Специфической чертой современного этапа развития экологии следует считать широкое внедрение различных методов математического моделирования, которое должно рассматриваться как расширение традиционного, естественнонаучного понятия "эксперимент". Более того, можно говорить о формировании относительно самостоятельной области экологических исследований со специфическими методами - математической экологии. Что же следует ожидать от математизации экологии? Прежде всего математические модели экосистем должны способствовать выполнению двух основных функций теории - объяснению и прогнозированию наблюдаемых в природе феноменов.
В настоящее время одним из основных методов экологии является математическое моделирование процессов и ситуаций, встречающихся в популяциях и биоценозах с помощью вычислительной техники; математическое моделирование позволяет произвести количественную оценку изучаемых процессов и явлений.
Математическое моделирование позволяет с большой долей достоверности, используя накопленные данные, прогнозировать возможное развитие тех или иных процессов и ситуаций в экологических системах. Однако, используя математические приемы, эколог должен помнить, что в связи с наличием у сложных экологических систем большого числа степеней свободы, а также параметров, зависящих от времени, к этим системам не могут применяться классические, жестко детерминированные алгоритмы управления и прогнозирования. Другими словами, математический расчет в экологии должен ориентировать при решении практических вопросов, но не должен предсказывать конкретные частности. Однако развитие количественных методов исследования, превращающих экологию в точную науку, является потребностью времени. Сегодня можно однозначно сказать, что XX век войдет в историю развития человеческого общества, как век научно-технической революции. Это связано с прорывом в области атомной энергетики, космических технологий, информатики и биотехнологии. Именно эти научные направления легли в основу современного наукоемкого производства. В указанной цепи научно-технического прогресса особая роль принадлежит математической науке и ее производной - информатике.
Благодаря современным достижениям математики и информатики стало возможным решение сложных задач экологии, макроэкономики, устойчивого развития общества. Эти задачи имеют огромное значение, особенно на данном этапе развития человеческого общества.
Сегодня одна из важнейших задач науки - это широкого круга проблемы предотвращения загрязнения природной среды как в отдельных регионах, так и планеты в целом. Экологическая система нашей планеты, адаптированная к естественным условиям эволюции биосферы, оказалась перед угрозой полной деградации в результате антропогенных воздействий.
В связи с этим возникает вопрос, может ли человечество реализовать переход биосферы к качественно новому состоянию - ноосфере. Ноосфера - это биосфера плюс разумное человеческое общество. Следовательно, предстоит решать проблемы сбалансированного существования природы и общества. Последнее сводится к необходимости экономической оптимизации природопользования с учетом закономерностей функционирования биосферы. Решение проблемы экологической оптимизации природопользования является главным содержанием государственных программ охраны окружающей среды и рационального использования природных ресурсов. Особое место в этих экологических программах занимает математическое моделирование.
Особое место в решении эколого-экономических проблем занимают специальные вопросы космического мониторинга и искусственного интеллекта.
Проблема устойчивого развития мирового сообщества приобретает с течением времени все большее значение. Одним из подходов к ее анализу является разработка и исследование имитационных математических моделей, воспроизводящих демографические, экономические, социальные, информационные, экологические процессы в странах мирового сообщества на временах соизмеримых со временем жизни поколения (несколько десятков лет).
Эколого-социально-экономическая модель предназначена для воспроизведения на характерных временах, соизмеримых со временем жизни поколения, процессов развития науки, образования, здравоохранения, демографического процесса, процесса общественного производства, инновационного процесса, т.е. процесса возникновения и внедрения новых технологий и новых потребительских товаров (или новых потребительских качеств в производимых товарах), информационного процесса, т.е. процесса сбора, обработки, хранения, передачи информации, процесса эволюции структуры потребления, процесса загрязнения окружающей среды. С помощью модели выявлятся возможные механизмы кризисных явлений, связанные с отсутствием должного согласования между перечисленными выше процессами.
