CC BY
147
УДК 577.4
ИНТЕГРАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ В ПРИРОДЕ И ОБЩЕСТВЕ
В.В. Дмитриев
Факультет географии и геоэкологии Санкт-Петербургского государственного университета,
Санкт-Петербург, Россия
Эл. почта: [email protected] Статья поступила в редакцию 20.07.2010, принята к печати 30.11.2010
Рассматриваются сложные системы в природе и обществе, их виды и условные «формулы», аддитивные и неаддитивные (эмер-джентные) свойства, их количественная оценка на основе единичных (прямых и косвенных), комплексных, многокритериальных и интегральных оценок. Обсуждаются методологические аспекты экологической и эколого-географической оценки природного объекта; методы свертывания показателей, отражающих состояние сложной системы, индексы состояния. Предлагается подход к разработке моделей-классификаций состояния сложной системы или ее свойств по совокупности репрезентативных параметров с учетом неполных и неточных знаний об их важности и приоритетности оценивания. Рассматриваются этапы построения интегральных показателей и некоторые результаты оценивания.
Ключевые слова: сложная система, модели-классификации, интегральная оценка.
INTEGRAL ESTIMATES OF COMPLEX NATURAL AND SOCIETAL
SYSTEMS
V.V. Dmitriev
School of Geography and Geoecology, Saint-Petersburg University, Saint-Petersburg, Russia
E-mail: [email protected]
Complex natural and societal systems may be characterized using conventional "formulas" accounting of their additive and nonadditive (emergent) properties quantified with single (direct and indirect), complex, multiparametric and integral estimates. The methodology of ecological and eco-geographical natural objects assessment using this approach is discussed with emphasis on methods for convolution of parameters reflecting the condition of a complex system. An approach is suggested to development of classification models of complex system conditions or properties based on a set of representative parameters accounting of incomplete and imprecise data about their importance and priority. The stages of developing of such parameters are discussed and exemplified with specific cases.
Keywords: complex system, classification model, integral estimate.
мы в пространстве и во времени; оценка тенденций их
Введение вероятного изменения и трансформации в будущем
Важнейшими проблемами, стоящими перед гео- или прогнозирование динамики их поведения. В си-
графией и современной междисциплинарной обла- стемных исследованиях могут рассматриваться различ-
стью исследования, названной геоэкологией, являют- ные иерархии систем: от глобальных систем, описыва-
ся оценка состава и состояния сложных систем и их ющих развитие всех сфер Земли (или цивилизации в
свойств, распределенных в геопространстве (геосфе- целом) до элементарной системы (экосистемы, регио-
рах Земли) в современных условиях, а также в прошлом нальной гео-, урба- или социосистемы, функциониру-
и будущем [5]. Примерами сложных систем являются: ющей в пределах какого-либо государства) и их различ-
социо-, этно-, урба-, гео-, экосистемы различного ие- ные сложные (неаддитивные, эмерджентные) свойства
рархического уровня. (устойчивость, уязвимость, экологическое благополу-
Парадигмальный переход в географической науке чие, экологическая напряженность, качество среды или
сегодня связан с возможностями модельного описания жизни и др.).
сложных систем в природе и обществе, исследованием В настоящей статье речь пойдет о специфике слож-взаимодействия между природными и общественными ных систем в природе и обществе, об их свойствах и территориальными системами, поиском соотношения о том, как количественно оценить состояние природ-свободы выбора поведения, детерминированности и ного объекта, окружающей человека антропогенно-случайности в них, а также способности систем по- трансформированной среды или ее отдельных свойств сле оказанных на них воздействий выходить на одну из по совокупности параметров, с учетом неполных и неустойчивых собственных структур с учетом внутренней точных знаний об их важности и приоритетности оце-тенденции ее организации [17]. нивания. Задачами исследований также являются: установле- При общении между экологами и географами часто
ние законов, по которым развиваются сложные систе- бывает затруднительно определить понятие оценка со_-
Междисциплинарный научный и прикладной журнал «Биосфера», 2010, т.2, №4 507
стояния эко- (гео-, социо- и др.) системы. Непросто ответить на вопросы, как оценить состояние сложной системы, чем такая оценка отличается от экологической оценки, что такое экологическая оценка, геоэкологическая оценка, что такое экологическая проблема или экологическая ситуация и т.д. Экологи, геоэкологи, природопользователи отвечают на них по-разному. Одни ставят знак равенства между оценкой качества среды и экологической оценкой, другие предлагают свои определения, исходя из опыта или научной школы, с учетом того, что каждая наука имеет свой объект (предмет) исследования, цель (цели) и специфический метод (методы) исследования [3, 14, 15, 25]. Рассмотрим основополагающие определения, с помощью которых можно ответить на эти вопросы.
Как отмечал академик А.А. Дородницын [23], в развитии любой науки присутствуют описательный и точный периоды. Описательный период включает следующие этапы: 1 - накопление информации об объектах, которые изучаются данной наукой; одновременно или с небольшим опозданием начинается этап 2 - процесс упорядочивания, классификации объектов с целью облегчения их анализа, для чего создаются различные модели-классификации, которые со временем могут дополняться или пересматриваться авторами; затем следует этап 3 - установление эмпирических качественных и количественных связей и соотношений между объектами. Эти три этапа характеризуют описательный период развития науки, после которого начинается выделение определяющих связей и соотношений. Другими словами, этот этап связан с выделением основных переменных (компонентов изучаемой системы) и процессов обмена веществом (энергией, информацией) между компонентами. После этого начинается математическое моделирование процессов, явлений, объектов, систем. Так появляются следующие этапы: 4 - установление величин, 5 - математическое моделирование, 6 - установление связей и соотношений (уже не на основе этапа 3, а на основе результатов моделирования). Таким образом реализуется переход от моделирования к целям преобразования. Модель выступает в качестве инструмента преобразования изучаемой системы. В связи с этим, системная экология, системная геоэкология, системная социоэкология выделились из экологии, геоэкологии, социоэкологии и как формализованные (в большей или меньшей степени) целостные подходы стали самостоятельными разделами системного моделирования или системологии - благодаря современным математическим методам, развитию информатики, а также формального упрощения и моделирования сложных систем.
Так или иначе, все указанные задачи неотделимы от мониторинга окружающей человека природной и антропогенно-трансформированной среды, от оценки состояния окружающей среды, геоэкологических аспектов устойчивого (сбалансированного) глобального и регионального развития, разработки и совершенствования государственного нормирования и стандартов в природопользовании.
Какие же системы изучаются в современной физической, экономической и социальной географии, геоэкологии и смежных науках? Не претендуя на полноту, рассмотрим основные типы сложных систем в природе и обществе с помощью условных «формул», использующих родовое понятие «система» (табл. 1).
508
Для лучшего понимания трудностей, часто возникающих при использовании одних и тех же терминов в разных областях исследований, уместно упомянуть си-стемологический принцип иерархической организации, или принцип интегративных уровней [29]. Этот принцип позволяет обозреть всё многообразие окружающей природы и соподчинить друг другу как естественные, так и искусственные системы. Обобщая ряд исследований в этом направлении, Г.С. Розенберг привел примеры нескольких последовательно возникших иерархий (физической - А, геологической - Б, биологической - В, социальной - Д, технической - Е), которые автор схематично представил в виде рисунка [29, рис. 1.1]. Рисунок мы здесь не приводим, поскольку авторская схема достаточно условна (например, такой объект как почва должен рассматриваться в ней как объединение объектов иерархий А, Б и В, а промыслово-хозяйственные системы - как объединение объектов иерархий В, Г и Д) и т.д. То же и с геосистемой, которая как понятие используется геологами, географами, геоинформатиками в разных иерархиях (и ими же до сих пор иногда трактуется по-разному), и с этносом, который должен присутствовать в социальной, биологической, географической иерархиях.
