Введение. Традиционная схема научного исследования: исследователь – объект

Традиционная схема научного исследования: исследователь – объект. Исследователь получает информацию путем непосредственного изучения объекта. Например, с помощью микроскопа биолог изучает видовой состав фитопланктона, а эколог – содержание в воде из которой был взят фитопланктон, вредных примесей (тяжелые металлы, нитраты, нитриты) и болезнетворных микроорганизмов (вирусов, бактерий). Но такое возможно лишь на достаточно простых объектах, но не при исследовании целостной структуры экосистемы, взаимодействия ее компонентов и т. п. В этом случае необходимо моделирование, при котором работает схема: исследователь – модель – объект изучения. Например, чтобы получить представление об энергетических потоках в экосистеме, необходимо представить себе модель в виде пирамиды энергий. Здесь появляется промежуточный (вспомогательный) объект изучения – модель.

Модель – это вспомогательный объект, находящийся в определенном объективном соответствии с познаваемым оригиналом и способный замещать его на отдельных этапах познания. Моделирование – это разработка, исследование модели и распространение модельной информации на оригинал (Лиепа, 1982). Достоинства моделирования проявляются там, где возможности традиционного подхода оказываются ограниченными. Именно такой областью познания является экология. Модель должна соответствовать двум требованиям:

1. Модель должна отражать лишь те особенности оригинала, которые выступают в качестве предмета познания;

2. Модель должна быть адекватна оригиналу (иначе представления об оригинале будут искажены).

Сам процесс моделирования, по И. Я. Лиепа (1982), можно разделить на четыре этапа:

- качественный анализ;

- математическая реализация;

- верификация (от лат. verus — «истинный» и facere — «делать») – подтверждение соответствия модели оригиналу;

- изучение моделей.

Первый этап моделирования – качественный анализ – является основой любого объектного моделирования. На его основе формируются задачи и выбирается вид модели. Этот этап обязан обеспечить соответствие модели двум указанным выше требованиям. Вид модели выбирается исходя из способа построения, из характера самого объекта.

По способу построения все модели делят на два класса: материальные и абстрактные. Материальные модели по своей физической природе сходны с оригиналом. Они могут сохранить геометрическое подобие оригиналу (макеты, тренажеры, искусственные заменители органов и т..п), подобие протекания физических процессов - физическое моделирование (гидрологическая модель – течение воды и т. п.) и могут быть природными объектами – прообразами оригинала, то есть натурными моделями (метод пробных участков). Материальные модели используются обычно в технических целях и мало подходят для экологических проблем. Более подходящими для экологического моделирования являются абстрактные модели, представляющие собой описание оригинала в словесной форме или посредством символов и операций над ними, которые отражают исследуемые особенности оригинала. Абстрактные модели подразделяются на три типа: вербальные, схематические и математические.

Вербальные модели – это формализованный вариант традиционного естественно-научного описания в виде текста, таблиц и иллюстраций (Федоров, Гильманов, 1980).

Схематические модели – разрабатываются в виде различного рода схем, рисунков, графиков и фотографий, основные их достоинства – наглядность, информативность и простота построения (трофические цепи, пирамида Элтона, схемы структуры, динамики и энергетики экосистем, воздействия экологических факторов, биохимических круговоротов и др.).

Вербальные и схематические модели – неотъемлемая часть качественного анализа математического моделирования, являющегося наиболее совершенным видом количественного исследования оригинала, позволяющая построить его математическую модель. «Математическая модель» - это математическое описание оригинала, отражающее его целостность, структуру, динамику, функционирование и взаимосвязи оригинала, внешних и внутренних факторов воздействия (Лиепа, 1982). Это означает, что практически такая модель есть формула или система уравнений и неравенств.

По своему характеру выделяют модели статические и динамические. Статическая модель отражает объект (систему), не изменяющих свое состояние во времени, а динамическая модель отражает объект (систему), изменяющих свое состояние во времени. Подавляющее большинство живых объектов и систем – это динамические системы и могут быть отражены только лишь динамическими моделями.

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 строгого математического аппарата, обычно позволяющего вывести общую зависимость с применением формул. Компьютерная модель - (англ. computermodel), или численная модель (англ. computationalmodel) - компьютерная программа, работающая на отдельном персональном компьютере, суперкомпьютере или их множестве, реализующая представление объекта, системы или понятия в форме, отличной от реальной, но приближенной к алгоритмическому описанию, включающей и набор данных, характеризующих свойства системы и динамику их изменения со временем.

