Создаваемую сегодня систему знаний можно представить в виде трехуровневой системы: низший уровень знания - это знания полученные в результате наблюдеий на месте (констатация факта); средний уровень знания предполагает обобщение полученных фактов, создание эмпирических формул; высший уровень знания предполагает построение научных теорий и выявление фундаментальных законов природы. Существует два пути познания окружающего мира - индуктивный и дедуктивный. Индуктивный путь более прямолинеен и кажется более естественным. В нем ученый на множестве примеров делает переход к общим законам природы. Но этот переход совершить затруднительно, так как все общие законы выводятся вне зависимости от строящихся теорий.
Индуктивный путь познания окружающего мира. Источник: Сергеев Ю.Н. Общая экология. Курс лекций. - СПб: СПбГУ. - 2000.
Индуктивный путь познания свойственнен всем наукам на ранней стадии их развития, когда разработка классификаций и обработка различных данных является основной работой науки (биология, география). Используется экологией в связи с уставлением эмпирических закономерностей.
Дедуктивный метод отталкивается от идеального (мысленного) мира, интуитивного понимания этого мира ученым. Эта опорная модель выдвигается для лабораторной проверки поведения системы в реальной обстановке. Чем больше гипотез оправдывается, тем с большей уверенностью модель можно рассматривать, как основу для теории. Обеспеченные надежной экспериментальной проверкой теории ложатся в основу утверждений перерастающих в ранг фундаментальных законов природы.
Дедуктивный путь познания окружающего мира. Источник: Сергеев Ю.Н. Общая экология. Курс лекций. - СПб: СПбГУ. - 2000.
Дедуктивный путь познания окружающего мира свойственнен современной науке в целом, следовательно им пользуются химия, фиика, прикладная математика и все остальные отрасли науки. Данный метод познания единственно возможный при построение прогноза, в частности, единственный способ моделирования и построения моделей.
Более подробно остановимся на моделировании, как способе прогноза. Модель - это мысленная или материально реализованная система, которая отображает или воспроизводит объект исследования, способна замещать его так, чтобы изучение модели давало информацию об изучаемом объекте.
Модель обладает рядом свойств: это мысленная или материальная система, она способная замещать объект исследования, полностью его воспроизводит. Если подумать все эти свойства исходят из определения. Моделирование же это процесс построения моделей с целью получения новых знаний об объекте исследования в процессе их изучения.
Моделирование может быть разным в зависимости от целей и необходимых знаний, которые требуется получить в итоге. Обычно оно делится на полное (осуществляемое в четырехмерном пространстве (три измерения плюс время)), неполное (осуществляется в трехмерном пространстве, но не учитывает временные изменения). Соответственно модели бывают динамические (учитывающие изменения во времени) и стационарными (не учитывающими изменения во времени).
Также модели делятся по организации причинно следственных связей внутри самой модели, которые могут быть либо строго определенными (тогда это детерминистские модели) и вероятностными, то есть определенными законами теории вероятности (тогда это стохастические модели). При этом все модели делятся на еще два класса материальные (модели кораблей или самолетиков, которые были у любого из нас) и мысленные (когда не создается реальный, пусть и уменьшенный, объект изучения).
Мысленное моделирование бывает трех типов:
1. Наглядное - когда модель выглядит, как некоторая конструкция (планетарная модель атома Бора, модель потоков вещества и энергии по трофической цепи биогеоценоза).
2. Знаковое (символьное) - обычно графическое. Это тематические или топографические карты, химические модели, представленные в виде знаков, построенных в определенном порядке (периодическая таблица химических элементов Д.И. Менделеева).
3. Математическое - теории, гипотезы, фундаментальные законы выраженные математическими формулами или системами математических уравнений, зачатую выраженные в программах для ЭВМ на алгоритмических языках программирования.
Материальное моделирование также делится на три подкласса:
1. Натурное - специальные исследования, поставленные на особо созданных или специально подобранных условиях (исследования продуктивности рыболовецких прудов). Результаты внедряются везде, где это возможно.
2. Физическое - характеризуется тем, что исследования проводятся на специально построенных установках (объектах), воспроизводящих в реальном масштабе объекты реального мира: реки, озера, дамбы (пятидесятиметровый макет Невской губы и дамбы, на котором изучалось изменение водообмена в Невской губе с постройкой дамбы, различные макеты озеленения или жилой застройки).
3. Математические - физика исследуемых систем в данных моделях не сохраняется, а исследование производится на объектах, имеющих иную физическую природу (по сути это набор нулей и единиц), оно бывает:
- аналоговое, основанное на изоморфизме уравнений, способности одного или нескольких уравнений описывать поведение системы (уравнение Лапласа способно описывать распределение напряжений в R-сетке, фильтрацию воды в грунте, движение приливной волны в бесконечно глубоком море);
- структурное - строится из определенных структурных блоков, произведение операций в определенном порядке, требующимся для решения конкретной задачи, получающееся составлением этих блоком в нужном порядке;
- цифровое - осуществляется на ЭВМ в соответствии с программами на алгоритмических языках программирования. Его преимущество - высокая точность решения поставленных задач.
У применения математического моделирования в экологии имеется несколько причин:
1. Опасность необратимых изменений в природных объектах при исследовании и постановке экспериментов на природных объектах.
2. Сложность существования организмов в установках.
А значит, высокую роль играет математическое моделирование, которое возможно только при условии хорошего и полного изучения экологических систем рядом исследователей или в последовательном ряде исследований. Ко всему прочему математическое моделирование имеет ряд неоспоримых преимуществ. Наличие четких количественных описаний экологической системы и ее элементов в математическом моделировании является неоспоримым преимуществом данного вида моделирования перед подробным словесным описанием. Это заставляет и дает возможность исследователям осмыслить все установленные эмпирическим путем закономерности, проверить описывающие их формулы, полноценно оценить полноту полученных в полевых условиях данных. Для построения экологических моделей это результаты экологического мониторинга. Для прогнозирование отклика системы на воздействия человека это отклики природных систем на уже имеющиеся похожие воздействия зафиксированные в результате мониторинговых исследований.
Каждый из нас пользуется результатами математического моделирования, не подозревая об этом. Прогноз погоды ведь изучают все? А это практический результат математического моделирования.
Источник: Сергеев Ю.Н. Общая экология. Курс лекций. - СПб: СПбГУ. - 2000.