Особенности системного подхода к изучению и прогнозированию глобальных процессов

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Известно, что характерной особенностью современного этапа развития нашей цивилизации являются высокие темпы роста индустриализации, научно-технического прогресса при интенсификации исследований по разработке оружия массового поражения. В связи с этим развитие мирового сообщества порождает огромное число сложнейших политических, экономических, экологических, демографических и др. проблем, оптимальное решение которых невозможно без использования современной научной методологии и организации ее практического использования [1]. Здесь имеется в виду, прежде всего, методология системного подхода, системной динамики, заложенная такими всемирно известными учеными, как В.И. Вернадский, А.А. Богданов, Людвиг фон Берталанфи, М. Месарович, Дж. Форррестер, Д. Медоуз и др. В их основополагающих трудах изложена концепция системного подхода к описанию и анализу сложных динамических систем и процессов, изучаемых в биологии, экономике, кибернетике, геоэкологии, демографии, а также предпринята попытка применения ее к анализу и прогнозированию развития мирового сообщества и хозяйства.

Важной составной частью системного подхода при исследовании глобальных проблем являются современный математический аппарат и информационные технологии, лежащие в основе так называемого системного моделирования [2]. Системный анализ, ориентирующийся на системное моделирование и основанный на научных принципах, позволяет сформировать целостную картину взаимоотношений природных процессов, научно-технического прогресса и развития общества, но также служит практическим инструментом, дающим возможность оптимизировать управление сложными мировыми процессами в интересах человека.

Системный анализ и системное моделирование глобальных процессов базируются на ряде методологических принципов [1]:

· реализация концепции системности глобального объекта как движение от целого к части, от системы к элементам;

· построение иерархии элементов системы;

· движение от изучения свойств элементов к изучению отношений между ними;

· ориентация на многомодельное описание сложного глобального объекта с использованием диалогового режима между исследователем и компьютером;

· разработку системы-модели оптимальной размерности, способной постоянно повышать степень своей адекватности изучаемой реальной глобальной системы.

Практически реализовать указанные принципы может только многодисциплинарный научный коллектив, в котором разумно сочетаются достижения фундаментальных наук и методы прикладных исследований.

Исторически первым примером математического подхода к моделированию глобальных процессов служат работы Дж. Форрестера и Д. Медоуза. Дж. Форрестер - один из крупнейших специалистов в области управления, профессор Школы управления Альфреда П. Слоуна в Массачусетском технологическом институте (МТИ). Большой опыт в теории управления большими системами позволили ему по-новому взглянуть на промышленное предприятие как на сложную динамическую систему. В результате этих работ в МТИ была создана методология междисциплинарных исследований сложных динамических систем, получившей название системной динамики и которая заслуженно связывается с именем Дж. Форрестера. Системная динамика, рассчитанная сначала на решение проблем управления в промышленности, впоследствии была расширена для анализа широкого класса динамических систем - экономических, социальных, экологических. В современной трактовке системная динамика представляет собой тщательно разработанные методические рекомендации по анализу исследуемой проблемы, ее качественному анализу с помощью диаграмм, представление в виде программы на специально разработанном языке программирования DYNAMO, а также последующее исследование модели с помощью компьютера. Мировое признание получила вышедшая в 1971 г. книга Дж. Форрестера «Мировая динамика», в которой изложены результаты применения системной динамики к мировой системе в целом [3]. Эта книга и появившаяся одновременно с ней книга его ученика Д. Медоуза «Пределы роста» привлекли внимание мировой общественности и в то же время стали предметом ожесточенных научных дискуссий. В результате этой полемики стали рождаться все новые и новые проекты, ориентированные на исследования возможных вариантов развития мировой системы. Среди них можно отметить проект М. Месаровича и Э. Пестеля, латиноамериканский проект под руководством А. Эрреры, проекты Я. Кайя, Х. Линнемана, Я. Тинбергена, В. Леонтьева и др. В СССР эта проблематика развивалась под руководством академика Н.Н. Моисеева на ВЦ АН СССР, а также во Всесоюзном научно-исследовательском институте системного анализа АН СССР под руководством академика Д.Н. Гвишиани. В Украине центрами глобального моделирования являются институт кибернетики им. В.М. Глушкова НАН Украины (директор академик И.В.Сергиенко) и институт экономического прогнозирования НАН Украины (директор академик В.М. Геец).