Эти модели Брусиловский П.М., Розенберг Г.С, 1981) делят на имитационные и самоорганизующиеся. Имитационные модели отражают представления исследователя о взаимосвязях в экосистеме и как они реализуются. Наилучшие результаты эти модели дают при составлении прогноза изменений в экосистеме.

Самоорганизующиеся модели относятся к классу регрессионных уравнений, в них широко используются вероятностно-статистические методы расчетов. Основная цель регрессионного анализа состоит в определении связи между некоторой характеристикой Y наблюдаемого явления или объекта и величинами х₁, х₂, …, х_n, которые обусловливают, объясняют изменения Y. Переменная Y называется зависимой переменной (откликом), влияющие переменные х₁, х₂, …, х_n называются факторами (регрессорами). Установление формы зависимости, подбор модели (уравнения) регрессии и оценка ее параметров являются задачами регрессионного анализа.

Третий этап моделирования предусматривает верификацию модели, то есть проверку соответствия модели оригиналу. На данном этапе необходимо удостовериться в том, что выбранная модель отвечает второму требованию, то есть адекватно отражает особенности оригинала. Для этого может быть проведена эмпирическая проверка – сравнение полученных данных с результатами наблюдений за оригиналом.

Эмпирическая проверка (Empiricaltest). Метод, заключающийся в систематическом наблюдении за событиями или переменными, с целью получения достоверной информации. Является необходимой принадлежностью научного метода - посредством наблюдения приобретается знание.Модель будет высокого качества, только в том случае, если прогнозы оправдаются. При отсутствии эмпирических данных проводится теоретическая верификация – по теоретическим представлениям определяется область применения и прогностические возможности модели.

Четвертый этап моделирования – это изучение модели, экспериментирование с моделью и экологическая интерпретация модельной информации.

Основная цель этапа – выявление новых закономерностей и исследование возможностей оптимизации структуры и управления поведением моделируемой системы, а также пригодность модели для прогнозирования.

В экологии математические модели экосистем Федоров В.Д и Гильманов Т.Г (1980), предлагают разделить на модели популяционного, биоценотического и экосистемного уровней. Популяционные модели описывают особенности отдельных популяций, отражают их свойства и внутренние закономерности. Вместе с этим, они позволяют оценить динамику численности и возрастного состава популяций в зависимости от рождаемости и смертности, заданных как функции лишь от общей плотности и возрастного состава популяций. Модели биоценотического уровня задаются как системы уравнений, отражающих динамику биоценоза как функцию плотностей составляющих его популяций. Биоценоз (от греч. β ί ο ς — «жизнь» и κ ο ι ν ό ς — «общий») - совокупность животных, растений, грибов и микроорганизмов, населяющих относительно однородное жизненное пространство (определённый участок суши или акватории), и связанных между собой и окружающей их средой.

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. Главной задачей при построении любой модели является создание модели достаточной полноты. Для этого необходимо стремиться учесть все существенные факторы, влияющие на рассматриваемые явления, уделить специальное внимание наличию в ней противоречивых элементов, как одного из признаков полноты модели, а также учесть возможность появления неизвестных факторов, чтобы в случае необходимости дополнить модель новым элементом. Следует отметить, экология является одним дин из сравнительно молодых и бурно развивающихся разделов биологии. В свою очередь 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 экосистемой и является биосфера, объединяющая на основе иерархического принципа все экосистемы Земли более низких уровней.

Рекомендуемая литература:

Осн: №1 стр. 4-8, №3 §2 стр. 38-41

Доп: №2 §1 стр. 3-16

Контрольные вопросы.

1. Что необходимо для исследования целостной структуры экосистемы, взаимодействия ее компонентов, и какая схема при этом используется?

2. Понятие «Моделирование» и его достоинства?

3. Требования, которым должны соответствовать модели и их количество?

4. На сколько классов модели делят по способу построения. Назовите их?

5. Сам процесс моделирования, по И. Я. Лиепа, можно разделить на… этапа?

6. Математическая реализация логической структуры модели – это.. этап моделирования?

7. Эти модели Брусиловский П.М., Розенберг Г.С, 1981) делят на ….?

8. Эмпирическая проверка – это …….?

9. В экологии модели экосистем …. и ….(1980), предлагают разделить на модели …?

10. Модели биоценотического уровня задаются как системы уравнений, отражающих..?