Тема 9

ТЕМА Прогнозування екологічного стану складових довкілля

Поняття прогнозу та прогнозування

Прогнозування – це науково обґрунтоване передбачення перспектив розвитку тієї чи іншої системи і власне сам процес отримання прогнозу. Екологічне прогнозування – передбачення стійких змін у навколишньому середовищі, що відбуваються внаслідок складних ланцюгових реакцій, зв’язаних як із безпосереднім впливом людства на довкілля так і з віддаленими наслідками цих впливів. Результатом прогнозування є прогноз – сукупність науково передбачених даних щодо значень параметрів системи у певні майбутні моменти часу.

Приклади екологічних прогнозів Прогноз змін в екосистемі під впливом антропогенного фактора.

Прогноз змін кругообігу речовин та енергії, кліматичних ґрунтових та інших змін.

Прогноз рибальського, мисливського та інших промислів.

За метою та задачами передбачення в екології розрізняють такі узагальнені види прогнозів:

1) прогноз дії на середовище – науково обґрунтоване передбачення видів, шляхів і чинників антропогенного впливу на довкілля, яке виникає внаслідок будівництва та введення в експлуатацію нових будівель, виробничих потужностей і технологій у регіоні; 2) прогноз реакції середовища - науково обґрунтоване передбачення стійких змін у природному середовищі, викликаних прямою або побічною дією зазначених вище чинників. Зокрема, до таких змін слід включати і ті з них, які внаслідок значного їх запізнення або віддаленого зв’язку з антропогенним впливом помилково відносять на рахунок дії тих чи інших природних чинників.

3) прогноз зміни середовища – науково обґрунтоване передбачення інтегрованих змін

уприродному середовищі під дією всієї сукупності природно-антропогенних чинників.

Залежно від граничного терміну екологічних прогнозів вони поділяються на: -

короткочасні або оперативні прогнози (на 1-2 роки); - прогнози середньої тривалості (на 5–10 років); - довгострокові прогнози (15-25 років); - наддовгострокові (на 50-100 років).

За масштабами передбачуваних явищ екологічні прогнози поділяють на: - глобальні (фізико-географічні); - регіональні (в межах кількох країн, одного материка, океану тощо); - національні (в межах країни); - локальні (для невеликої території).

Розрізняють три групи методів прогнозування стану природного середовища: 1) евристичні методи експертної оцінки; 2) методи екстраполювання (статистичні методи); 3) методи математичного моделювання.

Метод експертної оцінки (евристичного або інтуїтивного прогнозування чи

передбачення – метод Делфі) базується на логічному моделюванні і полягає у вилученні прихованих у людини знань шляхом штучних навідних запитань. Сутність методу у спеціалізований експертній оцінці та математичній обробці анкет. Метод слід використовувати тоді, коли об’єкт прогнозування не підлягає повній або частковій формалізації. В основі методу лежить система отримання та оброблення інформації шляхом цілеспрямованого індивідуального опитування експертів у вузькій галузі знань науки, техніки і виробництва. Метод можна використовувати для підвищення надійності прогнозів, отриманих іншими методами.

Метод екстраполювання – це перенесення даних, отриманих у певній галузі діяльності (у певному діапазоні) на більш або менш широкі аналогічні галузі (діапазони). Метод екстраполювання застосовують вибірково для короткострокових (оперативних)

прогнозів, в тому разі, коли розвиток процесів протягом значного проміжку часу відбувається рівномірно, без значнихз стрибків.

Перевага методу екстраполювання – відносна простота, недоліки: - низька точність та достовірність; - імовірний характер; - неможливість застосування в умовах мінливого середовища, за появи нових впливових факторів тощо.

Метод математичного моделювання – це процес детального аналізу причин можливих змін у стані довкілля, побудові теорії часткових процесів і подальшому створенні спрощеної версії будови загального процесу – об’єднаної моделі реальної системи.

Моделі відображають найсуттєвіші, найважливіші властивості та функції деякого складного процесу чи об’єкта. Під час прогнозування наслідків антропогенних впливів на природне середовище розрізняють геофізичні моделі (моделі процесів перенесення або перетворення забруднюючих речовин у навколишньому середовищі) та екологічні моделі (наприклад зміни стану екосистеми під впливом забруднення).

Методи екологічного прогнозування базуються на застосуванні таких спеціальних методик, як: - аналіз структури причинно-наслідкового ланцюга, або проведення аналогій (передбачається, що майбутній процес буде аналогічним за будовою ланцюга «причинанаслідок» до вже відомих явищ, які відбулися у подібних умовах); - первинного поштовху, (коли слабка, несуттєва на даний момент часу зміна, що спостерігається, розглядається як така, що може перетворитися на сильну та високо значиму); - якісного стрибка (передбачення переходу слабкого зростання у суперекспоненціальне зростання – варіант методу екстраполяції.

