Прогнозирование динамики состояния природной среды с использованием экофизических моделей

Методология прогнозирования поведения природных и природнотехнических объектов в значительной степени определяется их сложностью. Многолетняя практика работы автора в сфере прогнозирования динамики состояния природной среды при масштабном техногенном воздействии показывает, что чем сложнее иерархия системы, тем выше должен быть организационный, технический и технологический уровень обеспечения прогностической деятельности. Данный практический вывод подтверждает теоретические исследования, указывающие на то, что окружающая среда (ОС) и составляющие её элементы – суть объекты сложной разнонаправленной природы, подчиняющиеся теории «больших» систем.

Анализ результатов исследований позволяет сформулировать базовый тезис, на котором должны строиться и реализоваться методики прогнозирования состояния природно-технических систем: надёжный прогноз динамики развития сложных объектов можно разработать только при использовании комплекса методов получения фактических данных об объекте и комплексной интерпретации материалов [1]. Комплексирование методов исследования на всех этапах прогностической работы есть реализация положений системного подхода.

Необходимо указать, что наиболее эффективным инструментом разработки прогнозов состояния окружающей среды на современном этапе развития практики прогнозирования является моделирование всех стадий процесса. «Сквозное» моделирование в рамках общего логического алгоритма решения прогнозной задачи обеспечивает объективную оценку результатов на каждом этапе и планировать последующие операции в нужном стратегическом направлении.

Требование соответствующего качеству прогноза экологического состояния среды методического и технологического обеспечения обусловило выбор для практической реализации геофизических методов, хорошо зарекомендовавших себя при исследовании массива горных пород

• [2] . Надёжность результатов геофизического прогнозирования обеспечивается хорошо развитым математическим аппаратом, лежащим в основе методик полевых исследований и интерпретационных работ.

Настоятельная необходимость в качественной прогнозной информации о состоянии ОС при техногенных воздействиях привела к возникновению и развитию специального научного направления -экологической геофизики. В связи с этим геофизические модели, которые формируются при экологическом прогнозировании принято называть экофизическими моделями [3]. В экогеофизике используются все классы моделей, разработанные в полевой и подземной геофизике, но относительная значимость моделей разных классов установлена иначе. В частности, значительно большую роль играют динамические модели, поскольку антропогенный прессинг на окружающую среду идёт в нарастающих масштабах и для научно обоснованного прогнозирования необходимо выявлять количественные закономерности изменения экологической обстановки.

В рамках предлагаемой методики прогнозирования необходимо применять комплекс частных и интегральных моделей на всех этапах прогностических работ. Автором предлагается использовать следующий модельный ряд:

• -    модели объектов углепородного массива, экомодели воздушной и водной среды;

• -    модели различных геомеханических, гидрогеологических, гидрофизических и других техногенных процессов, происходящих в ОПС;

• -    формализованные процедурные модели, описывающие процессы измерений, а также порядок и содержание управленческих воздействий;

• -    физико-математические модели для построения сети наблюдений;

• -    информационные модели;

• -    эталонные    модели    «нормального»    (экологически

удовлетворительного) состояния природных объектов и систем;

• -    логические модели, определяющие применимость различных методов исследований в конкретных природно-технических условиях;

• -    базовые интерпретационные (экспертные) модели;

• -    экономико-математические модели, используемые при оценке эффективности природоохранных мероприятий.

Для достижения высокой надёжности прогнозов необходимо соблюдать основные принципы и правила, определяющие процесс построения вышеперечисленных моделей:

• -    обоснованный технико-экономический компромисс между ожидаемой точностью результатов моделирования и сложностью модели;

• -    баланс точности (выбор достаточной погрешности);

• -    достаточное разнообразие элементов модели;

• -    наглядность модели для исследователя;

• -    блочное представление модели;

• -    специализация моделей (целесообразность использования относительно малых условных подмоделей, предназначенных для анализа объекта, системы или процесса в узком диапазоне условий).

При разработке моделей также используются следующие процедуры: проверка соответствия модели и описания реального объекта, последовательное упрощение и последовательное усложнение сформированных моделей.

