Информационные системы, отслеживающие состояние окружающей среды, являются важнейшей частью системы управления природопользованием. Их основная задача – установить оптимальный баланс между деятельностью человека и природой. Этого можно достичь путем разработки комплексной динамической математической модели конкретных ландшафтов, которая впоследствии может стать основой для решения более широких экологических проблем.

Комплексная динамическая модель ландшафтной системы состоит из ряда простых минимальных моделей, каждая из которых отражает различные взаимосвязи в ландшафтной системе или конкретные процессы и явления, происходящие в ней. Структура модели, а также начальные значения ее основных параметров и коэффициенты отдельных функций, описывающих эти процессы, могут быть определены со значительной точностью с использованием знаний в конкретной области. При этом базовое состояние окружающей среды может быть оценено с помощью комплексной международной сети, которая собирает, анализирует и обрабатывает данные о фактическом состоянии биосферы. В настоящее время наиболее организованной системой является сбор метеорологической информации, такой как осадки, температура, радиация и влажность. Эти сложные природные процессы подвергаются всестороннему изучению, в результате чего накоплены значительные знания об их составе и взаимодействии с окружающими формами, которые, в свою очередь, влияют на дальнейшую эволюцию организмов и систем в целом.

Учитывая сложность ландшафтных систем, стремиться к созданию «абсолютно точной» модели нецелесообразно. Уровень модели должен соответствовать точности исходных данных и возможностям компьютерных программ и технологий (например, скорости вычислений, объему оперативной памяти, эффективности обработки и анализа). Этот контекст заставляет исследователей выбирать самую простую модель, которая отвечает необходимым требованиям и легко интерпретируется. Реализация имитационной модели предполагает проведение компьютерных экспериментов, в ходе которых исследуется реакция модели на изменение исходных данных и изучается влияние неопределенностей на результаты моделирования. С математической точки зрения это означает, что разработанная модель должна быть устойчива к различным возмущениям исходных данных (небольшие изменения в исходных данных должны приводить к небольшим изменениям в результатах расчета).

Однако многие природные процессы не соответствуют этому принципу робастности, поскольку небольшие изменения граничных условий могут существенно повлиять на процессы в системе. Это особенно верно для больших систем, таких как система                      «человек-биосфера». Большие системы, как правило, характеризуются некорректностью и турбулентными движениями, что делает их поведение трудно предсказуемым. Эта сложность проявляется в задачах прогнозирования погоды. Внимательное изучение биосферы показывает, что ее поведение в высшей степени хаотично. Хотя точно рассчитать поведение процессов в биосфере не представляется возможным, можно с достаточно высокой степенью точности предсказать усредненные характеристики некоторых природных явлений [11].

Контрольные вопросы

1. Какие основные показатели и индикаторы используются для оценки качества окружающей среды?
2. Каковы основные источники загрязнения, влияющие на качество окружающей среды?
3. Какие методы и инструменты применяются для мониторинга и оценки качества различных компонентов окружающей среды (воздух, вода, почва)?
4. Как изменение качества окружающей среды влияет на здоровье населения и экосистемы?
5. Какие меры и стратегии могут быть применены для улучшения качества окружающей среды и предотвращения её деградации?