1ostroshenko_v_v_ostroshenko_l_yu_sistemnyy_analiz_i_modeliro

объектов и систем – это динамические системы и могут быть отражены только лишь динамическими моделями.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.

Второй этап моделирования – это математическая реализация логической структуры модели. С точки зрения технологии применения математических методов можно выделить модели аналитические и

численные (компьютерные).

Аналитическая модель – это построение теоретических концепций с применением математического аппарата, обычно позволяющие вывести общую формальную зависимость.

Численные (компьютерные) модели П.М. Брусиловский и Г.С.

Розенберг (1981) делят на имитационные и самоорганизующиеся.

Имитационные модели отражают представления исследователя о взаимосвязях в экосистеме, и как они реализуются. Они не просто отражают реальность с той или иной степенью точности, а имитируют ее. Эти модели позволяют составить прогноз изменений в экосистеме.

Самоорганизующиеся модели относятся к классу регрессионных уравнений, в них широко используются вероятностно-статистические методы расчетов.

Третий этап моделирования предусматривает верификацию модели -

проверку соответствия модели оригиналу. На данном этапе необходимо удостовериться, что выбранная модель отвечает вышеуказанному второму требованию: адекватно отражает особенности оригинала. Для этого может быть проведена эмперическая проверка – сравнение полученных данных с результатами наблюдений за оригиналом. Модель может быть признана

12

высококачественной, если прогнозы оправдываются. При отсутствии эмпирических данных проводится теоретическая верификация – по теоретическим представлениям определяется область применения и прогно - стические возможности модели.

Четвертый этап моделирования – это изучение модели,

экспериментирование с моделью и экологическая интерпретация модельной информации. Это практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования и управления им. Основная цель этапа – выявление новых закономерностей и исследование возможностей оптимизации структуры и управление поведением моделируемой системы, а также пригодность модели для моделирования.

Моделирование – циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

Сейчас трудно указать область человеческой деятельности, где не применялось бы моделирование. Разработаны, например, модели производства автомобилей, функционирования отдельных органов человека, жизнедеятельности Азовского моря, последствий атомной войны. В перспективе для каждой системы могут быть созданы свои модели; перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование.

3. Математические модели экосистем

В экологии математические модели подразделяются на модели популяционного, биоценотического и экосистемного уровней (рис. 2).

13

Популяционные модели описывают особенности отдельных популяций и отражают их свойства и внутренние закономерности: модели, позволяющие оценить динамику численности и возрастного состава популяций в зависимости от рождаемости и смертности, заданных как функции лишь от общей плотности и возрастного состава популяций.

Математические модели экосистем

Модели биоценотического уровня

Рис.2. Направление математических моделей

Модели биоценотического уровня задаются как системы уравнений,

отражающих динамику биоценоза как функцию плотностей составляющих его популяций.

Модели экосистемного уровня представляют собой системы уравнений, в число аргументов которых включены как внутренние переменные состояния, так и внешние факторы воздействия и целостные свойства экосистем. Модели данного уровня учитывают и роль обратных связей в функционировании систем.

При построении любой модели главная задача – создать модель достаточной полноты. Для этого необходимо стремиться учесть все существенные факторы, влияющие на рассматриваемые явления; уделить внимание наличию в ней противоречивых элементов, как одного из признаков полноты модели; учесть возможность появления неизвестных факторов, чтобы в случае необходимости дополнить модель новым элементом.

14

Биология – одна из первых наук, в которой приоритетное значение приобрел системный подход в изучении природы, впервые в научной форме использованный Ч. Дарвином. Особенно широко используются системные идеи в экологии. На новую, более высокую ступень идеи системного подхода поставлены в учении В.И. Вернадского о биосфере и ноосфере, где научному познанию предложен новый тип объектов – глобальные системы.

Такой глобальной системой и является биосфера, объединяющая на основе иерархического принципа все экосистемы Земли более низких уровней.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1.Дайте пояснения и ответьте на следующие вопросы:

1.Что понимается под экосистемой?

2.Дайте определение понятиям «система», «системный подход», системный анализ», «предмет системного анализа».

3.Что является технической основой системного анализа?

4.Назовите основные системные принципы.

5.Поясните понятия «модель», «моделирование».

6.Каким требованиям должна соответствовать модель?

7.Назовите этапы процесса моделирования.

8.Как подразделяются модели по способу построения?

9.Как подразделяются модели по своему характеру?

10.Какие модели по способу построения используются при экологическом моделировании?

11.На какие типы подразделяются абстрактные модели?

12.Что понимается под термином «Системная экология»?

2.Постройте схемы:

-процесса моделирования по этапам;

-процесса математического моделирования экосистем.

15

утверждать, что наша жизнь проходит в процессе принятия решений, в постоянном выборе одного из множества возможных действий в непрерывно изменяющихся ситуациях.

При этом, даже в привычных, казалось бы простых ситуациях, человек не всегда уверен в том, что выбор им сделан правильно, что принятое решение наиболее рациональное.

Положение субъекта, принимающего решение, значительно осложняется, когда ситуация определяется большим количеством факторов и условий (нередко противоречивого характера), так что приходится осуществлять нелегкий выбор одного из практически неограниченного множества действий, возможных в данной ситуации. В этом случае у субъекта, принимающего решение, не всегда есть уверенность в том, что его интуитивно сделанный выбор правильный, что избранное им действие наиболее рационально.

