КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Методы геопрогнозирования
Типология и классификация прогнозов. Этапы прогнозирования Огромное количество прогнозов, разрабатываемых в различных науках в экономике, социальной сфере, экологии, вызывает необходимость их типологии, классификации и систематизации по характерным признакам. Существуют различные классификации географических прогнозов в зависимости от подходов, временной глубины (времени упреждения), территориального охвата и других признаков. Различают поисковое, нормативное и интегральное прогнозирование. Главная цель поискового (генетического, ресурсного) прогнозирования заключается в выяснении путей развития объекта или процесса при сохранении существующих тенденций. При этом предполагается, что наблюдаемые тенденции не могут быть изменены волевым решением. Нормативное прогнозирование основано на определении оптимального варианта развития объекта в будущем в рамках научно обоснованных потребностей и норм. Его задача заключается в определении путей и сроков достижения желаемого состояния объекта в будущем, в соответствии с поставленной целью. Интегральное прогнозирование возникло на стыке этих двух видов прогнозирования и используется для разработки целевых комплексных программ развития районов и городов. По масштабности географические прогнозы могут быть глобальными, региональными и локальными. По содержанию выделяют частные и интегральные географические прогнозы. Частные прогнозы необходимы для решения таких задач, как обоснование вовлечения в хозяйственный оборот природных ресурсов, прогнозирование развития межотраслевых комплексов и территориальных социально-экономических систем различного иерархического ранга, совершенствование системы расселения населения, внутренних и внешних экономических связей, разработка планов социального развития городов и районов, обоснование рекреационной деятельности и др. Совокупность всех частных географических прогнозов является интегральным прогнозом. Разработка географических прогнозов представляет собой последовательность нескольких логически взаимосвязанных этапов: 1. Постановка цели и задач исследования. 2. Определение хронологических и территориальных рамок исследования. 3. Сбор и систематизация всей информации о функционировании и развитии территориальных систем и их функциональных подсистем. 4. Построение «дерева целей», выбор методов прогнозирования, выявление ограничений и инерционных аспектов развития прогнозируемого объекта или процесса. 5. Разработка частных географических прогнозов: природных ресурсов, территориальной организации производительных сил, межотраслевых комплексов, населения и системы расселения и т. п. Система основных этапов географического прогноза включает теоретическое и информационное обеспечение прогноза, аналитическую работу и выбор метода, а также обеспечение достоверности прогноза (верификация прогноза). Теоретическое обеспечение прогноза базируется на последних достижениях географии. В его основе учение о геосистемах, формирующихся под воздействием природных и антропогенных факторов. Эти факторы обусловливают динамичность, устойчивость и характер взаимосвязей в территориальных системах. При их нарушении происходят необратимые изменения в геосистемах, изучение которых имеет большое значение для прогнозирования. Информационное обеспечение прогноза основано на сборе информации по теоретическим вопросам прогнозирования применительно к конкретному объекту и получении конкретных сведений о нем. Информационные материалы могут быть получены как в результате специальных исследований (экспедиционных, стационарных, полустационарных), так и в статистических органах, в научных отчетах, литературе и т. д. Достоверность и точность прогноза зависят от уровня развития теоретических знаний о прогнозируемом объекте, степени полноты используемой информации, правильности постановки задачи выбора метода исследования. Для верификации прогноза используют следующие подходы: 1. Более глубокое познание структуры, функций и взаимосвязей объекта прогнозирования, механизмов формирования и развития природных и социально-экономических процессов и явлений. 2. Проверка методов и методик прогнозирования на аналогичных объектах. 3. Применение нескольких методов и приемов составления прогноза для установления степени совпадения результатов прогнозирования. 4. Разбивка фактического ряда наблюдений за прогнозируемым процессом на две части, чтобы использовать одну часть для прогноза другой. 5. Использование метода экспертных оценок. 6. Синтез частных географических прогнозов. 7. Разработка основных вариантов прогноза. 8. Построение предварительного прогноза. 9. Экспертиза и составление окончательного прогноза. 10. Корректировка прогноза. 11. Использование результатов прогнозирования для решения теоретических и практических задач географии.
