Моделирование озёрных экологических систем

2020-10-15

Представим себе область наших знаний в экологии озера в виде некоторой поверхности, которая разделена на две области - область нашего знания и область нашего незнания (Terra incognita в терминологии географических карт XVI века). Существо метода моделирования заключается в том, чтобы вырваться из методов и понятий одной области знания (в нашем случае экологии озер) и перенести решаемую проблему в другую область знания. В этой области существования модели границы познанного совсем другие, чем в исходной области знания. Например, в мире компьютерного моделирования масштаб времени может быть сжат в тысячи и сотни тысяч раз. Узнайте на этом сайте https://www.fishingsib.ru/waterinfo/waters/, каков уровень рек в России.

Это вселяет в нас надежду существенно продвинуться в области моделирования в область Terra incognita экологии. После этого остается только вернуться в область исходных экологических знаний. Во всем этом процессе методически очень важны два момента: переход от оригинала к модели и обратный переход от модели к оригиналу. На практике первый переход протекает, обычно, благополучно - тут все зависит от знаний и эрудиции модельера и той техники, которой он располагает. Но вот с обратным переходом бывают серьезные осложнения. Дело в том, что не всегда есть гарантия того, что, интерпретируя результаты моделирования, вы попадете именно в область реальной экологии, а не в какую-то иную, внешне возможно и правдоподобную, но при ближайшем рассмотрении фантастическую область.

Такое случилось, например, с моделями Вольтерра, описывающими взаимоотношения хищника и жертвы. Исследованию этих моделей посвящена громадная литература, которая продолжает пополняться и в настоящее время, однако экологи очень скоро заметили, что реальные хищники и реальные жертвы ведут себя далеко не так, как это им полагалось бы согласно этой модели. Чтобы хоть как-то обезопасить себя от крупных просчетов (на 100% это сделать вообще невозможно), существует процедура верификации модели. Заключается она в том, что в процессе исследования модели модельер не рискует сразу прорваться в область неизведанного, а осторожно двигается туда, где в исходной области знания есть достаточно надежная информация.

Сравнивая результаты моделирования с реальными данными можно судить о качестве или адекватности модели описываемому процессу или явлению. Например, при прогнозировании уловов рыбы на будущий год, модель популяции промысловой рыбы пробуют на данных текущего года, которые более или менее точно известны. При этом надо зорко следить, чтобы при такой процедуре проверки в модель не попали никакие данные, которые стали известны только в этом году. Другой пример верификации модели заключается в перенесении результатов, полученных для одного объекта, на другие объекты. Например, построив модель эвтрофикации одного озера, целесообразно приложить эту же модель для другого озера, естественно, использовав в модели глубину, фосфорную нагрузку и иные параметры для этого другого озера. Заметим, что если модель успешно проходит несколько таких верификаций, то она приближается по своему рангу к статусу научной теории. Например, модель Ньютона динамики материальной точки уже давно стала общепризнанной теорией, и все дальнейшие успехи физики только более точно определили границы применимости этой модели. Модель движения жидкости, описываемая уравнениями Навье-Стокса, также стала признанной теорией для описания движения жидкости, зарождение и развитие турбулентности - блестящий пример детерминированного хаоса. К сожалению, экология подобными примерами похвастаться не может, т. к. изначально уже на уровне особи имеет дело с очень сложной системой - живым организмом, для которого абстракции типа материальной точки или элементарного объема жидкости ведут к слишком грубым моделям.

Назад к разделу

Просмотров: 37