14.2. Общие особенности моделирования экологических систем

14.2.1. Как показано в 14.1, экосистемный подход в рыбохозяйственных исследованиях служит для решения широкого круга задач экологии и охраны водоемов. Они направлены на

• оптимизацию численности и структуры сообществ гидробионтов;

• повышение эффективности функционирования сообществ путем воздействия человека и биосферы;

• рациональное управление различными биологическими и техническими процессами, условиями внешней среды.

Часть задач управления и описания процессов управления, свойственных экосистемному подходу и экологической кибернетике, характерна для промыслово-экологических систем и систем аквакультуры. Однако в промыслово-экологической кибернетике оптимизацию численности и состава промысловых гидробионтов рассматривают, в основном, в связи с влиянием промысла без подробного рассмотрения управления процессами воспроизводства, роста, состояния, естественной смертности. Лишь при экосистемном подходе к управлению запасами промысловых объектов эти процессы рассматриваются как регулируемые.

В системах аквакультуры созданы предпосылки для исследования всех процессов управления, свойственными экологической кибернетике. Однако управление экологическими процессами аквакультуры чаще направлено лишь на оптимизацию воспроизводства и выращивания объекта аквакультуры. При этом критериями оптимальности служат показатели воспроизводства, роста, состояния и численности объектов аквакультуры.

Таким образом, практически все экосистемные проблемы рыбохозяйственной кибернетики необходимо решать в рамках экологической кибернетики с преобладанием, как правило, более общего подхода к решению задач.

Это обстоятельство, а также ряд новых биологических процессов, которыми управляют только при решении задач экологической кибернетики, требуют иногда несколько иных подходов к моделированию экологических процессов.

В связи со сложностью и глобальностью проблем экологической кибернетики рассмотрим лишь общие черты моделирования биологических процессов в экологических системах водоемов.

14.2.2. Прежде всего, при моделировании обращают внимание на структуру органического мира водоемов, иерархию этой структуры, на возможность и целесообразность изучения того или иного надорганизменного уровня этой структуры - уровня популяций и видов, биоцентрических отношений, биоценозов, биомов. При повышении уровня растет сложность моделирования и целесообразность применения экосистемного подхода при решении задач.

При моделировании биологических процессов в экологических системах не исключено решение задач на более низких ступенях органического мира - организменном и даже молекулярно-клеточном, если моделирование на таких ступенях полезно для моделирования на уровне популяций, видов, биоценозов и т. д.

Наиболее общим при моделировании экологических систем считают одновременное моделирование систем различных ступеней, учитывая их иерархию и систему управления функциями, когда высший уровень обеспечивает настройку систем более низкого уровня. При этом молекулярно-клеточный уровень, уровень тканей и органов, в общем, являются предметом изучения, прежде всего, биологической, а не экологической кибернетики.

14.2.3. В экологической кибернетике в основном моделируют надорганизменные системы, поэтому, прежде всего, учитывают особые качества и значение таких систем в органическом мире.

Надорганизменные системы относят к классу особо сложных вероятностных кибернетических систем. Надорганизменные системы развивались одновременно с развитием и специализацией организмов, что привело к формированию систем, связанных между собой разнообразными отношениями.

Образование надорганизменных систем способствовало появлению более высокой системы связи функций организмов, управляющей питанием, размножением, естественной смертностью и т. д., прежде всего, на основе принципа отрицательной обратной связи.

Объединение особей в популяции, определенное положение особей в биоценозах регулирует их пространственные и метаболические отношения, гарантирует целостность и эволюцию видов на основе положительной обратной связи.

Взаимодействие надорганизменных систем приводит к регуляции круговорота вещества и энергии в масштабах водной биосферы.

14.2.3. При моделировании надорганизменных систем как предмета экологической кибернетики учитывают особенности, которые отличают процессы, протекающие в них, от процессов на молекулярном и организменном уровне. К ним можно отнести, прежде всего, отношения со средой, т.к. средой в этом случае служит не организм, а биотип или биоценоз. При этом трансформация неорганической среды биологическими макросистемами достигает такой степени, что их практически невозможно разделить.

Не менее важной особенностью надорганизменных систем считают формирование в них иной, статистического типа системы управления, когда объекты внутри системы вступают между собой в случайные взаимоотношения путем обмена информацией или совместных действий. Статистический тип системы управления в этом случае обусловлен тем, что надорганизменные процессы управления имеют много ступеней, которые построены в основном на статистическом уровне.

При моделировании учитывают, что надорганизменные структуры характеризуются меньшей жесткостью связей элементов, а сама система - высокой изменчивостью соотношения частей. Это качество, с учетом существования отрицательных и положительных обратных связей, лежит в основе саморегуляции.