Важная задача географического прогноза — поиск устойчивых связей (структурных, функциональных, пространственных, временных и др.) между компонентами геосистем. Это обусловлено многомерностью объекта прогнозирования — территориальной системы определенного региона. Для преодоления барьера многомерности необходимо использовать следующие подходы общенаучного прогнозирования: 1) декомпозиционные приемы, т. е. разбивку целого на составные части, отличающиеся большей простотой и доступностью исследования; 2) применение простых показателей, отражающих важнейшие прогнозные факторы или их сумму; 3) агрегирование, т. е. объединение нескольких показателей в один. Следовательно, в географическом прогнозе одновременно применяются синтез и анализ природных и социально-экономических процессов и явлений.
Цель и объект прогноза определяют выбор его методов.Под методами географического прогнозирования понимаются способы теоретических и практических разработок прогноза. Существует большое количество методов экономико-географического прогнозирования, и их число постоянно растет. Выбор того или иного метода прогнозирования зависит от цели ис следования, информационной базы, характера обработки исходной информации. Поэтому каждому конкретному исследованию и стадии прогнозирования соответствуют определенные методы. Эти методы могут быть подразделены на три группы: общенаучные (анализ и синтез, индукция и дедукция, экстраполяция и интерполяция, аналогия, эксперимент и т. д.), межнаучные (моделирование, исследование операций, статистические, экспертных оценок и др.) и частнонаучные (оценка перспективности географического положения, функциональное зонирование территории, картографический и т. п.). Рассмотрим наиболее распространенные методы географического прогнозирования. Логические методы. В основе этих методов — применение определенной последовательности мыслительных операций. Широкое распространение их при изучении территориальных систем обусловлено их большой сложностью, разнообразием взаимоотношений между природными и хозяйственными системами, продолжительным временем формирования объектов прогноза. К общенаучным логическим методам относятся методы индукции и дедукции. Методом индукции устанавливаются причинно-следственные связи между предметами и явлениями. Исследование проводится от частного к общему путем определения сходства и различия в развитии объекта. В прогнозировании этот метод применяется для получения вероятностных суждений при недостаточной информационной базе, т. е. при отсутствии длинного ряда статистических данных. Метод дедукции представляет собой переход в процессе познания от общего к частному и единичному, выведению частного и единичного из общего. Этот метод используется для определения стратегии прогнозных явлений. Широко распространен в географическом прогнозировании метод межсистемного анализа, предложенный А.Л. Чижевским еще в 20-х годах для двух периодически связанных систем — солнечной активности и ритмов природных процессов. В качестве главного периода, оказывающего влияние на многие природные процессы Земли — сток рек и наводнения, лавины и сели, оползни и пыльные бури и другие, — отмечается 11-летний период солнечной активности. Этот период используется для прогнозирования многих стихийных природных процессов. Отклонения от 11-летних циклов объясняются как свойствами самих природных процессов, так и восприятием солнечных ритмов конкретным природным и хозяйственным фоном, подстилающей поверхностью Земли. Это делает необходимым прогнозирование природных процессов с учетом местных ландшафтов и хозяйственных особенностей региона. Методы экспертных оценок. Эти методы используются в условиях, когда отсутствует достаточная теоретическая база (обоснование) развития объекта. Их применение оправданно также в тех случаях, когда отсутствует репрезентативная и достоверная статистика характеристики объекта, существует большая неопределенность среды функционирования объекта, при прогнозирование социально-экономических объектов, подверженных сильному влиянию научно-технического прогресса, а также при проведения прогнозирования в условиях дефицита времени. Метод программного прогнозирования предполагает разработку классификации типа событий, которые необходимо анализировать, и начального списка экспертов по исследуемой проблеме. Применительно к каждому типу проблем определяется авторитетность каждого эксперта по 100-балльной шкале при помощи объективных методов. На первом этапе производится постановка задачи путем перечисления событий, время и вероятность которых называют заключительными. Сценарий этих событий дается экспертам, имеющим наивысший «вес» по данной проблеме. Эксперты определяют условия, при которых возможна оценка этих событий. Затем оценивают вероятность наступления события и вероятную величину времени между временем выполнения условия и временем наступления события. Конечный прогноз наступления данного события производится на основе усреднения оценок отдельных экспертов с учетом их «веса». Метод эвристического