Методы исследования экологических icon

Методы исследования экологических


1 чел. помогло.
Смотрите также:
Методы географических исследований Вопросы: Методы исследования и их группировка >...
Рабочая учебная программа спецкурса св. В...
Реферат по дисциплине «Экология» на тему «Использование достижений космонавтики для исследования...
Отчет по нир: 44 с., 34 рис., 2 табл., 16 ист...
Тема: «методы исследования. Общий осмотр. Методы исследования органов дыхания»...
Тема: «методы исследования. Общий осмотр. Методы исследования органов дыхания»...
Тематический план лабораторных занятий в 5 семестре (3 курс) по дисциплине «Общая гигиена»...
План практических занятий по микробиологии для студентов 2 курса стоматологического факультета...
Формирование экологических знаний средствами дидактических ролевых игр в курсе биологии 6 класса...
Методы исследования деятельности сердца человека...
Рабочая программа дисциплины философские проблемы науки и техники направление (специальность)...
Рабочая программа учебной дисциплины «математические методы и модели исследования операций» для...



Загрузка...
страницы:   1   2   3
скачать

ЧАСТЬ 1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ

СИСТЕМ




Глава 1. Экологический мониторинг и биоиндикация:

сущность, формы реализации и концепции развития




1.1. Определения и классификация систем мониторинга

окружающей среды



Основная задача экологических исследований состоит в накоплении, систематизации и анализе информации о количественном характере взаимоотношений между живыми организмами и средой их обитания с целью получения следующих результатов:

  • оценка качества изучаемых экосистем (в конечном итоге – с точки зрения возможности их использования человеком);

  • выявление причин наблюдаемых и вероятных структурно-функциональных изменений биотических компонентов и адресная индикация источников и факторов негативного внешнего воздействия;

  • прогноз устойчивости экосистем и допустимости изменений и нагрузок на среду в целом;

  • оценка существующих резервов биосферы и тенденций в их исчерпании (накоплении).

Способ познания, основанный на относительно длительном целенаправленном и планомерном восприятии предметов и явлений окружающей действительности, издавна применялся в различных видах научной и практической деятельности человека. Блестящие образцы организации наблюдений за природной средой описаны еще в первом веке нашей эры в "Естественной истории" Гая Секунда Плиния (старшего). Тридцать семь томов, содержавших сведения по астрономии, физике, географии, зоологии, ботанике, сельскому хозяйству, медицине, истории, служили наиболее полной энциклопедией знаний до эпохи средневековья [цит. по: Васильева и др., 1998].

Термин «мониторинг» появился перед проведением Стокгольмской конференции ООН по окружающей среде в 1972 г. Под мониторингом было решено понимать систему непрерывного наблюдения, измерения и оценки состояния окружающей среды. По мнению российского исследователя-географа И.П. Герасимова [1975] объектом общего мониторинга «является многокомпонентная совокупность природных явлений, подверженная многообразным естественным динамическим изменениям и испытывающая разнообразные воздействия и преобразования ее человеком».

Мониторинг окружающей средыкомплексная система наблюдений, оценки и прогноза изменений природных сред, природных ресурсов, растительного и животного мира, позволяющие выделить изменения их состояния и происходящие в них процессы под влиянием антропогенной деятельности [Калужский государственный.., URL]. С самого начала в трактовке мониторинга проявились две точки зрения. Многие зарубежные исследователи предлагали осуществлять систему непрерывных наблюдений одного или нескольких компонентов окружающей среды с заданной целью и по специально разработанной программе. Другая точка зрения [Израэль, 1974] предлагала понимать под мониторингом только такую систему наблюдений, которая позволяет выделить частные изменения состояния биосферы, происходящие только под влиянием антропогенной деятельности (т.е. мониторинг антропогенных изменений окружающей природной среды).

В процессе мониторинга предполагается последовательная реализация двух задач:

  • обеспечивается постоянная оценка "комфортности" условий среды обитания человека и биологических объектов (растений, животных, микроорганизмов), а также оценка состояния и функциональной целостности экосистем;

  • создаются условия для определения корректирующих действий в тех случаях, когда целевые показатели критериев оценки качества среды не достигаются.

Следует принять во внимание, что сама система мониторинга не включает деятельность по управлению качеством среды, но, в идеале, является источником информации необходимой для принятия некоторых экологически значимых решений (см. рис. 1.1). В частности, Государственный доклад "О состоянии окружающей природной среды в РФ в 1995 г." [1996] акцентирует именно эту целевую составляющую и определяет мониторинг в РФ как «комплекс выполняемых по научно обоснованным программам наблюдений, оценок, прогнозов и разрабатываемых на их основе рекомендаций и вариантов управленческих решений, необходимых и достаточных для обеспечения управления состоянием окружающей природной среды и экологической безопасностью». В то же время, реально существующие в России "экологически значимые решения", принятые с использованием мониторинговых исследований, нам, к сожалению, неизвестны.





^ Рис.1.1. Блок-схема системы мониторинга [Израэль, 1984]


Существуют различные подходы к классификации экологического мониторинга: по характеру решаемых задач, по уровням организации, по природным средам, за которыми ведутся наблюдения и т.д. Один из вариантов классификации представлен на рис. 1.2.





Рис.1.2. Общая классификация систем мониторинга [Израэль, 1984]


Система мониторинга реализуется на нескольких уровнях:

  • импактном (изучение сильных воздействий в локальном масштабе, направленное, например, на оценку сбросов или выбросов конкретного предприятия);

  • региональном (проявление проблем миграции и трансформации загрязняющих веществ, совместного воздействия различных факторов, характерных для экосистем в масштабе региона);

  • фоновом, осуществляемом в рамках международной программы "Человек и биосфера" на базе биосферных заповедников, где исключена всякая хозяйственная деятельность (имеет целью зафиксировать фоновое состояние окружающей среды, что необходимо для дальнейших оценок уровней антропогенного воздействия).

По своему структурно-функциональному составу мониторинг окружающей среды объединяет в себе все необходимые компоненты: приборно-аппаратное обеспечение, систему организации измерений и совокупность методик анализа результатов наблюдений, необходимые для реализации функций, представленных на рис 1.3.


Функции

Задачи

Цели

Наблюдение

Выявление

Анализ

Моделирование

Оценка

Прогноз

За состоянием окружающей среды

Изменений окружающей среды, связанных с деятельностью человека

Наблюдаемых изменений

Изменений экологической ситуации

Состояния окружающей среды

Предполагаемых изменений состояния окружающей среды


^ Рис.1.3. Функции мониторинга состояния окружающей среды [Бурдин, 1985]


Мониторинг охватывает весь широкий спектр анализа наблюдений за меняющейся абиотической составляющей биосферы и ответной реакцией экосистем на эти изменения, включая как геофизические, так и биологические аспекты, что определяет широкий спектр методов и приемов исследований, используемых при его осуществлении. В литературе, в качестве его синонима, часто встречается оборот «экологический мониторинг», где под термином «экология» понимается не конкретное научное направление, почти 140 лет тому назад очерченное Эрнстом Геккелем, а «энвайронментология» (от англ. environmentology; или биосферология), как теоретическая основа рационального природопользования [Розенберг с соавт., 1999].

Поскольку сообщества живых организмов замыкают на себя все процессы, протекающие в экосистеме, ключевым компонентом мониторинга окружающей среды – см. рис. 1.4 – является мониторинг состояния биосферы или биологический мониторинг, под которым понимают систему наблюдений, оценки и прогноза любых изменений в биотических компонентах, вызванных факторами антропогенного происхождения [Федоров, 1974; Израэль, 1977] и проявляемых на организменном, популяционном или экосистемном уровнях.

По определению В.С. Николаевского [1981] биологический мониторинг – определение состояния живых систем на всех уровнях организации и отклика их на загрязнение среды. То есть, это – система наблюдений, оценки и прогноза изменений состояния биологических систем под влиянием антропогенных воздействий.

По определению Н.Ф. Реймерса [1990] мониторинг биологический – слежение за биологическими объектами (наличием видов, их состоянием, появлением случайных интродуцентов и т.д.) и оценка качества окружающей среды с помощью биоиндикаторов.

Таким образом, трактовка понятия «биомониторинг» весьма широка: от наблюдения за самими живыми организмами, до контроля за состоянием каких-либо факторов среды при помощи живых организмов. И в последнем определении мы впервые сталкиваемся с методом биоиндикации как способом решения задач биологического мониторинга.





Рис. 1.4. Подсистемы экологического мониторинга


1.2. Биоиндикация как поиск информативных компонентов экосистем


Мем № 5: «Мониторинг источников антропогенных воздействий – это чисто техническая процедура, мало что дающая для оценки состояния экосистем, если эти антропогенные воздействия не носят катастрофического характера. Оценка загрязнения экосистем – это тоже частная задача. Ключевым элементарным объектом экологического мониторинга может быть только видовая популяция» Б.К. Павлов [Методология оценки.., 2000].