Згідно з принципом неповноти інформації (принципом невизначеності) всі методи екологічного прогнозування є обмеженими. Інформація, яку використовують під час проведення прогнозування завжди є недостатньою через складність і унікальність природних систем. Принцип невизначеності є важливим обмеженням у використанні методу аналогій, оскільки є неповною через індивідуальність природних систем.

Для довгострокового прогнозування, як правило, використовують статистичні методи, які дають більш-менш обґрунтовані результати, якщо прогнозують на досить тривалий період часу (більше 20 років), а інтервал збирання інформації значно перевищив граничний його термін. Більш достовірним вважають регіональний і відомчий підхід до прогнозування змін, бо центральні відомства рідко враховують особливості регіону. Шляхом координації регіонального і відомчого підходів виробляють генеральний план заходів щодо охорони НПС.

Оперативне (короткострокове) прогнозування ведуть на основі побудови

динамічних формалізованих математичних моделей, які враховують внутрішню структуру і закони взаємодії компонентів системи. Такий прогноз є ефективним, оскільки більшість природних і соціально-економічних факторів не встигає істотно змінитися за період, на який складається оперативний прогноз, а вплив не врахованих факторів не встигає істотно збільшити невизначеність прогнозу.

Прогнозування стану ґрунтів

Моделювання стану ґрунтів дозволяє прогнозувати їх поведінку залежно від різного роду навантажень, в тому числі і забруднень та описати процеси, що будуть відбуватися в грунтах і рослинах. До джерел забруднення відносять викиди промислових підприємств, мінеральні добрива, воду, що використовують в системі поливу, сміття. Врахування цих факторів потребує розроблення адекватних математичних моделей, які з достатнім ступенем вірогідності можуть описати вказані процеси. Під час розроблення моделей потрібно враховувати такі положення:

-продуктивність рослин визначається їх розвитком та інтенсивністю процесів росту у різних умовах навколишнього середовища;

-розвиток моделюється комплексно та залежно від факторів зовнішнього середовища, особливо від екстремальних умов і біологічних властивостей рослин;

-моделювання кореневого та аврального засвоєння полютантів: радіонуклідів, важких металів, сірки, пестицидів;

-вплив ендогенних та екзогенних факторів упродовж періоду вегетативного і

репродуктивного росту рослин.

Процес формування кількості біомаси (W), цінної з точки зору господарського використання, визначають за кількістю сухої біомаси під час збирання врожаю, показниками якості (Z) та екологічної чистоти Е:

W = f(Wb,Z,E). (14)

Показниками якості виступають вміст у зерні білка та крохмалю, а екологічної чистоти – вміст радіонуклідів та важких металів. Отже, врожай розглядають як складну сукупність синтезу, розпаду та взаємоперетворення основ них компонентів біомаси і накопичення рослиною забруднюючих речовин. Найбільш ефективною структурою математичної моделі є така, яка складається з окремих блоків.

Блок вхідної інформації вміщує дані про середню декадну температуру повітря, тривалість сонячного освітлення, дефіцит вологи в ґрунті, суму опадів, площу листяної поверхні рослин.

Блок радіаційного і водно-теплового режимів рослинного покривів включає

дані про найменшу вологоємність ґрунту, оптимальні суми температур для росту рослин. Блок фотосинтезу охоплює оптимальні суми температур для фотосинтезу окремих

органів рослин, коефіцієнти інтенсивності фотосинтезу та початковий нахил світлової кривої фотосинтезу.

Блок дихання включає коефіцієнти втрат на дихання, ріст та підтримку структур.

До блоку росту та розвитку належить вплив факторів навколишнього середовища на швидкість накопичення рослинної маси і процесів забруднення на якість рослинної маси.

Найважливішу роль у формуванні врожаю сільськогосподарських культур відіграє фотосинтез. Для розрахунку показника інтенсивності фотосинтезу посівів у розрахунковій декаді використовують таку формулу:

kbR j

Ф0j p j , (15)

k bRp

де Ф0j - інтенсивність фотосинтезу за оптимальних умов забезпечення вологою і теплом та

освітленістю, k = 28 – інтенсивність фотосинтезу за світлової насиченості та нормальної концентрації СО2, b = 300 – початковий нахил світлової кривої, Rp – фотосинтетична активна радіація, j – номер розрахункової декади.