прогнозирования назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта. Этот метод применяется для получения представлений о перспективах развития узкой области науки и техники на основе систематизированной обработки прогнозных оценок групп экспертов. Метод коллективной генерации идей, или метод «мозговой атаки». При использовании этого метода происходят лавинообразное выдвижение новых идей и активизация творческого потенциала группы специалистов. Это достигается следующим образом: • каждый участник получает возможность видения поставленной проблемы глазами коллег; • развиваются навыки коллективного творческого мышления. Подведение итогов проводится коллективно. Решаются следующие задачи: • получают окончательные ответы на поставленные вопросы; • формируется план решения соответствующих задач; • отбираются идеи, которые могут быть использованы для решения той или иной проблемы; • устанавливаются новые аспекты исследуемой проблемы. Другой метод экспертных оценок — метод ПАТТЕРН. На начальном этапе изучаются тенденции развития прогнозируемого объекта и дается их экспертная оценка для получения суждений о возможных путях изменения объекта. Затем определяются оптимальные варианты и средства достижения главных задач. Для этого составляется сценарий развития прогнозируемого объекта. Сценарий — это способ определения логической последовательности вероятностных событий для установления альтернатив развития. Событие — это действие, которое может произойти или не произойти при соблюдении определенного комплекса условий. Этот метод широко применяется при решении задач прогнозирования научно-технического прогресса и развития отраслей промышленности. Метод дерева целей. Дерево целей — это систематизированная запись этапов решения поставленной проблемы. Конечная цель разбивается на промежуточные этапы, каждый их которых необходим для решения предыдущей задачи. Каждый из узлов дерева целей разбивается на несколько ветвей с элементами, оценивающимися по степени важности с точки зрения достижения ближайшей цели. Широко распространен в географическом прогнозировании один из старейших способов познания — метод аналогий. Прогноз по аналогии представляет собой вывод, сделанный о свойствах прогнозируемого объекта на основании его сходства с другими объектами как по структурным, так и по генетическим признакам, т. е. данная пространственно-временная ситуация сравнивается с некоторой прошлой исторической ситуацией. При помощи этого метода уточняются прогнозируемые параметры, сроки наступления и значимость ожидаемых событий. Основные этапы метода аналогий — поиск и выбор аналога, построение модели и ее исследование, экстраполяция данных с аналога на изучаемый объект, проверка экстраполяционных выводов по аналогии. Популярен в прогнозировании генетический метод, основанный на анализе пространственно-временных эволюционных стадий развития явлений и процессов, которые объясняют наблюдаемые факты и подсказывают еще неизвестные. В физико-географическом прогнозировании этот метод интерпретируется как метод ландшафтно-генетических рядов. Зная последовательность пространственной смены природных комплексов в пределах генетического ряда, можно предсказать порядок их смены в процессе развития. Используя эти и другие методы прогнозирования, можно наметить тенденции будущих изменений природной среды под влиянием естественных и антропогенных факторов воздействия с вероятностью порядка 60—65%. Статистические методы прогнозирования направлены на выявление устойчивых во времени характеристик прогнозируемого объекта, поиски закономерностей его развития и исследование состояния для определения главных направлений изменения объекта во времени и пространстве. Наибольшее развитие из формализованных методов прогнозирования получил метод экстраполяции тенденций развития. Метод экстраполяции — классический популярный метод прогнозирования, основан на нахождении по известным характеристикам вероятностного значения прогнозируемого объекта в данный момент времени. Для этого определяют тенденции развития объекта прогноза, т. е. тенденции развития природной среды в прошлом и будущем с учетом не только ее стабильного развития или сохранности абсолютных приростов прогнозируемых величин, но и их возможного ускорения или даже появления новых факторов, ограничивающих или стимулирующих развитие. Решение экстраполяционной задачи предполагает нахождение по известным качественным и количественным значениям вероятностной величины прогнозируемого показателя в определенный момент времени с учетом продолжительности периода прогнозирования. Прогнозируемый процесс складывается из регулярной и случайной составляющих. Перваявеличина представляет собой составляющую тренда. Втораясчитается некоррелируемым случайным процессом и необходима для корректировки характеристик прогноза. Главное внимание уделяется процессу наилучшего описания тренда, на основе которого строятся прогнозные экстраполяции. Выбор тренда, наиболее адекватно описывающего прогнозируемый процесс, связан с определением соответствующего