Наиболее часто цитируемой и, в то же время, наиболее идеологически расплывчатой областью экологии является некоторая совокупность методов, называемая «биоиндикацией». Хотя истоки наблюдений за индикаторными свойствами биологических объектов можно найти в трудах естествоиспытателей самой глубокой древности, до сих пор отсутствует стройная теория и адекватные методы биоиндикации.

Относительно благополучно дело обстоит с описательным объяснением терминов. Например, согласно определению Н.Ф. Реймерса [1990]: «Биоиндикатор: группа особей одного вида или сообщество, по наличию, состоянию и поведению которых судят об изменениях в среде, в том числе о присутствии и концентрации загрязнителей… Сообщество индикаторное – сообщество, по скорости развития, структуре и благополучию отдельных популяций микроорганизмов, грибов, растений и животных которого можно судить об общем состоянии среды, включая ее естественные и искусственные изменения». Безусловно, объективные факты свидетельствуют о существовании тесного влияния факторов среды на биотические процессы экосистемы (плотность популяций, динамику видовой структуры, поведенческие особенности). Такие факторы среды, как свет, температура, водный режим, биогенные элементы (макро- и микроэлементы), соленость и другие имеют функциональную важность для организмов на всех основных этапах жизненного цикла. Однако можно использовать обратную закономерность и судить, например, по видовому составу организмов о типе физической среды. Поэтому «Биоиндикацияэто определение биологически значимых нагрузок на основе реакций на них живых организмов и их сообществ. В полной мере это относится ко всем видам антропогенных загрязнений» [Криволуцкий с соавт., 1988].

^ Основой задачей биоиндикации является разработка методов и критериев, которые могли бы адекватно отражать уровень антропогенных воздействий с учетом комплексного характера загрязнения и диагностировать ранние нарушения в наиболее чувствительных компонентах биотических сообществ. Биоиндикация, как и мониторинг, осуществляется на различных уровнях организации биосферы: макромолекулы, клетки, органа, организма, популяции, биоценоза [Биоиндикация: теория.., 1994]. Очевидно, что сложность живой материи и характера ее взаимодействия с внешними факторами возрастает по мере повышения уровня организации. В этом процессе биоиндикация на низших уровнях организации должна диалектически включаться в биоиндикацию на более высоких уровнях, где она предстает в новом качестве и может служить для объяснения динамики более высокоорганизованной системы.

Считается, что использование метода биоиндикации позволяет решать задачи экологического мониторинга в тех случаях, когда совокупность факторов антропогенного давления на биоценозы трудно или неудобно измерять непосредственно. К сожалению, современная практика биоиндикации носит в значительной мере феноменологический характер, выраженный в пространном изложении подмеченных исследователем фактов поведения различных видов организмов в конкретных условиях среды. Иногда эти описания сопровождаются не всегда обоснованными выводами, носящими, как правило, сугубо оценочный характер (типа "хорошо / плохо", "чисто / грязно" и т.д.), основанными на чисто визуальных методах сравнения или использовании недостаточно достоверных индексов. Чаще всего такой "прогноз" делается, когда "общественное" мнение по конечному результату оценки качества экосистемы уже заранее известно, например, по прямым или косвенным параметрам среды. В результате этого, роль биоиндикации оказалась сведенной к следующей совокупности действий, технологически совпадающей с биомониторингом:

  • выделяется один или несколько исследуемых факторов среды (по литературным данным или в связи с имеющейся программой мониторинговых исследований);

  • собираются полевые и экспериментальные данные, характеризующие биотические процессы в рассматриваемой экосистеме, причем теоретически эти данные должны измеряться в широком диапазоне варьирования исследуемого фактора (например, в условно-чистых и в условно-грязных районах);

  • некоторым образом (путем простого визуального сравнения, с использованием системы предварительно рассчитанных оценочных коэффициентов или с применением математических методов первичной обработки данных) делается вывод об индикаторной значимости какого-либо вида или группы видов.

В редких случаях делаются практические попытки оценить лимитирующий уровень рассматриваемого фактора загрязнения, т.е. выполнить так называемый "анализ биологически значимых нагрузок". И только в исключительных случаях выполняется собственно операция "индикации", когда с использованием биоиндикаторных показателей прогнозируются неизвестные факторы среды и оценивается их значимость для всей экосистемы в ближайшем и отдаленном будущем. В качестве немногочисленных примеров организации комплексных гидроэкологических биоиндикационных исследований, в результате которых был сформулирован некоторый комплекс научно-обоснованных природоохранных решений, можно привести работы по оценке экологического состояния оз. Байкал [Кожова, 1986], рек Невы [Алимов с соавт., 1996б] и Чапаевки [Экологическое состояние.., 1997].

В значительной мере теоретическая и практическая неполнота работ в области биоиндикации связана с объективными методологическими трудностями отображения и моделирования предметной области. Оценка антропогенного воздействия на биотические компоненты экосистем во многом осложняется пространственно-временной дифференциацией видовой структуры, т.к. ценопопуляции одного и того же вида, входящие в разные сообщества организмов, характеризуются различными экологическими условиями обитания и их реакции на действие фактора могут существенно отличаться. У видов со слабо выраженными механизмами популяционного гомеостаза эти реакции всегда достаточно контрастно выражаются в снижении физиологической устойчивости части особей к действию антропогенных факторов и, в конечном счете, в нарушении процессов репродукции. Однако для большинства видов реагирование на любое техногенное воздействие (если, разумеется, оно не носит катастрофический характер) принципиально не отличается от выработанных в ходе эволюции тривиальных реакций на колеблющиеся изменения среды. В процессе адаптации биоценоза к меняющимся условиям включаются компенсационные механизмы и, при умеренных воздействиях, в популяциях вырабатывается некоторый средний, генетически обусловленный уровень интенсивности воспроизводства за счет "перераспределения факторов смертности" [Северцов, 1941]. И только в том случае, когда давление антропогенных факторов выводит экосистему за рамки естественной изменчивости, происходит нарушение динамической стабилизации популяционных связей, изменяется генетический состав и идет подавление наиболее генерализированного свойства популяций – воспроизводственного процесса.

Необходимым условием для выявления качественных нарушений биотических процессов, происходящих в экосистемах под влиянием антропогенных факторов, является знание диапазона естественной изменчивости биоценозов, т.е. построение пространства состояния популяций [Шмальгаузен, 1968; Тимофеев-Ресовский и др., 1973]. В связи с этим возникает необходимость определения тех параметров, которые позволят с заданной подробностью и точностью оценить состояние биоценоза, вычленить изменения, вызванные действием антропогенных факторов, и получить необходимую и достаточную информацию для прогноза возможных изменений состояния экосистемы. Однако для получения такого «динамически достаточного описания» (термин Б.К.Павлова [Методология оценки.., 2000]) необходимо знание "правил" внутреннего преобразования популяций в результате действия каких-либо факторов. Но мы не можем сформулировать эти "правила" до тех пор, пока не определим ряд необходимых и достаточных параметров описания состояния популяций, достаточно чувствительных, информативных и обладающих достаточной селективностью в рамках поставленной задачи. Поэтому все исследования популяций и сообществ принципиально промежуточны (т.е. не конечны) и необходимо постоянное накопление информации, ее анализ и синтез, в процессе которых структурно-функциональные описания биоценозов и "правила" их преобразования приводятся в соответствие друг с другом. Этой проблематике применительно к водным экосистемам посвящены материалы главы 4 и часть 3 настоящей монографии.

Существенные методологические трудности биоиндикации возникают и при оценке состояния биоценоза по соотношению видов в конкретной экосистеме выборочным методом. Если исходить из понимания популяции, как совокупности особей, то информация, которую мы получили, не может быть экстраполирована за пределы временнóго периода или станции (полигона), на котором осуществлена выборка. Необходимо получить информацию о форме распределения вероятностей нахождения особей в той или иной точке пространства экосистемы. Исходя из найденного закона распределения, можно рассчитать число необходимых проб, обеспечивающих заданную точность интерполяции. Такой подход возможен для оценки состояния популяций на небольших площадях, например, в небольших замкнутых мелководных водоемах. Для крупных водоемов количество выборок ограничивается временем, за которые можно сделать пробы в сходных условиях (например, даже в течение суток может произойти перераспределение планктонных особей в пространстве). Проблемы, связанные с изучением пространственно-временной дифференциации зоопланктона при проведении мониторинговых исследований, показаны, например, на большом экспериментальном материале О.М. Кожовой и Б.К. Павловым [1986].

Таким образом, биоиндикацию можно определить как совокупность методов и критериев, предназначенных для поиска информативных компонентов экосистем, которые могли бы:

  • адекватно отражать уровень воздействия среды, включая комплексный характер загрязнения с учетом явлений синергизма действующих факторов;

  • диагностировать ранние нарушения в наиболее чувствительных компонентах биотических сообществ и оценивать их значимость для всей экосистемы в ближайшем и отдаленном будущем.

