Изменения в природных биологических системах - Федоров В.Д

В качестве первого примера можно рассмотреть основные ре5 зультаты экологического прогнозирования равнинных водохрани5 лищ СССР по материалам работы И.Н. Николаева (1981). В оте5 чественной науке первый период практики экологического прогно5 зирования связан с интенсивным гидростроительством в 1930–1950 гг.,

врезультате чего была создана серия крупных водохранилищ на Волге, Днепре, Каме и ряде других рек. Прогнозы были составлены с учас5 тием крупнейших гидробиологов и ихтиологов страны по всем основ5 ным водохранилищам. Прогнозировали изменение состава водных биоценозов, уровень продуктивности (биомассы) основных простран5 ственных и трофических группировок гидробионтов, а также сроки формирования сообществ. Ожидаемая продуктивность рыбы состав5 ляла конечную цель экологического прогноза. На всех больших во5 дохранилищах с первых лет их существования были организованы регулярные гидробиологические исследования, что позволило, спу5 стя примерно 20 лет существования того или иного водохранилища, оценить оправданность прогнозов.

Как и следовало ожидать, формирование фауны и флоры нового водоема происходило из фондов видового состава затопленных водо5 емов, русел рек и притоков. Однако расселение конкретных видов по существу оказалось непредсказуемым. Так, например, неожиданным был процесс интенсивного саморасселения элементов южной фауны (каспийского комплекса) на север (вверх по системе водохранилищ Волги и Камы) – значительное число новых видов каспийского ком5 плекса расширило ареал в этом направлении (группа планктонных ракообразных, дрейссена, каспийская тюлька и др.). Непредвиден5 ным оказался и встречный поток (вернее – его масштабы) расселе5 ния лимнофауны с севера на юг (особенно в фауне планктона) и ихтиофауны – снеток и белозерская ряпушка. В направлении же расселения фаунистических комплексов определилась также не пре5 дусмотренная прогнозами одна общая закономерность – расселение шло от многокомпонентных экосистем к малокомпонентным.

Ошибки в прогнозах по продуктивности были также весьма су5 щественны. При этом оценки продуктивности фитопланктона в сред5 нем оказались заниженными, а продуктивности зообентоса и промысловых рыб (по величинам уловов) – завышенными. Так, не предусматривалось тех катастрофических «цветений» воды циано5 бактериями (Aphanizomenon, Microcystis, Anabaena), которые на5 блюдаются практически во всех южных водохранилищах, особенно

вднепровских, с первых лет их существования.

Биомасса зообентоса была в десятки раз ниже (в среднем – 2.4 г/ кв. м), чем предусматривалось прогнозами (ожидали порядка 30– 40 г/кв. м без крупных моллюсков, а при наличии последних до сотен г/кв.м). Максимальные уловы рыбы оказались меньше про5

331

гнозируемых – по Иваньковскому и Рыбинскому водохранилищам почти в 2 раза, по Камскому – в 4 раза, по Куйбышевскому – в 5, по Волгоградскому – в 6, по Горьковскому – в 7 и по Воткинскому – почти в 8 раз (Кудерский, 1976). Представляется вполне закономер5 ным, что рыбная продуктивность водохранилищ была значительно ниже прогнозируемой, поскольку высокие значения уловов базиро5 вались на ожидаемой высокой биомассе зообентоса.

Наконец, предсказанные оценки скорости формирования сообществ и экосистем были в целом явно ниже, чем оказалось в действительно5 сти. В прогнозе не были учтены высокие темпы сукцессии фитоплан5 ктона и беспозвоночных животных (зоопланктон и зообентос). Так, основной состав фитопланктона успевает сформироваться уже на вто5 рой год существования водохранилища, зоопланктона – на второй– третий, а зообентоса – на третий–четвертый год, тогда как по прогнозам этот процесс должен был растянуться на 7–10 лет. Значи5 тельно медленнее идет формирование ихтиоценоза (от 6–7 до 13– 14 лет в разных водохранилищах) и высшей водной растительности (от 5 до 10–12 лет), чем предсказывал прогноз. Отмеченные выше расхождения между ожидаемым и наблюдаемым положением дел позволили И.И. Николаеву (1981) сделать вывод о том, что первый опыт экологического прогнозирования искусственно создаваемых озеровидных водоемов (равнинных водохранилищ умеренной зоны) нельзя признать успешным. И, повидимому, трудно с этим выводом не согласиться.

