Моделирование стало применяться еще в глубокой древности и
постепенно проникло во все области человеческих знаний. Большие
успехи и признание моделированию принес ХХ век, когда универсальный метод научного познания стал одним из главных методов,
используемых в научных и практических исследованиях. Большой интерес к изучению экологических процессов, вызванный в последнее десятилетие ухудшающимся состоянием окружаю-
щей среды, побудил исследователей к применению математического
моделирования. По мере усложнения экологических явлений моделирование все чаще производится с помощью современных вычислительных систем, реализуемых на базе компьютерных технологий,
построенных с применением математики и логических умозаключений.
Математическая модель в отличие от реального физического
эксперимента имеет ряд неоспоримых преимуществ, которые связаны с тремя основными особенностями:
• во-первых, это экономия материальных ресурсов, требуемых для постановки и проведения физического эксперимента;
• во-вторых, возможность апробации модели экологической
системы в изменяющихся по воле экспериментатора условиях;
• в-третьих, оценка работоспособности системы с длительным жизненным циклом в существенно сжатые сроки.
Принципиально можно выделить несколько уровней моделирования в экологии в зависимости от исследуемого объекта — микро-
уровень (исследования экологического процесса на уровне небольшого региона), макроуровень (на уровне значительного географического района) и мегауровень (на уровне всей планеты). Важной проблемой моделирования является задача обеспечения
точности решения, получаемого с помощью модели. К сожалению, не всегда удается построить модель, которая бы
удовлетворяла заданной точности и была бы при этом достаточно
простой. Сегодня еще часто применяют метод проб и ошибок при
подгонке тех или иных моделей под реальный процесс. Построение
моделей в этих случаях требует дополнительных, достаточно сложных натурных физических экспериментов, и этот процесс в моделировании принято называть как решение прямой задачи. Современная теория моделирования дает специалистам возможность повысить эффективность модели в обратной задаче: когда строятся приближенные модели экологических процессов, а некоторые пара-
метры, входящие в математические выражения, принимаются с большими допущениями, и их можно рассматривать как неизвестные
для выбранных конкретных задач.
Для определения неизвестных может быть использована кос-
венная информация: данные о решении уравнений, которые экспериментально получить значительно проще. Обратные задачи формулируются на начальной стадии моделирования совместными усилиями группы специалистов в разных направлениях экологической
науки. В этом случае можно обеспечить получение информации об
исследуемом объекте.
В отличие от задач прямого моделирования обратные задачи
относятся к классу «некорректных» (в математическом смысле), в
частности, неустойчивых относительно погрешности входных данных. Однако современное моделирование обладает средствами для
их решения, что существенно расширяет возможности применения
математического моделирования в экологии.
Трудности практического применения моделирования в экологии связаны с наполнением содержания моделей конкретной и качественной информацией. С одной стороны, точность и полнота
первичной информации, реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных экологических
моделей, с другой — исследования по моделированию экологических объектов выдвигают новые требования к системе информации.
В зависимости от моделируемых объектов и назначения моде-
лей используемая в них исходная информация имеет существенно
различный характер и происхождение. Она может быть разделена
на два вида:
• первый — о прошлом развитии и современном состоянии ис-
следуемого экологического объекта;
• второй — о его будущем состоянии и развитии, включая данные об ожидаемых изменениях их внутренних параметров и внешних условий.
Этот вид информации — результат самостоятельных
исследований, которые также могут выполняться посредством моделирования. В экологии многие процессы являются массовыми, они характеризуются закономерностями, которые не обнаруживаются на основании лишь одного или нескольких наблюдений. Поэтому моделирование в экологии опирается на изучение массовых явлений с
широким применением статистических методов. В то же время экологические процессы характеризуются динамичностью, при этом изменяются как отдельные характеристики процессов, так и их внутренняя структура. Это вызывает необходимость использования информации, получаемой в результате мониторинга за состоянием окружающей среды и ее отдельными процессами. Такая информация должна обладать определенной точностью,
что связано с проблемой выбора экологических показателей, которые можно было бы использовать в моделировании и получать результаты, пригодные для оценки тех или иных реальных объектов,
выбранных в качестве объектов исследования.