Рассмотрим частную задачу биоиндикации, в которой оценивается степень влияния произвольного фактора среды на некоторую совокупность измеренных показателей экосистемы. Если рассматривать ее формальную сущность, то тут фигурируют две векторные переменные: одна Y - характеризует состояние экологического объекта (растительности или гидробиологического сообщества), другая X – состояние среды (например, воды или почвы). Будем считать, что обе эти переменные являются номинальными, т.е. измерены в некоторых упорядоченных шкалах. Это позволяет оценить плотность распределения вероятности p0(x) значений yi для каждого интервала значений X (хотя с точки зрения классической математической статистики эта процедура относится к классу некорректных задач). Если распределение вероятности параметра экосистемы по оси значений фактора является равномерным, то можно говорить о том, что параметр не является индикатором фактора X.

Пусть задан некоторый критерий – мера отклонения закона распределения вероятности, восстановленного по эмпирическим данным, от равномерного распределения. Тогда при , превышающем некоторое пороговое значение пор , можно говорить, об индикаторной значимости переменной Y, а диапазоны значений Х, где функция распределения принимает экстремальные значения, можно считать индицируемыми диапазонами фактора.

С точки зрения математики поставленная задача биоиндикации в реальных условиях относится к классу плохо формализуемых задач [Мазуров, 1982], поскольку характеризуется следующими особенностями:

  • существенной многомерностью факторов среды и измеряемых параметров экосистем;

  • сильной взаимообусловленностью всего комплекса измеренных переменных, не позволяющей выделить в чистом виде функциональную связь двух индивидуальных показателей F(y,x);

  • нестационарностью большей части информации об объектах и среде;

  • трудоемкостью проведения всего комплекса измерений в единых координатах пространства и времени, в результате чего обрабатываемые данные имеют обширные пропуски.

В связи с этим, нахождение адекватной связи индикаторов и индицируемых факторов является типичной операцией с "размытыми" множествами [Заде, 1974], а, следовательно, характеризуется существенной неопределенностью (стохастичностью).

В то же время, к настоящему моменту сложились условия, позволяющие преодолеть некоторую математическую "ущербность" биоиндикации:

  • сформированы банки многолетних данных по наблюдениям за природными экосистемами;

  • разработан и апробирован ряд методов и математических моделей интегральной оценки состояния сложных систем различного типа, позволяющих, по терминологии А.П. Левича и А.Т.Терехина [1997], осуществлять «поиск детерминации и распознавание образов в многомерном пространстве экологических факторов для выделения границ между областями нормального и патологического функционирования экосистем»;

  • развиваются аппаратные и программные информационные компьютерные технологии, позволяющие анализировать необходимые массивы экологических данных;

  • существует огромный объем неформальных знаний высококвалифицированных специалистов, частично сконцентрированный в методических разработках [Экологический мониторинг.., 1995; Мокров, Гелашвили, 1999].

Рассмотрим в этой связи некоторые специальные методы и инструментальные средства построения автоматизированных и неавтоматизированных экспертных систем для решения задач биоиндикации.


^ 1.3. Анализ экологических воздействий

(приемы природоохранной экспертизы)


Понятие воздействия

В соответствии с природоохранительным законодательством Российской Федерации, оценка качества окружающей природной среды производится с целью установления предельно допустимых норм воздействия, гарантирующих экологическую безопасность населения, сохранение генофонда и обеспечивающих рациональное использование и воспроизводство природных ресурсов в условиях устойчивого развития хозяйственной деятельности [Федеральный закон.., 2002, ст. 1, 3, 19, 63]. При этом, под воздействием вообще понимается антропогенная деятельность, связанная с реализацией экономических, рекреационных, культурных интересов и вносящая физические, химические, биологические изменения в природную среду. В качестве примера более широкой понятийной трактовки можно привести определение из "Толкового словаря по охране природы" [1995], где под отрицательным воздействием на окружающую среду понимаются «любые [?] потоки вещества, энергии и информации, непосредственно образующиеся в окружающей среде или планируемые в результате антропогенной деятельности и приводящие к отрицательным изменениям окружающей среды и последствиям этих изменений».

Прежде всего необходимо уточнить, что сам термин «воздействие» в контексте экологической оценки имеет специфический смысл. В русском языке слово "воздействие" часто понимается как «то, что воздействует», причем последствия этого события или процесса термином не охватываются. В случае, например, экологической экспертизы проекта, под "воздействием" в русском смысле можно понимать количество сбросов и выбросов загрязняющих веществ, количество отходов, объем водозабора, площадь изымаемых из пользования земель и т.д. В английском же языке, особенно в терминологии, связанной с Environmental Impact Assessment (буквально – оценка воздействия на окружающую среду), слово "impact" (буквальный перевод – столкновение, коллизия, шок) охватывает слившееся в единое целое как «то, что воздействует», так и «то, что происходит в результате». Таким образом, анализ или оценка воздействий в этом смысле предусматривают прогноз и описание не только "того, что воздействует" – выбросов, сбросов, отходов, изымаемых ресурсов. Они охватывают и последствия, результат действия этих "факторов воздействия" – изменения в окружающей среде, здоровье и качестве жизни населения и т.п. Именно информация об изменениях, могущих быть результатом реализации намечаемого хозяйственного проекта, является существенной для принятия решений, связанной с этой деятельностью.


Оценка значимости воздействий

Значимость воздействия непосредственно зависит от его вида или природы (шумовое, радиационное, выбросы определенных веществ в воздух и т.д.), физической величины и вероятности его возникновения [Черп и др., 2000]. Понятие величины охватывает здесь несколько факторов, таких как интенсивность воздействия (например, повышение величины показателя БПК5 в реке до 10 мг/л); продолжительность воздействия; масштаб распространения воздействия. При этом масштаб распространения воздействия оценивается как в терминах площади (например, территория, на которой зафиксировано повышение радиационного уровня), так и в терминах численности биологических объектов, наличия особо охраняемых территорий и т.д., подвергающихся воздействию данного фактора. Дополнительным аспектом, который чаще всего не учитывается при оценке значимости воздействий, является его контекст. Воздействия, одинаковые по величине и вероятности, могут рассматриваться как более или менее важные, влиять на принимаемые решения в большей или меньшей степени в зависимости от того, где именно они имеют место, как они воспринимаются заинтересованными лицами, какова сложившаяся социальная обстановка и т.д.

Для оценки значимости существует множество методов: например, Н. Ли [1995] описывает 24 метода. Наиболее простым и часто применяемым методом оценки значимости является сравнение их с универсальными стандартами. Стандарты могут быть количественными (например, предельно допустимые концентрации загрязняющих веществ) или носить характер качественных норм (например, ограничения на определенные виды хозяйственной деятельности в пределах особо охраняемой природной территории или вблизи культурных памятников). Однако следует иметь в виду важные ограничения применимости стандартов для оценки значимости:

  • на многие виды воздействия стандарты отсутствуют (например, в момент написания этой книги в России не существовало стандарта на концентрации или выбросы диоксинов);

  • многие стандарты разработаны на основе приблизительных данных (недостаточно проверенных, неточных или неполных) и, таким образом, их область применения ограничена;

  • стандарты основаны на представлении о "пороговом воздействии", в то время как многие виды воздействия (например, ионизирующее излучение) не имеют порогового значения: не исключено, что их влияние проявляется при сколь угодно малых величинах;

  • стандарты не всегда годятся для учета непрямых, кумулятивных воздействий, синергетического действия нескольких факторов;

  • стандарты редко применимы для учета уникальных условий, характерных для конкретной ситуации.

Очень близок к сравнению со стандартами метод оценки значимости, основанный на сравнении величины воздействия с усредненными значениями данного параметра для рассматриваемой местности. Такой метод вносит в оценку значимости элемент "контекста", учета местной ситуации. К этому типу методов относится сравнение параметров состояния окружающей среды с фоновыми значениями. Сравнение величины воздействий со стандартами или с характерными значениями является "объективным" методом оценки значимости воздействий (хотя стандарты, конечно, могут рассматриваться как субъективная величина).

Анализ воздействий в рамках экологического мониторинга включает в себя два основных элемента: прогноз их абсолютной физической величины и оценку их относительного вклада. Прогноз величины воздействий обычно осуществляется для различных компонент окружающей среды с применением специальных методов прогноза, таких, например, как математические модели. Важно, чтобы усилия исследователей были сосредоточены на предсказании наиболее значимых воздействий, чтобы точность применяемых методов соответствовала задачам экологической оценки и чтобы воздействия предсказывались в форме изменений в окружающей среде, а не просто описания факторов воздействия. Например, если вывод о влиянии фактора будет сформулирован как «в результате будет уничтожено 15 га зеленых насаждений», то судить о значимости воздействия будет гораздо сложнее, чем в том случае, когда в документе будет указано: «в результате действия фактора будет уничтожено 28% зеленых насаждений в районе».