В качестве второго примера можно рассмотреть результаты эко5 логического прогноза для Азовского моря, осуществленного на ос5 нове имитационной модели, сконструированной группой ученых Ростовского университета под руководством Ю.А. Жданова. Азов5 ское море – интереснейший водоем, испытавший на себе всю тя5 жесть пресса антропогенного воздействия. Совсем еще недавно Азовское море было самым продуктивным (по вылову рыбы) водо5 емом мира. Ныне уровень Азовского моря понизился на 2,5 м (вме5 сто 40 см, обещанных проектировщиками) вследствие расхода воды на орошаемое земледелие, что привело к неблагоприятным измене5 ниям (прежде всего кислородного режима) экосистемы этого водо5 ема. В итоге уловы рыбы снизились (по сравнению с послевоенным уровнем вылова) и сейчас, в основном, это хамса и бычок.

Планируемые ныне крупные водохозяйственные мероприятия (плотина в Керченском проливе, переброска части стока северных рек и др.) поставили со всей остротой вопрос о восстановлении доб5 рой славы Азовского моря и, как следствие, сделали очевидным необходимость экологического прогноза, способного предсказать ожидаемые в будущем изменения в экосистеме этого уникального водоема при осуществлении намеченных мероприятий. Такой про5

332

гноз стал возможным на основе большой имитационной модели при многократном проигрывании процесса ее функционирования на ЭВМ и последующего статистического анализа результатов этих опера5 ций. Построенная имитационная модель, представляющая собой комплекс программ на ЭВМ, реализует процесс функционирования отдельных модулей, которые воздействуют на вектор состояния си5 стемы. Размерность вектора состояния равна 150, и в него включе5 ны компоненты, указанные на схеме, приведенной на рис.2. Компо5 ненты вектора состояния изменяются с течением времени, т.е.

Задача прогноза будущих состояний экосистемы состоит в том, чтобы, зная вектор состояния x(t0), вычислить компоненты этого вектора в момент Т (Т > t0), т.е. вычислить х(Т). Состояние экоси5 стемы определяется содержанием основных химических и биоген5 ных элементов, биомассы ведущих популяций и пр. Модель оперирует следующими модулями:

1)перераспределение соли, биогенных элементов и загрязняю5 щих веществ по районам моря;

2)обмен в системе вода – грунт;

3)самоочищение;

4)стратификация;

5)разложение органического вещества;

6)питание и рост фитопланктона;

7)питание и рост зоопланктона;

8)дыхание бентоса и рыб;

9)питание и рост бентоса;

10)миграции;

11)нерест;

12)питание мальков;

13)питание планктофагов;

14)питание бентофагов;

15)питание хищников;

16)накопление органического вещества;

17)промысловое воздействие.

Каждый модуль рассматривается для множества значений пара5 метров, определяющих его функционирование (т.е. строятся «про5 изводственные функции» каждого модуля). Значение гидрометеоро5 логических факторов вводится в модель в качестве параметров, ха5 рактеризующих правила функционирования отдельных модулей. Вычислительные алгоритмы модели преобразуют 840 переменных с пятидневным шагом по времени. Это дает возможность осуществ5 лять как краткосрочный (декадный, месячный, квартальный), так и долгосрочный прогноз (до 1985–2000г.). «При проверке адекватно5

333

Рис. 2. Вектор состояния имитационной системы «Азовское море» (Горстко, 1979)

сти модели в качестве контрольных использовали ретроспективные данные как по аномальным, так и по ординарным годовым перио5 дам. Относительные от5клонения расчетных и фактических значе5 ний при этом не превосходили: по солености – 5%, биогенным элементам – 9%, кислороду – 14%, загрязняющим веществам – 11%, фито5 и зоопланктону – 17% и по рыбам – 24%»1. Авторы имитаци5 онной модели делают вывод о том, что «достигнутая степень адек5 ватности модели достаточна для ее практического использования и экспериментов естественнонаучного плана»2 . С таким заключени5 ем, несомненно, следует согласиться.

Поразительно хорошее соответствие предсказаний действительно5 му положению дел способно насторожить биологов, критически на5 строенных по отношению к использованию имитационных моделей. Действительно, точность количественной обработки собранных проб планктона (Федоров, 1980) соответствует отклонению расчетных и наблюдаемых значений их оценок, а что касается рыбы, то нам вооб5 ще неизвестны какие5либо методы, дающие столь малую погрешность

воценке их учета. Не без некоторых оснований можно полагать, что

1 Жданов Ю.А. и др. Имитационная модель экосистемы Азовского моря как средство системного анализа, прогнозирования и управления природно5техничес5 ким комплексом. Ростов5на5Дону, 1979, с. 6.

2 Там же.

