Применение системного анализа на локальном уровне для оценки последствий сельскохозяйственной активности человека (на примере модели КРИМС)

Рост численности населения Земли, а также возрастающие потребности человечества в сельскохозяйственных продуктах приводят к расширению сельскохозяйственных площадей и более интенсивному их использованию. Создание агроэкосистем имеет ярко выраженную направленность, связанную с производством сельскохозяйственных продуктов. Интенсификация сельского хозяйства определяется применением на полях различных технологий, внедрением новых методов обработки почвы с учетом проведения антиэрозионных мер. При интенсификации сельскохозяйственного производства возникают сложные проблемы с точки зрения влияния на окружающую среду: поступающими с сельскохозяйственных полей химическими элементами загрязняются водоемы и, как следствие, ухудшается качество воды, идут процессы водной и ветровой эрозии почвы, засоления и заболачивания агросистем, изменяется почвенная структура, ухудшается плодородие почв.

Если говорить о количественных оценках последствий взаимодействия сельского хозяйства и окружающей среды, то системный анализ и математические модели - важный инструмент исследования. В настоящее время большое число математических моделей используют для количественной оценки результатов антропогенной активности в области сельского хозяйства.

За рубежом математические модели, связанные с количественной оценкой влияния сельского хозяйства на окружающую среду, стали активно разрабатываться в начале 70 - х годов прошлого столетия. Много их создано в США. Следует отметить, что проблемы взаимодействия сельского хозяйства и окружающей среды существуют во всех странах, и из года в год наблюдается тенденция к усилению их значимости.

Не все модели равнозначны. Они отличны друг от друга структурой и целями исследования, степенью универсальности по отношению к вводимой в модель информации и используемых в модели коэффициентов.

Существует много возможностей для классификации сельскохозяйственных моделей.

Как правило, в основе классификаций лежит различие моделей по уровню исследования (локальный, региональный, национальный, глобальный), целям исследования, которые определяют выходные характеристики модели, структуре построения модели, временному интервалу исследований, временному шагу, применяемому математическому аппарату. Большое количество моделей описывает локальный уровень (уровень сельскохозяйственного поля) исследований. Некоторые модели рассматривают проблему получения урожаев с точки зрения оценки последствий влияния на окружающую среду на уровне водораздела (промежуточный уровень между сельскохозяйственным полем и регионом). Оптимизационные процедуры с применением аппарата линейного и динамического программирования используются при решении сельскохозяйственных задач регионального и национального уровней.

Все существующие в настоящее время модели сельскохозяйственной направленности могут быть условно разбиты на две группы. Первая группа - так называемые транспортные модели, описывающие перенос химических элементов с полей, вторая - управленческие (или оптимизационные) для управления агро - экосистемами с учетом наложенных ограничений.

В первой группе выделены три типа. Первый тип моделей рассматривает в основном вертикальное движение вниз химических элементов. Решение задачи может быть найдено в аналитическом виде. Но большинство моделей требуют калибровки параметров, поэтому имеются трудности для применения их в реальных полевых условиях. Такие модели служат в основном методологическим целям и способствуют лучшему пониманию сельскохозяйственной ситуации в целом. Наиболее широко представлен второй тип - дискретные имитационные модели. В их основе лежит водный баланс и баланс химических элементов. Некоторые из них не требуют большого количества исходной информации и проверены на фактическом материале. Однако даже в этих случаях желательна проверка численных значений параметров модели перед ее активным использованием на практике.

К третьему типу относятся так называемые функциональные модели, в основе которых лежат эмпирические или интуитивные уравнения с использованием минимального количества входной информации. В связи с простотой расчетов они интенсивноприменяются на практике. Однако используемые ими коэффициенты и параметры определены конкретной экспериментальной информацией и, в принципе, они должны быть тщательно проверены в определенных регионах.

В управленческих моделях, относящихся ко второй группе, лучше разработаны компоненты, связанные с экономическими аспектами сельскохозяйственной активности, хуже описаны компоненты окружающей среды. Последние сводятся в основном к введению ограничений на эрозию почвы и внесению химических удобрений. Для оценки эрозии почвы широко и на разных уровнях исследования используется Универсальное уравнение потери почвы, разработанное в США.