Ранжирование относительной значимости воздействий осуществляется для соотнесения силы их влияния факторов друг с другом. Существует много методов ранжирования относительной значимости, и их выбор зависит от требований программы исследований и конкретной ситуации. В то же время, адекватная оценка значимости воздействий невозможна без соотнесения их эколого-физиологического эффекта с социальными ценностями, интересами и предпочтениями различных заинтересованных сторон. Л.У. Кантер [Canter, 1996] приводит пример "шкалы значимости" воздействий (табл. 1.1).

Таблица 1.1

^ Пример шкалы значимости воздействий на экосистемы [Canter, 1996]


Превышаемый порог

Характер нарушений

Ранг значимости

Юридический порог

Превышение стандартов,

установленных законом

наивысшая значимость

Функциональный

порог

Неизбежные воздействия, приводящие

к необратимому разрушению экосистем

очень высокая

значимость

Порог приемлемости

Воздействия, нарушающие сложившиеся

местные нормы

высокая значимость

Порог конфликта

Воздействия, вызывающие конфликт между группами общества по поводу ресурса

умеренная значимость

Порог предпочтений

Воздействия, касающиеся предпочтений

тех или иных групп

низкая значимость


Наиболее значимые воздействия превышают установленные стандарты. Это означает, что меры по устранению таких воздействий должны быть приняты в обязательном порядке или намечаемая хозяйственная деятельность не может быть осуществлена. Второй уровень значимости воздействий составляют неизбежные воздействия, которые необратимым образом разрушают экосистемы. Третьи по значимости воздействия – те, последствия которых нарушают сложившиеся социальные нормы и устои (деятельность, при которой необходимо переселение людей, может представлять пример воздействий такого типа). Наконец, последние две группы воздействий касаются интересов и предпочтений различных групп общества (рыбаков, велосипедистов, пенсионеров и т.д.)


Экспертные методы оценки экологических воздействий

По инициативе Программы ООН по окружающей среде (UNEP) для процесса экологической оценки был разработан целый ряд стандартизованных методов или вспомогательных инструментов, призванных повысить эффективность выявления воздействий. Эти методы основаны на коллективном опыте широкого круга специалистов и их использование позволяет упорядочить и систематизировать процесс биоиндикации и мониторинга, избегая многих ошибок, совершавшихся на ранних этапах развития.

Австралийским агентством по охране окружающей среды AEAA, а также международной группой специалистов [Экологическая оценка.., URL] выделяются следующие стандартизованные методы, используемые для выявления воздействий:

  • контрольные списки;

  • матрицы;

  • сети;

  • наложение карт и географические информационные системы (ГИС);

  • экспертные системы.

Контрольные списки, как правило, разрабатываются на основе списков компонентов окружающей среды или воздействующих факторов, которые должны быть исследованы для выявления возможных воздействий. Списки могут варьировать по сложности и назначению от очень простого списка до больших иерархических рубрикаторов, которые также подразумевает оценку значимости путем экспертного нормирования и взвешивания. Примерами таких списков являются известная система сапробности индикаторных организмов Кольквитца–Марссона в модификации Сладечека (Sládeček, 1973) или таблица обобщенных характеристик изменений в водных и наземных системах р. Чапаевки, содержащая оценки индикаторной способности различных компонент и параметров экосистемы [Экологическое состояние.., 1997]. Во втором примере на практике показано, как эффективность выводов биоиндикации может быть существенно повышена за счет сопряженного использования различных индикаторов.

Списки могут быть улучшены и адаптированы к местным условиям по мере накопления опыта их использования. Контрольные списки неэффективны для выявления непрямых воздействий (вторичных и более высокого порядка), а также взаимодействия между воздействиями.

Матрицы представляют собой таблицы, которые могут использоваться, чтобы определить взаимодействие между группами действующих факторов и компонентами (характеристиками) окружающей среды. При использовании матрицы взаимодействие между конкретным возмущением и компонентом окружающей среды может быть отмечено в клетке на пересечении рядов и столбцов. В клетках могут быть сделаны "примечания", чтобы подчеркнуть существенность воздействия или другие особенности, связанные с природой факторов, например:

  • значки или символы могут наглядно определить тип воздействия (такие как прямой, косвенный, совокупный);

  • цифры или размер значков могут указывать масштаб;

  • могут быть сделаны описательные замечания.

В литературе [Экологическая оценка.., URL] упоминается матрица взаимодействий Леопольда, применимая для экспертизы большинства экологических проектов, которая содержит 88 всесторонних компонентов и характеристик окружающей среды, представленных столбцами таблицы, и 100 видов деятельности (воздействующих факторов), которые представлены строками. Общий подход, использованный в матрице Леопольда, получил широкое распространение, и на его основе было разработано множество других матриц. Другим примером матрицы является таблица общих критериальных характеристик [Попченко, Булгаков, 1992], содержащая в строках – качественные признаки модификаций биоценозов зообентоса, а в столбцах – различные инвариантные состояния, соответствующие прогрессу или регрессу соответственно в экологической структуре сообществ и в процессах метаболизма. В общем случае, в матрицах также трудно различать прямые и косвенные воздействия.

Сети представляют собой графы причинно-следственных отношений и иллюстрируют множественные связи между антропогенными факторами, природоохранной деятельностью и компонентами (характеристиками) окружающей среды и поэтому особенно полезны для выявления и отображения воздействий второго порядка (косвенные, синергетические и т.д.). Упрощенные сети могут использоваться в сочетании с другими методами для обеспечения того, чтобы важнейшие воздействия второго порядка не были пропущены при исследовании. Из-за отсутствия собственных примеров, приведем на рис. 1.5 пример сети, отражающей взаимосвязи, приводящие к изменению качества жизни, состояния дикой природы и прочих условий в случае реализации мероприятий по развитию туризма в Замбии (учтена даже потеря биоразнообразия из-за роста спроса на сувениры для туристов). Разработка более детальных сетей может потребовать значительного времени и усилий, особенно если для этого не используются компьютерные программы.




Рис. 1.5. Сеть, описывающая взаимосвязи, приводящие к изменению качества жизни, состояния дикой природы и пр. условий

при реализации мероприятий по развитию туризма в Замбии по [Экологическая оценка.., URL]

^ Наложение карт и географические информационные системы (ГИС) – послойно накладываемые карты или компьютерные изображения, которые могут использоваться для визуализации воздействий. Как будет показано ниже, ГИС делят карту района на отдельные ячейки и хранят большой объем информации для каждой ячейки. Такие системы могут использоваться для целей анализа и компьютерного моделирования.

^ Экспертные системы (ЭС) – как правило, компьютеризованные системы принятия решений, основанные на знаниях. Внешне работа ЭС проста: пользователю последовательно предлагаются вопросы, сформулированные на основе имеющейся базы классифицированных фактов и заложенного в системе механизма поиска взаимосвязей между ними. Экспертная система анализирует ответ на каждый вопрос и переходит к следующему вопросу, учитывая данный ответ.

Экспертные системы возникли как первый практический результат развития алгоритмов искусственного интеллекта – совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием компьютеров [Нильсен, 1973; Сафонов 1992]. ЭС выполняет функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области и состоит из следующих компонентов [Таунсенд, Фохт, 1990]:

  • базы знаний (части системы, в которой содержатся факты);

  • подсистемы генерации "умозаключений" (множества правил, по которым осуществляется решение задачи);

  • подсистемы объяснения;

  • подсистемы приобретения знаний;

  • диалогового процессора.

Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма синтеза решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. Наиболее распространенный способ представления знаний в экспертных системах – это непротиворечивые логические высказывания [Виттих, 1998] или продукционные правила. В таких системах предметная область описывается с помощью логических рассуждений, ведущих от причин к следствию, т.е. устанавливается некоторая детерминированная причинно-следственная связь между фактором А и явлением В.

Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или эвристик). Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы. Обычно в любой момент времени в системе существуют три типа знаний

  • структурированные знания – статические знания о предметной области (после того как эти знания выявлены, они уже не изменяются);

  • структурированные динамические знания – изменяемые знания о предметной области (они обновляются по мере выявления новой информации);

  • рабочие знания – знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

В ЭС обычно заранее не определен алгоритм задачи, который строится "по ходу" ее решения на основании эвристических правил, поэтому обработка знаний часто может привести к получению такого результата, который трудно предусмотреть. Одним из важных вопросов, возникающих при проектировании управляющей компоненты систем, основанных на знаниях, является выбор метода поиска решения, т.е. стратегии синтеза "умозаключений" [Элти, Кумбс, 1987, Ларичев с соавт., 1989]. От выбранного метода поиска (направления и способа его осуществления) будет зависеть порядок применения и срабатывания правил.

