15.3 Описова і прогностична цінність екологічних моделей

Екологічні моделі можуть бути необхідними й корисними для точного кількісного опису будівлі і функціонування екосистем або їх окремих блоків і для прогнозування змін у екосистемах. Різні типи й класи моделей у цьому відношенні не однакові. Багато типів моделей, що використовувалися і використовуються в екології, не мають високої точності опису й прогнозування. Це пов’язано з рядом причин.

Низька вірогідність прогнозів нерідко буває викликана недостатньою вивченістю структури екосистеми і всіх зв’язків у ній. Екосистеми – об’єкти, що мають багато ознак, а вибір ознак для включення в модель залишається значною мірою інтуїтивним і базується на суб’єктивних судженнях. Ця проблема в моделюванні розроблена найслабше. Іншою важливою причиною низької прогностичної спроможності багатьох екологічних моделей є ігнорування того факту, що модельовані екосистеми є динамічними й знаходяться в процесі саморозвитку. Виявлення трендів цієї динаміки потребує особливих методів і підходів, тоді як звичайні моделі являють собою немов моментальний зліпок з екосистеми зі спрощеною лінійною інтерпретацією її динаміки. Знижується прогностична спроможність екологічних моделей також унаслідок повного або часткового ігнорування відкритого характеру екосистем, що постійно обмінюються з навколишнім середовищем матерією й енергією, зазнають збоку цього середовища різні впливи. Тому точне прогнозування стану екосистеми припускає й прогнозування всіх зовнішніх впливів на неї, тоді як цілий ряд таких впливів можуть мати випадковий характер або взагалі на певному етапі розвитку біосфери і людської цивілізації з’явитися вперше, що особливо складно передбачати.

Розглянуті труднощі моделювання ведуть до того, що фахівці намагаються використовувати для моделювання все нові й нові методи, що підвищують описову й прогностичну цінність моделювання.

Одним із таких методів є імітаційне моделювання. В імітаційному моделюванні використовують широкий набір вихідних параметрів. Це закономірні зв’язки між структурними частинами модельованого об’єкта, великі статистичні дані, а також якісні уявлення, що ґрунтуються на інтуїції дослідника. Особливістю імітаційного моделювання є зіставлення параметрів моделі з даними подальших спостережень чи експериментів, на основі чого уточнюється структура моделі. Прикладом імітаційних моделей є моделі глобального розвитку Римського клубу Дж. Форрестера. У цих моделях розглядався можливий стан біосфери планети під впливом сильних антропогенних забруднень і з урахуванням обмеженості природних ресурсів. Основні прогнози, зроблені на підставі моделей Римського клубу, підтвердилися наприкінці XX сторіччя, хоча ряд окремих процесів передбачити не вдалося. Це було пов’язане з тим, що імітаційні моделі Римського клубу не враховували істотних змін у характері природокористування, а також ігнорували фактичний перебіг глибоких змін у соціальній структурі людської цивілізації (крах соціалістичної системи в СРСР, поглиблення протистояння між західною та ісламською цивілізаціями й ін.).

Більшу точність виявляють імітаційні моделі при описі і прогнозуванні не в глобальному, а регіональному масштабі, де простіше виділити основні блоки моделі і більш повно врахувати взаємозв’язки об’єктів та можливі зовнішні впливи на них. Проте такі моделі, як правило, не можна застосувати до інших об’єктів. Імітаційні моделі дають результати, правильні в певних часових межах і доти, поки не відбудуться якісні зміни чи об’єкта моделювання, чи його зв’язків з навколишнім середовищем. У цілому, Р. Шеннон (1979:27) справедливо відзначив, що «розробка і застосування імітаційних моделей усе ще більшою мірою мистецтво ніж наука».

Інший тип моделей, використовуваних для опису і прогнозування екосистем, це так званий патерн-аналіз, що одержав свою назву від англійського слова pattern, що означає «структура», «склад» або «образ». У звичайному регресійному аналізі по необхідності всі складові моделі доводиться поділяти на залежні і незалежні змінні. При патерн-анализі об’єкт моделювання розглядають як «патерн» з численними взаємозв’язками, характер яких попередньо не постулюється. У цьому перевага патерн-ана-лізу, але цим же обумовлені і його недоліки. Патерн-моделі розкривають, що відбувається в досліджуваній екосистемі, яка динаміка зміни її структури і зв’язків між структурними компонентами, але завдання прогнозування в таких моделях є начебто вторинним. Прогнози на основі патерн-аналізу є невизначеними, неоднозначними і виражені в такій формі, що їх важко верифікува-ти. Тому патерн-аналіз як метод моделювання найбільше придатний при дослідженні слабо вивчених природних об’єктів.

Ще один цікавий і новий метод, який застосовується в екологічному моделюванні й заснований на дедуктивно-теоретичному підході, – це метод сценаріїв. Сценарій являє собою гіпотезу, імовірний варіант можливого розвитку тієї чи іншої екосистеми або біосфери в цілому. З математичної точки зору метод сценаріїв є комплексним, він містить у собі формальні й неформальні підходи, дозволяє враховувати соціальні і політичні компоненти. Сценарій – це бажаний шлях розвитку модельованого об’єкта із з’ясуванням умов, які дозволяють реалізувати саме цей шлях. Реалізація сценарію таким чином передається в руки людини, у сферу її свідомого розуму. Як в імітаційних моделях, так і в методі сценаріїв дуже великою є роль інтуїції дослідника. Це визначає як силу таких методів (у випадку неупередже-ної і потужної інтуїції дослідника), так і їх слабість (що залежить від суб’єктивності наших суджень і бажань).

Останнім часом, наприклад, у роботах, виконаних під керівництвом H.H. Моїсеєва, для підвищення вірогідності моделювання поєднують підходи імітаційного моделювання й методи сценаріїв. Саме таким чином було отримано прогноз про можливість «ядерної зими» і повної загибелі людської цивілізації у випадку ядерної війни з використанням більшої частини ядерної зброї, що є на планеті.

У цілому, досвід екологічного моделювання в регіональному і глобальному масштабі показав, що для його якісного здійснення необхідно більш ретельно вивчати біологічні й екологічні закони життя природи, а також роль соціального компонента в природних процесах.