Основою теорії продукційного процесу сільськогосподарських культур є вивчення та опис процесу фотосинтезу рослин, тобто утворення вуглеводів у фотосинтезуючих органах з води і карбону(ІV) оксиду під впливом низки факторів, основним з яких є інтенсивність фотосинтетично-активної радіації в рослинному покриві. Інтенсивність проникнення фотосинтетично-активної радіації у глибину рослинного покриву знижується залежно від висоти рослинного покриву, кутової орієнтації листочків, розподілу щільності рослинного покриву за вертикаллю, товщини і форми листя. Наявність такої великої кількості факторів, які впливають на процес моделювання свідчить про складність задачі, а відтак і про складність моделі. Найпростішою моделлю, яку широко використовують для опису процесу послаблення інтенсивності фотосинтетично-активної радіації рослинним покривом є формула Будаговського

де R0j - інтенсивність фотосинтетично-активної радіації на верхній межі посіву в

розрахунковій декаді; с = 0,5 – емпірична стала; L – площа листяної поверхні в розрахунковій декаді.

Приріст сухої біомаси посіву в розрахунковій декаді визначають за формулою

урахуванням оптимальної температури для сезонного ходу дихання; W j - суха біомаса посіву на початок розрахункової декади; с1 = 0,01 – коефіцієнт витрат на підтримання структури; с2 = 0,255 – коефіцієнт дихання росту.

Моделювання міграції радіонуклідів в ґрунті

Ґрунт – це специфічний компонент біосфери, оскільки він не тільки акумулює компоненти забруднень, й є природним буфером, що контролює перенесення хімічних елементів і сполук в атмосферу, гідросферу та живу речовину. Мікроелементи, надходячи з різних джерел, потрапляють на поверхню ґрунту. ЇХ подальша поведінка залежить від хімічних і фізичних властивостей цих елементів. Особливе місце в забрудненні ґрунтів належить радіонуклідному забрудненню та забрудненню важкими металами. Враховуючи той факт, що вся рослинність планети розвивається за обов’язкової участі ґрунту, важливим напрямком екології є агроекологія, а відтак і екологічні проблеми ґрунтів. Для моделювання міграції в системі «ґрунт-рослина» характерним є використання методів технічної кібернетики, на яких ґрунтується побудова та аналіз компартментних (камерних) моделей. За такого підходу функції, що характеризують інтенсивні потоки радіоактивних речовин між компартментами, у загальному вигляді залежать від екзогенних та ендогенних факторів. Під час математичного опису перенесення речовин використовують диференціальні рівняння

де qi (t) - вміст речовини в і-му компоненті; wn – кількість речовини, що надходить за

одиницю часу в і-й компонент із j-го; w0i, wi0 – швидкості надходження і виведення речовин в системі.

Якщо для моделювання міграції радіонуклідів застосовують компартментний підхід, інтенсивність переходу радіонуклідів із і-го компонента в j –й пропорційна вмісту радіонуклідів у і-му компартменті. Цю умову запишемо у такому вигляді

де функція vij відповідає швидкості перенесення радіонуклідів за їх одиничного вмісту в і- му компартменті.

Існує декілька підходів до визначення функцій перенесення. Найпростіший передбачає зміну функції vij деяким константами, що відповідають середнім значенням цих функцій за певний відрізок часу

Отримані в такий спосіб константи залежать від періоду усереднення, оптимальний вибір якого часто викликає значні труднощі. На практиці за вибору періоду усереднення слід дотримуватися приблизної незмінності усереднених параметрів. Зокрема, за моделювання міграції радіонуклідів з тривалим терміном існування, за період усереднення приймають один рік. Застосування компартментних моделей міграції радіонуклідів у системі «грунт-рослина» ілюструє модель, призначену для прогнозування забруднення корене- і бульбоплодів.

Система диференціальних рівнянь для прогнозування вмісту радіонуклідів у моделі «грунт-рослина» матиме вигляд:

dq1 k31q3 k41q4 (k13 k14 k12 )q1, ,

dt

господарськоцінні частини рослин, k13 – повторне запилення; k31- здування вітром і змивання дощем; k14 – надходження за рахунок кореневого засвоєння; k34 – перенесення радіонуклідів з коріння у надземну частину рослин; k12 – винесення радіонуклідів за межі шару ґрунту, де розміщене коріння, унаслідок вертикальної міграції; k33 і k44 – винесення радіонуклідів під час збирання врожаю; k41 – константа, що забезпечує пропорційність вмісту нуклідів у компартментах 4 і 1. Розвиток цих рівнянь дають змогу прогнозувати вміст радіонуклідів у виділених в моделі компартментах системи «ґрунт-рослина» з використанням констант перенесення.

Таблиця 9 Константи перенесення радіонуклідів у системі «ґрунт-корене- і бульбоплід»

Складнішими вважають компартментні моделі, в яких враховують взаємозв’язок стану компартментів зі швидкістю перенесення радіонуклідів між ними. У цих моделях розглядають міграційну задачу і систему, що імітує властивості компартментів, які впливають на процес міграції в системі «грунт-рослина». Згідно з цим підходом побудовано модель, що описує накопичення 106Ru в органах бобових рослин. Вона складається з під моделей «Біомаса» і «Накопичення».