Считается, что системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом:

  • у них нет предубеждений и они не делают поспешных выводов;

  • эти системы работают систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных;

  • база знаний может быть очень и очень большой; будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда; человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются;

  • системы, основанные на знаниях, по своей природе устойчивы к "помехам"; в то время, как эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей.

  • базы знаний не обременены сведениями из других областей и менее подвержены "шумам";

  • ЭС-системы не заменяют специалиста, а являются инструментом в его руках.

Разумеется, имеется ряд предметных областей и прикладных задач, где разработка или использование ЭС не всегда обосновано. В табл. 1.2 приведены сравнительные критерии, по наличию которых можно судить о целесообразности применения экспертных систем. В целом ЭС является не подменой, а разумным дополнением традиционным математическим задачам, решаемым обычным путем формальных преобразований, процедурного анализа или численными методами.


Таблица 1. 2

^ Критерии применимости экспертных систем при решении прикладных задач


Применение ЭС обосновано

Применение ЭС не обосновано

Не могут быть построены строгие алгоритмы или процедуры, но существуют эвристические методы решения.

Имеются эффективные алгоритмические методы.

Есть эксперты, которые способны решить задачу.

Отсутствуют эксперты или их число недостаточно.

По своему характеру задачи относятся к области диагностики, интерпретации или прогнозирования.

Задачи носят вычислительный характер.

Доступные данные "зашумлены".

Известны точные факты и строгие процедуры.

Задачи решаются методом формальных рассуждений.

Задачи решаются процедурными методами, с помощью аналогии или интуитивно.

Знания статичны (неизменны).

Знания динамичны (меняются со временем).


В качестве классического примера экспертной системы экологического профиля можно привести систему PLANT/cd, предсказывающую потери зерна из-за черной совки [Уотермен, 1989]. Эта ЭС реализует прогноз состояния конкретного агроучастка по результатам обследования. При этом используются такие показатели, как количество попавших в ловушку бабочек, прополка поля, возрастной спектр личинок, состояние почвы, сорт зерновой культуры и проч.

Из примеров отечественных экспертных систем в области биоиндикации можно привести любопытный проект, осуществленный в Интернет Ярославским областным центром дистанционного обучения школьников [Биоиндикация природных.., URL]. Если зайти на сайт www-windows-1251.edu.yar.ru/russian/misc/eco_page/bioind, то можно самостоятельно без каких-нибудь финансовых затрат выполнить качественный анализ состояния воды по гидробиологической пробе (автор – школьник Сергей Юров). Для этого необходимо просто ввести данные о встречаемости по 24 группам водных организмов – см. рис. 1.6 - и получить описание типа и характеристик прогнозируемого водоема.


^ 1.4. Концепции нормативов и критических нагрузок


Анализ значимости экологических воздействий проводится с целью совокупной оценки "качества среды", предметом которой являются:

  • в экологическом смысле – вся экосистема региона, состоящая из иерархии соподчиненных биологических компонентов (сообществ), способных сохранять устойчивость путем адаптации к внешним факторам и обеспечивать утилизацию веществ, поступающих извне;

  • в прикладном смысле – характеристики ресурсов, обеспечивающие их использование в тех или иных практических целях.

Определенная таким образом цель подразумевает наложение граничных условий (нормативов) как на само воздействие, так и на факторы среды, отражающие и воздействие, и отклики экосистем.





^ Рис. 1.6. Образец экспертной системы биоиндикации водоемов по гидробиологическим

показателям для обучения школьников


Принцип антропоцентризма верен и в отношении истории развития нормирования: значительно ранее прочих были установлены нормативы приемлемых для человека условий среды (прежде всего, производственной). Тем самым было положено начало работам в области санитарно-гигиенического нормирования. Однако человек – не самый чувствительный из биологических видов и принцип "Защищен человек – защищены и экосистемы", вообще говоря, неверен.

Экологическое нормирование является ключевой проблемой в формировании экологической безопасности. Более чем два десятилетия назад в России был поставлен вопрос о необходимости определения допустимых экологических нагрузок и адекватных ограничений (нормирования) существующих антропогенных воздействий с учетом всей совокупности возможного вредного воздействия многих факторов и природной специфики объектов [Израэль, 1984]. В Законе "Об охране окружающей среды", в числе прочих, предписывается обоснование и использование в практике двух типов нормативов [Федеральный закон.., 2002, ст. 21, 22, 27]:

  • нормативов качества окружающей среды – «устанавливаются для оценки состояния окружающей среды в целях сохранения естественных экологических систем, генетического фонда растений, животных и других организмов»;

  • нормативов допустимого воздействия на окружающую среду (в т.ч. нормативов допустимой антропогенной нагрузки) – «устанавливаются для субъектов хозяйственной и иной деятельности в целях оценки и регулирования воздействия всех стационарных, передвижных и иных источников воздействия на окружающую среду, расположенных в пределах конкретных территорий и (или) акваторий».

^ Экологическое нормирование предполагает учет так называемой предельно допустимой нагрузки на экосистему. Допустимой считается такая нагрузка, «под воздействием которой отклонение от нормального состояния системы не превышает естественных изменений и, следовательно, не вызывает нежелательных последствий у живых организмов и не ведет к ухудшению качества среды» [Израэль, 1984]. Практически идентичное определение дается А.П. Левичем [1994] для обозначения экологически допустимых уровней воздействия (ЭДУ), которые «в отличие от ПДК являются не потенциальными причинами экологического неблагополучия, а непосредственными его симптомами» [Булгаков с соавт., 1995]. Допустимой считается любая нагрузка, не превышающая предельной (т.е. нормативной), которая, в свою очередь, равна критической нагрузке, умноженной на коэффициент запаса (в зависимости от степени "доверия" и потенциальной возможности кумулятивного действия этот коэффициент обычно варьируется от 0.2 до 0.5).

К сожалению, как слишком часто случается в нашей жизни, написать закон или дать основополагающее определение оказывается значительно проще, чем разработать методику измерения частных показателей, закрепленных в законе. Например, кто может решиться хотя бы на, казалось бы, несложное определение, что такое «нормальное состояние экосистемы» и каков у нее «диапазон естественных изменений»? Поэтому, к настоящему времени известны лишь некоторые попытки обоснования "экологических ПДК" [Лукьяненко, 1992, 1996] для растений суши и для сообществ водоемов рыбохозяйственного назначения.

Экологическое нормирование не является подменой санитарно-гигиеническому нормированию, а, в определенном смысле, дополняет его, ужесточая применяемые стандарты. Например, экологическая индикация может дать сведения о степени и характере загрязнения, распределении загрязнения в водоеме, возможном состоянии водной экосистемы в сезонном масштабе. Из этого следует, что вода, качество которой согласно экологическому контролю признано неудовлетворительным, вряд ли может использоваться для питьевых или хозяйственных целей, но экологически доброкачественная вода не всегда может быть признана пригодной с точки зрения здравоохранения [Беляев, 1993]. В последнем случае необходимы специфические микробиологические, токсикологические и химические тесты.

В мировой практике концепция критических нагрузок получила широкое развитие как необходимое руководство по рациональному ограничению антропогенных воздействий [Моисеенко, 1995, 1998]. На рабочем совещании ООН понятие «критическая нагрузка» было определено как «количественная оценка воздействия одного или нескольких загрязняющих веществ, ниже которой не происходит существенного вредного воздействия на специфические чувствительные элементы окружающей среды в соответствии с современными знаниями» [Critical loads.., 1988]. С учетом известных проблем кумуляции небольших воздействий и развитию хронических (отложенных) последствий величина критической нагрузки по В.Н. Башкину [1999] может быть охарактеризована как «максимальное поступление загрязняющих веществ, которое не вызывает необратимых вредных изменений в структуре и функциях экосистем в течение длительного (50-100 лет) периода».


^ Мем № 6: «Но мир! Но жизнь! Ведь человек дорос

Чтоб знать ответ на все свои загадки.
Что значит знать? Вот, друг мой, в чем вопрос,
На этот счет у нас не все в порядке.»


И.В. Гете, "Фауст"


Несмотря на глобальную аттрактивность 1 концепции критических нагрузок, количественная оценка их величин до сих пор связана с целым рядом неопределенностей. Прежде всего это относится к самим основополагающим понятиям: например, до сих пор не вполне ясно, где обнаружить "специфические чувствительные элементы", что считать за "необратимые вредные изменения" (за 50-100 лет таковые могут произойти не только с природными компонентами, но и с самим человечеством) и, наконец, что есть «экологическая норма» 2 [Тихонов, Шитиков, 1984а]. В частности, неверно подчеркивать "максимальность" критической нагрузки, поскольку многие категории действующих факторов (например, тепловое воздействие) имеют и минимальный порог критичности. Еще бóльшие методологические сложности вызывает количественное выражение этих понятий в конкретных условиях моделирования или оценки критических уровней при экологическом нормировании.