Принцип иерархической организации оказывается весьма полезным при изучении сложных систем. Он широко используется при их моделировании в виде рекуррентного принципа построения моделей, когда свойства систем некоторого уровня иерархии выводятся на основе известных свойств и связей их подсистем, т.е. систем непосредственно нижестоящего уровня. Такой принцип построения моделей рассматривается также как современный аналог «бритвы Оккама».
Анализируя указанные в табл. 1 иерархии, нетрудно прийти к выводу, что современная география изучает процессы (зачастую необратимые) и явления в географической оболочке Земли и социальной сфере, анализирует свойства объектов биокосной и живой природы (многих иерархий) и системы, находящиеся вдали от состояний равновесия, существенно нелинейные процессы эволюции этих систем; такие процессы, когда при определенных условиях внутренние или внешние флуктуации могут привести эти системы к направленным и прогнозируемым изменениям, к возникновению различных новых относительно устойчивых структур, а не просто к прежнему состоянию равновесия. Такую науку давно пора вооружать новыми методами системных исследований. К этому добавим, что, ставя во главу угла исследование взаимодействия между природными и общественными территориальными системами, современный географ объективно должен ощущать себя географом-экологом и не просто «ощущать», а быть подготовленным к решению современных проблем в природе и обществе как географ-эколог.
Классический же подход к управлению сложноорга-низованными системами, господствующий по сей день, чаще всего основывается на линейном представлении их функционирования. Согласно этому представлению результат внешнего управляющего воздействия есть однозначное и линейное, предсказуемое следствие приложенных усилий, что соответствует схеме «управляющее воздействие — желаемый результат».
В современных эколого-географических исследованиях актуальной является разработка и апробация новых методов анализа информации и получения оценок,
J
Табл. 1.
»Формулы», использующие родовое понятие «система»
Экосистема Биоценоз + биотоп. В биотопе иногда выделяют климатоп (совокупность климатических факторов на данной территории), эдафотоп (биокосные составляющие почвы), гидротоп (гидрологические факторы среды). Ниже все они обозначены как «физико-географическая среда».
Водная экосистема Водный биоценоз + водный биотоп.
Геосистема, геоэкосистема Биоценоз(ы) + физико-географическая среда + население.
Водная геосистема, водная геоэкосистема Водный биоценоз (водные биоценозы) + физико-географическая водная среда + население (как пользователь ресурсов водных объектов).
Урбасистема (урбосистема), урбоэкосистема Антропогенно-трансформированные (биоценоз(ы) + физико-географическая среда) + население + архитектурно-строительные объекты; или урбасистема = антропогенно-трансформированные геосистемы + архитектурно-строительные объекты.
Этносистема, этноэкосистема Биоценоз(ы) + физико-географическая среда + этнос + экономика + культура + политика, или этносистема (этноэкосистема) = геосистема (геоэкосистема) одного этноса + экономика + культура одного этноса + политика. Таким образом, понятия этносистема, этноэкосистема парциальны по отношению к понятиям социосистема, социоэкосистема. Это их подсистемы. В глобальном смысле, это наверняка. В региональном смысле, они в принципе могут совпадать, если региональная социосистема является системой одного этноса.
Социосистема, социоэкосистема Биоценоз(ы) + физико-географическая среда + население + экономика + культура + политика, или социосистема (социоэкосистема) = геосистема (геоэкосистема) + экономика + культура + политика.
интегрально отражающих происходящие изменения в эко-, гео-, урба-, этно-, социосистемах.
Перспективным является использование методических приемов, базирующихся на теории моделирования дефицита информации при помощи стохастических процессов и полей [26, 30]. Эта теория может служить основой для построения обобщенных функций желательности состояния систем с учетом неопределенности задания отдельных параметров и приоритетов их влияния на интегральную оценку.
Установление значимости многопараметрических природных объектов и их свойств и получение количественных значений оцененных параметров сопряжено с использованием таких понятий, как показатель, признак, критерий, совокупность, комплекс, система и производных от них, например, комплексная оценка, многокритериальная оценка, интегральная оценка и др. [11, 22]. Экологическим критерием будем называть признак, на основании которого проводится оценка, определение или классификация экологических систем и геосистем, процессов и явлений в них. Состояние системы - характеристика системы на определенный момент ее функционирования. Для того чтобы состояние системы могло быть интегрально оценено на практике, необходима определенная процедура свертывания показателей, характеризующих состав и свойства эко-, гео-, социосистем, направленная на преодоление «проклятия многомерности». Возможны два пути решения рассматриваемой задачи. Первый - назовем его «стихийным» - означает случайный отбор нескольких параметров из множества возможных. По сути это не свертывание, а произвольное усечение информации. Несоблюдение его осуществления таит в себе опасность существенных искажений реальности. С сожалением приходится констатировать, что многие работы
биоиндикационного плана, составляющие основу для экологического нормирования, идут как раз по этому пути. Регистрируются не те параметры, которые необходимы, а те, которые исследователь в состоянии измерить, или те, которые ему «нравится» измерять. Подмечено, например, что обычно в качестве индикаторной группы специалист предлагает именно ту, по которой сам специализируется, хотя ее информативность остается неизвестной.
Второй путь свертывания информации - целенаправленный - подразумевает наличие специально организованной процедуры свертывания. Она может быть как вербальной, так и формализованной. В любом случае, на основе явно сформулированных критериев осуществляется выбор или конструирование наиболее информативных переменных - индексов состояния (воздействия). Какова бы ни была форма представления индекса, он является результирующим показателем состояния и (или) функционирования системы. Параметры состояния, лежащие в его основе, теряют свою индивидуальность. Другими словами, он заменяет собой все множество показателей, становится маркером системы, трассером траекторий ее трансформации и развития [6].
Таким образом, состояние системы всегда можно описать вектором (или кортежем, если учитываются также величины, не имеющие численных значений) состояния системы. Такой вектор автор статьи в 2000 г. предложил называть «портретом» системы [11]. Сравнение различных состояний сложных систем целесообразно проводить на основе сопоставления портретов систем (их интегральных оценок). Под оценкой понимается отношение субъекта (эксперта, исследователя) к объекту оценивания (экосистема, геосистема и т.п.), установление значимости для субъекта этого объекта в
509
целом или отдельных его свойств на основе их соответ- Этап 4. Моделирование значимости отдельных кри-ствия определенным уровням или нормам. Оценки под- териев (приоритетов). В геоэкологических (эколого-разделяются нами на единичные (прямые и косвенные), географических) оценках значимость отдельных комплексные, многокритериальные, интегральные [11]. критериев традиционно оценивается при помощи Под экологической оценкой понимается параметриче- сравнительных суждений типа «данный критерий бо-ское определение состояний среды, обеспечивающих лее важен для общей оценки, чем другой критерий» существование сообществ живых организмов, харак- или «данные критерии имеют одинаковую значимость терных для этих состояний в условиях естественно- для интегральной оценки» и т.п. Таким образом, зна-го или антропогенного режимов их развития. Условия чимость отдельных критериев чаще всего измеряется функционирования систем характеризуются «нор- по нечисловой (ординальной, порядковой) шкале, или мой состояния» на основе системы критериев, позво- всем критериям навязывается равенство приоритетов ляющих выделить границы их различных состояний, и оценивания. В других случаях исследователь задает «нормой воздействия» - отклонением условий среды интервалы возможного варьирования весовых коэф-от нормы, не вызывающим развития необратимых из- фициентов. В связи с этим появляется необходимость менений и не выводящим системы за пределы их норм. работы с нечисловой (порядковой), неточной (интерОценка состояния природной или антропогенно- вальной) информацией, которая чаще всего бывает и трансформированной системы с этих позиций есть со- неполной (не для всех весовых коэффициентов зада-отнесение ее свойств с нормой (нормами) по величи- ны нетривиальные равенства и неравенства, соответ-нам интегральных показателей состояния [10]. ствующие интервальной и порядковой информации).
