65. Идентификация параметров экологических моделей

Под идентификацией «экологической модели понимается задача определения структуры и функциональных параметров экосистемы на основе данных наблюдений.

В широком смысле - идентификация включает определенно формы уравнений динамики экосистемы и численных значений эколого-физиологических коэффициентов таким обра­зом, чтобы добиться согласования прогнозных оценок модели с эспер.альными и натурными данными. Следует заметить, что идентификация и экологии является также интегральным методом обработки и анализа эспер.альной информации, заменяющим структурные характеристики экосистемы (такие, как численность и био­масса) на функциональные параметры (скорость роста, смертность, коэффициенты по­требления и усвоения пищи и т. д.). Определение системных пара­метров модели может иметь важное значение в задачах контроля за состоянием эко­системы и определения возможной патологии при антропогенном воздействии. Идентификация экологических моделей имеет ряд существенных особенностей. С ма­тематической точки зрения модели экологических процессов часто носят неустойчи­вый характер и с трудом поддаются идентификации. Эспер.альная биологическая информация имеет значительные погрешности, намного превосходящие уровень шумов в физических с-мах, что также усложняет подбор коэффициентов модели. Неустой­чивость системы уравнений и большие ошибки эспер.альной информации затруд­няют декомпозицию модели, а если она даже произведена каким-то образом, то ре­зультаты данного этапа идентификации часто не подходят для идентификации экоси­стемы в целом, т. е. необходимо, как правило, настраивать параметры для всей моде­ли в целом. При моделировании пространственных экосистем заметные ошибки при определении коэффициентов могут вноситься неточностями в задании краевых усло­вий.

Определение экологических параметров в значительной мере зависит от типа ма­тематической модели, методов решения системы уравнений, характера и объема эспер.альных данных. При идентификации имитационной модели необходимо в воз­можно большей степени уменьшить неопределенность связей между параметрами, исхо­дя из физических и биологических соображений, и только после этого оставшиеся свободными параметры идентифицировать по данным наблюдений. Важное значение для уменьшения числа степеней свободы при выборе параметров имеет качествен­ный анализ модели, в частности, определение устойчивости особых точек и времени на­ступления пиков численности в сезонной динамике компонент. Целесообразно начинать процедуру построения модели с качественной имитационной модели минимальной сложности, поведение которой на качественном уровне описывает исследуемый эф­фект. После этого можно производить дальнейшую детализацию модели, для достиже­ния необходимой точности количественного описания эффекта. Использование предла­гаемых процедур позволяет во многих случаях заметно уменьшить число идентифи­цируемых параметров.

Методы идентификации, использующие решения «прямых» задач. Данные мето­ды идентификации основаны на определении численных значений параметров модели, минимизирующих (например, в среднеквадратическом смысле), отклонение между на­блюдаемыми данными и расчетным и значениям п динамики системы.

Рассмотрим сначала простейший случай определения коэффициентов логистиче­ского уравнения, описывающего динамику растущей популяции: При идентификации сложных имитационных моделей определение параметров обычно производится в ряд этапов. Па первом этапе по возможности, значения эколого-фтопологических коэффици­ентов определяются эспер.ально. Однако необходимо учитывать, что коэффициен­ты, определенные в условиях лабораторных (и даже натурных) эспер.ов с от­дельными комп-ми экосистемы могут отличаться от значений параметров в природных условиях для экосистемы и целом.