Проблема принятия решений волновала человека постоянно.

С незапамятных времен, для упрощения проблемы принятия решений, использовался передаваемый из поколения в поколение набор правил, отражающих человеческий опыт в различных областях деятельности, который облегчал выбор действий в той или иной ситуации. Однако, несмотря на то, что правила и их наборы постоянно совершенствовались,

такой подход не снижал остроты проблемы выбора.

Особую значимость проблема принятия решений приобрела в ХХ и начале ХХ1 вв. Стремительное развитие и совершенствование техники и технологии производства, создание сложных технических систем и кр упных производственных комплексов, изменения социально-экономического характера, расширение масштабов взаимодействия общества с окружающей природной средой и т.д., радикально усложняя существующие ситуации и порождая другие, все более сложные, объективно обусловили формирование нового подхода к проблеме принятия решений.

17

Такой подход рождался в течение многих десятилетий, синтезируя результаты труда специалистов в разных областях научного познания.

Многочисленные попытки построения новых подходов к изучению сложных объектов, характерные для науки ХХ и ХХ1 в в., привели к созданию общей теории систем. Эта теория впервые была сформулирована в виде специальной концепции Людвигом фон Берталанфи. Известный биолог, он попытался найти то общее, что характерно для любых сложных форм организации материи как биологической, так и общественной природы. Последующие исследования показали, что общая теория систем имеет непреходящее значение для общего представления о развитии материального мира. Вместе с тем, понятие «общая теория систем» не имеет строго определенного смысла. По этой причине в научный обиход вошли понятия «системный подход», «системные исследования», «системный анализ», отражающие многообразие конкретных форм и направлений системных исследований, ориентированных на выработку нового подхода к объектам исследования. Это и понятно, поскольку сущность системных исследований заключается в необходимости «многослойности», «многоэтажности» уровней анализа.

2. Причины, определяющие системные исследования

Значение системных исследований и проблематики общей теории систем определяется тремя основными причинами.

1.Большинство традиционных научных дисциплин (естественных, технических, гуманитарных) значительно изменили предметы своего изучения, в качестве которых теперь выступает множество взаимосвязанных элементов, представляющих собой единые целостные образования, т.е. системы и структуры.

2.Технический прогресс и автоматизация производственных процессов привели к тому, что главными объектами современного технического проектирования и конструирования оказались системы управления (большие

18

системы), которые по своей структуре и процессу создания выступают в виде типичных образцов системных объектов.

Это обусловило возникновение целого комплекса новых дисциплин (бионика, кибернетика, распознавание образов, теория графов, теория деловых игр, теория информации, теория массового обслуживания, эвристи-

ческое программирование и т.д.), задача которых – исследование систем различного типа.

3. Широкое внедрение в науку и технику задач системного анализа и связанные с этим методологические трудности привели к появлению ряда обобщенных концепций, стремящихся построить «общую теорию систем», «системную науку», создать «методологию системного анализа» и т.д.

Особенно наглядно проблемы отношения частей и целого ставит жизнь во всем многообразии ее взаимосвязанных проявлений. Например, это закономерности биохимических процессов в клетках органа в соответствии с его функциями; совместная деятельность тех или иных органов в связи с приспособительным поведением организма; поведения особи в зависимости от условий существования вида; экология вида в связи с условиями существования отдельного биоценоза или их совокупности с процессами биосферного уровня и др.

Именно системный подход позволяет понимать любые явления жизни во взаимосвязи с различными уровнями ее организации и с окружающей средой.

В настоящее время антропогенная нагрузка на природу постоянно повышается. Возникает объективная потребность всестороннего осмысления происходящих при этом изменений биосферы. Это необходимо для решения практических задач рационального использования ресурсного потенциала биосферы и надежного прогнозирования его последствий.

Чтобы понять закономерности множества взаимосвязей разного уровня, возникающих в процессе взаимодействия общества и природы, необходим системный подход, позволяющий на основе знания общих

19

принципов организации и эволюции сложных систем находить более оптимальные решения проблем биосферы.

3. Принципы системного подхода

Внастоящее время наблюдается заметное разнообразие как в понимании принципов системного подхода и статуса общей теории систем, так и в толковании исходных понятий. В.А. Черников и др. (2004) отмечают, что только определений термина «система» существует не менее сорока.

Визмененной человеком части биосферы – биотехносфере – важное место занимают экосистемы, требующие научно обоснованного управления, сформированного на принципах системного подхода: системные исследования, системный подход и общая теория систем (рис. 3).

Принципы системного подхода

Системный подход

Системные исследования Общая теория систем

Рис.3. Принципы системного подхода

1. Системные исследования – это совокупность научных и технических проблем, которые при всей своей специфике и разнообразии сходны в понимании и анализе исследуемых объектов с точки зрения систем,

выступающих как единое целое.

2. Системный подход – это представление систем и способов исследования объектов (описания, объяснения, предвидения, конструиро - вания и т.д.). Например, прежде чем приступить к расчетам по определению эффективности проведения лесовосстановительных работ, необходимо

20