Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Лекция 3. Тема 1.3. Методы прогноза воздействий
1.1.1. Методы выявления значимых воздействий Наиболее простым методом выявления потенциально значимых воздействий является просмотр исчерпывающего списка компонентов среды обитания и выделение тех из них, на которые намечаемая деятельность может оказать значимое воздействие. Такой метод называется “ методом списка ” (Checklist Method). Списки компонентов окружающей среды, обычно содержащие от 50 до 100 пунктов, часто приводятся в учебных пособиях и руководствах по экологической оценке. Достоинством списков является простота их использования, недостатками — трудности учета непрямых воздействий, возникающих на разных стадиях или в связи с разными аспектами осуществления проекта. В начале 70-х годов американский эколог Леопольд предложил выявлять значимые воздействия с помощью матрицы, в которой столбцы соответствуют различным этапам осуществления проекта и видам деятельности (подготовка площадки, строительство подъездных путей, складирование отходов, вывод из эксплуатации и т.д.), а строки — компонентам окружающей среды (подземные воды, флора и фауна и т.д.). На пересечении строк и столбцов могут при помощи условных знаков указываться значимость, степень предсказуемости, природа воздействия или другая информация, как показано на примере упрощенной матрицы (табл. 5), разработанной для проекта по реконструкции угольной электростанции в газотурбинную (Коннахс Куэй, Великобритания). Леопольд, в частности, составил матрицу для выявления воздействий крупных гидроинженерных сооружений, которая содержит около 70 строк и около 100 столбцов (так называемая “матрица Леопольда”). Матрицы помогают выявлять значимые воздействия более систематично, чем списки. С помощью матриц легче учитывать опыт прошлых проектов. Более того, матрицы могут указать не только на возможные значимые изменения в окружающей среде, но и на те элементы проекта, которые могут привести к серьезным экологическим воздействиям, а значит, возможно, нуждаются в альтернативной проработке. Недостатком матриц, так же как и списков, является их неприспособленность к выявлению непрямых, опосредованных воздействий. Например, воздействие на подземные воды может привести к изменениям в экосистемах, однако с помощью простой матрицы выявить и отразить это не так просто. Более того, матрицы, содержащие очень большое количество столбцов и колонок, трудны к применению. Для более систематического выявления непрямых воздействий применяются так называемые “пошаговые” матрицы или матрицы второго порядка. В таких матрицах, как показано на рис. 3, выявленное воздействие на компонент окружающей среды используется для предсказания “непрямых” воздействий (второго порядка). Например, воздействие на почвы, как показано на рисунке, может отразиться на флоре и фауне.
Пример матрицы по выявлению воздействий газотурбинной станции в Коннахс Куэй
Характеристики воздействий:
Упрощенная “пошаговая” матрица Еще одним методом систематического выявления воздействий являются так называемые “сети”. Сети, как показано на упрощенном примере на рис., отражают взаимодействия в экологических системах и позволяют отследить непрямые воздействия намечаемой деятельности. Выявление воздействий при помощи сети (Canter, L.W., 1996) 1.1.2. Пошаговая схема оценки воздействий Прогноз воздействий обычно осуществляется по отдельным компонентам окружающей среды. Впоследствии может быть проведен анализ того, как изменения в различных средах могут взаимодействовать друг с другом, а также анализ общей значимости воздействия на окружающую среду по всем компонентам. Как правило, оцениваются воздействия на: 1. Воздушную среду; 2. Водную среду (поверхностные воды); 3. Почвы и подземные воды; 4. Шумовую обстановку; 5. Экосистемы, растительный и животный мир; 6. Ландшафт и визуальную обстановку; 7. Социально-экономическую обстановку, в том числе здоровье населения; 8. Культурно-историческое наследие. Кантер (Canter, L.W., 1996) рекомендует процедуру из шести шагов предсказания воздействий, оценки значимости и разработки мер по уменьшению воздействий по первым семи из этих компонент, приведенную на рис. 6.
