Тема 2. Модели в социально-экономической географии

Математические модели географических процессов и явлений называют математико-географическими. Начиная с 1970-х годов, когда системное моделирование в СЭГ стало одним из ведущих направлений, отечественным ученым удалось органично сочетать применение математических методов и системного подхода.

В результате такого моделирования стали активно разрабатываться логические, блоковые, матричные и картографические модели.

В то время важнейшее значение в экономико-географических исследованиях стали приобретать классификационные модели, с помощью которых осуществлялось упорядочение имеющейся информации для ее последующего анализа. Работа с классификационными моделями предполагает создание матрицы географических данных, в которой вектором-столбцом (a₁, a₂, a₃) являются исследуемые территориальные единицы (районы, провинции, области, страны), а вектором-строкой (a₁₂, a₁₃ и т.д.) - показатели, характеризующие каждую территориальную единицу.

Макет матрицы географических данных

Территориальные единицы	Показатели
a1	a11 a12 a13 a14 a15
a2	a21 a22 a23 a24 a25
a3	a31 a32 a33 a34 a35

При сопоставлении столбцов выявляются территории, сходные по одному показателю; в случае, если имеются данные, характеризующие территорию на другие периоды времени, появляется возможность анализа последовательного развития явлений на ней.

Таким образом, решение традиционных для географии задач сводится к операциям с матрицей, затем к картографированию и обобщению полученных результатов. При необходимости выявить схожие по ряду показателей территориальные единицы и объединить их в районы, применяется процедура ранжирования и разбиения статистических массивов.

Совершенствование статистики и упорядочение сбора данных, характеризующих население и хозяйство стран в разрезе мелких единиц административно-территориального деления, создание ЭВМ позволило ученым-географам обрабатывать большие по объему массивы информации по странам, их районам и миру в целом и сделало возможным создание так называемых геоинформационных систем, которые содержат статистические данные по мельчайшим единицам административно - территориального деления.

Компьютерные географические программы, используемые при каждом серьезном исследовании в общественной географии позволяют на основании введенных данных в автоматическом режиме создавать и распечатывать картосхемы, диаграммы. Таким образом, работа исследователя существенно облегчается - его задачами остаются осмысление и анализ полученных результатов.

Новые возможности географии в познании мира открылись с появлением космических снимков, которые позволяют фиксировать изменения, произошедшие за короткие промежутки времени. Они нашли широкое применение в практической жизни при предсказании погоды, изучении загрязнения окружающей среды, «рисунка» транспортной инфраструктуры, последствий хозяйственной деятельности человека.

В 1970-80-х годах в отечественной СЭГ особое внимание уделялось и разработке:

А) отраслевых моделей (в 1970-х годов они были представлены моделями единой энергетической системы СССР, грузопотоков, транспортных систем и т.д.);

Б) комплексным (межотраслевые и межрайонные) модели (модели межотраслевых и межрайонных балансов, районной планировки как сложной динамической системы управления);

В) региональным модели (модели ТПК);

Г) глобальным модели (в СССР в 1980-х годах составлялись модели «ядерной зимы», мирохозяйственных связей и др.). Как особый вид социально-экономического моделирования глобальное моделирование получило наибольшее распространение в широко известных глобальных моделях «Римского клуба» и некоторых других международных организаций.

В географии населения как составной части СЭГ стало широко применяться моделирование сетей и систем населенных пунктов, систем городов, да и самих городов и агломераций, которые также рассматриваются как сложные системы. Кроме того, стали составляться математические модели миграций населения, включая миграционные потоки, факторы миграции, миграционную структуру.

Широкое распространение получили различные модели воспроизводства населения, в особенности прогнозные, исходящие из той или иной гипотезы в отношении динамики процессов рождаемости и смертности, браков и разводов. В этом случае географическое моделирование тесно стыкуется с большим и сложным классом собственно демографических моделей (Народонаселение, С.242-245).

В современной экономико-географической литературе математико-географические модели классифицируют следующим образом:

По целевому назначению выделяют:

1. теоретико-аналитические, используемые в исследованиях общих свойств и закономерностей географических процессов,

2. прикладные, применяемые в решении конкретных задач (модели пространственного анализа, прогнозирования, управления).

Математико-географические модели могут предназначаться для исследования разных сторон хозяйства (в частности, его производственно-технологической, социальной, территориальной структур) и его отдельных частей.

При классификации моделей по исследуемым процессам и содержательной проблематике выделяют модели хозяйства в целом и его подсистем, отраслей, регионов и т.д., комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов и т. д.

Большой интерес для анализа населения и хозяйства представляют диффузионные модели.

Первым географом, разработавшим модель пространственной диффузии нововведений, был Хагерстранд. Он исследовал восприятие различных сельскохозяйственных (агротехнических) нововведений в центральной Швеции и показал, как они распространяются по территории.

Одним из наиболее перспективных методов моделирования территориальных систем является имитационное моделирование. По словам известного в этой области ученого Р. Шеннона, «идея имитационного моделирования проста и интуитивно привлекательна, позволяет экспериментировать с системами, когда на реальном объекте этого сделать нельзя»¹.

В основе этого метода теория вычислительных систем, статистика, теория вероятностей, математика. Имитационное моделирование представляет собой формализацию эмпирических знаний о рассматриваемом объекте с использованием современных ЭВМ.

Все имитационные модели построены по типу «черного ящика», т.е. сама система (ее элементы, структура) представлена в виде входа в него, который описывается экзогенными переменными (возникает вне системы, под воздействием внешних причин), и выхода (описывается выходными переменными), который характеризует результат действия системы.

Имитационные эксперименты состоят из многократных расчетов по заданной модели при изменении входных параметров и предполагают целенаправленный поиск оптимальных решений, в частности касающихся рациональности взаимодействия природных и хозяйственных территориальных систем.

Использование этих моделей позволяет качественно и количественно оценить варианты функционирования геосистем при различных уровнях антропогенного воздействия с учетом естественной способности к самоочищению и самовосстановлению.

В имитационном исследовании большое значение имеет этап оценки модели, который включает в себя следующие шаги:

1) верификация модели (модель ведет себя так, как это было задумано исследователем);

2) оценка адекватности (проверка соответствия модели реальной системе);

3) проблемный анализ (формирование статистически значимых выводов на основе данных, полученных в результате экспериментов с моделью).

Большой интерес представляет концепция системной динамики в имитационном моделировании, разработанная одним из крупнейших специалистов в теории управления профессором Дж. Форрестером. Его первая книга в этой области «Кибернетика предприятия» вызвала огромный интерес мировой науки к этому методу.

Другой труд Форрестера «Мировая динамика» (1971 г.), в котором он рассматривает мир как единое целое, как единую систему различных взаимодействующих процессов: демографических, промышленных, исчерпания природных ресурсов и загрязнения окружающей среды, производства продуктов питания, считается одним из серьезнейших

________

¹Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. — М., 1978. - С. 7.

исследований глобальному моделированию современного миросостояния, где он также

использовал метод создания динамических иммитационных моделей. О чем мы будем говорить в следующей теме.