334

точность экологического прогноза, осуществляемого с помощью дан5 ной модели, укладывается в пределы 100%5ной ошибки. Но даже такая погрешность предсказаний во много раз лучше, чем погрешно5 сти, наблюдавшиеся при рассмотрении первого примера. Поэтому вопрос о том, какие предсказания лучше, строго говоря, стоять не может. Можно лишь обсуждать, какие варианты имитационного мо5 делирования лучше или хуже для прогноза, какой степени сложнос5 ти модель эффективнее, какой точности должна она удовлетворять. Но сомневаться в правомерности и целесообразности их использова5 ния для экологического прогнозирования просто не имеет смысла.

Задача экологического прогнозирования является экстраполяцион5 ной – мы осуществляем предсказание на основании знания законов, вскрытых тенденций или регистрации изменений. Особенности эколо5 гической системы таковы, что будущее ее логически не выводится из прошлого и знаний настоящего. Содержательная часть предсказаний при этом опирается скорее на постулаты (как «квазизаконы»), чем на знания законов. Выраженность тенденций изменений экосистем за5 висит не столько от состояния и функционирования системы, сколь5 ко от внесистемного воздействия (со стороны челове5ка), а регистрация изменений в лучшем случае оказывается формой слежения за изме5 нением некоего образа систем, причем чаще всего остается неизвест5 ным, хорошо это или плохо для их будущего. В этой тревожной картине выясняется, что и достаточно адекватного языка для описа5 ния состояния и поведения экосистем не существует. Известно только, что сложность описания должна соответствовать сложности объекта, а способ описания – манере его поведения. Поэтому сложность описа5 ния должна быть большой, а способ – достаточно специфичным.

Но также хорошо известно, что эти условия не выполняются из5 за объективных особенностей объекта. Вследствие этого человек прибегает к ухищрениям, вырабатывая «оптимальные» стратегии на5 учного поиска, описания и прогноза. Оказывается, что имитацион5 ное моделирование сегодня, как средство прогноза, благодаря «оптимальной» стратегии тяготеет к моделям средней сложности. С его помощью можно сопоставлять предсказуемые моделью картины с некой довольно абстрактной схемой деградации природных сис5 тем и вовремя принимать волевые решения, направленные на их спасение. Возможна разработка иных путей прогноза, ибо то, чем мы располагаем сегодня в математике, принципиально мало пригод5 но для решения задач глобальной экологии. Поэтому задачи, сто5 ящие сегодня перед учеными, в известном плане вполне научны, и решение их может и должно улучшить качество прогноза.

Улучшение качества экологического прогноза имеет какой5то смысл только тогда, когда параллельно будут ясно сформулирова5 ны, четко разработаны и научно обоснованы, по крайней мере, две экологические задачи, связанные с нашим будущим.

335

Первая задача связана с необходимостью решить, где и сколько может проживать людей на Земле в зависимости от климатических и других условий, чтобы влияние деятельности человека не приво5 дило к деградации природных экосистем. Когда и благодаря каким механизмам человек сможет создать и длительно поддерживать рав5 новесие между собой и окружающей его природой? Эту задачу, в сущности, можно было бы приближенно назвать задачей «экологи5 ческой нормы человека», так как конечной целью она имеет возвра5 щение человека в рамки паритетных отношений его с природой.

Для того чтобы выжить, человеку надо выполнить одно – един5 ственное правило в экологии. Его можно сформулировать следую5 щим образом: «Активность каждой популяции в экосистеме ком5 пенсируется активностью всех прочих партнеров по сообществу». Это означает, что все изменения, связанные с уменьшением ресурсов и «производством отходов» каждого партнера по сообществу, ликвиди5 руются в конечном счете биотической компонентой экосистемы, что приводит к восстановлению необходимого ресурса и переработке «от5 ходов» в этот ресурс благодаря расходованию в конечном счете энер5 гии солнечного света. Человек должен вновь почувствовать себя партнером по сообществу природных популяций, вписать себя в фун5 кционирование экосистемы на правах биологического вида.

Социальные факторы, разумеется, не предписывают это делать, так сказать, буквально, и лозунг «назад к природе» также требует ум5 ного и правильного толкования. Просто место человека на Земле – не вне экосистемы, не над ней, а именно в ней, на основе знания свое5 го «экологического места» и выполнения своей экологической фун5 кции. Это прекрасно понимал еще Ф. Энгельс, когда писал: «... на каждом шагу факты напоминают нам о том, что мы отнюдь не вла5 ствуем над природой так, как завоеватель властвует над чужим на5 родом, не властвуем над ней так, как кто5либо находящийся вне природы; что мы, наоборот, нашей плотью, кровью и мозгом принад5 лежим ей и находимся внутри ее, что все наше господство над ней состоит в том, что мы, в отличие от всех других существ, умеем по5 знавать ее законы и правильно их применять»1.