Пошаговая схема анализа воздействий
Таблица 7 кратко описывает содержание данных шагов для первых семи компонентов окружающей среды, перечисленных выше. Оценка воздействия на историко-культурное наследие проводится по несколько отличной схеме, поскольку (а) невозможно выявить потенциальные воздействия намечаемой деятельности до того, как выявлены историко-культурные объекты в районе влияния; (б) практически невозможно “уменьшить” воздействие проекта на историко-культурные объекты без изменения места осуществления деятельности, существенного изменения ее характера или отказа от ее осуществления. Первая стадия включает определение известных культурных, исторических и археологических ресурсов, включая памятники истории и культуры, религиозные памятники и объекты. Информацию по ним можно получить у местных властей, обществ охраны памятников истории и культуры, в государственных регистрах памятников, в высших учебных заведениях и научных учреждениях. Вторая стадия касается выявления потенциальных (то есть незанесенных в списки) культурных и иных ресурсов, особенно тех, которые важны для местного населения, в том числе национальных и других меньшинств. Эту информацию можно получить только полевыми методами (включая проведение опросов населения, посещение площадок и т.д.) На третьей стадии необходимо определить значимость историко-культурного наследия, затрагиваемого планируемой деятельностью. Особенно важно понять, являются ли выявленные на стадии 2 объекты достаточно важными для отнесения их к категории памятников истории и культуры. На четвертой стадии определяются возможные воздействия планируемой деятельности на всех этапах ее осуществления — от строительства до вывода из эксплуатации – на объекты историко-культурного наследия. Воздействия, как и в других случаях, могут быть прямые (например, снос исторического здания) и непрямые (например, усилившаяся эрозия почв, возникшая в результате деятельности, разрушает археологический объект), так же как значительные и незначительные. На пятой стадии происходит выбор альтернатив и мер по уменьшению воздействия (например, изменение масштаба проекта, сохранение, реставрация и защита памятников (вместо их сноса), перенесение объектов на другое место, сохранение археологических ценностей. Кроме того, если намечаемое строительство будет происходить в районе, где возможны археологические находки, хотя они не были выявлены в процессе ЭО, разумно разработать план действий на случай обнаружения археологических ценностей в процессе строительства и эксплуатации. Пошаговая процедура анализа воздействий
1.1.3. Экспертные оценки Экспертное прогнозирование применяется в случае, если об объекте оценивания нет достоверных сведений и неизвестны количественные зависимости между прогнозируемыми процессами и явлениями. Экспертные оценки могут быть качественными или количественными, либо воздействие выстраивается по мере убывания или возрастания и выявляются сопутствующие ему состояния компонентов, ландшафтов, социума и других видов деятельности. Экспертные оценки широко применяют при анализе альтернативных решений, определении неопределенности экологического риска и отдаленных последствий воздействия (Дьяконов, Дончева, 2005). При этом выделяют такие виды экспертных оценок, как экстраполяция и метод прогнозирования по аналогиям. Экстраполяция применяется при наличии пространственно-временных рядов статистических данных об объекте исследования, которые с определенной долей вероятности могут быть перенесены (экстраполированы) исследователем на ход процессов в будущем. Метод прогнозирования по аналогии предусматривает экстраполяцию закономерностей, отмеченных в результате мониторинга на существующих объектах, на проектируемые при условии сходства природных условий двух районов и технологии производства. Этот метод позволяет: 1) определить размеры зон влияния технического сооружения на природные комплексы в целом и их отдельные компоненты; 2) выявить пространственно-временную динамику в изменении отдельных компонентов природы в зависимости от специфики функционирования предприятия. Это в свою очередь создает основу для проведения комплексной оценки последствий. Экспертные системы (ЭС) – как правило, компьютеризованные системы принятия решений, основанные на знаниях. Внешне работа ЭС проста: пользователю последовательно предлагаются вопросы, сформулированные на основе имеющейся базы классифицированных фактов и заложенного в системе механизма поиска взаимосвязей между ними. Экспертная система анализирует ответ на каждый вопрос и переходит к следующему вопросу, учитывая данный ответ. Экспертные системы возникли как первый практический результат развития алгоритмов искусственного интеллекта – совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием компьютеров [Нильсен, 1973; Сафонов 1992]. ЭС выполняет функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области и состоит из следующих компонентов [Таунсенд, Фохт, 1990]: § базы знаний (части системы, в которой содержатся факты); § подсистемы генерации " умозаключений" (множества правил, по которым осуществляется решение задачи); § подсистемы объяснения; § подсистемы приобретения знаний; § диалогового процессора. Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма синтеза решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. Наиболее распространенный способ представления знаний в экспертных системах – это непротиворечивые логические высказывания [Виттих, 1998] или продукционные правила. В таких системах предметная область описывается с помощью логических рассуждений, ведущих от причин к следствию, т.е. устанавливается некоторая детерминированная причинно-следственная связь между фактором А и явлением В. Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или эвристик). Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы. Обычно в любой момент времени в системе существуют три типа знаний · структурированные знания – статические знания о предметной области (после того как эти знания выявлены, они уже не изменяются); · структурированные динамические знания – изменяемые знания о предметной области (они обновляются по мере выявления новой информации); · рабочие знания – знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации. В ЭС обычно заранее не определен алгоритм задачи, который строится " по ходу" ее решения на основании эвристических правил, поэтому обработка знаний часто может привести к получению такого результата, который трудно предусмотреть. Одним из важных вопросов, возникающих при проектировании управляющей компоненты систем, основанных на знаниях, является выбор метода поиска решения, т.е. стратегии синтеза " умозаключений" [Элти, Кумбс, 1987, Ларичев с соавт., 1989]. От выбранного метода поиска (направления и способа его осуществления) будет зависеть порядок применения и срабатывания правил. Считается, что системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом: § у них нет предубеждений и они не делают поспешных выводов; § эти системы работают систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных; § база знаний может быть очень и очень большой; будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда; человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются; § системы, основанные на знаниях, по своей природе устойчивы к " помехам"; в то время, как эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. § базы знаний не обременены сведениями из других областей и менее подвержены " шумам"; § ЭС-системы не заменяют специалиста, а являются инструментом в его руках. Разумеется, имеется ряд предметных областей и прикладных задач, где разработка или использование ЭС не всегда обосновано. В табл. 1.2 приведены сравнительные критерии, по наличию которых можно судить о целесообразности применения экспертных систем. В целом ЭС является не подменой, а разумным дополнением традиционным математическим задачам, решаемым обычным путем формальных преобразований, процедурного анализа или численными методами. Таблица 1. 2 Критерии применимости экспертных систем при решении прикладных задач
В качестве классического примера экспертной системы экологического профиля можно привести систему PLANT/cd, предсказывающую потери зерна из-за черной совки [Уотермен, 1989]. Эта ЭС реализует прогноз состояния конкретного агроучастка по результатам обследования. При этом используются такие показатели, как количество попавших в ловушку бабочек, прополка поля, возрастной спектр личинок, состояние почвы, сорт зерновой культуры и проч. 1.1.4. Количественные математические модели Метод имитационных математических моделей отражает количественные зависимости между воздействиями и позволяет рассматривать социальные и природные системы как непрерывно развивающиеся и изменяющиеся. Сравнительно давно известны модели, описывающие загрязнение отдельных компонентов природной среды, например, воздуха (расчеты приземных концентраций вредных примесей), модели распространения загрязнения в воде, например модели разлива нефти в океане. Но этот вид моделирования находится в первоначальной стадии развития, что связано с недостаточной изученностью нарушенных экосистем. В существующих моделях акцент делается, как правило, на один компонент экосистемы. В более сложных моделях, разрабатываемых для целых экосистем, недостаточно полно учитываются социально-экономические показатели, поскольку введение дополнительных данных делает модели неуправляемыми. Тем не менее, на будущее этот подход рассматривается как весьма перспективный. Наиболее разработаны и широко применяются количественные модели оценки воздействий на атмосферный воздух и поверхностные водотоки. Эти методы реализованы в профессиональных компьютерных программах. Конечным этапом составления ОВОС выступает собственно оценка прогнозируемых изменений в природной среде и их последствий. Оценка всегда предполагает соотнесение установленных или прогнозируемых состояний показателей с нормами состояния отдельных компонентов ландшафта, либо ландшафта в целом.
|