вида функций. Для построения прогностических функций необходимы сведения об устойчивых взаимосвязях, темпах и направленности процессов за длительное время, свойствах процессов в определенный момент, о начальных и ограничительных условиях процесса развития. Важно также правильное определение лага экстраполяции (дальности экстраполяции). Глубина прогнозной экстраполяции не должна превышать половины периода, принятого за базу, Т. е., например, для 10-ти летнего прогноза необходим временной ряд продолжительностью 25—30 лет. Надежность полученного прогноза определяется вероятностью наступления прогнозируемого события. Другими формализованными методами географического прогноза являются корреляционный, регрессионный, факторный анализ, метод огибающих кривых и др. Корреляционный анализ — это определение взаимосвязи между двумя величинами, выражающейся в том, что при изменении одной величины в определенном направлении изменяется и другая. Регрессионный анализ заключается в выявлении функциональной зависимости среднего значения одной величины от одной или нескольких переменных. Факторный анализ позволяет «сжать» большое количество исходных показателей в меньшее число обобщенных характеристик (факторов) при потере незначительного количества исходной информации. Метод огибающих кривых основан на выявлении тенденций изменения параметров прогнозируемого объекта при разных условиях, определяющих пределы роста. Основные тенденции развития наносятся на график, а затем по точкам перегиба кривой проводится огибающая кривая, которая представляет собой обобщенную тенденцию изменения объекта во времени. Этот метод особенно эффективен для получения краткосрочных прогнозов изменений в технико-экономических показателях технологических процессов и изменения уровня загрязнения природной среды от источников разной мощности. Для разработки экономико-географических прогнозов все шире переменяется моделирование, в частности математическое. Оно необходимо для создания адекватных прогнозных моделей изучаемых объектов, явлений и процессов. Моделирование позволяет выявить причинную обусловленность параметров системы и дать функциональную, точечную и интервальную их оценку. Среди существующих моделей для целей прогнозирования применяются следующие модели: 1. Функциональные, описывающие функции, которые выполняются отдельными компонентами системы и системой в целом. 2. Модели физического процесса, определяющие математические зависимости между переменными этого процесса. Они могут быть непрерывными и дискретными во времени, детерминированными и стохастическими. 3. Экономические, определяющие зависимость между различными параметрами изучаемого процесса и явления, а также критерии, позволяющие оптимизировать экономические процессы. 4. Процедурные, описывающие операционные характеристики систем, необходимые для принятия управляющих решений. Прогностические модели могут быть концептуальные (выраженные словесным описанием или блок-схемами), графические (представленные в виде кривых, чертежей, карт), матричные (как связующее звено между словесным и формализованным представлением), математические (представленные в виде формул и математических операций), компьютерные (выраженные описанием, пригодным для ввода в ЭВМ). Особое место занимают имитационные прогностические модели. Имитационное моделирование представляет собой формализацию эмпирических знаний о рассматриваемом объекте с использованием современных ЭВМ. Под имитационной моделью понимается модель, воспроизводящая процесс функционирования систем в пространстве в фиксированный момент времени путем отображения элементарных явлений и процессов с сохранением их логической структуры и последовательности. Это позволяет, используя исходные данные о структуре и главных свойствах территориальных систем, получить сведения о взаимосвязях между их основными компонентами и выявить механизм формирования их устойчивого развития. Процесс разработки геоэкологических прогнозов на основе математического моделирования включает следующие этапы: 1. Формулировка цели и задач исследования. Качественный анализ прогнозируемого объекта в соответствии с целью исследования. 2. Определение предмета и уровня моделирования, зависящие от задач прогнозирования. 3. Выбор основных признаков и параметров модели. В модель должны быть включены только существенные для решения определенной цели параметры, так как увеличение числа переменных увеличивает неопределенность результатов и усложняет расчеты по модели. 4. Формализация основных параметров модели, т. е. математическая формулировка цели и задач исследования. 5. Формализованное представление взаимосвязей между параметрами и характеристиками прогнозируемого объекта или процесса. 6. Проверка адекватности модели, т. е. точности отражения математической моделью признаков оригинала. 7. Определение информативных возможностей модели путем установления количественных связей закономерностей.
Лекция № 10
Дата добавления: 2014-11-06; Просмотров: 2004; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |