригінальний підхід до екологічної проблеми. А саме
• по-перше, світ необхідно розглядати як систему взаємозалежних територій (маються на увазі відмінності в культурі, традиціях і економічному розвитку), а не як однорідне ціле (що може призвести до серйозних помилок);
• по-друге, до середини майбутнього століття замість руйнації цієї системи можуть відбутися місцеві конфлікти на різних територіях з різних причин;
• по-третє, катастрофі у світовій системі можна запобігти за допомогою вжиття заходів у глобальному плані, а відмова від них буде мати наслідки на всіх територіях;
• по-четверте, глобальне вирішення проблем можна здійснити без урівноваженого, диференційованого зростання (яке ближче до органічного, ніж до однорідного);
• по-п’яте, відтермінування реалізації світової стратегії не тільки шкідливе і високовартісне, а й ставить світ перед смертельною небезпекою.

Список використаної літератури
1. http //www.ievbran.ru/kiril/Library/Book2/content0/content0.htm#Ref
2. http //www.djerelo.com/index.php?option=com_content&task=view&id=1252&Itemid=55
3. http //uk.wikipedia.org/wiki/Прогнозування_екологічне

BestReferat

BestReferat

Базові методики прогнозування стану довкілля