Сельскохозяйственные математические модели активно используются на практике для проверки принятия решений на различных, в том числе и правительственных, уровнях. В частности, модели применялись Национальной продовольственной комиссией США для анализа сельскохозяйственной политики США. Национальная комиссия по водным проблемам, Агентство защиты окружающей среды, Совет по водным ресурсам и другие организации США привлекали модели Центра сельскохозяйственного развития для проверки и выработки определенных стратегий сельскохозяйственной направленности.

С 1978 г. в Международном институте прикладного системного анализа (МИПСА) в Австрии проводилась исследовательская работа по классификации и оценке существующих в мире математических моделей, которые рассчитывают последствия антропогенного воздействия человека на природную среду. В результате сельскохозяйственной деятельности возникает ряд экологических проблем, которые, в частности, включают эрозию почвы, выщелачивание нитратов, потери пестицидов с полей. В агроэкосистемах за длительное время потеря верхнего плодородного слоя почвы приводит к ее истощению и, как следствие, уменьшению урожаев сельскохозяйственных культур. В то же время в результате сельскохозяйственной деятельности в сопряженных с агроэкосистемами водных экосистемах проходят процессы эвтрофирования и загрязнения водоемов. Ухудшающееся из года в год состояние природной среды требует количественной оценки последствий различных сельскохозяйственных процессов. Действенным инструментом такой количественной оценки могут стать математические модели, которых в настоящее время существует достаточно большое количество. Среди математических моделей, которые комплексно включают в рассмотрение гидрологические процессы, описывают физическую картину возникающей эрозии, рассчитывают количественно выщелачивание нитратов из почвы для различных способов управления сельскохозяйственными полями, была выбрана модель CREAMS (Chemical Runoff and Erosion from Agricultural Management System) (Knisel, 1980). Она была поставлена на компьютер Международного института прикладного системного анализа с целью проведения количественных расчетов для различных сельскохозяйственных регионов. Разработанная большой группой специалистов Департамента сельского хозяйства США, эта модель количественно описывает процессы проникновения осадков в почву, сток их с полей, водную эрозию почвы, транспорт наносов, потерю пестицидов с полей, химическое загрязнение водоемов как функцию осадков, класса почвы, внесения удобрений, выращиваемых культур и других факторов.

Рассмотрим кратко механизм функционирования математической модели CREAMS (русская аббревиатура КРИМС), ее некоторые положительные и отрицательные стороны (Светлосанов, 1984). Прежде всего, следует указать, что модель КРИМС разработана для исследований на уровне cельскохозяйственного поля. Понятие «сельскохозяйственное поле» включает различные по величине географические площади (но с одним классом почвы, относительно равномерным распределением осадков), на которых применяются одинаковые технологии управления данной сельскохозяйственной территорией. Комплексная модель КРИМС может быть разделена на три связанные друг с другом блока: гидрологический, эрозионно - седиментационный и блок химического загрязнения водоемов. Блок - схема модели КРИМС представлена на рис. 2.3

Рис. 2.3 Блок – схема модели КРИМС.

Чрезвычайно важен в модели гидрологический блок, так как вода является принципиальным элементом всей системы в целом. В гидрологическом блоке модели рассматриваются многие физические процессы, связанные с водой и почвой: выпадение осадков, просачивание воды в почву, поверхностный сток воды, испарение влаги почвой и транспирация. В гидрологическом блоке модели могут быть использованы две возможности, реализация которых зависит от имеющейся информации. Первая возможность использует для расчета статистический материал об осадках за сутки в целом, вторая возможность включает статистическое рассмотрение имеющихся данных почасового распределения осадков. Гидрологический блок модели КРИМС учитывает также географическое положение сельскохозяйственного поля, морфологию склона, климатические условия, состав почвы и другие факторы. Модель КРИМС нуждается в большом объеме исходной информации. Так, только входных параметров, определяющих выходные величины гидрологического блока, более 20. Однако согласно идеям системного анализа проведенный авторами анализ чувствительности параметров модели показал, что лишь три параметра сильно влияют на выходные величины: первый определяет ту часть имеющейся в наличии влаги, которая может быть использована растениями, второй характеризует процесс испарения влаги из почвы, третий описывает предшествующее воздействию состояние влажности почвы. Естественно, что при измерениях особое внимание должно быть уделено этим трем параметрам, так как любая неточность в начальной информации этих параметров в дальнейшем будет увеличена в последующих блоках модели.

Второй частью модели КРИМС является эрозионно - седиментационный блок. Эрозионные процессы определяются гидрологическими параметрами модели, которые регулируют физические процессы отщепления частиц почвы и их транспортировку. Капли воды отщепляют частицы почвы, а поверхностный сток уносит их с поля. Модель использует две возможности: когда распределение почвенных частиц известно и когда оно неизвестно. Во втором случае в модели используется гипотеза о существовании пяти типов частиц почвы. Расчет энергии падающих осадков, которые отщепляют частицы почвы, как и в гидрологическом блоке, определяется наличием начальной информации об осадках (ежедневные или ежечасные). Эрозионный процесс зависит также от конфигурации поверхности поля. Анализ выявил три наиболее чувствительных параметра модели КРИМС: уклон поверхности поля, трение вдоль него, неровности поверхности поля.

Третий блок модели КРИМС рассчитывает химическое загрязнение, поступающее в водоемы с сельскохозяйственных полей. Основная идея для проведения количественного расчета химического загрязнения заключается в том, что азот и фосфор смешиваются в поверхностном стоке с частицами почвы и вместе вымываются с поля. В модели рассмотрены также процессы выщелачивания нитратов, удаление азота из соединений, выделение азота растениями. Следует отметить, что химический блок модели - самый сложный, так как включает в комплексное рассмотрение все компоненты модели КРИМС: метеорологию и почву, морфологию склона и виды растений.

Все модели по своей сути являются упрощением реальной ситуации. Модель КРИМС в этом плане - не исключение. Созданная для определенных целей, она рассматривает лишь некоторые процессы, проходящие на сельскохозяйственном поле. Хотя модель комплексная, она все же не в состоянии заниматься такими процессами, как заболачивание, засоление, заиливание водоемов, ветровая эрозия почвы и др. Модель не включает оценку внесения органических удобрений, в то время как рассматривает применение неорганических удобрений.

Одна из трудностей в использовании модели КРИМС - потребность большого количества исходной информации для проведения количественного расчета. Сложность получения полного набора требующейся для расчета информации общеизвестна. Поэтому авторы модели КРИМС пытались учесть возникающие трудности путем введения в модель альтернативных вариантов.

Рассматривая математические уравнения модели КРИМС, можно отметить следующее. Там, где было возможно, авторы модели использовали существующие физические законы и закономерности. В случае отсутствия их создавались эмпирические зависимости с опорой на репрезентативный статистический материал, определяемый числом полевых наблюдений от нескольких сотен реализаций до тысяч. Тем не менее, весь статистический материал был собран на территории США и поэтому, естественно, встал вопрос об универсальности данной модели, о потенциальных возможностях ее использования в других странах. С этой целью в Международном институте прикладного системного анализа были проведены конкретные исследования. Для оценки возможностей использования модели КРИМС в разных странах была сделана проверки данной модели на статистическом материале, собранном в 7 странах Европы: Великобритании, Польше, Чехословакии, Финляндии, СССР, ФРГ и Швеции. Результаты исследований опубликованы в сборнике (Svetlosanov, Knisel, 1982). Конечно, в разных странах различны климатические и почвенные ресурсы, методы управления сельскохозяйственными территориями и, как следствие, различны результаты сельскохозяйственной деятельности. Статистический материал в разных странах был также неоднороден, поэтому возникали проблемы, связанные с недостатком наличия репрезентативной статистической информации. Методы системного анализа помогали справляться с имеющимися трудностями. Исследования модели КРИМС в странах Европы показали, что модель может быть применена для проведения сравнительной количественной оценки различных сельскохозяйственных альтернатив. Отмечено, что хотя модель дает разумные количественные оценки последствий сельскохозяйственной деятельности, желательно все же в тех случаях, когда есть репрезентативный статистический материал, проводить на основе сравнения модельных и полевыхданных калибровку параметров модели. В результате проведенных исследований был сделан вывод, что математическая модель КРИМС может быть использована для количественных оценок определенных последствий влияния сельскохозяйственной активности человека на окружающую среду. Основные идеи, заложенные в данную модель, были использованы для оценки сельскохозяйственной активности человека на окружающую среду на региональном уровне (модель залива Матсалу).

Дата добавления: 2015-06-26