В основе подхода, предложенного Дж. Форрестером и Д. Медоузом, лежит составление и решение системы небольшого числа достаточно простых дифференциальных уравнений, моделирующих динамику взаимодействия человеческого общества и природы. Переменными величинами в модели Форрестера являлись: население Земли, капитал, невозобновляемые природные ресурсы и загрязнение окружающей среды. Упомянутые уравнения Форрестер решал, принимая в качестве начальных условий значения переменных для 1900 г. В промежутке времени с 1900 по 1970 гг. изменение переменных соответствует историческим данным, но это соответствие не является следствием модели. Напротив модель разработана с учетом известной картины развития. Далее рассматривались решения, полученные с помощью модели, до 2100 г. Результаты прогноза оказались неудовлетворительными: все основные показатели, начиная с 2025 г. быстро падали. По этой причине был сделан вывод о неизбежности серьезного кризиса в развитии человеческого общества в недалеком будущем.

В дальнейшем, уточнение и развитие модели Форрестера, в частности работа, выполненная советскими математиками В.А. Егоровым, Ю.Н. Калистовым, В.Б.Митрофановым, А.А. Пионтковским, показали, что кризиса, предсказываемого моделью Форрестера и другими моделями, можно избежать, если ввести в модель ряд дополнительных ограничений, отражающих соответствующие затраты средств на восстановление природы. Отсутствие кризиса означает достижение после роста стационарного состояния, в котором основные показатели модели не изменяются во времени. Для того чтобы система могла находиться в стационарном состоянии сколь угодно долго, необходимо, чтобы оно было устойчивым по отношению к небольшим случайным возмущениям.

Устойчивость движения любой динамической системы по отношению к случайным возмущениям означает, что при малых значениях последних отклонение от стационарного состояния, или точнее говоря, стационарного движения также будет мало в течение длительного времени. Простейший тип стационарных движений - состояние покоя. Глобальными стационарными состояниями могут быть, по всей видимости, неравновесные стационарные состояния. Такие состояния возникают, как правило, при наличии в динамических системах потоков вещества и энергии. Кроме того, многочисленные примеры показывают, что сами такие системы обязательно должны быть нелинейными. В неравновесных системах стационарные движения могут быть как постоянными во времени, так и периодическими. Периодические стационарные движения обычно осуществляются в автоколебательной системе - устройстве, которое создает периодический процесс за счет постоянного источника энергии. Для описания работы любой системы, в которой реализуется неравновесное стационарное движение, прежде всего следует определить те предельные значения потоков вещества и энергии, при которых такое движение возможно, а сама система существует.

Определение параметров стационарных состояний в глобальных системах - очень сложная проблема, стоящая перед философами, математиками, экономистами и представителями многих других наук. Сейчас уже совершенно ясно, что будущие глобальные стационарные движения потребуют значительных потоков энергии, которые может обеспечить только термоядерная энергетика. По предварительным оценкам, расходуемая мощность, вероятно, превысит 20кВт на каждого жителя Земли (при десятимиллиардном населении). Энергия будет дополнительно расходоваться на восстановление и повторное использование ресурсов, опреснение воды, интенсивное производство экологически чистых пищевых продуктов, кондиционирование воздуха в городах, информационное обслуживание и многое другое.

Важнейшей проблемой мирового развития является также разработка методов надежного прогнозирования климатических изменений [4], в частности, глобального геофизического прогнозирования. Эти прогнозы должны учитываться при разработке моделей мировой динамики. Остановимся на данной проблеме подробней.

Предварительно сделаем следующие замечания. Земля является частью системы, включающей в себя Солнце и другие планеты. Солнечная система в свою очередь, является частью Галактики. Поэтому, прежде всего, следует остановиться на проблеме интенсивного воздействия на Землю Солнечной системы и самого Солнца с его переменной активностью, влияющей на геофизические и биологические процессы [5]. Сейчас также стало окончательно ясно, что изменения параметров орбиты и оси вращения Земли играют ключевую роль в периодической смене земных ледниковий межледниковьями [6]. Таким образом, астрономические факторы играют здесь важнейшую роль, и сомнения в изначальном влиянии солнечной активности на геофизические процесс, наконец, уходят [7,8]. Обе отмеченные концепции - яркие иллюстрации значимости системного подхода к решению глобальных проблем, интуитивно осознанные еще до того, как системный анализ оформился в самостоятельное научное направление.

