Методы экологических исследований современных природных систем

Наилучший метод наблюдений – метод мониторинга на определенных стационарах с использованием современных  датчиков, дистанционного зонирования. Когда экосистему изучают без нарушения ее функционирования, это относится к наблюдениям, даже если в исследованиях применяют какую-либо аппаратуру, например датчику.

Однако  наблюдения не могут дать вполне точного  ответа, например, на вопрос, какой же из факторов среды определяет характер жизнедеятельности особи, вида, популяции  или сообщества. На этот вопрос можно ответить только с помощью эксперимента, задачей которого является выяснение причин наблюдаемых в природе отношений.

 

 

 

 

2. Экспериментальные методы

 

Экологический эксперимент, как правило, носит аналитический характер. Экспериментальные  методы позволяют проанализировать влияние на развитие организма отдельных  факторов в искусственно созданных  условиях и таким образом изучить  всё разнообразие экологических  механизмов, обусловливающих его  нормальную жизнедеятельность.

Экспериментальные методы отличаются от полевых тем, что организмы искусственно ставятся в условия, при которых можно дозировать размер изучаемого фактора, следовательно, можно точнее, чем при обычном наблюдении, оценить его влияние. При этом выводы, полученные в лаборатории, требуют обязательной проверки в полевых условиях.

Экспериментальные методы дают возможность  изучить влияние комплекса факторов моделированной в лабораторных условиях среды на естественные или моделированные биологические системы и получить приблизительные результаты, исходя из этого выводы, полученные в лабораторном экологическом эксперименте, требуют  обязательной проверки в природе, т. к. в условиях лаборатории трудно применить весь комплекс факторов среды (но определить влияние одного-двух экологических факторов возможно).  Поэтому на основании результатов аналитического эксперимента можно организовать новые полевые наблюдения или лабораторные эксперименты. Это даёт возможность глубже понять естественные экологические отношения популяций и сообществ. [2]

В качестве примеров экологических  экспериментов можно привести исследования осветления насаждений, влияния разных доз удобрений, вносимых под сельскохозяйственные культуры и т.д. Широко известен метод  изучения конкурентных взаимоотношений  деревьев в лесу путем ограничения определенной площади (площади питания). Также примером широкомасштабных экспериментов могут служить исследования, проводимые при создании лесозащитных полос, при мелиоративных и других сельскохозяйственных работах. Изучаются температура, влажность, пища и многое другое, как факторы, определяющие основные на сегодня экологические проблемы, такие, как динамика численности организмов, сезонное развитие, расселение и акклиматизация полезных и вредных видов, прогнозы размножения и распространения. [5]

 

Эксперимент включает в себя 5 последовательных стадий:

• Гипотеза;
• Планирование;
• Реализация;
• Статистический анализ;
• Интерпретация.

Гипотеза обладает первоочередной важностью, поскольку если она не удовлетворяет некоторым критериям  качества, то даже самый правильно  проведенный эксперимент будет  иметь не слишком большую ценность.

Под планированием эксперимента понимается лишь логическая структура исследования. Полное описание целей эксперимента должно включать спецификацию природы  используемых экспериментальных единиц, число и характер применяемых  воздействий, а также свойства или  отклики (параметры экспериментальных  единиц), которые предполагается измерять. Когда решение по этим вопросам принято, план эксперимента определяет схему, согласно которой для каждой доступной  экспериментальной единицы назначается  уровень воздействия. При этом определяется число экспериментальных единиц, получающих воздействие каждого уровня, устанавливается физическое расположение экспериментальных единиц, а также частота или временная периодичность, с которой реализуются воздействия и осуществляются измерения контролируемых факторов на различных экспериментальных единицах.