Рекомендуемый порядок действий и инструментарий, используемый при оценке порога критического действия, например, практически одновременно документировали в своих работах процитированные выше В.Н. Башкин и Т.И. Моисеенко (см. табл. 1.3). Работы других авторов по этой проблеме практически не отличаются от приводимых тезисов ни сущностью, ни глубиной, ни лексиконом.


Таблица 1.3

^ Методологический подход к определению экологически критических нагрузок


По В.Н. Башкину [1999]

По Т.И. Моисеенко [1998]

  1. Идентификация вредного воздействия (выбор стрессоров и рецепторов, определение существующей нагрузки и критериев состояния экосистемы)

  2. Учет параметров вредного действия (необходимые параметры и стороны вредного воздействия, выявление временной динамики процессов и их направленности)

  3. Экологическая оценка путей воздействия

  4. Характеристика риска (оценка вероятности, частоты и серьезности воздействий в пространственном и временном аспекте, их сравнение с существующими нагрузками )

  5. Управление риском (разработка эколого-экономических оптимизационных моделей при локальном и трансграничном загрязнении)

  1. Выявление всех неблагоприятных процессов в водной среде (как прямых, так и вторичных) и обоснование химических критериев качества вод (комплексная факторизация воздействий с учетом суммарного, синергетического, или антагонистического взаимодействия всех компонентов)

  2. Диагностика состояния экосистемы и обоснование наиболее информативных биологических критериев, объективно отражающих состояние экосистемы (численных значений, разграничивающих “норму и патологию” и определяющих порог необратимых изменений)

  3. Определение критических уровней многофакторного загрязнения вод на основе доза-эффектных зависимостей между качеством водной среды (по химическим критериям) и состоянием организмов, популяций и сообществ (по биологическим критериям)


Как следует из этапов табл. 1.3, оценка критичности воздействий предполагает комплексное исследование изучаемого объекта и выявление двух основных интегральных составляющих в поведении экосистемы: фактора антропогенной нагрузки на окружающую среду и отклика, определяющего функциональную устойчивость, продуктивность и разнообразие биотических элементов.

^ Антропогенная нагрузка A на экосистемы складывается из большого числа факторов различной природы и происхождения, основными из которых являются:

  • выброс в окружающую среду загрязняющих веществ промышленного или хозяйственно-бытового происхождения;

  • энергетическое и радиологическое загрязнение;

  • техногенная и сельскохозяйственная детериорация ландшафтов;

  • рекреационная нагрузка;

  • изъятие из природной среды необходимых ресурсных компонентов и т.д.

Проблема оценки совокупной антропогенной нагрузки заключается, с одной стороны, в том, как измерить интенсивность составляющих факторов, поскольку средства экологического мониторинга в нашей стране весьма ограничены, а статистическая отчетность страдает неполнотой и недостоверностью. С другой стороны, даже если предположить, что вся эта исходная информация имеется, практически нереально построение строго формализованных обобщенных критериев комплексной антропогенной нагрузки А, адекватно соизмеряющих степень влияния отдельных факторов с учетом их синергизма, поскольку неизвестны математические выражения переходных функций в последовательности:





Функциональная оценка отклика S экосистемы на антропогенное воздействие связана, как правило, с понятиями гомеостаза и стабильности, отражающими свойство природных комплексов сохранять относительное постоянство своих характеристик при возмущающих воздействиях. Это относится, в основном, к метаболически активным элементам ландшафтов – биологическим компонентам биогеоценозов. Существует множество определений и теорий устойчивости популяций, оперирующие с различными функциональными (скорость метаболизма, продуктивность, скорость обновления состава) и структурными (видовой состав, численность, биомасса, трофическая организация) параметрами. В зависимости от интенсивности антропогенной нагрузки A в пределах возможностей адаптации и свойств внутренней кинетики экосистемы все ее гомеостатические параметры могут более или менее согласованно изменяться, образуя экологическую амплитуду адаптационных колебаний биоценоза.

Свидетельством критичности нагрузки является возникновение «длительного тренда за пределами естественного колебательного режима» [Логофет, Свирежев, 1983]. К сожалению, разнообразие терминологии и математических моделей гораздо богаче возможностей их практического применения для оценки пороговых реакций реальных экосистем по отношению к антропогенным воздействиям. Причины этому – те же, что и при конструировании критерия A:

  • невозможность проведения массового, длительного и крупномасштабного мониторинга биоиндикационных компонентов окружающей среды;

  • методологические трудности в конструировании обобщенного интегрального критерия отклика экосистемы S, который адекватно оценивал бы вероятность "отказа чувствительных элементов окружающей среды" и отвечал очевидным требованиям результативности, массовости, детерминированности и непротиворечивости.

Предположим, наконец, что найден способ измерения антропогенной нагрузки A и отклика экосистемы S. Однако последующий ответ на вопрос о том, экосистему с каким значением S следует считать вышедшей за границы биологической нормы и, соответственно, какое значение A принять за "критическое", отнюдь не кажется тривиальным. В этом плане интересны работы С.А. Патина [1979], Г.Д. Замолодчикова [1993] и Г.Т. Фрумина [2000], в различных модификациях использующих математико-статистический подход для определения порогов экологической толерантности. Этот метод состоит в определении пороговых значений на основе естественных колебаний воздействующих факторов среды или параметров, присущих экологическому объекту, с помощью анализа распределений вероятностей.

Одна из таких методик определения критических точек основана на предположении, что критерий нормального состояния экосистемы – нормальный закон распределения ее переменных [Федоров, 1977б; Гродзинский, 1988]. В этом случае максимальные и минимальные критические значения (хкрmax и хкрmin) находятся из соотношения:


, (1.1


где ^ Ф – функция нормированного нормального распределения, x – среднеквадратическое отклонение, p() вероятность соответствия нормальному закону (обычно p предлагается принять равным 0.8, 0.9, 0.95 или 0.99 в зависимости от цели исследования и того ущерба, который может быть причинен системе в случае совершения "ошибки I рода").

Для малого числа наблюдений критические значения могут быть определены следующим образом:

хкрmax = X + k x , хкрmin = X - k x , (1.2)


где k толерантный множитель, используемый в математической теории надежности, Х среднее значение параметра [Воробейник с соавт., 1994].

Каждый из компонентов среды x, по мнению Г.Т. Фрумина [2000], должен иметь свой биологически допустимый (толерантный) для гидробионтов диапазон концентраций в воде, в пределах которого организмы, их сообщества и популяции располагают возможностями оптимальной реализации своих физиологических, экологических и других функций.


Мем № 7: «Смысл статистической нормы состоит в том, что исследователи условились применять некоторый, вполне конкретный период существования системы за эталон ее нормального функционирования. Обоснованность статистической нормы полностью упирается в обоснованность выбора этого периода» В.Д. Федоров с соавт. [1982].


Проблемы использования математико-статистических методов нормирования сводятся к следующему:

  • отсутствие каких-либо априорных свидетельств о законе распределения показателя (в частности, о близости к нормальному гауссовскому закону распределения);

  • необходимость формирования достаточно репрезентативной выборки наблюдений (для получения экологически допустимых уровней при двух классах – благополучный и неблагополучный – требуется по оценкам экспертов не менее 20 измерений);

  • неопределенность понятия «эталон нормального функционирования экосистемы» (см. мем № 7).

Существует два других распространенных подхода для предварительной оценки порогового значения фактора при известном отклике:

  • выполняется серия измерений (A , S) на условно "чистом" объекте и параллельная серия наблюдений на тестируемом объекте; если при этом зафиксированы статистически значимые отличия S в "опыте" и "контроле", то тестируемый объект считается вышедшим за пределы нормативной стабильности, а нагрузка A – превысившей критическую;

  • на одной и той же тестируемой системе (например, на русле реки с разным характером нагрузки, или при наличии долговременных наблюдений) выполняется серия измерений (A , S) и строится традиционная функция "воздействие - эффект":

S = (A);

если система отвечает модели кинетики 1-го порядка, то эта кривая имеет S-образную форму и ярко выраженную точку перегиба, которой соответствует критическая нагрузка Aкрит.