Надорганизменные системы обычно не имеют жесткого программированного развития и могут существовать в случайном стационарном состоянии длительное время, если отсутствуют внешние воздействия, способные вывести надорганизменные системы из такого состояния. Длительность существования обеспечивает преобладание отрицательных обратных связей, на которые можно воздействовать при управлении рыбохозяйственными системами.

При моделировании надорганизменных систем учитывают частое отсутствие четких пространственных границ их существования, разделение популяций и биоценозов, как правило, переходными полосами, где элементы соседних систем перемешаны, обмен особями между популяциями во время активного или пассивного расселения организмов возможен.

В целом, при моделировании надорганизменных систем и управлении такими системами принимают во внимание, что и популяции, и биоценозы, как два основных вида макробиологических систем, представляют собой структурно многоплановые саморегулирующиеся системы, изучение которых требует знания особенностей этих систем и процессов, протекающих в них.

Например, при учете саморегуляции популяций принимают во внимание:

• видовую организацию популяций, иерархическую структуру вида;

• внутрипопуляционную пространственную структуру;

• групповую территориальность; динамику пространственной структуры популяции; особенности сигнализации и связи между особями;

• ранги и доминирование особей в популяции, формы ранжирования особей в популяциях;

• факторы, влияющие на динамику популяций, межпопуляционное взаимодействие и т. д.

При моделировании процессов саморегуляции в биоценозах, прежде всего, учитывают ведущую роль в биоценозах пищевых взаимодействий. В общем случае между пищей и потребителем возникают прямые и обратные связи, которые участвуют в контроле информации не только на входе, но и на выходе. Связи, в общем, носят случайный характер, и особенно сложны, если один вид питается несколькими видами пищи, а одна пища служит кормом нескольким потребителям.

Биоцентрические отношения определяют оптимальную численность и плотность населения биоценоза. При этом существование отдельной популяции и вида зависит не только от количества пищи в данный момент, но и в будущем. При математическом моделировании биоценозов на эту подвижную сбалансированность количественных отношений обязательно обращают внимание.

14.2.5. В отличие от проблем экологии проблемы экологической кибернетики требуют разработки оптимизационных моделей для эффективного управления экологическими процессами, в т. ч. управления ресурсами водоемов. Очевидно, что объектом моделирования в этом случае должны быть, как правило, экосистемы, т. к. только в этом случае можно учесть все наиболее существенные взаимосвязи между отдельными частями природных систем. Если рассматривать экологические процессы в связи с сохранением и использованием ресурсов водоемов, то моделирование экологических процессов должно включать решение, по крайней мере, следующих задач:

• мониторинг водоемов;

• изучение структуры, функционирования и динамики экосистем;

• исследование взаимосвязей между экосистемами и социально-экономическими процессами;

• разработку методов оценки среды;

• повышение согласованности исследований водоемов;

• разработку методов моделирования как средства управления экосистемами в водоемах.

Таким образом, моделирование экосистем является составной частью общей программы исследования водоемов, направленной на изучение водоемов, деятельности человека и их взаимного влияния.

14.2.6. При изучении экологических процессов возможна разработка статических и динамических моделей. Статические модели характеризуют единственное состояние системы и в значительной степени описательны. В отличие от них динамические модели характеризуют изменение системы во времени и часто обладают прогностическими свойствами, которые позволяют оптимизировать управление системой.

Динамические модели в экологической кибернетике в общем случае должны описывать различные процессы, которые приводят к изменению переменных состояний системы. При этом скорость протекания процессов зависит от текущих или предшествующих значений переменных состояния, а также управляющих переменных.

Для моделирования экологических процессов часто предпочитали использовать дифференциальные уравнения, которые, по идее, сравнительно просто увязывают переменные состояния системы с влияющими на нее факторами. В ряде случаев такие уравнения достаточно точны и позволяют оптимизировать управляющие воздействия. Однако дифференциальные уравнения не учитывают случайного состояния живых систем. Поэтому в экологических исследованиях все чаще применяют вероятностные схемы моделирования. Такое моделирование состоит в имитации экологической системы или представляет собой схему поиска комбинации параметров, которая дает оптимальное решение.

Математическая суть вероятностных (стохастических) моделей более сложна. Дополнительную сложность создает также многомерность большинства экологических задач. Поэтому опыт разработки таких моделей пока ограничен, хотя существуют математические и вычислительные возможности для их разработки.