В основе определения значимости (важности, весо- Нечисловая, неточная и неполная информация (т.н. мости) лежит представление о сложной системе, состо- «ннн»-информация) индуцирует целое множество до-яние которой описывается системой исходных крите- пустимых наборов весовых коэффициентов при полу-риев. Примерами таких многопараметрических систем чении интегральных оценок.
могут служить природные образования различного На данном этапе моделируются весовые коэффи-
масштаба, их неаддитивные свойства; естественные и циенты w=(w1,...,wm) - неотрицательные «веса», за-
искусственные экологические системы, геосистемы, дающие значимость (важность, весомость, приори-
урба-, социосистемы и т.д. Оцениваемым свойством тетность) отдельных параметров для оцениваемого
может оказаться качество среды, продуктивность си- свойства (w1+...+wm=1) с учетом экспертной инфор-
стемы, устойчивость системы к изменению параметров мации о весах (I ):
режимов, экологическое благополучие территории и ординальная (порядковая) - 01:
т.д. При этом исходные характеристики, определяю- 01 = w , Wu= w,... Г,$,и,У е{1,...,т|;
щие уровень оцениваемого свойства, могут быть весьма интервальная - II:
многочисленны (число их зачастую доходит до многих II = {(< а,,< wi < Ъ{<1, ге{1,...,от|.
десятков наименований) и образовывать весьма слож- В итоге учитывается вся информация: 1= 01+ II.
ные системы, структурированные множеством функ- Этап 5. Осуществление перехода к интегральной
циональных и корреляционных взаимосвязей. оценке Q(q;I) = MQ(q;I):
1 N (",п;1)
Материал и методы 2Ш(/) = 2(?ш;/) = 2*(/) = ^тт~ПТ)
Построение интегральных показателей выполняется <=1
в несколько этапов [1, 30]. Оценка точности Q(q;I):
Этап 1. Отбор т исходных критериев Х1,...,Хш , ко- 1 N (",п;1) _
торые образуют группы показателей, отражающих (1)(/] 2 =- ^[б(г)(у(1)) — 2 (1)(/] 2
различные параметры исследуемых свойств. Опреде- N ("П; 1) г=1
ляются предельные значения Хшт, Хтах, вид и моно- Этап 6. Апробация подхода для отдельных свойств и
тонность связи исходных параметров с исследуемым состояния систем в целом.
свойством объекта. Для выполнения прикладных исследований в соот-
Этап 2. Для каждого критерия проводится нормиро- ветствии с этапами 1-6 необходимо:
вание показателей на основе разработанных нормиру- выбрать необходимые и достаточные параметры,
ющих функций, учитывающих вид (прямая, обратная) описывающие исследуемое свойство или состояние
и линейность (нелинейность) связи выбранного крите- изучаемого объекта (системы) на основе разработан-
рия с оцениваемым свойством. В результате нормиро- ной модели-классификации;
вания получаются безразмерные показатели q1,...,qm, определить набор классов, отражающих исследуемое
0 < qi < 1. Каждый qi является функцией исходной ха- свойство или состояние объекта при различных уров-
рактеристики qi = qi (х^ и позволяет оценить иссле- нях антропогенного воздействия;
дуемое свойство с точки зрения ьго критерия. найти для исходных параметров соответствующие
Этап 3. Вводится функция Q(q) = Q(q1,..,qm), агре- классам градации или оценочные шкалы, их часто на-
гирующая нормированные показатели q1,..,qm в еди- зывают квалиметрическими или нумерическими;
ный интегральный показатель Q = Q(q). На синтези- выбрать правило нормирования и нормировать ис-
рующую функцию, определяющую этот показатель, ходные параметры исходной модели-классификации;
накладываются ограничения: Q(0,...,0) = 0; Q(1,...,1) = выбрать приоритеты оценивания или предложить
1; 0 < Q < 1. В качестве простейшей синтезирующей подход к их заданию;
функции, которая применяется в данной работе, вы- выбрать синтезирующую функцию (вид интеграль-
брана линейная функция вида: ного показателя);
т и и
2 = 0(9; *,) = дт; м>т) = V (1) ввес™ уровни свертки показателеи для ивдтои
"' т 7=1 ' ' классификации;
510 Междисциплинарный научный и прикладной журнал «Биосфера», 2010, т.2, №4
го <4
Критический уровень, разделяющий I и II классы
^— m си — [=
Критерии, \ признаки / Классы состояния систем или их свойств
V | V ^ II III IV V
Критерий 1 an b,i a2i b2i а31 Ь31 a4i Ь41 a5i Ь51
Критерий 2 3l2 Ь12 а22 ь22 а32 Ьз2 а42 Ь42 а52 ь52
Критерий и Эщ bin а2п Ь2П Эзп Ьзп а4п ь4„ Э5П bsn
ГП
1 I
т
т
т
т
т
Интегральный Qi - Qi Оз - 04 Ü5 - Ü6 Q7 - Q, 0.9 Ою
критерий Q
Рис. 1. Схема, поясняющая построение модели-классификации и получение оценочной шкалы интегрального критерия.
выполнить первый уровень обобщения информации;
выполнить последующие уровни обобщения информации;
для информации, собранной в полевых условиях для тех же параметров оценивания выполнить первый уровень обобщения информации по правилам построения исходной модели-классификации;
выполнить последующие уровни обобщения информации;
выполнить районирование (зонирование) территории (акватории) по величине интегральных показателей, отражающих состояние системы, ее качество или степень ее антропогенной трансформации.
На рис. 1 представлена схема построения модели-классификации и получения оценочной шкалы интегрального показателя [11].
Результаты и обсуждение
Рассмотрим некоторые результаты апробации подхода для решения указанных задач.
1. Оценка трофности и качества воды акваторий восточной части Финского залива Балтийского моря 1.1. Интегральная оценка трофности водных экосистем
Продуктивность и качество вод районов восточной части Финского залива оценивались нами неоднократно по различным исходным данным [7-9, 4, 19, 20, 12, 13]. Здесь приводятся результаты оценки трофности для районов залива по 9-летнему ряду наблюдений (19811990). Для оценки использовались 14 параметров, разбитых на три группы. Анализ гидрологических показателей (1 группа) показывает, что рассматриваемые акватории изначально предрасположены к эвтрофии в силу своей мелководности и невысокой прозрачности. Функционирование этих систем в значительной степени определяется биологически доступными фосфором и азотом, поступающими с водосборной территории. Однако гидрохимическая ситуация (2 группа) свидетельствует о том, что данные акватории в это время должны были находиться в стадии перехода от мезо-трофии к эвтрофии или в начальной стадии эвтрофии.
