Прогнозирование и математическое моделирование
Географическое моделирование в общих чертах – это научное исследование конкретных перспектив развития географических явлений. Задача заключается в определение будущих состояний интегральных геосистем, характера взаимодействия природы и общества.
В настоящее время для разработки прогнозов все шире применяется моделирование с основами математики. Оно нужно для создания точных прогнозных моделей изучаемых объектов, явлений и процессов.
Моделирование дает возможность выявить причину связь параметров системы и дать функциональную, точечную и интервальную их оценку.
Сущность метода моделирования и прогнозирования заключается в исследовании каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучение этих моделей. Из этого следует, что при моделировании исследуемого объекта, явления и процесса, который заменяют другим вспомогательным или искусственными системами. Закономерности и тенденции, обнаруженные в процессе моделирования, после чего распространятся на реальную действительность. Моделирование облегчает и упрощает исследование, делает его менее трудоемким и более наглядным. Кроме того, оно дает ключ к познанию таких объектов, которые не поддаются непосредственному измерению (например, ядро Земли) [1].
С теоретической позиции прогноз чаще всего считают как, гипотезу о будущем развитии объекта. При всем этом имеют в виду то, что прогнозировать возможно различные объектов, явлений и процессов: развитие науки, отрасли хозяйства, социального или природного явления. Преимущественное распространение в наше время демографические прогнозы увеличения численности населения, социально-экономические прогнозы возможности удовлетворения растущего населения Земли продуктами питания и экологические прогнозы будущей среды жизни человека. В случае если человек не может воздействовать на объект прогнозирования, такой прогноз называют пассивным.
Прогнозом опять же может завершаться в оценки будущего сельскохозяйственного и природного состояния, какой-либо территории на 15-20 лет вперед. Предусмотрев неблагоприятную ситуации, можно своевременно подготовиться и изменить ее в лучшую сторону, запланировав экономически и экологически оптимальный вариант развития. Именно такой активный прогноз, подразумевающий обратные связи и возможности управления объектом прогнозирования, свойственен географической науке. Самой важной общей задачи прогнозирования является разработка научно рационального прогноза будущего состояния географической среды в прошлом и будущем. Именно в условиях высоких темпов развития производства, техники и науки человечество особенно нуждается в такого рода опережающей информации, так как из-за отсутствия предвидения наших действий и возникла проблема взаимоотношений человека с окружающей средой.
Прогнозирование в географии в состоянии природной среды многофакторное, и эти факторы физически разные: природа, общество, техника и т. д. Нужно анализировать эти факторы и извлечь те из них, которые в какой-то степени помогут контролировать состояние среды – стимулировать, стабилизировать или ограничивать неблагоприятные или благоприятные для человека факторы ее развития. Эти факторы могут быть внешними и внутренними. Внешние факторы – это, например, такие источники воздействия на природную среду, как карьеры и отвалы вскрышных пород, полностью уничтожающие природный ландшафт, дымовые выбросы из заводских труб, загрязняющие воздух, промышленные и бытовые стоки, поступающие в водоемы, многие другие источники воздействия на среду. Размеры и силу воздействия таких факторов можно заранее предусмотреть и заблаговременно учесть в планах охраны природы данного региона. К внутренним факторам относятся свойства самой природы, потенциал ее компонентов и ландшафтов в целом. Из компонентов природной среды, вовлекаемых в процесс прогнозирования в зависимости от его целей и местных географических условий, главными могут стать рельеф, горные породы, водные объекты, растительность и т. д.
Применение моделирования для целей прогнозирования очень сложный процесс. Оно основано на большом объеме информации, и требует адаптации существующего математического аппарата для конкретных целей прогнозирования и привлечения специалистов разного профиля (математиков, программистов, географов, экономистов, социологов и др.).
Среди существующих моделей для целей прогнозирования применяются следующие:
• Функциональные, описывающие функции, которые выполняются отдельными компонентами системы и системой в целом;
• Модели физического процесса, определяющие математические зависимости между переменными этого процесса. Они могут быть непрерывными и дискретными во времени, детерминированными и стохастическими;
• Экономические, определяющие зависимость между различными параметрами изучаемого процесса и явления, а также критерии, позволяющие оптимизировать экономические процессы;
• Процедурные, описывающие операционные характеристики систем, необходимые для принятия управляющих решений;
• Прогностические модели могут быть: концептуальные (выраженные словесным описанием или блок-схемами), графические (представленные в виде кривых, чертежей, карт), матричные (как связующее звено между словесным и формализованным представлением), математические (представленные в виде формул и математических операций), компьютерные (выраженные описанием, пригодным для ввода в ЭВМ) [1].
Процесс разработки прогнозов на основе математического моделирования включает следующие этапы:
1. Формулировка цели и задач исследования. Качественный анализ прогнозируемого объекта в соответствии с целью исследования.
2. Определение предмета и уровня моделирования, зависящие от задач прогнозирования;
3. Выбор основных признаков и параметров модели. В модель должны быть включены только существенные для решения определенной цели параметры, так как увеличение числа переменных увеличивает неопределенность результатов и усложняет расчеты по модели;
4. Формализация основных параметров модели, т. е. математическая формулировка цели и задач исследования;
5. Формализованное представление взаимосвязей между параметрами и характеристиками прогнозируемого объекта или процесса;
6. Проверка адекватности модели, т. е. точности отражения математической моделью признаков оригинала;
7. Определение информативных возможностей модели путем установления количественных связей закономерностей и синтезирования.
Таким образом, географическое прогнозирование и математическое моделирование имеет взаимное значение, так как оно является комплексным и предполагает оценку динамики природных и природно-хозяйственных систем в будущем с использованием как компонентных, так и интегральных показателей [1].