Вторая экологическая задача связана с эксплуатацией экосистем, с необходимостью научной разработки управления их развитием и функционированием. Как и где можно быстрее и больше получить пищи, чтобы прокормить растущее население земного шара? Вот так примерно звучит ее постановка сегодня. Спору нет – задача актуальна. Было бы неверно считать, что эта проблема не разраба5 тывается. Наоборот, интенсивно разрабатывается. Но стратегичес5 ки ее решение тесно связано с решением первой задачи. Знание

1 Энгельс Ф. Диалектика природы. – Маркс К., Энгельс Ф. Соч., 25е изд., т. 20, с. 496.

336

экологической нормы человека и разработка проблемы экологии че5 ловека, как биологического вида, предопределяет и постановку за5 дачи управления экосистемами. Необходим теоретический фундамент для вмешательства человека в жизнь экосистемы, чтобы любые ак5 ции человека, совершаемые в пределах природных экосистем, не снижали надежности ее функционирования, чтобы сиюминутная вы5 года человека не приносила в жертву интересы благосостояния эко5 систем в будущем.

Ее решение не должно нарушать условия сохранения «стацио5 нарного» состояния биосферной системы в целом. Понятно, что дан5 ная задача логиче5ски связана с первой, с одной стороны, и теорией экологического прогноза – с другой, ибо всякий раз мы получали бы возможность сопоставлять картину предсказания с результатом вмешательства. Вот почему решение задачи экологического прогно5 за так тесно связано с решением задач экологической нормы челове5 ка и управления развитием и функционированием природных эко5 систем. Управление – всегда вмешательство, результаты которого мы должны уметь предвидеть. Вмешательство – форма участия че5 ловека в жизни природных экосистем, масштаб вмешательства (меры и формы) в конечном счете должен определяться экологической нор5 мой человека. В этой взаимосвязи важность решения поставленных задач приобретает осмысленный и программный характер. Вера в светлое и разумное будущее человека у современного человечества во многом зависит от решения этих задач, осознания их первооче5 редности, насущности и усилий, связанных с их решением и пре5 тво5рением решений в жизнь.

Л и т е р а т у р а :

Энгельс Ф. Диалектика природы // Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения, 25е издание. Т. 20.

Айзатуллин Т.А., Шамардина И.П. Моделирование континентальных водоемов и водотоков // Итоги науки и техники. Общая экология, биоце5 нология и гидробиология. М., 1980.

Вавилин В.А., Циткин М.Ю. Прогнозирование уровня эвтрофикации методами математического моделирования // Антропогенное эвтрофиро5 вание природных вод. Черноголовка, 1977.

Горстко А.Б. Математическое моделирование экосистем Азовского моря // Новое в жизни, науке, технике. Серия математика, кибернетика. М., Знание. 1979.

Жданов Ю.А. и др. Имитационная модель экосистемы Азовского моря как средство системного анализа, прогнозирования и управления природ5 но5техническим комплексом. Ростов5на5Дону, 1979.

Кудерский С.К. О рыбных ресурсах водохранилищ Волжско5Камского каскада // Известия ГосНИОРХ, 1976. Т. 95

337

Николаев И.И. К теории экологического прогноза лимнических экоси5 стем // Водные ресурсы, 1981. Т. 12.

Свирежев Ю.М. Моделирование окружающей среды и проблема недо5 статка информации // Математические модели в экологии и генетике. М., 1981.

Толба М. Критические ситуации, возникающие в окружающей среде // «Контакт». Бюллетень Юнеско5Юнеп по образованию в области окружаю5 щей среды. 1980.

Федоров В.Д. Особенности организации биологических систем и гипо5 теза «вспышки» вида в сообществе // Вестник МГУ. Серия биология. 1970. № 2.

Федоров В.Д. О методах изучения фитопланктона и его активности. М., изд. МГУ. 1979.

Adaptive environmental assesment and management // Ed. C. S. Holling. Chichester N. Y. Brishame – Toronto. John. Willey Sons, 1978.

Casti J., Kempf I., Duchstein L., Fogel I.M. Lake ecosystem: a polyedral dynamics representation // Ecol. Modell., 1979. ? 3.

May R. M. Stability and Complexity im Model Ecosystems // Princition (N. Y.). 1973.

Всб. Человек и биосфера, вып. 8, 1983

1.Постулаты, как известно, не требуют доказательства, но при! веденный гипотетический пример по крайней мере разъясняет, что имел

ввиду автор, формулируя свой постулат.