Анализ гидробиологических показателей (3 группа) указывает на то, что продукционные возможности сравниваемых акваторий высоки и соответствуют эв-трофному уровню (кроме южной части Мелководного района, который близок к переходному состоянию от мезотрофии к эвтрофии). Несмотря на высокие продукционные способности акваторий, группа биомассовых показателей 3 группы характеризует их как ме-зотрофные с разными оттенками мезотрофии. Такое противоречие объясняется недостатками проведения мониторинга, а также свойством естественной деэвтро-фикации, присущим транзитным водным экосистемам, и свидетельствует о необходимости выполнения интегральной оценки. Второй уровень обобщения (между группами) дает основание утверждать, что изменение приоритетов оценивания принципиально не меняет полученных результатов. Трофический статус данных акваторий в это время оценен как эвтрофный. 1.2. Интегральная оценка качества воды
Оценка выполнялась для разных временных интервалов и разных акваторий. Здесь обсуждается качество вод Невской губы и Мелководного района за 19952001 гг. В качестве исходных данных были приняты 12 гидрохимических критериев, обобщенных за указанный период. Результаты интегральной оценки качества вод Невской губы по величине интегрального показателя Ia6uf в соответствии с изложенной методикой приведены в табл. 2.
В целом, диапазон изменения значений интегрального показателя I по результатам расчетов лежал в пределах классов качества II-IV («чистые» - «загрязненные»). Воды наиболее высокого качества за весь оцениваемый период отмечены в 1996-1997 гг. По величинам I их можно охарактеризовать в целом как «чистые». Воды наиболее низкого качества зафиксированы в 2000 г. со значениями 1общ от 0,319 до 0,393, что соответствует классу IV качества вод («загрязненные»). В 2001 г. качество вод Невской губы в целом улучшилось, перейдя в класс «умеренно загрязненных» вод. Воды северной части Невской губы на протяжении всего периода наблюдений подвергались изменениям в наименьшей степени и относились к классу III
51"
Табл. 2.
Оценка качества вод Невской губы за период 1995-2001 гг.
Год Центральная часть Акватория морского торгового порта (МТП) г. Санкт-Петербурга Северный^ курортный район Южный курортный район
I б общ Класс I б бщ Класс I б бщ Класс I б бщ Класс
1995 0,217 II 0,250 III 0,291 III 0,228 II
1996 0,200 II 0,191 II 0,242 III 0,203 II
1997 0,187 II 0,216 II 0,275 III 0,199 II
1999 0,241 III 0,267 III 0,399 III 0,303 III
2000 0,380 IV 0,361 IV 0,319 III 0,393 IV
2001 0,250 III 0,285 III 0,278 III 0,272 III
(1общ составляло 0,242-0,339). В то же время, качество вод в центральной части и в южном районе Невской губы и в районе морского торгового порта (МТП) изменялось в наибольшей степени. За время наблюдений самое низкое значение 1общ зафиксировано в 1997 г. в центральной части (0,187), а самое высокое - в 2000 г. в южном районе Невской губы (0,393).
2. Оценка степени экологической трансформации водных объектов в системе южная часть Ладожского озера - р. Нева - Невская губа - восточная часть Финского залива
Оценка выполнялась на основе параметров гидрохимического и гидробиологического режимов [28]. В качестве критериев оценивания на основе гидробиологического подхода использовались четыре параметра, характеризующих качество воды: индекс сапро-токсобности St, биотический индекс Вудивисса (В1), индекс Гуднайта и Уитлея (Ыо/Ыс) и индекс Балуш-киной (Кск). В качестве модели-классификации использовалась классификация загрязненности водных объектов [24]. В соответствии с ней были приняты градации классов качества вод, указанные в табл. 3.
Для сильно загрязненных водных объектов (классы качества У-У!) была выявлена оценка степени экологической трансформации. С этой целью использовалась классификация Минприроды России 1992 г. [27]. Из этой классификации были отобраны параметры оценки степени гидробиологического загрязнения вод: средняя биомасса фитопланктона (мг/л); биотический индекс Вудивисса (баллы); олигохетный индекс Гуднайта и Уитлея (%); общее количество бактерий (млн клеток/мл) и индекс сапробности. Причем между классами «чрезвычайная экологическая ситуация» и «удовлетворительная ситуация» нами был введен дополнительно класс «экологическое напряжение» (табл. 4).
Для обеих классификаций на основе изложенного метода были разработаны шкалы интегральных показателей I (на основе структурных характеристик донных сообществ) и 1Р (характеризующий степень антропогенного воздействия на водный объект и его антропогенной трансформации) (табл. 5-7).
Апробация методики интегральной оценки загрязнения вод проводилась для 1994-1997 гг. Воды наибо-
лее высокого качества за все годы отмечены в Ладожском озере в районе Петрокрепости. По величинам I их можно охарактеризовать в целом как «умеренно загрязненные».
Воды в среднем участке р. Невы могут быть оценены как «загрязненные». Сообщество зообентоса в этих водах характеризуется высокой долей олигохет, сравнительно небольшими величинами индексов сапроток-собности и Кск, связанными со значительной долей чи-стоводных ортокладиин среди хирономид. Снижение качества воды наблюдается в черте г. Санкт-Петербурга. Здесь воды р. Невы могут быть охарактеризованы как «загрязненные», а за 1997 г. - как «грязные» (I = 0,754). В этом районе отмечено резкое увеличение доли оли-гохет в бентосном сообществе.
Воды притоков Невы (устьевые участки), рек Тосны, Ижоры и Славянки, оцениваются по интегральному показателю как «грязные», только в устье р. Мги в 1994 г. качество вод по величине I соответствовало определению «загрязненные».
Воды Невской губы на всех станциях за 1994-1995 гг. можно охарактеризовать как «загрязненные» - «грязные». Диапазон изменений показателя I лежал в пределах 0,653-0,779. Воды Невской губы за 1996-1997 гг. по величине I в целом являются «загрязненными», а в отдельных районах - «умеренно загрязненными» и «грязными».
Воды восточной части Финского залива в целом по данным двух первых лет характеризуются по величинам индекса I как «загрязненные» - «грязные». Кроме того, на соответствующих станциях отмечены более высокие величины индексов сапротоксобности. В наименьшей степени подвержена загрязнению по данным двух лет станция 19 (I: 0,640-0,702).
Для станций открытой части Финского залива, где в составе донной фауны отсутствуют личинки хирономид, оценка была проведена без учета индекса Кск. Показатель I в 1994 г. на станциях наиболее близких к берегу достигал значения 0,849, что соответствует «грязному» классу качества, а в 1995 г. показатель I на этих же станциях был равен 0,683, что свидетельствует об улучшении качества воды на один класс. Более глубокие станции выделяются значительным снижением доли олигохет в сообществе зообентоса и наи-
512
Табл. 3.
Модель-классификация качества воды по индексам St, В1, Ыо/Ыс и Кск
Классы Признаки Очень чистые X - (Р-О) сапробность I Чистые а—о сапробность II Умеренно загрязненные Р-ш сапробность III Загрязненные а-ш сапробность IV Грязные Р сапробность V Очень грязные гиперсапробность VI
1. 81 <1 1,0-1,5 1,5-2,5 2,5-3,5 3,5-4 >4
2. В1 10 9-7 6-5 4 3-2 1-0
3. N0/^ 1-20 21--35 36-50 51-65 66-85 86-100
4. КсИ <0,14 0,14-1,08 1,08-6,5 6,5-9 9-11,5 >11,5
Табл. 4.