Для построения математических моделей экологических систем широко используют экспериментальные данные. Особую ценность представляют данные, которые получены в рамках единых исследовательских программ. Если экспериментальные данные отсутствуют или их недостаточно, можно пользоваться методом экспертных оценок. Результаты опроса экспертов используют также для оценки работоспособности разработанных математических моделей. Если мнения экспертов и результаты моделирования согласуются, то, варьируя значения коэффициентов по определенной схеме, можно проводить эксперименты на самой модели.

Таким образом, с помощью модели быстро проверяют множество состояний системы и стратегий управления и выбирают из них наилучшие для проверки в натуральных условиях.

14.2.7. Часто экологические системы изучают, в т.ч. моделируют, для разработки соответствующих экологических проектов. В общем случае работа по составлению проекта включает несколько этапов:

• постановка целей и предварительный анализ;

• экспериментальные исследования; управление экологическими системами;

• оценка результатов управления;

• окончательный синтез и завершение проекта.

На всех этапах разработки проекта идет процесс составления и уточнения экологических моделей. Так, на первом этапе сначала разрабатывают «словесную», а затем приближенную математическую модель экологической системы. На втором этапе проводят эксперименты с математической моделью, построенной на первом этапе, уточняют ее и используют, при необходимости, в качестве основы для управленческих игр. На третьем этапе результаты моделирования применяют для оценки возможных результатов практического управления экологическими процессами, иногда с реализацией мелкомасштабных или достаточно обширных планов управления и воздействий на моделируемую систему. На четвертом этапе оценивают последствия предполагаемых в соответствии с моделью управляющих воздействий на структуру, функционирование и устойчивость рассматриваемых экосистем. На последнем этапе проводят окончательный синтез, в т.ч. доработку математической модели, которая должна представлять собой модель управляющих решений с возможностью предсказания влияния этих решений на экосистему.

14.2.8. Проблемам, так или иначе связанным с экологической кибернетикой, посвящено большое количество работ. К ним, прежде всего, следует отнести исследования процессов потребления и продуцирования, составляющих основу биологических процессов в водоемах. Полный и последовательный анализ таких процессов дан в многочисленной отечественной и зарубежной литературе.

К сожалению, обычно материалы этих работ описывают на качественном или количественном уровне экологические процессы без учета внешних и существенных воздействий на водоем, а приведенные в них математические модели не всегда являются оптимизационными, приспособленными к управлению такими процессами. Кроме того, многие материалы по биологии водоемов рассматривают перенос массы и энергии между организмами и реже учитывают взаимодействие организмов на более высоком уровне.

Чаще такие исследования носят качественный характер. Вместе с тем известно достаточно большое количество работ с попытками количественного описания экосистем в рамках экосистемного подхода. Такие исследования могут служить разработки основ экологической кибернетики и ее практических приложений - охраны водоемов и природопользования. Обзор исследований в этой области применительно к задачам рыбного хозяйства дан, в частности, в монографиях Д.Х. Кушинга и Т. Левасту, Г. Ларкинза и рассмотрен в 14.5.

14.2.9. К сожалению, на пути математического моделирования в экологической кибернетике стоят объективные и субъективные трудности.

Объективные трудности связаны со сложностью процессов, их случайным характером. Кроме проблем, связанных с формальным изучением этих процессов, моделирование затруднено их многомерностью.

Действительно при моделировании экосистем в модель необходимо включать большое количество элементов системы, процессов в этих элементах, их сложную взаимосвязь. Это означает, что модель экосистемы в общем случае должна включать очень большое число элементов, показателей.

Известны различные пути упрощения моделей экосистем, например, путем объединения элементов со сходными свойствами в один обобщающий элемент, отбрасывания некоторых элементов и процессов, слабо влияющих на результат, изучения равновесного состояния системы вместо неравновесного состояния и т.д. Однако необходимо учитывать, что это часто приводит к изменению состояния системы к нарушению адекватности модели состоянию рассматриваемой системы.

Не меньшее значение имеют способы уточнения моделей. Один из таких способов является рассмотренный в гл. 11 метод самоорганизации и его реализация - метод группового учета аргументов (МГУА). В соответствии с методом, ЭВМ самостоятельно находит по данным наблюдений за несколькими показателями процесса одну единственную модель, дающее наилучшее описание системы, выбирая из множества моделей.

При решении задач экологической кибернетики возникают не только объективные, но и субъективные трудности. Они связаны:

• со сложностью взаимодействия ученых различных специальностей;

• не всегда правильным пониманием математического моделирования как средства решения экологических проблем; неверием в возможность управления многими экологическими процессами;

• отсутствием подготовки кадров по экосистемным методам и экологической кибернетике и т.д.