- •10.Дайте определение основных понятий прогнозирования в природопользовании.
- •11.Раскройте основные методы прогнозирования (методы экспертных оценок).
- •12.Раскройте основные методы прогнозирования (математико-статистические методы).
- •13.Охарактеризуйте сущность организации природопользования.
- •14.Приведите законодательные и нормативные основы организации природопользования.
- •15.Приведите особенности, принципы и правила управления природопользованием.
- •16.Охарактеризуйте программно-целевой метод в управлении природопользованием.
- •17.Охарактеризуйте сущность механизма управления природопользованием и оос.
- •18.Расскажите об инструментах механизмов управления природопользованием.
- •19.Приведите административные методы управления природопользованием.
12.Раскройте основные методы прогнозирования (математико-статистические методы).
Математико-статистические методы прогнозирования базируются на использовании накопленной статистической информации об изменении показателей, характеризующих объект или процесс. К таким методам относятся методы экстраполяции, интерполяции, корреляции, регрессии, балансовый метод, метод аналогов и др. Используемые в этих методах модели прогнозирования можно разделить на трендовые и многофакторные. В трендовых моделях выводится зависимость анализируемого показателя от времени: у = f(Т). Многофакторные модели позволяют получить зависимость изучаемого показателя от набора факторов, которые определяют его изменение: у = = φ (х1, х2, …хm).
Экстраполяция – перенесение данных, полученных в одной точке, на более или менее обширные аналогичные площади, или вычисление последующего ряда значений какого-то свойства, исходя из характера кривой его предыдущего изменения.
Экстраполяция в пространстве (региональная) широко применяется в специальном картографировании, в составлении кадастров и в других случаях, когда натурный охват всего явления физически невозможен. Логическая (аналоговая) экстраполяция используется в случаях, когда необходимо определить вероятный ход процесса до его наблюдения как в пространстве, так и во времени. Общей формой экстраполяции служит перенос с наблюдаемого на численной или натурной модели на реальную местность или процесс. Но здесь большая вероятность ошибок и допущений, так как неизбежно упрощение модели по сравнению с натурой. Кроме того, модель ограничена и замкнута.
Интерполяция – поиск промежуточных значений какого-либо свойства между известными его значениями (точками) во времени или в пространстве. Интерполяция используется при наблюдении природных процессов, особенно при составлении кривых их хода. Чем чаще во времени и ближе в пространстве наблюдаемые точки, тем точнее интерполяция. Поэтому переход от интерполяции и экстраполяции нередко связан с ошибками.
Метод корреляции предполагает учет взаимного отношения, взаимозависимости предметов, явлений, видов в экосистеме. Так, в соответствии с законом экологической корреляции в экосистеме, как и в любом другом целостном образовании, особенно в биотическом сообществе, все входящие в нее виды живого и абиотические экологические компоненты функционально соответствуют друг другу. Выпадение одной части системы (например, уничтожение вида) неминуемо ведет к исключению всех тесно связанных с этой частью системы других ее частей и к функциональному изменению целого в рамках закона внутреннего динамического равновесия. Например, при изменении лесистости территории заметно меняется коэффициент стока. Имея ряд значений коэффициента стока, можно прогнозировать возможное изменение стока с поверхности при лесистости в количественных показателях.
Регрессия – вероятность, степень рассеяния эмпирических точек от линейной зависимости (линия регрессии). Это зависимость среднего значения какой-либо величины от некоторой другой величины или от нескольких величин. С помощью регрессионного метода с применением многофакторных моделей можно, например, прогнозировать воздействие антропогенных факторов на окружающую среду.
Балансовый метод - его можно представить в виде модели межотраслевого, межрегионального процесса обмена продукцией:
,
где Xi - объем продукции, произведенной в отрасли (регионе) i; хj - объем продукции, произведенной в отрасли (регионе) j; ai j - коэффициент прямых затрат, который характеризует количество продукции отрасли (региона ) i, использованной для производства единицы продукции в отрасли (регионе) j; yi - остаточная продукция отрасли (региона) i; N - количество отраслей (регионов) j.Используя балансовую модель, можно достаточно определенно проанализировать движение продукции (природных ресурсов) между отраслями, регионами и составить представление о возможных последствиях.
В настоящее время разрабатываются и внедряются более сложные методы прогнозирования, позволяющие как собрать, проанализировать, классифицировать большое число факторов, так и осуществлять комбинирование большого количества моделей, методов и вариантов обычно на основе использования новейших видов вычислительной техники.