Модель-классификация для выявления степени антропогенной трансформации водных экосистем
по гидробиологическим критериям
Признаки Экологическое бедствие Чрезвычайная экологическая ситуация Экологическое напряжение Удовлетворительная ситуация
Основные признаки: 1. Ср. биомасса фитопланктона, мг/л 150—100 100-50 50-10 10-0
2. Биотический индекс Вудивисса 0-1 1-2 2-6 6-8
3. Олигохетный индекс, % 100-95 95-86 86-50 50-36
Дополнительные признаки: 1. Общее кол-во бактерий, млн кл/мл 15-10 10-5 5-3 3-1
2. Индекс сапробности планктона 4,5-4 4-3 3-2,5 2,5-1,5
Табл. 5.
Значения интегрального показателя I по классам качества вод
Классы I II III IV V VI
I 0-0,131 0,134-0,267 0,294-0,523 0,551-0,719 0,721-0,874 0,901-1
Значения I по классам качества вод (без учета индекса Кск) Табл. 6.
Классы I II III IV V VI
I 0-0,171 0,175-0,326 0,362-0,517 0,554-0,708 0,711-0,846 0,882-1
Табл. 7.
Значения интегрального показателя 1Р по гидробиологическим критериям
Состояние экосистемы Экологическое бедствие Чрезвычайная экологическая ситуация Экологическое напряжение Удовлетворительная ситуация
IP Р=1/5) 1-0,788 0,788-0,530 0,530-0,202 0,202-0
_-
более низкими величинами индексов сапротоксобно-сти (St = 1,61), в целом же эти воды охарактеризованы как «умеренно загрязненные». Возможно, что применять для солоноватых вод индексы, разработанные для пресноводных экосистем, не вполне корректно, и для оценки состояния солоноватых вод необходимо разработать свои методы биологического контроля. В 19961997 гг. воды восточной части Финского залива по интегральному показателю отнесены к классу У.
Исследованные участки Копорской губы (ст. 3к) характеризуются как «грязные» в 1994 и 1996 гг. и «загрязненные» в 1995 и 1997 гг., а на станции 6к за четыре года - как «грязные». Несмотря на то, что сообщество донных животных в Копорской губе по данным этих лет сильно различалось, оценка качества вод по его структуре почти совпадала. Район станций 3к, 6к и 6л характеризуется высокими значениями St.
Воды исследованного участка Лужской губы (станция 6л) оцениваются по I как «загрязненные». За 4 года воды Выборгского залива оцениваются как «грязные».
При сравнении оценок качества вод на одних и тех же станциях в 1994-1997 гг. можно отметить хорошее совпадение значений интегрального показателя. Индексы видового разнообразия на исследованных станциях обнаруживали тенденцию к снижению с повышением степени загрязнения воды. Анализ значений I за 4 года дал вывод о том, что воды в исследованном районе в целом характеризуются как «загрязненные» - «грязные».
Таким образом, видовой состав, показатели сапро-токсобности, соотношение доминирующих групп организмов, структура сообщества хирономид и сообщества донных животных в целом, составляющие основу I, в совокупности достаточно полно отражали состояние экосистемы, несмотря на то, что численность, биомасса и видовое разнообразие бентосных организмов в разные годы варьировали.
Воды, охарактеризованные по интегральному показателю Iкак «грязные», были также оценены по №. Как показала оценка, большинство станций принадлежат к зоне «экологического напряжения». Однако воды станции Р10 в 1996-97 гг., станции 6к в 1996 г., Выборгского залива в 1994--95 гг. и станций 1 и 24 в 1994 г. отнесены к «чрезвычайной экологической ситуации» со значениями №, превышающими 0,530.
3. Интегральная оценка качества среды и качества жизни населения г. Санкт-Петербурга
Термин качество жизни широко применяется в экологии человека и социальной экологии и включает в себя качество удовлетворения материальных и культурных потребностей людей, в том числе качество питания, комфорт жилища, качество образования, здравоохранения, сферы обслуживания, окружающей природной среды, структуры рекреации, модность одежды, степень удовлетворения потребностей в объективной информации, уровень стрессовых состояний и т.д. Кроме того, под качеством жизни может пониматься соответствие среды жизни социально-психологическим установкам личности. Таким образом, основной задачей оценки качества жизни можно считать определение совокупности природных, социальных и экономических условий, обеспечивающих степени здоровья человека, личного и общественного, и его потребности, т.е. соответствие среды жизни здорового человека его потребностям.
514
Расчет интегральных показателей качества городской среды и качества жизни населения г. Санкт-Петербурга проводился нами для разных районов и временных интервалов и включал несколько уровней свертки показателей. Здесь обсуждаются результаты расчетов для 2002-2004 гг.
На первом уровне рассчитывались интегральные показатели «внутри» блоков: 1 - «состояние жилищного фонда», 2 - «состояние сферы образования», 3 - «демографическая ситуация», 4 - «занятость населения и уровень доходов», 5 - «развитие производства», 6 - «здравоохранение», 7 - «состояние культурно-развлекательной сферы», 8 - «уровень преступности»,
9 - «уровень загрязнения атмосферного воздуха»,
10 - «уровень загрязнения водных объектов»,
11 - «уровень загрязнения почвенного покрова»,
12 - «состояние растительного покрова», 13 - «влияние физических факторов». В табл. 8 представлены критерии оценки интегральных показателей внутри блоков.
На втором уровне рассчитывались показатели для двух уровней обобщения: социально-экономического развития (блоки 1-8, табл. 9) и качества городской среды (блоки 9-13, табл. 10). В качестве исходных выступали показатели, рассчитанные на первом уровне свертки показателей. Приоритетность отдельных блоков задавалась следующим образом: блоки 1-8: w4=w5=w8>w2=w7>w3=w6>w1; блоки 9-13: w9>w10>w13>w11=w12.
Третий уровень предполагал нахождение интегрального показателя качества жизни населения, объединяющего уровни «социально-экономическое развитие» и «качество городской среды». Приоритетность задавалась следующим образом: wt-a > w^.
Социально-экономическое развитие г. Санкт-Петербурга в целом отнесено по величине интегрального показателя (0,623) к классу IV («ниже среднего») или, с учетом разброса значений, к границе классов III-IV («ниже среднего» - «средний»). Районы города распределены в пределах пяти классов (табл. 9).
Центральный район - единственный район города, где отмечен «высокий уровень» (0,363; класс II), в Пе-тродворцовом районе - «очень низкий уровень» (0,883, класс VI). Три района города попали в класс «низкий уровень» развития (класс V). В «средний уровень» (класс III) попали семь районов города. В класс IV (уровень развития «ниже среднего») попали шесть районов.
Интегральная оценка экологического состояния и качества среды г. Санкт-Петербурга по разработанной методике выполнялась для разных приоритетов на основе разных исходных данных [4, 2, 21]. Здесь обсуждаются результаты интегральной оценки качества городской среды г. Санкт-Петербурга за 2002-2004 гг. (с учетом блоков 9-13). В целом для города по величине интегрального показателя (0,410) качество среды отнесено к классам IV-V (табл. 10).
Два наиболее чистых района попали в класс III (на границе с IV). В 16 районах качество среды оценено как «неудовлетворительное» или «плохое» (табл. 10).
Качество жизни населения г. Санкт-Петербурга в целом отнесено по величине интегрального показателя (0,57) к классу V. В одном районе, Центральном, качество жизни оценено как «хорошее» (0,38; классы II-III), в шести районах как «допустимое» (класс III), в шести как «неудовлетворительное» (класс IV) и в трех районах как «плохое» (класс V) (табл. 11).
J
Табл. 8.
