Практическое значение экологии
Результаты научной деятельности (научный продукт) имеют для человечества двойную ценность - теоретическую в виде новых, неизвестных ранее, знаний об окружающей человека среде и практическую в виде рекомендаций, как это знание использовать.
Экология обогатила человеческие знания главным образом исследованиями биологического направления в XVIII-XIX веках. Научно-технический прогресс значительно усложнил взаимосвязи между объектами окружающей среды, что, учитывая незавершенность процесса формирования экологии как интегрирующей науки, затормозило получения продукта теоретических экологических исследований. В условиях постоянного усиления негативного влияния антропогенной деятельности на окружающую среду главное внимание экологов уделяется решению насущных практических задач. Теоретической базой для такой работы является главным образом научные достижения традиционных наук.
Спектр практических задач, которые необходимо постоянно решать специалистам-экологам, трудно охватить полностью. На рис. 1.4 представлена упрощенная схема классификации этих задач.
Особенностью экологии является то, что возможности решать теоретические и практические задачи экспериментальным путем очень ограничены. Экспериментально через мониторинг можно получить экологические и биологические характеристики только в конкретных условиях внешней среды. Изменять эти условия человек не может и поэтому не имеет возможности получить характеристики объекта в широком диапазоне значений и сообщений показателей окружающей среды. Такие экспериментальные данные можно получить только для небольших объектов - грядки или отдельного растения в оранжерее, микроорганизма в пробирке и так далее. А как быть с процессом глобального потепления, кислотными осадками, озоновым слоем Земли? Как определить уровень безопасного загрязнения реки, озера, поля, города? Остается единственный путь - математическое моделирование.
Рис. 1.4. Классификация практических экологических задач
Процесс моделирования в упрощенном до трех пирамид "виде изображено на рис. 1.5.
Анализ объекта моделирования включает в себя многоуровневую иерархическую декомпозицию, разработку системы свойств и показателей составляющих, установление сути процессов и связей между составляющими и другие операции.
На втором этапе выполняется анализ имеющегося фактического материала - аналитических зависимостей, экспериментальных данных и научного анализа, характеризующих составляющие и связи между ними. Проводится ранжирование составляющих по их воздействию на объект и с учетом имеющегося фактического материала выполняется упрощение процессов в объекте моделирования.
Связи между элементами упрощенной схемы объекта модели на этапе С описываются системой уравнений, которые вводятся в компьютер в виде программы математических действий. Вводятся также начальные и ограничительные условия. Решается вопрос о критериях оценки качества решения.
Затем выполняются и оцениваются расчеты при различных сценариях - вариантах поведения объекта моделирования в различных условиях окружающей среды.
Рис. 1.5. Схема процесса математического моделирования
На сегодня накоплен некоторый опыт экологического моделирования на всех уровнях задач. В шестидесятые годы XX века начали разрабатываться глобальные модели климата планеты. Историческое значение для человечества имели модели биосферы, с помощью которых удалось прогнозировать последствия ядерной войны. Эти работы изменили воображение политиков и военных о возможности безнаказанного для всего человечества локального использования мощной ядерного оружия. Есть и другие примеры удачного прогнозного моделирования на разных уровнях. Но пока подавляющее большинство актуальных экологических задач не решена из причин недостаточного знания закономерностей природных процессов, математической сложности задач, такое.
Поэтому для экологической практики важным является значительное расширение работ по получению фактических экспериментальных данных как за счет существующих ведомственных систем мониторинга, так и налаживанием комплексного (экологического) мониторинга, созданию экологических банков данных любого происхождения, разработке моделей экосистем различного уровня.