Таким образом, для долгосрочных прогнозов геофизических изменений, промежуточных по времени между краткосрочными и тысячелетними, необходим учет солнечной активности. Многие выдающиеся ученые (А.Л. Чижевский, М.С. Эйгенсон и др.) дали немало примеров возможности и полезности такого учета. Однако сложность гео-гелиофизических связей не была полностью понята, так как требовались более сложные статистические методы, учитывающие законы случайности и самоорганизации в природе. В последние годы наметились успехи в понимании этих законов в синергетике и волномеханической солитонике, которые способны учесть большинство или даже все факторы, влияющие на определенный природный процесс. Иными словами, эти новые теоретические концепции по своей сути являются системными. Одной из основных особенностей гелио-геофизических процессов является их циклический, точнее квазициклический характер, что может быть использовано для долгосрочного прогнозирования. Теоретической основой таких квазициклических процессов как раз и служит вышеупомянутая волномеханическая солитоника [9].

В частности, при решении проблемы изменения глобального климата эти процессы учитывают и эффект антропогенного потепления, вызываемого парниковыми газами. Последние же сами по себе недостаточны, чтобы объяснить прошедшее вековое потепление. Уже сейчас ясно, что «парниковые» прогнозы значительного таяния льдов Арктики к началу нынешнего столетия неверны. Наоборот, волномеханическая концепция цикличности дает согласующиеся с наблюдениями прогнозы- месячные, сезонные и годовые, геофизические и солнечной активности [10,11]. Более того, климатический прогноз до середины следующего века, составленный согласно этой концепции представляется более реалистичным: наша планета входит в период относительного похолодания, степень которого будет зависеть от величины значимости антропогенного потепления.

Теоретические и вычислительные трудности применения цикличности в гео-астрофизике еще более увеличиваются в историографии и экономике. С каждым годом накапливается все большее число утвердительных факторов о прямом действии солнечной активности на человеческую жизнедеятельность. Так, на большом статистическом материале показан рост числа дорожных происшествий и катастроф в годы повышенной солнечной активности [11]. Не менее надежна выборка людей (за три тысячи лет!), игравших выдающуюся роль в развитии общества и в научно-техническом прогрессе. Их становилось больше в годы «спокойные, конструктивные», когда солнечная активность спадала: 600-200 гг. до н.э. и XV-XIX вв. н.э. [11]. Связь исторических циклов с солнечными (11- и 22-х летними) подтверждают также данные, приведенные в табл.1.

Кроме того, уже в начале телескопических изучений циклов солнечных пятен была указана их связь с климатическими и экономическими последствиями: цены на хлеб понижались с ростом этих пятен (солнечной активности, определяемой в настоящее время числами Вольфа, W) [5]. К этому можно добавить, что между Великой депрессией 1929-1933 гг. и нынешним глобальным финансовым кризисом помещается около семи 11-летних циклов солнечной активности.

Вышеупомянутая волномеханическая методика прогнозирования может быть использована не только для прогноза климатических изменений. Она применима также для долгосрочного прогнозирования других геофизических величин, что особенно важно, учитывая сложность прогнозирования последних. В частности, повышение глобальной активности землетрясений и наводнений в период 1998-2000 гг. нами было рассчитано достаточно хорошо

Таблица 1. Цикличность солнечной активности и историческая цикличность

глобальный индустриализация прогнозирование

Примечание. В табл. 1 знаками «+» подтверждается связь войн, предреволюционных и революционных лет с повышением среднециклического индекса УW/n . Цикличность во втором цикле нарушена (отмечена одним знаком «+»), т.е. имеет место инверсия. Однако она «снимается» третьим почти 22-летним циклом, в котором солнечные характеристики подавляют инверсию второго цикла. [12]. Весьма характерным является и прогноз величины максимума 23-го солнечного цикла [11]. Прогнозы его роста, даваемые традиционными статистико-вероятностными методами на основании режима, установившегося в 70-е гг., оказались существенно неправильными. Значительное уменьшение максимума 23-го цикла по сравнению с 22-м было предсказано в [10,12], а позже - в NASA (Cannat Shutten, 1997).

Практическая реализация волномеханической концепции приводит к сложной вычислительной процедуре, названной нами методом двоичного прогнозирования [11, 12]. В основе этого метода лежит идея устойчивости долгосрочных прогнозов, объясняемой во-первых, прогнозированием не абсолютных значений величин, а их относительных изменений (отклонений абсолютных значений от средних за большой период), а во-вторых, учетом естественных циклов прогнозируемых процессов (например, 22-, 27- или 33-летнего цикла солнечной активности). Построение долгосрочного прогноза (с периодом упреждения, равным длине цикла процесса) согласно методу двоичного прогнозирования сводится к нахождению некоторой двоичной последовательности (где 0 соответствует понижению значения прогнозируемой величины, а 1 - повышению этого значения), обеспечивающей максимальное значение заданной целевой функции - разности между суммой значений прогнозируемой величины, попавших в группы повышений, и суммой значений, попавших в группы понижений, за весь период предыстории. Многочисленные расчеты прогнозов по данной методике показали, что для получения надежных результатов достаточно взять данные за 4 предыдущих цикла, например, за 427=108 лет. Период упреждения тогда также будет равен 27 годам.

Следует отметить, что мощность множества допустимых достаточно высока, так что реализация метода возможна только с помощью современной вычислительной техники.

Для иллюстрации применения метода двоичного прогнозирования в табл. 2 приведен ретроспективный прогноз солнечной активности (чисел Вольфа) на период 1960-1992 гг. с учетом 33-летнего цикла (4 предыдущие 33-летних цикла взяты в качестве предыстории). Как видно из табл. 2, прогноз выполнен практически полностью. При переходе от периода 1984-1989 гг. к периоду 1990-1992 гг. имеет место случай так называемого относительного повышения: хотя -362 + 6Ч53 < 0, но -362 + 6Ч53 + 388 - 3Ч53 > 0 (здесь 53 - среднее чисел Вольфа за предыдущие 4Ч33 = 132 года).

Таблица 2. Ретроспективный прогноз чисел Вольфа на период 1966-1992 гг.

Здесь имеет место случай относительного повышения: это означает переход к еще более низким значениям Wt в 1996-1998 гг. Концентрация максимумов 11-летних циклов на повышенных значениях функции Wt наблюдалась на периоде предыстории. Там максимумы приходились на 1970, 1979-1980, 1989-1990 гг. Фактические данные [9,11] свидетельствуют, что эти максимумы наблюдались в периодах 1993-1995, 1999-2001, а также в 2005 г. Согласно рассчитанному нами прогнозу следует ожидать в периоды 2011-2016 и 2023-2025 максимумы солнечной активности.

Экспериментальные расчеты долгосрочных прогнозов на основе метода двоичного прогнозирования показывают высокую степень их оправдываемости (60-100%). Этот метод позволяет разрабатывать также и месячные климатические прогнозы, если в качестве временного шага взять сутки.

Комплексный анализ колебаний чисел Вольфа (вместе с результатами изотопного анализа) за 1000-летний период привел нас к такому выводу: следующий вековой максимум солнечной активности будет понижен к середине XXI столетия.

Устойчивая корреляция между солнечной активностью и климатическими изменениями для таких больших временных промежутков доказывает грядущее наступление похолодания в течение текущего столетия. Степень этого похолодания будет определяться влиянием парникового эффекта.

Литература

1. Гвишиани Д.М. Системный характер глобального моделирования //Глобальные проблемы современности.- Вып.1.- М.: Знание, 1984.-С.33-49.

2. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа.- М.: Наука, 1981.

3. Форрестер Дж. Мировая динамика/Пер. с англ.- М.: Наука, 1978.

4. Бoрисенков Е.П. Климат и деятельность человека.- М.: Наука, 1985.

5. Эйгенсон М.С. Солнце, погода и климат. - Л.:Гидрометиздат,1963.

6. Брокер У., Дентон Д. В чем причина оледенений // В мире науки.-1990.- №3.

7. Бобова В.П., Курбасов Г.С., Рыклова Л.Б. К вопросу единства геофизических и гелиофизических процессов// Астрономический журнал.- 1993. -Т.70, вып.6.

8. Борисенков Е.П., Песецкий В.М. Тысячелетняя летопись явлений природы. - М.: Наука, 1988.

9. Кузьменко Г.И. Инженерная наука и геофизические исследования. - Одесса: ТЭС, 2002.

10. Кузьменко Г.И. Долгосрочный геофизический прогноз //Геофизический журнал.- 1999.- 21, №2. - С.61-69.

11. Кузьменко Г.И., Постан М.Я. О некоторых особенностях природных циклов и их моделировании //Управляющие системы и машины.-2004.- №2.- С.3-12.

12. Kuzjmenko G.I., Voevudskiy E.N., and Postan M.Ya. On Global Geophysical Long-Term Forecast // Proc. of the 2nd Intl.Conf. on Systems Science and System Engineering/ICSSSE`93 (Beijng, China).-1993. -P.743-746.

Размещено на Allbest.ru