Критерии оценки качества жизни по блокам
I. Оценка социально-экономического развития
1. Состояние жилищного фонда: 1) Общая площадь жилищного фонда в среднем на одного проживающего 2) Обеспеченность водопроводом 3) Обеспеченность горячим водоснабжением 4) Обеспеченность канализацией 5) Обеспеченность центральным отоплением 6) Обеспеченность ваннами 7) Обеспеченность газом и электроплитами
2. Оценка сферы образования: 1) Число государственных дневных общеобразовательных учреждений 2) Численность учащихся государственных дневных общеобразовательных учреждений 3) Число государственных средних специальных учебных заведений 4) Численность студентов государственных средних специальных учебных заведений 5) Число государственных высших учебных заведений 6) Численность студентов государственных высших учебных заведений 7) Число государственных вечерних общеобразовательных учреждений 8) Численность учащихся государственных вечерних общеобразовательных учреждений
3. Анализ демографической ситуации: 1) Естественное движение населения 2) Продолжительность жизни мужчин 3) Продолжительность жизни женщин 4) Брачность населения 5) Разводимость населения
4. Занятость и доходы населения: 1) Среднесписочная численность работников 2) Отклонение средней заработной платы от среднего уровня по городу
5. Оценка производственной деятельности: Производство промышленной продукции (рассчитывался нормированный показатель).
6. Оценка здравоохранения: 1) Показатель первично выявленной заболеваемости детей 2) Показатель первично выявленной заболеваемости подростков 3) Показатель первично выявленной заболеваемости взрослых
7. Состояние культурно-развлекательной сферы: 1) Учреждения культурно-досугового типа 2) Киноустановки 3) Число библиотек 4) Музеи 5) Профессиональные театры
8. Оценка уровня преступности: Число зарегистрированных преступлений в расчете на 10 000 человек (рассчитывался нормированный показатель).
II. Оценка экологического состояния и качества городской среды
9. Оценка состояния атмосферного воздуха: 1) Вклад района в общий выброс от автотранспорта 2) Выбросы автотранспорта по городу 3) Вклад района в общий выброс от стационарных источников 4) Выбросы от стационарных источников загрязнения по городу 5) Процент отобранных проб воздуха, в которых обнаружено превышение предельно допустимых концентраций 6) Среднегодовые концентрации веществ по отношению к ПДКс.с.
10. Оценка состояния водных объектов: 1) Класс района по индексу загрязнения вод (ИЗВ) 2) Вклад района в общий сброс сточных вод 3) Сброс сточных вод в расчете на 1 человека для города 4) Индекс сапротоксобности (Л) 5) Индекс Гуднайта и Уитлея (Ыо/Ыс) 6) Индекс Балушкиной (Кск)
_-
4. Интегральная оценка социально-экономического благополучия населения
Устойчивое развитие государств базируется на социально-экономическом, экологическом и политическом благополучии общества. В связи с этим важнейшей задачей любого государства является обеспечение реализации социально-экономических и других потребностей основной массы населения. Процесс оценки обеспечения потребностей общества является многофакторным и многоуровневым. Это обусловливает существование множества подходов к анализу и оценке социально-экономического, экологического, культурного и политического благополучия населения. Как правило, такие подходы базируются на разработке
интегральных критериев (признаков, индексов) типа тех, о которых речь шла выше. В отечественной литературе это направление зачастую именуется индикаторным подходом. Применение этого подхода утверждено в 1996 г. на законодательном уровне в связи с принятием «Концепции перехода РФ к устойчивому развитию». В этом документе введено понятие «целевого ориентира», который может быть выражен в показателях, характеризующих качество жизни, уровень экономического развития и экологического благополучия. Термин «целевой ориентир» в данном случае можно трактовать как используемый нами термин «интегральный показатель». Эти показатели призваны отражать и выявлять пространственно-временные особенности сбалансированного (бескризисного) на-
Табл. 9.
Оценочная шкала интегрального показателя социально-экономического развития
районов г. Санкт-Петербурга
Уровень социально-экономического развития I Очень высокий II Высокий III Средний IV Ниже среднего V Низкий VI Очень низкий
Значение интегрального показателя 0-0,254 0,254-0,434 0,434-0,586 0,586-0,731 0,731-0,865 0,865-1
Число районов - 1 7 6 3 1
Табл. 10.
Оценочная шкала интегрального показателя качества среды районов г. Санкт-Петербурга
Качество городской среды I Очень хорошее II Хорошее III Допустимое IV Неудовлетворительное V Плохое VI Очень плохое
Значение интегрального показателя 0-0,072 0,072-0,153 0,153-0,257 0,257-0,408 0,408-0,666 0,666-1
Число районов - - 2 10 6 -
Табл. 11. Оценочная шкала интегрального показателя качества жизни населения г. Санкт-Петербурга
Качество жизни населения I Очень хорошее II Хорошее III Допустимое IV Неудовлетворительное V Плохое VI Очень плохое
Значение интегрального показателя 0-0,212 0,212-0,371 0,371-0,512 0,512-0,657 0,657-0,819 0,819-1
Число районов - 1 6 8 3 -
Табл. 12.
Индикаторы, учитываемые в индексе социально-экономического благополучия (ИСЭБ)
в рассмотренном примере (см. тест)
Индикатор из базы данных ООН Обозначение индикатора в расчетах
1. Education expenditure of government, total, as percentage of GNI X1
2. Education expenditure of government, total, as percentage of total government X2
3. Illiteracy rates, aged 15+, per cent X3
4. Consumer price index, general, 2000=100 (ILO) X4
5. Unemployment, rates (%) X5
6. Agricultural production per capita index, 1999-2001 = 100 X6
7. Energy supply (apparent consumption; Kg oil equivalent) per $1,000 (2000 PPP) GDP (World Bank) X7
8. GDP per capita, annual growth rate, 2000 US$ (UN DPAD/Link estimates) X8
516
ционального и регионального социально-эколого-экономического развития, которое принято именовать «устойчивым развитием». Интегральные показатели могут применяться и для разработки комплекса государственных мер по перераспределению ресурсов страны и регионов для воздействия на территориальную структуру общества ради заданных целей (индексы региональной политики).
На наш взгляд, такие индексы должны учитывать ин-тегральность оценивания и относиться к группе «обобщенных ё-функций» [18]. Но вводимая авторами мно-гокритериальность во многих исследованиях, как мы видели выше, зачастую порождает несравнимость полученных многокритериальных оценок. По одним индексам и приоритетам уровень жизни населения может быть охарактеризован как «благополучный», по другим - как «неблагополучный» или «низкий». Кроме того, такие оценочные исследования всегда сопровождались недостатком информации о приоритетах оценивания.
В настоящее время в мире активно осуществляется разработка и обоснование критериев и индикаторов социально-экономического благополучия населения, характеризующих устойчивое развитие государств. Список критериев насчитывает десятки и даже сотни показателей (индикаторов), которые не только многочисленны, но и зачастую не всегда точны и сопоставимы для использования и получения объективных результатов. Наиболее общедоступную систему критериев, по которым можно провести предварительную оценку социально-экономического благополучия общества, представляют собой индикаторы, содержащиеся в информационной базе данных ООН.
4.1. Расчет индекса социально-экономического благополучия (ИСЭБ).
Для предварительной оценки социально-экономического благополучия стран и их сравнения между собой нами использованы восемь индикаторов из информационной базы данных ООН1 (табл. 12).
В качестве критерия оценки нами предложен и разработан обобщенный индекс социально-экономического благополучия (ИСЭБ), представляющий собой результат свертки показателей, содержащихся в информационной базе данных ООН.
Для расчета индекса ИСЭБ использовался оценочный алгоритм, представленный выше и реализованный на базе системы оценки "Сео_Ехрег1", разработанной нами в научно-исследовательской лаборатории моделирования и диагностики геосистем факультета географии и геоэкологии СПбГУ.
4.2. Оценка уровня социально-экономического благополучия на основе индекса ИСЭБ на примере Мексики и Российской Федерации
Оценка социально-экономического благополучия проведена для Мексики и Российской Федерации на временном интервале с 2000 г. по 2003 г. по вышеприведенной методике. В табл. 13 приведены параметры базы данных ООН и параметры, отобранные для расчета с дополнительной информацией, необходимой для нормирования данных и свертки показателей. К сожалению, не все параметры базы данных ООН были использованы нами в расчетах из-за отсутствия в базе исходных данных по выбранным странам или временным интервалам.
1 www.da1a.un.org
Для выявления тенденций и особенностей развития социально-экономической сферы этих стран были реализованы четыре оценочных сценария (табл. 14). В таблицах: Qj - среднее значение интегрального показателя, Sj - среднее квадратическое отклонение в соответствии с этапом 5 (см. раздел «Материал и методы»).
Анализ результатов расчета индекса ИСЭБ (табл. 14) показал следующее:
1. Во всех сценарных вариантах с изменением приоритетов оценивания wi отмечается синхронность направленности изменений индекса для обеих стран. В целом, также по всем вариантам, можно сделать вывод о квазипостоянстве значения ИСЭБ на интервале оценивания (2000-2003 гг.).
2. Прослеживается положительная динамика индексов ИСЭБ для трех вариантов расчета. Исключение составляют результаты расчета по варианту 3, где приоритет отдается индикаторам блока Employment (Занятость) (в расчет из блока брался один «индекс потребительских цен на основные товары»). Несмотря на отрицательную динамику индексов в этом сценарии отмечаются наибольшие изменения его величин по годам.
3. Значения индексов ИСЭБ для Мексики в целом превышают значения ИСЭБ для Российской Федерации на 10-15%. Таким образом, уровень социально-экономического благополучия населения Мексики следует признать более высоким, чем в России. Лишь в варианте 4, где отдается предпочтение индикаторам блоков Agriculture (Сельское хозяйство) - World indicator (Мировой индикатор), отмечаются равные значения ИСЭБ в последние оцениваемые годы. Необходимо признать, что учет других индикаторов и придание им большего веса («численность недоедающих от общей численности населения», «валовой национальный доход на душу населения», «доступность питьевой воды» и др.), по которым в некоторых случаях отсутствуют данные в базе данных, может изменить общую картину и результаты оценивания в целом.
Заключение
Метод интегральной оценки экологического состояния, качества среды, устойчивости и благополучия гео-, урба-, социосистем может найти широкое применение в мониторинговых исследованиях. Необходимо обратить внимание на то, что в данном подходе параметры и уровни оценки, оценочные шкалы, алфавиты классов, приоритеты не закреплены жестко. Это позволяет модифицировать классификации с использованием новых критериев и дополнительной экспертной информации и создавать новые модели-классификации оцениваемых систем и их свойств. Оценочный алгоритм позволяет: использовать разнородную информацию о диапазонах возможного варьирования значений весовых коэффициентов (неточная информация); использовать нечисловую информацию о сравнительной весомости отдельных показателей, выражаемую суждениями типа «больше -меньше - равно»; оперировать неполной информацией, когда значения некоторых весовых коэффициентов не входят в описанные выше случаи; использовать порядковую информацию о сравнительном предпо-
517
Табл. 13.
Параметры для расчета ИСЭБ
Блоки No. Indicators (английский оригинал) Индикаторы (перевод на русский язык) Годы Индекс Интервалы оценочной шкалы, вид связи
Education 1 Book production, titles by the Universal Decimal Classification Выпуск книг по названиям в универсальной десятичной классификации 1996 -
2 Education expenditure of government, total, as percentage of GNI Траты на образование в процентах от валового национального дохода 20002004 X1 0,5-12,0 возрастающая
3 Education expenditure of government, total, as percentage of total government Общие государственные траты на образование в процентах от общих трат 20002004 X2 3-30 возрастающая
4 Illiteracy rates by sex, aged 15+, per cent Уровень безграмотности населения 15-летнего возраста и старше (проценты) 20002003 X3 0,1-90,0 убывающая
Employment 1 Youth unemployment, share of youth unemployed to total unemployed, per cent Доля молодых безработных в общем числе безработных (проценты) 1999 -
2 Youth unemployment, share of youth unemployed to youth population, per cent Доля безработных среди молодежи (проценты) 1999 -
3 Consumer price index, general, 2000=100 (ILO) Индекс потребительских цен на основные товары 19992006 X4 90-300 убывающая
4 Unemployment by sex, rates (%) and number (thousands) Уровень безработицы (проценты) 20002006 X5 0,5-30,0 убывающая
Agriculture 1 Agricultural production per capita index, 1999-2001 = 100 Индекс производства сельскохозяйственной продукции на душу населения 20002006 X6 70-150 возрастающая
2 Nutrition, undernourished as percentage of total population Численность недоедающих от общей численности населения (проценты) 20022003 -
Health 1 Gross national income per capita (PPP international $) Валовой национальный доход на душу населения 2000, 2006 -
2 Population with sustainable access to improved drinking water sources (%) total Доступность питьевой воды 2000, 2006 -
World indicator 1 Energy supply (apparent consumption; Kg oil equivalent) per $1,000 (2000 PPP) GDP (World Bank) Энергозатраты на 1 доллар ВНП 20002004 X7 0-20 возрастающая
2 GDP per capita, annual groWth rate, $2000 (UN DPAD/ Link estimates) Скорость роста ВНП на душу населения 20002004 X8 -5-15 возрастающая
чтении объектов оценивания; получать модельные интегральные оценки в условиях дефицита информации о точных значениях весовых коэффициентов параметров оцениваемых объектов с выявлением их точности и достоверности. Сам процесс построения интегральных критериев довольно многогранен. С одной стороны, это обусловлено недостаточностью исходных данных и недостаточной проработанностью осущест-
вления процедур и правил нормирования и учета вида связей (прямая, обратная, линейная, нелинейная) или отсутствием методик и правил для формирования интегральных критериев. С другой стороны, разноплановость агрегируемых показателей обусловливает наличие нескольких уровней обобщения данных и свертки показателей, для которых также необходимо разрабатывать правила учета их разномасштабности.
518
Табл. 14.
Результаты расчета ИСЭБ для Мексики (М) и РФ (R) для 2000-2003 гг.
«Объекты» Вариант 1 Вариант 2
Qj Sj Qj Sj
1.2000M 0,607 0,112 0,638 0
2.2001M 0,611 0,112 0,647 7,58E-09
3.2002M 0,602 0,110 0,641 7,91E-09
4.2003M 0,625 0,105 0,669 2,49E-09
5.2000R 0,484 0,127 0,493 0
6.2001R 0,530 0,113 0,528 4,05E-09
7.2002R 0,527 0,108 0,530 0
8.2003R 0,536 0,104 0,542 0
Приоритеты w1=w2=w3=w4=w5=w6=w7=w8 w1=w1=w3>w4=w5=w6=w7=w8
«Объекты» Вариант 3 Вариант 4
Qj Sj Qj Sj
1.2000M 0,802 0,106 0,424 0
2.2001M 0,796 0,101 0,426 2,78E-09
3.2002M 0,781 0,097 0,420 0
4.2003M 0,782 0,085 0,447 0
5.2000R 0,681 0,107 0,337 0
6.2001R 0,678 0,081 0,436 0
7.2002R 0,659 0,072 0,433 7,81E-10
8.2003R 0,634 0,054 0,460 5,19E-09
Приоритеты w4=w5>w1=w2=w3=w6=w7=w8 w6=w7=w8>w1=w2=w3=w4=w5
Литература
1. Александрова Л.В., Васильев В.Ю., Дмитриев В.В. и др. Многокритериальные географо-экологические оценки состояния и устойчивости природных и урбанизированных систем / Под ред. В.В. Дмитриева и Н.В. Хованова. Деп. ВИНИТИ № 2342В00, 2000. - 275 с.
2. Александрова Л.В., Васильев В.Ю., Дмитриев В.В. и др. Многокритериальная оценка экологического состояния и устойчивости геосистем на основе метода сводных показателей. V. Интегральная оценка экологического состояния и качества среды урбанизированных территорий. // Вестник С.-Петербургского университета. Серия «Геология и география». СПб.: Изд-во СПбГУ, 2000. Вып. 4, № 34. С. 40-52.
3. АлимовА.Ф. Экология - наука биологическая // Экология. 1990, № 1. С. 3-7.
4. Алимов А.Ф., Дмитриев В.В., Флоринская Т.М. и др. Интегральная оценка экологического состояния и качества среды городских территорий / Под ред. А.К. Фролова. - СПб., 1999. - 253 с.
5. Белозерский Г.Н., Дмитриев В.В. Становление геоэкологии как важный этап в развитии географии XX столетия // Известия РАН. Серия географическая. 2007, № 2. С. 19-28.
6. Воробейчик Е.Л., Садыков О.Ф., Фара-фонтов М.Г. Экологическое нормирование техногенных загрязнений наземных экосистем (локальный уровень). - Екатеринбург: Изд. УИФ «Наука», 1994. - 280 с.
7. Гальцова В.В., Дмитриев В.В., Фрумин Г.Т., Новикова О.В. Оценка экологического состояния Финского залива: подходы, методы, результаты // Материалы итоговой сессии ученого совета РГГМУ. - СПб.: Изд. РГГМУ, 2002. - С. 189-191.
8. Гальцова В.В., Дмитриев В.В. Практикум по водной экологии и мониторингу состояния водных экосистем: учеб. пособие. - СПб.: Наука, 2007. - 364 с.
9. Дмитриев В.В., Васильев В.Ю., Мякишева Н.В., Огурцов А.Н. и др. Диагностика состояния водных экосистем южного побережья Финского залива от г. Ломоносова до м. Кургальского // География и со-
519
временность: Межвузовский сборник научных трудов. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1995, вып. 7. С. 35-50.
10. Дмитриев В.В. Методика диагностики состояния и устойчивости водных экосистем //Эколого-географический анализ состояния природной среды: проблема устойчивости геоэкосистем / Под ред. П.П. Арапова и Ю.П. Селиверстова. - СПб.: Изд-во РГО, 1995. - С. 41-67.
11. Дмитриев В.В. Интегральная оценка качества вод Невской губы //Водные объекты Санкт-Петербурга / Под ред. Н.Д. Сорокина. - СПб.: Изд. «Символ», 2002. - С. 286-287.
12. Дмитриев В.В. Многокритериальная оценка качества воды на основе метода сводных показателей // Водные объекты Санкт-Петербурга / Под ред. Н.Д. Сорокина. - СПб.: Изд. «Символ», 2002. - С. 34-36.
13. Дмитриев В.В. Эколого-географическая оценка состояния внутренних водоемов. Дис. ... д-ра геогр. наук. - СПб.: СПбГУ, 2000. - 419 с.
14. Дмитриев В.В. Экологическая оценка, оценка качества среды, экологическое нормирование. Основные определения / В.В. Дмитриев, Г.Т. Фрумин. Экологическое нормирование и устойчивость природных систем. - СПб.: Наука, 2004. - С. 10-29.
15. Дмитриев В.В. Методологические аспекты параметрической оценки состояния природных и антропогенно-трансформированных систем // География и современность. Вып. 10. Сб. статей под ред.
B.В. Дмитриева, Д.В. Севастьянова, К.В. Чистякова. СПб.: Изд. СПбГУ, 2005. С. 21-46.
16. Дмитриев В.В. Интегральные оценки состояния геосистем: от теории к практике // Труды XII съезда Русского географического общества. Том 4. Геоэкология и природопользование. Доклады XII съезда РГО (Кронштадт, 2005), СПб., 2005. С. 68-74.
17. Дмитриев В.В. Баланс естественной и общественной географий и является ли этнос геосистемой // Географические и геоэкологические аспекты развития природы и общества. Сб. научных статей по материалам отчетных научно-практических конференций 2006-2007 гг. / Под ред. Н.В. Каледина, В.В. Дмитриева, Т.А. Алиева. СПб.: Наука, 2008.
C. 34-51.
18. Дмитриев В.В. Определение интегрального показателя состояния природного объекта как сложной системы // Общество. Среда. Развитие. 2009. № 4 (12). С. 146-165.
19. Дмитриев В.В., Мякишева Н.В., Третьяков В.Ю., Хованов Н.В. Многокритериальная оценка экологического состояния
и устойчивости геосистем на основе метода сводных показателей. II. Трофический статус водных экосистем // Вестн. СПбГУ, 1997. Сер. 7, вып. 1 (№ 23). С. 51-67.
20. Дмитриев В.В., Мякишева Н.В., Хованов Н.В. Диагностика экологического состояния и устойчивости геосистем на основе метода построения сводных показателей. I. Оценка качества природных вод // Вестн. СПбГУ, 1996. Сер. 7, вып. 3 (№ 21). С. 40-52.
21. Дмитриев В.В., Стемасова Д.Н. Разработка критериев комплексной оценки экологической ситуации в г. Санкт-Петербурге на основе геоинформационных систем // Экологические и гидрометеорологические проблемы больших городов и промышленных зон: материалы международной конференции. 25-27 октября 2006 г. СПб.: Изд. РГГМУ, 2006. С. 86-87.
22. Дмитриев В.В., Фрумин Г.Т. Экологическое нормирование и устойчивость природных систем: учеб. пособие - СПб.: Наука,
2004. - 293 с.
23. Дородницын А.А. Математика и описательные науки // Число и мысль, вып. 5. - М.: Знание, 1982. - С. 6-15.
24. Зенин А.А., Белоусова Н.В. Гидрохимический словарь. - Л., 1988. - 239 с.
25. Исаченко А.Г. Ландшафтоведение и физико-географическое районирование. -М., 1991. - 366 с.
26. Колесов Д.Н., Михайлов М.В., Хованов Н.В. Оценка сложных финансово-экономических объектов с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-ßW: учеб. пособие. - СПб.: ОЦЭ-иМ, 2004. - 63 с.
27. Критерии оценки экологической обстановки территорий для выявления зон чрезвычайной экологической ситуации и зон экологического бедствия. - М.: Министерство охраны окружающей среды и природных ресурсов РФ, 1992. - 58 с.
28. Проценко Ю.А., Дмитриев В.В., Алексеева О.Н., Примак Е.А. Интегральная оценка качества воды и выявления водных экосистем с различной степенью антропогенной трансформации на основе метода сводных показателей, гидрохимического и гидробиологического подходов: Теория и практика эколого-географических исследований / Под ред. В.В. Дмитриева, А.И. Чистобаева, Т.А. Алиева, И.О. Шилова. - СПб.: Изд. «ТИН»,
2005. - С. 127-149.
29. Розенберг Г.С. Модели в фитоценологии. - М.: Наука, 1984. - 265 с.
30. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. - СПб.: СПбГУ, 1996. - 195 с.
520