Прогнозно-диагностическая система должна отражать основное требование, диктуемое сложившейся экологической ситуацией в шахтёрских регионах: способность выполнять прогнозирование состояния сложных природных объектов. В подобных системах задаётся совокупность методов, приёмов и процедур, позволяющих получать прогнозы, ориентированные на определённую целевую функцию развития объекта прогнозирования при приемлемом (по стоимости получения) объёме информации. Проектирование системы, решающей комплексную проблему: синтез множества альтернатив, сравнение и выбор развития объекта прогнозирования - должно основываться на реализации следующих принципов:

• -    взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов различных уровней иерархии объекта прогнозирования;

• -    согласованности нормативных и поисковых прогнозов по мере поступления новой информации [4].

Такая прогнозно-диагностическая система представляет собой, по сути, динамическую систему управления с обратной связью

Важным элементом функционирования системы является задание последовательной двухэтапной схемы оптимизации состояния прогнозируемого объекта. Первый этап - синтез альтернативных вариантов, их оценка по затратам на создание, формирование критериев предпочтения и выбор совокупности предпочтительных альтернатив. Второй этап состоит в оптимизации параметров и включает процедуры оценки альтернатив по затратам при вариации параметров внутри диапазонов, формирования критериев оптимальности и выбора оптимальной альтернативы по «облику» (прогнозному варианту состояния объекта) и параметрам.

Заключительным этапом прогнозирования является синтез частных прогнозов, что обеспечивается направленным выбором оптимального прогноза развития объекта при заданных внутренних и внешних условиях. Процедура синтеза выполняется с использованием частных и комплексных критериев. При этом формирование комплексных критериев предпочтения альтернатив обликов объекта осуществляется на основе критерия оценки сравнительной эффективности предложенных вариантов. Количественное измерение критерия предпочтения определяется по совокупности характеристик объекта, для которых могут быть заданы количественные шкалы измерения. Комплексные критерии предпочтения представляют особую важность для прогнозно-диагностической системы, потому что позволяют вести направленный (векторный) синтез вариантов прогноза и сокращают объём задачи по выбору предпочтительной альтернативы.

При синтезе прогнозов необходимо проводить логический анализ частных альтернатив: на предмет их совместного использования. Практика показывает, что оценка непротиворечивости прогнозов наиболее надёжна при использовании критерия Стьюдента. В процессе анализа оценивается соотношение между расчётным и табличным значением критерия. Если расчётная величина не превышает табличное значение, то частные сравниваемые прогнозы определяются как непротиворечивые. При описанном расчёте предварительно задаётся уровень надёжности прогнозов. Процедура оценки непротиворечивости может выполняться для достаточно большого количества индивидуальных прогнозных результатов. Согласованность частных прогнозов между собой является обязательным условием возможности выполнения их синтеза.

Сущность объединения отдельных прогнозов в общую логическую конструкцию заключается в получении средневзвешенной оценки из ряда прогнозных результатов с учетом их достоверности. Следовательно, чем менее результат, полученный каким-либо методом достоверен, тем меньше его вклад в синтезированный результат. Синтезированная оценка прогноза строится в виде линейной комбинации индивидуальных прогнозов. При этом вес отдельного прогноза следует выбирать по критерию минимума ошибок частных результатов. Вычисление весов индивидуальных прогнозов производится на основе решения задачи Лагранжа, а именно минимизации функции Лагранжа посредством решения системы соответствующих уравнений.

Неотъемлемой процедурой синтеза прогнозных результатов, по мнению автора, является оценка точности комбинированного прогноза, поскольку данный параметр предельно важен для принятия управленческого решения. При прогнозировании развития динамических объектов, к которым относится региональная природно-техническая система, ученые рекомендуют применять процедуру, основанную на теории обучения [5]. Суть процесса состоит в том, что построение прогнозной модели представляет собой обучение на основе некоторой обучающей выборки или исходного временного ряда. При этом качество обучения на практике характеризует так называемую «близость» расположения реальных и расчётных величин, оцениваемую с помощью заранее заданного критерия. В результате выполнения процедуры, осуществляемой по стандартной математической схеме, строится доверительный интервал, который характеризует точность прогноза.

Таковы основные теоретические и экспериментальные положения методики прогнозирования динамики состояния природной среды с использованием экофизических моделей. Научная обоснованность и практическая значимость изложенных результатов подтверждается многолетними научными исследованиями автора, апробацией основных положений на международных конференциях и внедрением разработанной методики в практику прогнозирования экологоэкономической ситуации на территории Восточного Донбасса.