Современные проблемы ландшафтной экологии

Практические задания

Выполнила

магистрант

географического факультета

Антипова О.С.

Белорусский государственный университет

Географический факультет

Кафедра геоэкологии

Задание 1. Рассмотреть и проанализировать 3 ключевых направления развития ландшафтной экологии.

1. Методологические проблемы пространственного анализа

Проблема анализа пространственно-распределенной информации по окружающей среде является чрезвычайно важной в настоящее время. Глубокий анализ и моделирование пространственных данных требует применения комплексного подхода и различных методов, характеризующих ту или иную особенность явления. Сложность такого анализа обусловлена несколькими факторами: наличием большого объёма количественной и качественной информации по исследуемому явлению, многомасштабностью и многопеременностью, наличием различных факторов влияния. Прежде всего, это относится к задачам анализа загрязнения окружающей среды.

Подходы к анализу пространственно распределенных данных.

Существует несколько подходов к анализу и обработке пространственно-распределенных данных, которые можно условно разделить на 4 группы:

1. Детерминистические модели (интерполяторы): триангуляция, метод обратных расстояний в степени, мультиквадратичные уравнения, и т.п.

2. Геостатистика - модели, базирующиеся на статистической интерпретации данных.

3. Алгоритмы искусственного интеллекта (искусственные нейронные сети различной архитектуры, генетические алгоритмы).

4. Модели, базирующиеся на статистической теории обучения (теория Вапника-Червоненкиса): машины векторов поддержки (Support Vector Machines).

При работе с пространственными данными важно прежде всего понять насколько эффективна имеющаяся сеть мониторинга. Для оценки этого используются различные характеристики, описывающие топологию сети, включая фрактальную размерность. Это позволяет оценить чувствительность сети и понять, какие явления она может детектировать.

Основными методологическими проблемами пространственного анализа являются следующие:

1. Плохая формализация

Географические явления плохо поддаются формализации. Существующий математический аппарат недостаточно приспособлен для решения географических задач.

Формулировки географических задач, описания явлений допускают некоторый произвол или двоякое толкование, по крайней мере, на современном этапе исследований. Это иногда приводит к результатам, не отвечающим существу и содержательному смыслу. В плане решения данной проблемы внимание исследователей (географов и не географов) привлекает теория искусственного интеллекта и попытки разработки на ее основе методов классификации.

2. Лишние данные и различная степень значимости исходных показателей

При многих исследованиях встает проблема оптимального выбора системы исходных показателей, которая должна всесторонне описывать изучаемые явления. При этом возникает соблазн включить в рассмотрение все доступные данные. Однако это может привести к их избыточности. Они не должны дублировать друг друга, быть производными один от другого и т. д. В противном случае они могут затушевать наиболее значимые признаки и привести к искажению конечного результата. Трудно найти тот критерий, который позволяет оценить, необходим ли тот или иной показатель как индикатор характеристики географического комплекса. Самую существенную помощь здесь может оказать глубокое познание сущности комплекса, что позволяет установить круг показателей, его отображающих. Другой путь - экспериментальная проверка степени их влияния на конечный результат.

Еще одна трудность - различная степень значимости, важности используемых показателей для характеристики комплексов. Некоторые из них столь важны, что их исключение не позволяет моделировать явления, другие же лишь дополняют, уточняют основную систему. Это требует "взвешивания" показателей, ведущего к дифференциации степени их влияния на конечный результат. Однако, определение "весов" - самостоятельная, сложная, во многом не решенная задача.