338

АКТУАЛЬНОЕ И НЕАКТУАЛЬНОЕ В ГИДРОБИОЛОГИИ

Рассмотрен ряд сложившихся в науке стратегий раз5 вития, обусловливающих актуальность отдельных науч5 ных направлений. В рамках стратегии нового «витка» познания рассматривается состояние исследований в план5 ктонологии, обсуждаются сильные и слабые стороны ма5 тематического моделирования, методов получения пер5 вичной информации. Особое внимание уделяется нетра5 диционным объектам планктона, обсуждаются возмож5 ности и перспективы экстраполяции (из геоботаники) учения о консорциях в гидробиологию (при анализе план5 ктонных сообществ). Сформулированы постулаты отно5 сительно метаболических возможностей осмотрофных организмов (прежде всего микроводорослей), позволив5 шие разбить по сезону продукционный процесс на три экологически значимых периода: первичного, смешанно5 го и вторичного синтеза. Обсуждаются некоторые вопро5 сы гидробиологии более общего характера.

A number of strategies of scientific development conditioning the urgent orientation of science is considered. The situation in planktology is considered taking into consideration a new stage of knowledge, strong and weak aspects of mathematical modelling, the methods of obtaining the primary information and others are discussed. Great attention is paid to the unusual objects of plankton as well the posibilities and prospects of extrapolation (from geobotany) the science of consortions into hydrobiology (analysing the plankton communities) are discussed. Postulates concerning the metabolic possibilities of osmotrophic organisms (first of all of microalgae) have been formulated. It allowed to divide the productive process according to the season into three periods important from the ecological point of view; primary, mixed and secondary synthesis. Some more common questions of hydrobilogy are discussed.

***

Что такое актуальность? Лишь то, что кажется действительно не и важным на сегодняшний день. Одному кажется, а другому— нет. Оттого и в самом определении актуальности, как правило, удается распознать субъективные и объективные тенденции. Задача ученого состоит в том, чтобы по возможности минимизировать первые и максимизировать вторые.

339

Иногда кажется, что актуальность в науке можно свести к зада5 чам практики. Но это вовсе не так. Практические задачи могут выс5 тупать побудительной причиной стратегии научной активности отдельных коллективов (особенно в кризисных ситуациях), но пер5 вопричиной актуальности научного поиска они быть не могут. Тому есть разумное объяснение, опирающееся на логику развития науки. Упрощенная схема, отражающая некую общность в развитии разных дисциплин, просматривается без труда, она примерно отражает тен5 денцию «движения» в развитии науки: от описания и систематизации фактов к обобщениям, от вскрытия механизмов соподчинения явле5 ний в объекте к отысканию правил поведения и изменения его свойств, от формализации законов к конструированию идей и концепций, ко5 торые завершаются созданием общей парадигмы как системы непро5 тиворечивых представлений (подробнее см. [7]). И, наконец, заключительный этап «движения» – от предсказаний поведения объек5 та в новых, заданных или предсказуемых ситуациях (прогноз) к воз5 можностям управления этими свойствами или по крайней мере рациональному их использованию в интересах человека. Легко ви5 деть, что всюду конечным этапом выступает построение парадигмы, соответствующей реальным свойствам объекта или отображению ре5 ального мира системой господствующих в науке идей и знаний.

Совершенно очевидно, что только на достаточно высоком уровне познания наука способна овладеть предметом настолько, чтобы ре5 шать вопросы направленного изменения или предсказания свойств объекта изучения, т. е. иметь реальную возможность эффективно решать задачи практики. Под эффективностью решения в данном случае подразумевается отношение меры научной «отдачи» к мере вложенных в науку усилий, «затрат». На более низком уровне по5 знания дисциплины такой возможности часто не имеется, тогда тре5 бования быстрого и эффективного решения задач практики могут принести, скорее, вред, нежели пользу. Постараемся аргументиро5 вать последнее утверждение.

Недостаточно зрелая парадигма допускает существование конку5 рирующих и даже неправильных идей и концепций. А факты в науке сами по себе значат очень мало, как это ни парадоксально. Факты искажают отображение действительности в нашем сознании, если идея, их группирующая, порочна. При этом не обязательно даже про5 являть научную нечистоплотность и сознательно их подтасовывать. Достаточно их по какому5либо «правилу» честно отобрать и (или) сгруппировать вокруг неверной идеи, а фанатизм «созидателей» идеи

инеуступчивость приверженцев докончат остальное. Т. Д. Лысенко

иего последователи – тому пример, и убедительный.

Таким образом, только на достаточно высоком уровне познания наука способна стать производительной силой общества, открывая

340