Например, с использованием последнего подхода в рамках Федеральной целевой программы России "Возрождение Волги" коллективом Института экологии Волжского бассейна РАН была выполнена оценка критической антропогенной нагрузки на малые реки бассейна Средней Волги. Интенсивность антропогенной нагрузки на различных участках рек рассчитывалась по " Методике оценки антропогенной нагрузки на малые реки Московской области" [Методика оценки.., 1997], которая учитывала как точечное поступление техногенных веществ со сточными водами, так и загрязнение рек от рассредоточенных источников (смыв с селитебных площадей, сельскохозяйственных полей, животноводческих ферм и пастбищ, рекреационное использование и др.). В качестве исходных данных служили материалы статистической отчетности 2ТП-водхоз (объем сточных вод, количество загрязняющих веществ в них) и сводки "Средволгогипроводхоз" (количество вносимых на поля удобрений, средняя урожайность сельскохозяйственных культур, посевные площади, поголовье домашнего скота). Обобщенная антропогенная нагрузка А рассчитывалась с использованием системы балльных оценок, являющихся составной частью методики.

Для практического решения вопросов, связанных с оценкой экокризисности водных объектов, нами использовался интегральный индекс экологического состояния ИИЭС [Зинченко с соавт., 2000], подробно описанный далее в главе 4 (S = 1/ИИЭС). Его расчет выполнялся на основе данных гидрохимического мониторинга и показателей видового обилия донных организмов, полученных в результате экспедиционных наблюдений. Пары значений {A, S} были вычислены для опорных створов вдоль течения водотоков и критические значения антропогенной нагрузки находились из характера этого распределения. На рис. 1.7 показана зависимость между антропогенной нагрузкой A и обобщенным критерием отклика экосистемы S для створов р. Чапаевка. Полученная кривая по форме и по своему смыслу является типичной функцией "воздействие - эффект" с характерной точкой перегиба. Критичным уровнем антропогенных нагрузок можно считать нагрузки, приходящиеся на участок в районе г. Чапаевска (4) и равные 18 баллов по шкале [Методические указания.., 1997].





Рис 1.7. Зависимость между антропогенной нагрузкой A и интегральным индексом

экологического состояния ^ S = 1/ИИЭС (на примере р. Чапаевка)


Нетрудно прийти к выводу, что в реальных практических исследованиях нельзя ожидать ни длительного мониторинга экосистемы, ни возможностей активного эксперимента с нею, ни предпосылок применения строгого математического аппарата к обработке динамики многомерных наблюдений. Поэтому наиболее реалистичным вариантом оценки критичности воздействий является метод экспресс-оценок, когда некоторый эксперт (либо коллектив экспертов) на основе ограниченного набора данных и некоторых выбранных им натуральных или расчетных показателей определяет зоны благополучия, кризиса или бедствия. При известном опыте и информированности экспертов такой подход может дать определенные результаты и необходимую в рамках поставленной задачи достоверность экологической оценки.


^ 1.5. Общий подход к оценке комбинированного действия факторов


Имеющаяся неопределенность относительно четко установленных причинно-следственных связей типа "воздействие-эффект" объясняется, в первую очередь, многокомпонентным характером реальных потоков загрязнений, в связи с чем выявить в количественном плане реальный характер влияния индивидуальных ингредиентов оказывается затруднительным. Например, промышленные сточные воды могут содержать как токсичные вещества, так и вещества, способствующие росту и популяционному развитию отдельных групп водных организмов, в результате чего, отклик экосистемы становится прямо противоположным прогнозируемому.

Проблемы оценки комбинированного действия факторов очевидны. Без сомнения, можно с использованием несложного математического аппарата рассчитать эффект совместного действия n факторов:

y = а0 + a1x1+ … + anxn + a11x12 + a12x1x2 + … + a1nx1xn + a22x22 + a23x2x3 + …, (1.3)

но для этого требуется, как минимум, матрица коэффициентов парного взаимодействия aij факторов хi и xj .

Для практической оценки синергизма факторов в этих условиях традиционен путь комплексирования тем или иным способом параметров функционирования экосистемы в один или несколько индексов, играющих роль интегрального критерия (формализованного показателя, обобщающего более широкие группы показателей и привносящего новый информационный аспект в описание объекта). Интегральный показатель качества среды, с содержательной точки зрения, должен адекватно отражать комплексный фактор воздействия с учетом суммарного, синергетического или антагонистического взаимодействия всех компонентов. С формальных позиций выбранный критерий должен отвечать следующим основным требованиям:

  • адекватность, т.е. его значение должно в полной мере соответствовать процессам в реальной экосистеме;

  • массовость, т.е. он должен быть работоспособен на широком множестве примеров;

  • результативность, т.е. он должен вычисляться с использованием неспецифических (т.е. традиционных для широкого мониторинга) исходных данных и доступных методов обработки;

  • детерминированность, т.е. его описание не подлежит неоднозначному толкованию.

Ряд специалистов [Новиков с соавт., 1987] считает, что конструирование комплексных показателей должно осуществляться в соответствии с принципами квалиметрии [Азгальдов, Райхман, 1973; Азгальдов, 1994] – науки об оценке качества. Квалиметрия в некоторых сферах науки и техники достаточно хорошо зарекомендовала себя и стала прочной методологической основой систем сертификации качества (например, в соответствии с международными стандартами ИСО серии 9000 или 14000). Согласно положениям квалиметрии, разработка обобщенных оценок качества осуществляется, как правило, с использованием механизмов экспертного оценивания.

Процедура многокритериального экспертного оценивания (МЭО) традиционно применяется экспертами при решении ряда технических, экономических, социологических, военных и других задач, когда механизм принятия решений и сама цель оптимизации являются плохо формализуемыми. Используемый в процедуре МЭО итерационный метод Дельфы (от названия древнегреческого города, известного своим оракулом) представляет собой «ряд последовательно осуществляемых процедур, направленных на формирование группового мнения экспертов о проблемах, по которым ощущается недостаток информации» [Бешелев, Гурович, 1980]. При этом под «экспертом» может пониматься как конкретное лицо, компетентное в рассматриваемой области, так и любая расчетная методика, автомат или компьютерная программа, предоставляющая ответы на поставленные вопросы в виде числа.

В основу метода положены следующие предпосылки:

  • имеется некоторый коллектив из M экспертов (экспертный совет), перед которым ставится задача оценить качество тестируемого объекта;

  • эксперты составляют набор из W частных критериев качества (ЧКК), которые на основе апостериорной информации позволяют оценить в заданной численной шкале отдельные свойства изучаемого объекта, влияющие на комплексную оценку качества;

  • после вычисления значений ЧКК эксперты по установленной процедуре формируют массив экспертных оценок (ЭО), численно ранжируя как долевой вклад каждого ЧКК и/или его относительную важность, так и уровень компетентности каждого эксперта;

  • массивы ЧКК и ЭО подвергаются статистической обработке и последовательной корректировке с целью получения конечного экспертного прогноза.

Рассмотрим кратко общую математическую постановку и описание алгоритма многокритериального экспертного оценивания, подробно выполненные Н.А.Цейтлиным [URL].

Пусть для обработки представлены следующие исходные данные:

  • - частные критерии оценки качества экосистемы (ЧКК), представляющие собой непосредственные результаты мониторинга природной среды или некоторые расчетные индексы от измеренных показателей, сформированные i-м экспертом; М - количество экспертов; W - количество ЧКК;

  • - экспертные оценки (ЭО) уровня компетентности экспертов, данные i-тым экспертом j-му, где - самооценки ();

  • - ЭО важности ЧКК, данные i-тым экспертом v - му ЧКК.

Экспертные оценки измеряются в баллах, причем - минимальная ценность или ее отсутствие; - максимальная ценность. Заданный диапазон и количество градаций шкалы баллов не оказывают принципиального влияния на результат прогноза, но удобно, если она является единой для всех оценок: можно принять, например, = 0, а = 6 баллов.

Необходимо рассчитать обобщенный критерий качества, для чего выполняются вычисления по следующей схеме:

1. Определяется величина - средневзвешенная статистическая оценка (СВ СО) уровня компетентности j-го эксперта. Поскольку она же является весовым множителем, то используется рекуррентная формула , (1.4)

где m = 0, 1, 2, … - номер приближения; в нулевом приближении (m = 0) принимается . Цикл завершается, если , где - заранее заданное малое число ().

2. Вычисляется средняя для всех экспертов СВ СО важности каждого v-го ЧКК:

; (1.5)

и средневзвешенные значения самих частных критериев качества:

; (1.6)

3. Обобщенная средневзвешенная статистическая оценка качества по всему множеству используемых критериев рассчитывается по формуле:

. (1.7)

Полученные средневзвешенные величины также измеряются в баллах и принимают значения на интервалах: .

Поскольку строгого оптимального решения поставленной задачи не существует [Меркурьев, Молдавский, 1979], считается, что средневзвешенные статистические оценки (1.5 – 1.7) в наибольшей степени отвечают интуитивному представлению о простом и справедливом обобщении. Однако опыт дельфийского метода показывает, что пассивные или некомпетентные эксперты стремятся дать оценки важности ЧКК, близкие к средним. В этом случае представленная статистическая оценка центра распределения ЭО будет в значительной мере сглаживать крайние оценки, что несправедливо по отношению к активным или компетентным экспертам, взявшим на себя смелость нетривиального решения. Таким образом, использование СВ СО можно рассматривать просто как "договор" экспертов о некотором варианте обобщения ЭО.