Реализация эксперимента включает весь комплекс процедур и операций, в отношении которых осуществлялось планирование. Успешное осуществление  в равной мере зависит от искусства  экспериментатора, его проницательности и рассудительности, а также от его технических навыков. Непосредственной задачей исследователя обычно является выполнение технических операций эксперимента таким образом, чтобы избежать систематических  ошибок (отклонений) и минимизировать случайные ошибки. Если изучается  влияние хищника, охотящегося в  приливной зоне, то расположение клеток, блокирующих хищника, не должно иметь  прямого влияния на поведение экосистемы, за исключением самого хищника. Если изучается влияние питательных веществ на биомассу планктона в пруду, то отбор проб должен выполняться посредством устройства, производительность которого не зависит от обилия планктона. Систематические ошибки, допущенные как в распределении воздействий, так и в процедурах измерения или отбора проб, делают эксперимент некорректным, а его выводы неубедительными.

Субъективным образом также  решается вопрос о том, какова допустимая или желательная изначальная  гетерогенность между экспериментальными единицами и в какой степени  следует регулировать условия среды  в ходе эксперимента. Эти обстоятельства влияют на величину случайных ошибок и потому – на оценку чувствительности изучаемых объектов по отношению  к воздействию. Они также влияют на конкретную интерпретацию результатов, хотя сами по себе цели исследования не определяют.

Из изложенного ясно, что планирование эксперимента и особенности его  реализации в равной степени определяют обоснованность исследования и его  итоги. Хотя в практическом смысле реализация – это более критичный аспект эксперимента, нежели его планирование. Действительно, ошибки при осуществлении эксперимента обычно возникают в большем числе этапов исследования, более многообразны и часто более коварны, чем ошибки при планировании. Следовательно, погрешности реализации обнаружить обычно сложнее, чем просчеты в планировании, как самому экспериментатору, так и читателю его отчетов. Именно эти коварные эффекты ошибок, которые иногда просто невозможно обнаружить, делают этап реализации наиболее ответственным за корректность конечного результата исследования. Однако ошибки процесса реализации эксперимента далее рассматриваться не будут, несмотря на столь важное их значение как источника проблем.

В экспериментальной работе основная функция статистики – увеличить  четкость, выразительность и объективность, с которыми результаты представляются и интерпретируются. Статистический анализ и интерпретация – наименее критичные аспекты экспериментирования  в том смысле, что если допускаются  чисто статистические или интерпретационные  ошибки, то данные могут быть проанализированы заново. В то время как единственным абсолютным средством исправления  ошибок планирования или реализации является только повторение эксперимента.

В экологии можно выделить два класса экспериментов:

1. Измерительные (пассивные);
2. Управляемые (активные).

Измерительные эксперименты включают только проведение наблюдений в одной или нескольких точках пространства или времени; пространство или время – это единственные "экспериментальные" переменные или "факторы воздействия". Оценка значимости воздействия по статистическим критериям осуществляется здесь  не всегда. Измерительные эксперименты обычно не включают наложение экспериментатором  управляемых внешних факторов на экспериментальные единицы.

Если в измерительном  эксперименте, как правило, изучается  единственная ситуация с одним воздействием, то управляемый эксперимент уже  учитывает воздействие на двух или  более уровнях фактора и имеет  целью осуществление одного или более сравнений. Определяющая черта управляемого эксперимента состоит в том, что различные экспериментальные единицы получают различные уровни воздействия и распределение воздействий по экспериментальным единицам делается случайным (или, по крайней мере, может быть сделано таковым).

Таким образом, подводя итог вышесказанному, можно сказать, что экспериментальные исследования - активное  и целенаправленное вмешательство в протекание изучаемого процесса, соответствующее изменение объекта или его воспроизведение в специально созданных и контролируемых условиях. Иными словами это  исследования, связанные с вмешательством в состав или структуру экосистемы (например, введение дополнительных факторов – внесение удобрений, химических средств борьбы с вредными видами, орошение, осушение и др.).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Математические методы и моделирование

 

В последнее время широкое распространение  метод моделирования экологических  явлений в природе и обществе.

Выбор изучаемых особей из популяций, сообществ носит случайный характер, поэтому получить достоверное представление  о всей популяции, обо всём сообществе можно только применяя методы математической статистики (учет степени отклонения от нормы, случайность или закономерность отклонений и т. д.).