Математическое моделирование - явление достаточно сложное, имеющее много разных сторон. Математические модели используются в конечном счете для прогноза: развития процессов во времени, состояния, в котором будет находиться объект, его свойств, если выполнятся определенные условия. Математическая модель является системой соотношений между характеристиками изучаемого явления, процесса, системы. С практической точки зрения суть технологии математического моделирования в том, что измерив некоторое небольшое количество величин, характеризующих реальный процесс и объявляемых внешними величинами модели, остальные интересующие нас характеристики можно получить вычислениями из соотношений модели. Поскольку, как правило, вычисления много дешевле измерений реальных величин, для того, чтобы технология математического моделирования была практически реализуема, экономически целесообразна и конкурентоспособна по сравнению с другими методами прогноза необходимо, чтобы внешних величин в модели было как можно меньше и они носили как можно более консервативный характер. Для того, чтобы составить работоспособную математическую модель, необходима независимость некоторых характеристик реального процесса с достаточной для практических целей точностью от времени, или независимость одной системы характеристик от другой их системы. С утилитарно-экономической точки зрения технология математического моделирования целесообразна тогда, когда выгода, проистекающая от знания полученного с помощью этой технологии прогноза превышает расходы на его получение. С течением времени происходит усложнение эксплуатируемых математических моделей, что связано с совершенствованием инструментов, используемых в технологии математического моделирования, как чисто математических средств извлечения следствий из формальных соотношений, так и измерительной и вычислительной техники.
Один из аспектов проблемы устойчивого развития мирового сообщества состоит в том, что живущее ныне поколение (как, впрочем, и все последующие) должно вести себя так, чтобы не вызвать необратимых изменений в окружающей среде, обеспечивая тем самым комфортные условия существования для последующих поколений
Имеется граница интенсивности выбросов антропогенных загрязнителей, за пределами которой биосфера окажется неспособной утилизировать эти выбросы и сохранить свои основные параметры и начнется ее переход в новое неизвестное нам состояние. Эта предельная граница неизвестна, а поэтому неизвестно и когда этот переход начнется. Кроме того, может быть так, что новое состояние биосферы нельзя предсказать в принципе. Проблема состоит в том, каким образом при экспоненциальном увеличении численности населения на Земле в условиях рыночной экономики стабилизировать выбросы загрязнений в окружающую среду на уровне, обеспечивающем их утилизацию природной средой. Необходимо придать официальный статус понятию о степени экологической чистоты предметов потребления и выпускающих эти предметы технологий и сделать <степень экологической чистоты> предметов потребления потребительским качеством, наличие которого повышало бы рыночную стоимость предмета. Для этого необходимо научиться измерять степень экологической чистоты предметов потребления и выпускающих их технологий и создать такой механизм управления ценами товаров в зависимости от степени их экологической чистоты, с помощью которого можно было бы стабилизировать выбросы загрязнений на приемлемом уровне. Необходимо проектировать и вводить в действие экономические, правовые, социальные механизмы, обеспечивающие включение степени экологической чистоты предметов потребления в число их потребительских качеств.
