Глава 7. Методы изучения экосистем

На основании информационного массива данных по меся­цам можно построить математическую модель, отражающую динамику изменения числа заболеваний в течение года в зависи­мости от метеофакторов. Для этого в модели, выбранной в каче­стве оптимальной (7.8), за шаг времени нужно взять месяц, а каждый коэффициент уравнения представить в виде некоторой функции времени а_i = f(t), /= 1,2,....,10.

Но «никакие, даже самые совершенные модели экологичес­ких систем не могут развиваться или даже просто поддерживать­ся без постоянной корректировки, используя результаты натур­ных наблюдений», - пишет В. В. Меншуткин (1995). В живой природе жизнь организмов определяется разнообразными факто­рами внутреннего и внешнего порядка.

При изучении качественных или количественных характерис­тик организма, популяции или сообщества практически никогда не наблюдают одинаковые значения даже для одной особи, а получают ряд несовпадающих чисел. Каждое из них, на первый взгляд, может казаться истинным. Поэтому характеристику изучае­мого свойства следует давать не по разовым измерениям, а по всей совокупности полученных результатов. Однако иметь дело с таким множеством данных неудобно, поэтому желательно «уп­лотнить» информацию.

При любом моделировании предварительно следует проводить статистическую обработку исходных натурных или экспериментальных данных с целью преобразования их в немногие параметры, которые в компактной форме достаточно полно характеризуют свойства экосистемы.

Другая задача математической статистики в экологии связана с тем, что исследователь почти никогда не имеет возможности изучить все компоненты экосистемы. Обычно изучается лишь не­кая выборка. В связи с этим возникает проблема оценки степени соответствия свойств выборки свойствам всей совокупности. Отве­ты на эти вопросы также дает математическая статистика. Наибо-

248

Глава 7. Методы изучения экосистем

лее важным является использование статистики для изучения характера связей между отдельными функциями живого орга­низма, между разными организмами, между организмами и факторами неживой среды.

Разумеется, область применения статистических методов значи­тельно шире, а разнообразие методов очень велико. Экологам необходимо помнить, что пренебрежение статистической обра­боткой исходной информации при построении математических моделей может приводить к дискредитации самой модели.

Наряду со статистическим анализом для уплотнения информа­ции, ведутся усиленные поиски репрезентативных интегральных критериев для оценкиэмерджентных свойств экосистем. Это может стать началом нового этапа системных наблюдений при­родных явлений.

7.3. Схема системного исследования.Общая схема системного исследования предложена В. Д. Федоровым и Т. Г. Гильмановым (1980). Все рас­смотренные выше методы (наблюдение, эксперимент, моделирова­ние) объединяются в единый процесс экологического исследова­ния, который должен осуществляться в рамках междисциплинарного исследовательского проекта.

Процесс системного исследования целесообразно разделить на ряд этапов, выполняемых последовательно или параллельно (рис. 7.6).

Постановка задачи и концептуализация. При реше­нии той или иной экологической проблемы (охрана природы, рациональное использование ресурсов, управление, прогноз эко­логического состояния и др.) можно выделить ограниченное и достаточное число наиболее существенных факторов, свойств или процессов. Назначение первого этапа состоит в выборе наиболее важных приоритетных задач, определяющих направле­ние дальнейших исследований.

249