58. Общие представления о возможностях прогнозирования

Прогноз это расчет (оценка) возможного состояния объекта в заданные интерва­лы времени и пространства при известном состоянии объекта и внешних переменных в начальном фиксированном временном интервале. Имеются две основные принципиально различные модели систем, существенно определяющие технологию прогноза:

1. отношения между частями Системы и с внешними переменными равновесны, а если они неравновесны, то стационарны;

2. отношения между частями системы и внешними по отношению к ней перемен­ным и существенно нелинейны, неравновесны и нестационарны

С этими моделями связана классификация систем по форме поведения. Они быва­ют детерминированные, стохастические, хаотические, сложные.

Равновесные и стационарные системы - это системы детерминированные или сто­хастические. При этом стохастическими они могут быть:

1. в результате взаимодействия достаточно большого числа частей и переменных, причем некоторые из них могут быть неизвестны или неточно описаны (индетермшифро­ванные системы);

2. в результате реализации случайных процессов, порождаемых тепловым шумом, диффузией и вообще очень большим числом взаимно не связанных воздействий.

Наконец, с прикладной точки зрения целесообразно по преобразованиям выделить системы замкнутые и открытые. Все химико-физические системы можно считать фор­мально замкнутыми. Экосистемы, геосистемы и общественно-экономические системы по условию открыты. Точно так же естественно открыты и большие системы, включающие в себя биологические и общественно-экономические части.

Тип системы определяет возможности, существующие в предсказании ее поведе­ния:

1. равновесные системы детерминированные и стохастические - полностью предсказуемы;

2. неравновесные, стационарные, детерминированные и стохастические системы формально непредсказуемы, но достаточно хорошо предсказываются па сравнительно большом интервале. Только в отдельные моменты времени здесь возникают состояния, которые непредсказуемы, по крайней мере, в рамках рассматриваемых отношений;

3. неравновесные, нелинейные, нестационарные системы в принципе непредска­зуемы. Их поведение может быть предсказано не более как по положению в некоторый момент времени в некоторой области пли вообще с точностью до возможных положений в разных областях множества состояний. Во многих случаях здесь можно говорить лишь о предсказании возможности быстрых преобразований с самой общей характеристикой их траектории.

С этих позиций большие биологические системы и тем более общественно-природные формально непредсказуемы. Однако в преобразовании любой большой сис­темы существуют области как с относительно равновесными, стационарными отношения­ми, так и существенно неравновесными и нестационарными. Время нахождения в равно­весной области заведомо больше, чем в неравновесной. Для областей, отвечающих усло­вию равновесия, прогноз часто вполне возможен. Однако строгой гарантии не появления непредсказуемых состояний, заметно выходящих за рамки отклонений, трактуемых как случайные, здесь, конечно, не существует.

Прогноз стационарных систем может строиться с применением традиционных ста­тистических методов. При этом если с-ма действительно стационарна, то отношения между переменными в пространстве можно использован, для прогноза изменений во вре­мени. Например, имеется ряд отношений между уровнем грунтовых вод и состоянием растительного покрова. Если с-ма действительно отвечает требованиям равновесности и стационарности, то можно предсказать изменение состояния растительности при изменении уровня грунтовых вод. Фактически здесь определяются норма отношений и нор­мальная схема изменений состояния во времени.

Однако все эти методы прогноза приемлемы в общем для относительно медленных процессов, не порождающих существенных проблем для функционирования больших природно-общественных сметем. Во всех случаях они отражают нормальные отношения и вытекающие из них нормальные состояния.

В целом можно утверждать, что нормальное естественное состояние предсказуемо так же, как предсказуема смена в пространстве и во времени различных нормальных со­стояний.

Метод решения прогнозных задач, требуемая точность прогноза определяются практическими задачами управления, отношениями человека и природы и, конечно, суще­ствующим уровнем знания и техническим и возможностям и. С практической т.з. очевидно, что если нет теорет. оснований построить надежную модель, обеспечи­вающую прогноз во всех мыслимых практических ситуациях, то первое, что важно сде­лать, это предсказать условия, а если можно и время, когда с-ма может начать быст­рые неравновесные преобразования, принципиально нарушающие сложившие отношения. Например, с практической точки зрения весьма заманчиво определить степень и характер изменения растительного покрова суши, которые могут провоцировать быстрые измене­ния климата.

На основании общих методологических соображений и представлений о норме как области равновесия при определении абсолютной нормы, критического состояния, допус­тимого воздействия имеется возможность использования двух методологических подхо­дов: 1)статистического; 2)модел-ния.

Строго говоря, и в основе статистического подхода лежат модельные представле­ния, однако они в отличие от собственно модел-ния обладают очень большой общно­стью и могут быть приложимы к объектам самой различной природы. Расчеты на основе собственно модел. связываются с индивидуальным отображением объекта.

И в том, и в другом случае возможны следующие четыре основных подхода:

1. объект рассматривается в целом без учета внутренней структуры и связи с внеш­ним и переменными (целое);

2. объект рассматриваемся как целое в связи с внешними переменными (отношение свойств целого к внешним переменным):

3. структура объекта рассматривается без учета воздействия внешних переменных (отношения между частями):

4. структура объекта рассматривается во взаимосвязи с внешними переменными (отношение между частями и внешними переменными),

Во всех случаях решение любым и методам и прогнозных задач сводится к двум ос­новным вариантам: интерполяции и экстраполяции в пространстве и времени. Интерполя­ция может рассматриваться как прогноз значений переменной на область пространства и времени, замкнутую относительно системы измерений, Экстраполяция, напротив, есть прогноз на область, открытую относительно системы измерений.

Классическим примером интерполяционного прогноза является построение изоли­ний па топографической карте на основе ограниченного числа измерений трех координат: широты, долготы и высоты. Классическим примером экстраполяции может быть расчет возможных значений переменной в будущем на основе анализа структуры временного ря­да. Как интерполяция, так и экстраполяция строго реализуемы, если рассматриваемые процессы равновесны и стационарны. Точнее говоря, они реализуемы для стационарной и равновесной составляющей пространственно-временной изменчивости переменной. Сле­довательно, они всегда определяют некоторую норму состояния.

Общим местом в методологии прогноза является противопоставление ко­личественных и эвристических методов. В подавляющем большинстве случаев, если в рамках эвристических методов осуществляется с-ма доказательств между ними нет принципиальной разницы. Так, например, метод географических аналогов и вообще лю­бых аналогов есть не более чем интерполяция на квалиметрическом (качественном) уров­не. Теоретические основы количественных методов опираются на достаточно фундамен­тальные и хорошо верифицированные модели поведения окружающего мира и связанные с ними гипотезы.

Никто не утверждает, что эти модели полностью исчерпывают все возможные от­ношения, но они всегда обеспечивают проверяемую однозначность вывода и риски оши­бок. В настоящее время чисто эмпирически получены некоторые предпочтительные рас­пределения для различных классов явлений, однако создание достаточно полной соответ­ствующе базы знаний дело будущего.