На практике часто применяются упрощенные версии дельфийского метода, связанные с конкретными особенностями решения задачи, наличием эмпирических данных об оцениваемом объекте или численным составом экспертов, например:

  1. «Много экспертов - один критерий». Уровни компетентности экспертов считаются одинаковыми, т.е. ; каждый j-й эксперт сразу дает оценку единственного ЧКК . Тогда обобщение результатов МЭО сводится к расчету среднего по всем экспертам значения критерия качества . Такая процедура широко известна по оцениванию спортивных соревнований по гимнастике или работе жюри КВН.

  2. «Много критериев - один эксперт». Имеется вектор рассчитанных экспертом частных критериев качества и вектор экспертных оценок , которые учитывают важность каждого v-го ЧКК. Средневзвешенная статистическая оценка обобщенного критерия получается прямой подстановкой ив формулу (1.7). По существу, с использованием этой методики МЭО рассчитываются и индексы сапробности (см. раздел 4.4), и различные "интегральные критерии" [Балушкина, 1997; Зинченко с соавт., 2000] и многие другие "индексы".

С применением описанных расчетных схем многокритериального экспертного оценивания или их модификаций может быть сформировано целое семейство обобщенных индексов, оценивающих степень совместного влияния совокупности антропогенных факторов на устойчивость и биоразнообразие экосистем.

Рассмотрим теперь общие механизмы суммации многофакторных однонаправленных воздействий. Пусть есть индикаторный показатель, в естественных условиях принимающий значение "нормы" X0. Пусть измерены эффекты от действия фактора А, фактора B и совместного действия обеих факторов:

ЭАА – Х0 ; ЭВ = ХВ - Х0 ; ЭАВ = ХАВ - Х0 .

Тогда величины ЭАКАВ и ЭВКАВ можно условно считать частями совместного эффекта, приходящегося на долю факторов А и В в отдельности:

ЭАВ = ЭА КАВ + ЭВ КАВ ,

где КАВ = ЭАВ / (ЭА + ЭВ) – коэффициент совместного действия факторов А и В.

Аналогично для трех факторов:

ЭАВС = ЭА КАВ КАС + ЭВ КАВ КВС + ЭС КАС КВС.

Если предположить, что КАВ = КАС = КВС = К, тогда

Эn = K(n – 1) Эi . (1.8)

Из формулы (1.8) видно, что результат совместного действия нескольких факторов имеет вид преимущественно нелинейной комбинации индивидуальных воздействий и, в общем случае, сводится к пяти возможным механизмам:

  • сенсибилизация (феномен взаимного усиления), когда результат действия нескольких факторов превышает суммарное действие этих факторов (Кij > 1);

  • простая полная суммация (Кij = 1) ; Эn = Эi ;

  • неполная суммация (Кij < 1) ; Эn <  Эi ; Эn > max { Эi };

  • независимое действие, когда совместный результат определяется величиной лимитирующего фактора (Кij < 1) ; Эn = max { Эi };

  • компенсация, связанная с феноменом взаимного ослабления действия факторов, когда суммарный эффект меньше лимитирующего показателя (Кij < 1) ; Эn < max {Эi }.

В настоящее время, только для поверхностных вод суши известно свыше 20 методов комплексной оценки загрязненности. Большинство из них используют формулу полной суммации, соответствующую достаточно пессимистической оценке и широко распространенную в водной токсикологии (см. главу 2). Менее пессимистическую и, на наш взгляд, более реалистическую оценку доставляет неполная суммация, основанная на предположении, что эффективность действия совокупности факторов несколько меньше, чем сумма эффектов всех факторов, но несколько больше эффекта независимого действия каждого фактора в отдельности. Примером такого критерия является комплексный показатель загрязнения атмосферного воздуха: , предложенный М.А. Пинигиным [1985а, б] и являющийся аналогом расстояния в евклидовом пространстве. Методики, основанные на суммации, работоспособны только при наличии строго фиксированного набора контролируемых показателей. Достаточно неопределенности в измерении хотя бы одного из них (например, на одном из объектов отсутствуют измерения по аммонийному азоту), как система оценок становится несопоставимой.

Выделение лимитирующего фактора вредности Эn = max { Эi } также широко используется при разработке гигиенической классификации водоемов по степени их загрязнения. В главе 3 будет показано [Фрумин, Баркан, 1997] использование функции желательности Харрингтона, которая определяется как среднегеометрическое частных показателей:

.

При использовании этих методов большое внимание должно быть уделено алгоритму нормирования данных и оценке статистической "эластичности" анализируемых показателей, поскольку возникает угроза искусственной привязки комплексного критерия к одному из факторов, по которому условия нормировки были выбраны излишне жестко.

За рамками приведенных формул и примеров остался самый популярный в среде "природоохранных чиновников" механизм, который можно было бы назвать «псевдокомпенсацией», вычисляемый как среднее значение действующих факторов:

Эn =  Эi / n . (1.9)

Неопределенность и бессмысленность этого выражения очевидны и могут быть проиллюстрированы классическим примером: отчет о средней по больнице температуре тела пациентов (~37oC) по всем ее отделениям от тифозного (~ 42oC) до дистрофичного (~ 33oC). Тем печальнее, что выражение (1.9) на протяжении десятилетий использовалось в множестве методик Минприроды и Минздрава (ИЗВ – см. главу 3, предельно допустимых сбросов ПДС [Методика расчета.., 1990], оценки ущерба [Временная типовая.., 1986] и др.) при суммации многокомпонентных нагрузок, в результате чего адекватность сконструированного критерия оценки антропогенного фактора чаще всего оказывалась сомнительной. В "болоте" усреднения факторов может быть бесследно утоплен любой всплеск данных, сигнализирующий о возможной экологической опасности. Действительно, залповый сброс в водный объект какого-нибудь токсиканта (например, фенола) может привести к гибельным для всей биоты концентрациям этого ингредиента, хотя по отчету, использующему механизм "псевдокомпенсации", этот эффект будет выглядеть существенно заниженным или даже субкритическим, будучи "разбавлен" несколькими десятками показателей по другим ингредиентам с небольшими значениями относительных концентраций.

Очевидно, что любые формулы суммации справедливы, если суммируемые значения изоэффективны, т.е. приведены к единой шкале размерностей и ценностей. Для выполнения этой процедуры имеется целый набор методов "нормирования и взвешивания" (Rating and Weighting Technique [Ноулер и др., 1989]), из которых можно выделить следующие группы.

  1. Нормирование по статистикам, когда вариационный ряд каждого отобранного показателя нормируется с использованием выборочных статистических характеристик – минимума (min Xi), максимума (max Xi), среднего (Xср) или дисперсии (Sx):

  • на интервале { 0  1} Yi = (max Xi - Xi) / (max Xi min Xi) ;

  • на интервале { -1  1} Yi = (Xi - A) / B, где А = (max Xi + min Xi)/2 ,

В = (max Xi min Xi)/2 ;

  • как доля от среднего Yi = Xi / Xср ;

  • как доля от дисперсии Yi = (Xi - Xср)2 / Sx.

  1. Перевод в дискретное пространство преобразование непрерывных значений показателей в выбранную систему фиксированных значений – баллов. Для этого все пространство допустимых значений фактора разбивают на диапазоны, в соответствие с которыми ведут суммирование величин по шкале баллов. Определение числа групп и выделение границ диапазонов для каждой группы может происходить как вручную в соответствии с опытом и пристрастиями классифицирующего субъекта, так и с использованием оптимизирующих алгоритмов, оценивающих полимодальность распределения исходных значений показателя, потери количества информации от агрегирования градаций, функции «заселенности» интервалов и др. (см. главу 6).

  2. Нормирование по шкале стандарта может осуществляться, например, при соотнесении наблюдаемой концентрации загрязняющего вещества с ПДК по данному параметру или с фоновым значением этого параметра: Yi = Xi / ПДКi.

Как было описано выше, уже проранжированным показателям могут быть присвоены некоторые весовые коэффициенты, экспертно оценивающих важность частных критериев. Например, может быть решено, что в связи с особенностями гидрологического режима и частыми заморными явлениями, снижение концентрации кислорода в воде данного водоема – существенно более значимый и весомый аспект, чем, например, повышение минерализации. Соответственно, концентрация кислорода в воде может получить вес «3», а минерализация – вес «1». На этом же этапе нормированные показатели могут дополнительно умножаться на коэффициенты усиления эффектов действия i-го фактора при вхождении его в "синергетические" группы.






оставить комментарий
страница1/3
Дата03.10.2011
Размер0,84 Mb.
ТипДокументы, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

страницы:   1   2   3
плохо
  2
хорошо
  1
отлично
  4
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

наверх