Так как биологические системы  – системы саморегулирующиеся, кроме  методов математической статистики применяются методы теории информации и кибернетики, связанные с такими областями математики, как теория вероятности, математическая логика, дифференциальные и интегральные исчисления, теория чисел, матричная алгебра.

Математические модели – это  неполное абстрактное выражение  реального мира. Они представляют собой ряд математических зависимостей, описывающих какие-либо физические или биологические функции. Математические модели делятся на аналитические (оператор известен в аналитической форме) и численные (имитационные). И аналитические, и численные модели различаются по группам: дискретные – непрерывные; детерминированные – стохастические; точечные – пространственные; статические – динамические.

Моделирование - метод опосредованного  практического и теоретического оперирования объектом, когда исследуется  не сам интересующий объект непосредственно, а вспомогательная искусственная  или естественная система (модель), соответствующая свойствам реального  объекта. Модель - мысленно представимая или материально реализованная  система, которая, отражая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает новую  информацию об этом объекте. Модель может  выполнять свою роль лишь тогда, когда  степень ее соответствия объекту определена достаточно строго. Потребность моделирования в экологии возникает тогда, когда конкретное исследование самого объекта невозможно или затруднительно в силу: обилия (или скудости) фактических материалов о нем, дороговизны, требует слишком длительного времени.

Любая модель всегда упрощена и отражает лишь общую суть процесса и имитирует  реальность, но при этом моделирование  позволяет исследовать процессы и явления, недоступные для непосредственного  наблюдения. Так,   методами   имитационного  моделирования   (особенно с применением компьютеров) были получены достаточно надежные количественные прогнозы изменения численности популяции; устойчивости структуры экосистем и др. Имитационное моделирование широко используется при исследовании биосферы. И при этом для построения удовлетворительной модели достаточно учесть лишь четыре основных компонента - движущие силы, свойства, потоки и взаимодействие.

Модели подразделяются на реальные (аналоговые) и знаковые.

Примеры аналоговых моделей – аппараты искусственного кровообращения, искусственная  почка, протезы рук, управляемые  биотоками. Аквариумы и океанариумы  модели разных водоемов, теплицы –  модели экосистем соответствующих  природных зон.

Знаковые модели представляют собой  отображение оригинала с помощью  математических выражений или подробного описания и, в свою очередь, делятся  на концептуальные и математические. Первые могут быть представлены текстом, схемами, научными таблицами, графиками  и т.д., а вторые – формулами, уравнениями. Математические модели, особенно при  наличии количественных характеристик, являются более эффективным методом  изучения экосистем. Математические символы  позволяют сжато описать сложные  экосистемы, а уравнения дают возможность  формально выразить взаимодействия различных компонентов экосистем.

Пример простейшего дифференциального  уравнения, описывающего рост популяции  какого-либо вида на какой-нибудь стадии ее развития (Радкевич,1997):

dx/dt=rx,

где x – плотность популяции  в момент времени t,

r – скорость роста в период  времени, соответствующий rt.

Решением этого уравнения является функция:

x=x0ert.

Модели очень полезны, т. к. позволяют  интегрировать все то, что известно о моделируемой ситуации. С их помощью  можно выявить неточности в исходных данных об объекте, определить новые  аспекты его изучения. Моделирование  экологических явлений используется для практических прогнозов их динамики; исследования взаимосвязей видов и  сообществ со средой; определения  воздействия факторов; выбора путей  рационального вмешательства человека в жизнь природы. [1]

Например, в 1971 г., по поручению Римского клуба, группа ученых разных стран создала  имитационную компьютерную модель Ворлд-3 (World-3), с помощью которой были описаны перспективы роста численности  населения планеты и мировой  экономики в XXI в. В этой модели были задействованы многочисленные мировые  данные о динамике роста населения  на планете, об увеличении промышленного  капитала, производства продуктов для  питания, потребления ресурсов и  загрязнения окружающей среды. Стратегия  исследования заключалась в попытке  путем упрощения смоделировать  последствия действий этих факторов для принятия эффективных позитивных решений, способствующих сохранению биосферы и устойчивому развитию общества. [7]