- •Оглавление
- •Введение
- •1) Моделирование;
- •1. Общенаучные методы исследования
- •1.1 Моделирование
- •1.2 Системный метод
- •1.3 Математические методы
- •1.3.1 Статистические и количественные методы в сравнительно-географических исследованиях.
- •1.3.2 Многофакторный и информационно-логический анализ
- •2. Частнонаучные методы исследования
- •2.1 Сравнительный метод
- •2.2 Картографический метод
- •2.3 Исторический метод
- •2.4 Геоинформационные методы
- •2.5 Аэрофотометоды
- •2.6 Космические методы
- •2.7 Фенологические наблюдения
- •2.8 Геногеографические методы
- •2.8 Геоэкологические методы
- •2.9 Ландшафтный метод
- •Заключение
- •Литература
1.2 Системный метод
"Природу нужно рассматривать как целое, если мы хотим понять детали". (Докучаев, Берг, Баранский, Саушкин). Л.Берталанфи - творец системного подхода - в конце 40-х гг. писал: "Система есть комплекс элементов, находящихся во взаимосвязи" [8].
К числу важнейших понятий теории систем относятся: целостность, структура, саморегулирование, устойчивость. Системный поход позволяет не только по-новому взглянуть на объект как на целое, но и охарактеризовать его количественно, создать его графическую модель. В этом состоит практическое значение системной методологии [8].
В 60-70 гг. XX в. в географические исследования стал проникать системный подход, основанный на общей теории систем. Появились работы А.Д. Арманда, В.С. Преображенского, Ю.Г. Пузаченко, А.Ю. Ретеюма, А.Г. Исаченко, В.Н. Солнцева, Ю.Г. Саушкина и др. (за рубежом ещё раньше в США, Швейцарии - Д. Харвей, Р. Чорли). В реальной действительности любая система (целостный комплекс взаимосвязанных элементов) является бесконечно сложной и мы можем изучать лишь систему, полученную в результате некоторой абстракции от реальной системы. Системный подход применим к широкому географических проблем как в статистике (анализ элементов, образующих систему, их взаимоотношения, структуру), так и в динамике (ретроспекция, прогнозирование изменений и спонтанных и целенаправленных). Позволяет оценить динамику развития сообществ живых организмов во времени и в пространстве, а также взаимодействие их с окружающей природной средой [8].
1.3 Математические методы
В 60-е гг. некоторые географы рассмотрели внедрение в географию "количественных" математических методов как столбовую дорогу её развития. Это получило название "количественной революции" в географии, а её сторонники называли себя "количественниками" [8].
Кроме методов математической статистики и теории вероятности, широко используемых в настоящее время в физической географии, применяются также математический анализ, теория множеств, теория графов, матричная алгебра и др. Особенно большие надежды возлагаются на использование теоретико-информационных методов и кибернетики [4].
До сих пор еще в географии наиболее широко используются вероятностно-статистические методы, необходимые для анализа протоколов наблюдений и систематизации фактических данных, т.е. на эмпирическом уровне познания. Однако при переходе на теоретический уровень для обобщений и выявления основных закономерностей географы все больше начинают использовать математический и векторный анализ, теорию информации и теорию множеств, теорию графов и теорию распознавания образов, теорию вероятности и теорию конечных автоматов. При этом резко возрастает роль таких познавательных операций, как идеализация, абстракция, гипотеза. Получение результатов исследования в виде карт, графиков, математических формул и т.д. по сути дела уже является моделированием [4].
Анализ экологической литературы последних лет показывает, что при анализе многомерных массивов данных, получаемых в ходе исследования природных экосистем, чаще всего применяются либо классические статистические методы, такие как дисперсионный и регрессионный анализ, либо методы, лишь формально относящиеся к статистическим: факторный анализ, кластер-анализ, многомерное шкалирование. Благодаря тому, что для всех этих методов в настоящее время имеются пакеты прикладных вычислительных программ (например SYSTAT, SPSS, STATISTICA и др.), эти методы стали доступны для широкого круга экологов, как правило не имеющих адекватной математико-статистической подготовки. Между тем применимость указанных методов к анализу данных экологических наблюдений (экологического мониторинга), относящихся к категории т.н. "пассивных экспериментов", представляется достаточно проблематичной [4].