Эколого-социально-экономическая модель воспроизводит эволюцию виртуального мира, состоящего из стран. Экологическая отрасль собирает информацию о загрязнителях, выбрасываемых в окружающую среду в процессе производства, изучает их влияние на биосферу и здоровье людей. Эти знания, наряду со знаниями, добываемые фундаментальной наукой, являются сырьем для разработки новых технологий, уменьшающих выбросы загрязнений в окружающую среду. Информационная отрасль производит средства сбора, обработки, хранения, передачи информации и саму информацию, являющуюся в ЭСЭИМ как предметом конечного потребления людей, так и продуктом, используемым в процессе производства во всех других отраслях. Наука производит новые знания о природе. Новые знания используются прикладной наукой для производства новых технологий. Технологии в ЭСЭИМ характеризуются, во-первых, количествами продуктов других отраслей производства, необходимых для обеспечения выпуска единицы продукта данной отрасли. Во-вторых, технологии в ЭСЭИМ характеризуются количеством природных ресурсов и количествами загрязнений, выбрасываемых в окружающую среду на единицу производимого продукта. Каждая технология в каждой стране характеризуется распределением мощности (максимального выпуска продукции) соответствующих данной технологии производственных фондов по возрасту. В модели фигурируют три типа экономических агентов: правительства стран, частные фирмы и домашние хозяйства. Вычислительный процесс, определяющий прогностические (внутренние) характеристики модели, состоит из демографического блока, который вычисляет выпуск продукции отраслями производства. Временной шаг модели равен году. Демографический блок рассчитывает распределение людей в странах по возрасту (в соответствии с коэффициентами рождаемости и смертности, зависящими от возраста, образованности, загрязнения окружающей среды; эти зависимости являются "выпуском" отрасли здравоохранения) и по образованности. Вычисленное множество рентабельных технологий позволяет определить спрос на рабочую силу различного уровня образованности. Фактический выпуск продукции в ЭСЭИМ осуществляют те технологии, которые обеспечены рабочей силой. Сопоставление спроса на труд людей с различными уровнями образованности, предъявляемого рентабельными технологиями, с его предложением, определяемым демографическим процессом, позволяет вычислить уровень безработицы или, наоборот, дефицит рабочей силы, что влияет на цену труда. Определяются также производственные потребности каждой страны на продукцию всех отраслей, а тем самым, ее экспорт или импорт. Рынки продукции отраслей в ЭСЭИМ считаются мировыми, рынок труда - свой для каждой страны. Именно, выпуски отраслей производства, работающих на мировой рынок, пополняют запасы соответствующей продукции на этом рынке. Спрос на продукцию отраслей предъявляют экономические агенты: правительства стран - в соответствии с принятыми решениями о распределении своих расходов, частные фирмы - в соответствии с решениями о своих инвестициях, домашние хозяйства - в соответствии со структурой потребления. Цена единицы продукции отрасли зависит от знака и абсолютной величины скорости изменения запаса продукции этой отрасли на рынке. Миграцию населения из страны в страну предполагается вычислять в демографическом блоке с учетом миграционных законов и мер, предпринимаемых странами по защите своих рынков труда. Охарактеризованная общая схема не распространяется на научную, образовательную, культурную и экологическую отрасли. В ЭСЭИМ рынок продукции научной отрасли отсутствует: считается, что продукция научной отрасли в стране пропорциональна количеству ученых в ней.
Что касается образовательной отрасли, то в модели выпуск образовательной отрасли считается пропорциональным государственным расходам и расходам домашних хозяйств на образование. Государственные расходы на образование являются в ЭСЭИМ внешними характеристиками, т.е. способ их конкретизации фиксируется в рамках сценариев имитационных экспериментов. Задача вычислить с практически приемлемой точностью эволюцию характеристик какой-либо реальной страны или группы стран на характерных временах порядка жизни поколения в рамках ЭСЭИМ в настоящее время нереальна. Основным препятствием является отсутствие необходимой экзогенной информации. Кроме того, практически невозможно дать прогноз значений этих коэффициентов, соответствующих тем технологиям, которых сейчас нет, и которые появятся на указанных характерных временах. Одной из самых трудных проблем, связанных с разработкой ЭСЭИМ является конкретизация эволюции структуры потребления на временах порядка нескольких десятков лет.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы. М.: Фазис. 131с.
- Моисеев Н.Н. Идеи естествознания в гуманитарной науке: о единстве естественнонаучного и гуманитарного знания//Человек. 1992. Вып. 2. С. 5-16.
- Моисеев Н.Н., Александров В.В., Тарко А.М. Человек и биосфера. Опыт системного анализа и экспериментов с моделями. М.: Наука. 1985. 385 с.
- Моисеев Н.Н. Агония России: Есть ли у нее будущее. Попытка системного анализа проблемы выбора. Зеленый мир. 1996. № 12, с. 6-15.
- Ташлицкая Я.М., Шананин А.А. Многоукладность технологической структуры и влияние транзакционных издержек на распространение инноваций. //Математическое моделирование. Т.12, №12, 2000. С.24-34.
- Белотелов Н.В. Устойчивое развитие и интегрированные модели. В кн. Открытое общество и устойчивое развитие: местные проблемы и решения. Зеленоград. 1999. 64-65.