Факультет

Студентам

Посетителям

Цели моделирования агроэкосистем

Любая модель создается с определенной целью, которая в идеальном случае четко сформулирована. И тем не менее ясное представление о диапазоне задач, стоящих перед моделированием, у специалистов, как правило, отсутствует.

Чтобы отразить как рост уровня знаний, так и рост потребностей в количественной информации в терминах четырех общих целей моделирования: изучения, объяснения, проектирования и прогнозирования.

Цели часто очень общи или интуитивны, критерий их достижения обычно отсутствует. Главная задача — выявление, уяснение и изучение факторов, оказывающих заметное влияние на поведение системы

Объяснение. Главная задача — определить структурные и функциональные зависимости между компонентами и подсистемами, которые объясняют характер внутрисистемных связей и формируют поведение системы. Узкие цели зависят от степени декомпозиции и детальности изучения, т. е. относятся соответственно к уровню системы, подсистем либо компонентов

Проектирование. Цель — исследовать в динамике поведение переменных на любом уровне (компонентов, подсистем, системы), а также влияние, которое оказывают на состояние системы изменения в значениях переменных параметров (их вариабельность), «внешние» события и принимаемые решения. Характер поведения системы отображается в динамических соотношениях между компонентами более явно, чем в номинальных значениях переменных

Прогнозирование. Задача состоит в оценке будущих значений переменных, описывающих систему и (или) характер и периодичность предсказываемых событий (планируемых решений). Главное внимание уделяется точности и практической полезности прогнозов, а также осмысленности их интерпретаций.

Примечание. Допустимая ошибка может быть определена только на основе сопоставления результатов моделирования с полнотой достижения поставленных перед ним целей и (или удовлетворения практических нужд. Чтобы судить, насколько модель удовлетворяет поставленным целям, необходимо иметь критерии.

Первая и, по-видимому, наименее уясненная цель моделирования — это просто стремление наилучшим образом ухватить суть проблемы. Я определил эту цель как изучение, потому что она стимулирует усилия, направленные на понимание природы проблемы или системы. Часто этот тип моделирования целиком реализуется в чьей-то голове и никогда не получает выхода на бумагу. В то же время эти модели могут предназначаться для анализа трудных проблем, о которых в начальной стадии существует лишь туманное представление. Модель служит для формирования концепции проблемы и возможных путей ее решения. Это очень важная научная работа. Поэтому пренебрегать возникающими в ее результате моделями только из-за того, что они не имеют практической ценности, означает обесценивать науку как фундаментальный инструмент творчества. Модели, предназначаемые для изучения и объяснения, могут иметь самые различные формы, оставаясь, тем не менее, в рамках четырех общих категорий: словесной, графической, математической и компьютерной. Наиболее важная функция моделей этого типа — установить связь между умозрительными концепциями системы и ее действительными свойствами.

Вторая общая цель состоит в том, чтобы с помощью того или иного регулярного метода дать концептуальное объяснение моделируемому явлению. При этом главная задача модели — упорядочить компоненты системы таким образом, чтобы можно было идентифицировать характер присущих им взаимосвязей. На первый взгляд это кажется несложным, и тем не менее при решении организационно-управленческих задач неизменно приходится сталкиваться с такими трудностями, как дефицит информации о связях между компонентами системы и недостаточное понимание принципов ее работы. В результате отношения между этими компонентами принимают в объясняющей модели форму гипотетических функциональных связей.

В общем случае разработка модели — это попытка выявить причинно-следственные связи между переменными, включаемыми в описание системы. Поскольку, однако, на «объясняющий» потенциал модели оказывает влияние ее разрешающая способность, отделить причину от следствия не всегда просто. В целом, чем выше разрешающая способность (т. е. чем детальнее модель), тем выше ее объясняющий потенциал. В то же время детализации сопутствует «проявление» малоизученных отношений, и цепь причин и следствий теряет образ прямой линии, обретая характер паутины связей. Другими словами, тип взаимосвязей становится сетевым, а при этом вычленить простые причинно-следственные зависимости трудно либо вовсе невозможно. В результате объяснение становится одновременно более детальным, более гипотетичным и более сложным в формализации.

Самая главная функция объясняющих моделей — это уточнение и углубление понимания замеченных связей. Подчеркнем, что способность объяснить общий характер поведения системы или природу явления не является синонимом способности предсказать численные результаты реализации упомянутого поведения (явления), чему есть множество подтверждений как в экологии, так и в сельском хозяйстве.

Третья общая цель моделирования заключается в планировании поведения системы на определенный отрезок времени. Я назвал эту цель проектированием, а не прогнозированием, потому что речь идет не о точных оценках будущих численных значений переменных системы, а об ее качественных характеристиках. Проектирование часто сочетается с изучением и объяснением в имитационных моделях. Эти модели затем испытываются на соответствие известным поведенческим шаблонам и на сохранность известных связей между переменными системы. Если поведение и связи имитируются с приемлемой точностью, вера в то, что модель сможет сказать нам что-либо о будущем поведении системы, укрепляется.

После этого модель можно использовать для исследования эффектов, вызываемых вариациями значений параметров и переменных систем, понимая при этом, что мы наблюдаем стереотипы ее поведения, а не точные величины ее характеристик или точную привязку ко времени будущих событий. Важность такого рода информации иногда недооценивается, хотя в подавляющем большинстве случаев из поведения сложных систем никакой другой информации не извлечешь. Например, экономические модели чаще всего относятся к рассматриваемой группе. Они позволяют выбрать стереотип поведения экономических переменных в конкретных условиях и оценить, как изменится стереотип, если поменяются условия. Модели, имеющие целью проектирование, строятся, как правило, на математической и (или) вычислительной основе. Их самая главная функция — исследовать динамику поведения системы в целом и отдельных ее переменных.

Четвертая общая цель моделирования, претендующая на роль наиболее полезной, — это прогнозирование. Ставится задача оценить с приемлемой точностью будущие величины переменных системы и изменения этих величин под влиянием предполагаемых событий и решений. Несмотря на утилитарность названной задачи, представляется очевидным, что она несет в себе заметную долю риска как для разработчика, так и для пользователя модели.

Прогноз имеет как минимум два аспекта, которые обычно игнорируются. Первый связан с тем, что точный прогноз должен опираться на глубокое понимание системы. Модель, предназначенная для этих целей, как правило, представляет собой попытку объединить особенности, присущие также объяснению и проектированию, т. е. не только давать точные предсказания, но и содержать элементы реалистического объяснения поведения системы. Суждение о качестве такой модели выносится с учетом как верности прогнозов, так и убедительности объяснений.

Другой аспект касается такого подхода к моделированию, когда стремление получить точный прогноз никак не связывается с какой-либо способностью объяснить, как этот прогноз формируется. Такая цель не требует системного моделирования. Обычно оказываются уместными статистические конструкции, однако можно воспользоваться и любым другим способом — вплоть до «магического кристалла». Исследуя кишечник цыпленка, чтобы сделать необходимые выводы, вы в конечном счете занимаетесь прогнозированием на устраивающем вас уровне.

Главный недостаток подобного рода конструкции заключается в отсутствии гибкости динамических ситуаций. Единственная основа для оценки прогнозирующих моделей подобного типа — это точность предсказаний и соответствие прагматических целей, главная функция — дать точный прогноз будущих значений переменных системы. Нет нужды доказывать, что прогнозирующее моделирование составляет наиболее трудную задачу в мире агроэкосистем.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.



Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: