Экономико-математические методы и моделирование в экономике и экологии

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Экономико-математические методы и моделирование в экономике и экологии



Введение

Экономико-математическое прогнозирование, планирование и моделирование нашли широкое применение в практике природопользования и формировании научных подходов в дисциплинах: экономике природопользования, экологическом мониторинге, социологии и др.

Первоначально в эколого-экономических исследованиях разрабатывалось в основном линейное программирование, позволившее решать задачи распределения ограниченных ресурсов и выбора оптимального сочетания технологий.

Позднее стал реализоваться учет экологических факторов (объемы загрязнения ОС, отходы производства) в балансовых моделях, что позволяло определять направления и количественные параметры мероприятий по устранению промышленных загрязнений. Более совершенный уровень применения экономико-математических методов представляет собой оптимизационные модели, разрабатываемые учеными Центрального экономико-математического института (ЦЭМИ РАН) для определения замыкающих затрат в природопользовании, экономической оценки природных ресурсов, экономического ущерба от загрязнения природной среды, эколого-экономической эффективности природоохранных мероприятий и других эколого-экономических параметров.

Поиски более эффективных способов планирования сложных процессов привели к созданию принципиально новых методов сетевого планирования и управления (СПУ).

В США первые системы, использующие сетевые графики были применены в конце 50-х годов 20 века при управлении строительными работами и при разработке системы «Поларис».

В России работы по сетевому планированию начались в 60-х годах 20 века в строительстве и научных разработках, в дальнейшем сетевые методы стали широко применяться и в других секторах экономики. Сегодня методы сетевого планирования применяются:

а) для осуществления экологической экспертизы с целью снижения (минимизации) срока проведения и снижения (оптимизации) затрат ресурсов (финансовых, человеческих, материальных).

б) при планировании рационального природопользования (федеральные и региональные программы) с использованием различных методов (балансовый, нормативный, аналитический, экономико-математического моделирования, экспертных оценок), которые и рассмотрим в нашей лекции.



1.Экономико-математические методы и их применение в экологии

Экономико-математические методы находят все большее признание в мировой практике, в том числе и в экологической. Научно-технический прогресс обуславливает постоянное увеличение числа математических методов, вовлекаемых в науки, которые раньше и не предполагали использование математики в своем инструментарии. Существует огромное количество экономико-математических методов, в том числе и сложных, модифицированных, сочетающих в себе несколько простых базовых методов. Однако можно выделить основные, наиболее часто применяемые группы методов[5].

I-я группа. Статистические методы - основаны на анализе большого числа наблюдений (фактов) и выявлении неких общих и частных закономерностей, построении соответствующих моделей как статического, так и динамического содержания. Среди них наиболее известны:

а) методы регрессионного анализа,основной задачей которых является нахождение общей тенденции и построение уравнения регрессии, описывающего основные закономерности. В экологии эту группу методов возможно применять при анализе динамических рядов, таких как, например, плодородие почв, развитие загрязнения окружающей среды, изменение состава воздуха, воды в крупных населенных пунктах, заболеваемость населения и т.п.;

б)корреляционные методыиспользуются при нахождении взаимосвязей между двумя и более факторами, явлениями, событиями, установлении тесноты связей между ними. В экологических исследованиях они могут применяться на всех этапах. Примерами их применения могут служить: нахождение зависимости между заболеваемостью населения, общим уровнем загрязнения региона и числом предприятий и структурой промышленности региона;

в)индексные методымогут применяться для анализа и группировок качественно несопоставимых показателей путем перевода их к единому масштабу измерений. Например, невозможно оценить общий экологический ущерб региона от деятельности человека в натуральных единицах (вырубка леса в гектарах, уменьшение плодородного слоя в сантиметрах и т.д.),поэтому все показатели приводятся к стоимостному выражению, а интегральный показатель, его динамика оцениваются в рублях;

II-я группа. Балансовые методы предполагают составление всевозможных балансов и их анализ по вертикали и по горизонтали, причем балансы могут быть как статическими, так и динамическими. Основные примеры балансов - межотраслевой, баланс природных ресурсов (почв, лесов, водоемов), баланс трудовых ресурсов и т.д.;

III-я группа. Методы теории вероятностипомогают в построении достоверных прогнозов, основанных на научных принципах, и, поскольку большинство явлений и событий в человеческой сфере можно признать хотя бы частично детерминированными, то можно при их использовании получать неплохие результаты. Наиболее прогрессивные вероятностные методы - это нейронные сети, цепи Маркова, дерево решений, методы оценки достоверности и т. д.;

IV-я группа. Факторный анализпозволяет найти основные укрупненные факторы функционирования какой-либо системы и их взаимосвязь. Данный метод является сложным, так как является сочетанием других методов, таких как корреляционно-регрессионные, метод главных компонент, вероятностные. Примером применения в экологии может являться факторный анализ функционирования системы природоохранных организаций в конкретном регионе;

V-я группа. Методы сетевого планирования позволяют оптимизировать реализацию различных проектов, мероприятий. Применяются при экологической экспертизе и планировании рационального природопользования.

VI-я группа. Оптимизационные методы применяют для нахождения путей оптимального использования ресурсов по критериям максимума прибыли, эффективности и минимума затрат (ресурсов, времени и т.п.). Основными из них являются линейное и динамическое программирование, Примеры использования в экологии: оптимизация использования пахотных угодий, оптимизация размещения промышленности в регионе с учетом минимума экологического ущерба и др.;

VII-я группа. Методы экспертных оценок

Прогнозирование позволяет решить широкий круг важнейших задач в области природопользования:

*определить будущее состояние окружающей природной среды в регионе;

*предсказать развитие промышленности, численности населения и изменение других факторов, определяющих антропогенную нагрузку в будущем;

*выявить последствия различных альтернативных природоохранных мероприятий;

*выделить важнейшие факторы, воздействующие на природную среду (как положительные, так и отрицательные);

*выполнить другие задачи определения состояния эколого-экономической системы в будущем.

Методы решения задач прогнозирования укрупнено можно разделить на два класса: на методы экспертных оценок и методы статистического прогноза. Существует четыре основных метода экспертной оценки и множество их разновидностей: метод простого ранжирования, метод задания весовых коэффициентов, метод последовательных сравнений, метод парных сравнений.

Методы экспертных оценок используют в случае, если:

*нет достаточной статистической информации об изменении анализируемого показателя и влияющих на него факторов;

*показатель не измеряется численно, а выражается качественными признаками;

*анализируемый показатель не может быть описан на основе эволюционного развития, поскольку изменяется скачкообразно и природа этих изменений не известна.

Обычно различают четыре группы методов выбора экспертов:самооценка, оценка группой каждого специалиста, оценка на основе результатов прошлой деятельности, определение компетентности кандидатов в эксперты.

Многочисленные экспертизы показывают, что группы с высокой самооценкой ошибаются в своих суждениях при проведении экспертизы гораздо меньше других. С помощью самооценок определяют компетентность эксперта, оценивая аргументы, которые послужили ему основанием для ответа, а также степень его знакомства с рассматриваемым вопросом.

Более объективными являются методы, основанные на результатах прошлой деятельности специалистов. Простейший метод этого вида - отбор специалистов по стажу работы, ученому званию и научной степени, занимаемой должности, публикациям и т.д. После того как группа экспертов сформирована, следует провести опрос экспертов. Один из наиболее перспективных методов формирования групповой оценки экспертов - метод Дельфы. Метод представляет собой ряд последовательно осуществляемых процедур, направленных на формирование группового мнения по проблемам, по которым ощущается недостаток информации. Процедуры, используемые в методе Дельфы, характеризуются тремя основными чертами - анонимностью, регулируемой обратной связью, типовым ответом. Наряду с методом Дельфы применяются и другие методы, например, метод мозгового штурма, метод круглого стола, метод сценариев и т.д.

VIII-я группа. Имитационное моделирование - это метод экспериментирования не каким-либо объектом, а с его моделью. Идея метода состоит в том, чтобы построить достаточно подробную, достаточно сложную модель изучаемого объекта, ввести ее описание в ЭВМ и так организовать работу машины, чтобы она могла «имитировать» поведение этого объекта в различных условиях.

Особенное развитие метод приобрел в связи с созданием современных персональных ЭВМ, в которых максимально упрощена процедура общения пользователя с ЭВМ. По существу, организуется диалог, в котором исследователь может задавать вопросы из предлагаемых меню, а ЭВМ после выполнения расчетов предоставляет в цифровом или даже более наглядном графическом виде изменения в состоянии природной экологической системы.

Имитационное моделирование обобщило обширный опыт, накопленный на предыдущих этапах развития науки, и явилось логическим продолжением существовавших ранее методов моделирования. Имитационное моделирование состоит из нескольких взаимозависимых и зачастую перекрывающихся во времени этапов:

1. Постановка проблемы, формулирование цели моделирования. Требуется составить и согласовать с лицом, принимающим решения (ЛПР), список вопросов, на которые должно ответить имитационное моделирование, определить масштабы задачи: ее объем, границы в пространстве, продолжительность моделируемого отрезка времени.

Системный анализ исходного объекта, построение концептуальной модели, которая представляет собой неформализованное описание объекта и включает:

*выявление основных характеристик объекта, определяющих решение исходной проблемы;

*знание переменных и параметров, влияющих на динамику этих характеристик;

*определение множества входных и выходных данных модели;

*установление границ и законов взаимодействия объекта с окружающей средой;

* разработка причинно-следственных связей, гипотез, согласно которым перечисленные компоненты увязываются в единую систему, модель.

3. Составление и структуризация имитационной модели, ее машинная реализация.

4. Идентификация и верификация - отладка модели.

--идентификация: выбор числовых значений параметров, входящих в модель;

--верификация: оценка того, насколько при таких значениях параметров модель соответствует исследуемому объекту.

5. Проведение машинных имитационных экспериментов в целях решения поставленной проблемы

IX-я группа. Методы дискретного программирования.

Для решения задач методом дискретного программирования применяются такие методы, как методы ветвей и границ, метод отсечений и т.д. При решении задачи формирования программы реализации мероприятий предупреждения катастрофы и восстановления устойчивости развития системы можно воспользоваться постановкой задач дискретного программирования с нулевыми переменными (0 или 1).

2 Модели в экономике и экологии

С незапамятных времен при изучении сложных процессов, явлений, конструировании новых сооружений и т.п. человек применяет модели. Правильно построенная модель, как правило, доступнее для исследования, нежели реальный объект. Более того, некоторые объекты вообще не могут быть изучены непосредственным образом: недопустимы эксперименты с экономикой страны в познавательных целях, принципиально неосуществимы эксперименты с прошлым или, скажем, с планетами Солнечной системы[6].

Другое назначение модели состоит в том, что с её помощью выявляются наиболее существенные факторы, определяющие те или иные свойства объекта, поскольку сама модель отражает лишь некоторые основные его характеристики.

Модель также позволяет исследователю приобретать навыки правильного управления объектом, испытывая различные варианты внешнего воздействия.

Если объект исследования обладает динамическими характеристиками, особое значение приобретает прогнозирование динамики состояния такого объекта под действием различных факторов.

Под моделью следует понимать условный образ объекта (системы), характеризующийся комплексом элементов, определенным образом взаимосвязанных и отражающих функционирование и развитие рассматриваемого объекта (системы). В качестве элементов моделируемой системы могут выступать: процедуры, если объектом моделирования является какой-либо процесс; показатели или признаки, если объектом моделирования являются системы.

Элементы системы могут иметь количественную и качественную характеристики, причем некоторые элементы имеют и количественную и качественную характеристики, другие элементы - лишь качественную. Поскольку для отображения взаимозависимостей между элементами системы и работы с моделью необходимы количественные характеристики, то в том случае, когда элементы системы характеризуются качественными признаками, необходимо использовать специальные приемы или специальный аппарат для получения количественных показателей.

Построение модели - сложный и трудоемкий процесс как в методологическом, так и в техническом плане. Модель призвана заменить реально существующую систему, поэтому она должна быть рабочей, действующей, что обеспечивается соблюдением ряда основных требований, сформулированных на базе основополагающих кибернетических принципов, теоретических разработок по моделированию систем, анализу и оценке опыта функционирования различных моделей при решении конкретных задач управления. К числу указанных требований относятся:

1)четкость постановки цели;

2)обязательность представления взаимосвязей и взаимозависимостей в формальном виде;

3)целесообразность степени упрощения при отображении реальной экономической системы;

4)соответствие поставленной цели;

5)обеспечение необходимой надежности.

Перечисленные требования нельзя рассматривать как самостоятельно действующие и изолированные друг от друга. Только их комплексный учет обеспечивает качество модели и обоснованность полученных с ее помощью результатов. Четкость постановки цели занимает особое место в комплексе требований, предъявляемых к моделям. Поставленная цель определяет состав и количественную характеристику основных элементов системы.

Обязательность представления взаимосвязей и взаимозависимостей в формализованном виде обеспечивает выполнение расчетов, связанных с выработкой управленческого решения, на основе строгих математических зависимостей. Тем самым характеризуются объективность, обоснованность результатов расчета, и эффективность управленческого решения.

Целесообразность степени упрощения при отображении реальной экономической системы призвана обеспечить возможность работы с построенной моделью. Чрезмерное перенасыщение модели несущественными элементами, все более приближающими ее к реальной системе, может не только значительно усложнить процесс работы с моделью, но даже сделать эту работу невозможной. Излишнее упрощение модели приведет к получению результатов, не свойственных реальной системе, так как существенные признаки и взаимосвязи элементов последней в сформированной модели будут потеряны.

Соответствие модели поставленной цели предопределяет выбор и включение в модель только основных, определяющих реальную экономическую систему элементов и установление между ними взаимозависимостей и взаимосвязей, обеспечивающих достижение поставленной цели и (или) оказывающих влияние на этот процесс. Обеспечение необходимой надежности модели призвано гарантировать безопасность работы с ней, достоверность получаемых результатов, разумный интервал рассогласования результатов моделирования с реальными показателями действующей экономической системы.

В настоящее время в литературе насчитывается несколько десятков определений понятия "модель", отличающихся друг от друга. Тем не менее, это понятие знакомо каждому, например, игрушечный самолет, бумажный голубь -- модели самолета. Менее привычно представление о том, что фотоснимок пейзажа, географическая карта -- это модель местности. И, наверное, новым для многих является то, что знакомая со школьных лет формула пути s = vt -- математическая модель. Под моделью будем понимать условный образ какого-либо объекта, приближенно воссоздающий этот объект с помощью некоторого языка. В экономико-математических моделях таким объектом является экономический процесс (например, использование ресурсов, распределение изделий между различными типами оборудования и т.п.), а языком -- классические и специально разработанные математические методы.

Экономико-математическая модель -- математическое описание исследуемого экономического процесса или объекта. Эта модель выражает закономерности экономического процесса в абстрактном виде с помощью математических соотношений. Использование математического моделирования в экономике позволяет углубить количественный экономический анализ, расширить область экономической информации, интенсифицировать экономические расчеты.

Можно выделить три основных этапа проведения экономико-математического моделирования. На первом этапе ставятся цели и задачи исследования, проводится качественное описание объекта в виде экономической модели. На втором этапе формируется математическая модель изучаемого объекта, осуществляется выбор (или разработка) методов исследования, проводится программирование модели на ЭВМ, подготавливается исходная информация. Далее проверяются пригодность машинной модели на основании правильности получаемых с ее помощью результатов и оценка их устойчивости. На третьем, основном, этапе экономико-математического моделирования осуществляются анализ математической модели, реализованной в виде программ для ЭВМ, проведение машинных расчётов, обработка и анализ полученных результатов.

Процедура экономико-математического моделирования заменяет дорогостоящие и трудоемкие натуральные эксперименты расчетами. Действительно, при использовании экономико-математических методов быстро и дешево производится на ЭВМ сравнение многочисленных вариантов планов и управленческих решений. В результате отбираются наиболее оптимальные варианты.

1) Первой моделью прогнозирования расхода ресурсов была модель Т.Мальтуса (1798 г.), который принял геометрический рост численности населения и арифметический рост средств существования. Последующий опыт проиллюстрировал упрощенность и ошибочность этого подхода.

2) Дж. Форрестер предложил динамическую мировую модель (1970 г.), учитывающую изменение населения, капитальных вложений, природных ресурсов, загрязнение среды и производство продуктов питания. Принятые в модели взаимосвязи достаточно сложны. Например, рост численности населения поставлен в зависимость от его плотности, обеспеченности питанием, уровня загрязнения, наличия ресурсов, материального уровня; темп смертности увязан с уровнем жизни, питанием; загрязнение среды связано с объемом фондов и т. д. Многофакторная модель Форрестера позволяет рассматривать динамику показателей состояния мировой системы в зависимости от варьирования различных факторов. Одним из результатов исследования Форрестера были графики расхода природных ресурсов при стабилизации численности населения, фондов и качества жизни.

3) Группа Д.Медоуза (1972 г.) построила динамическую модель на базе пяти основных показателей: ускоряющаяся индустриализация, рост численности населения, увеличение числа недоедающих, истощение ресурсов, ухудшение окружающей среды. В модель заложен большой набор частных связей: в 3 раза больше, чем в модели Форрестера. Производство сельскохозяйственной продукции увязано с площадью пахотной земли, загрязнение среды учитывает срок существования загрязняющих веществ, индустриализация увязана с добычей полезных ископаемых и т. д. Учитываются в модели и такие специфические моменты, как нахождение новых природных ресурсов и возможность их более эффективного использования. Прогноз по модели Медоуза по различным вариантам показал, что вследствие исчерпания природных ресурсов и растущего загрязнения в середине XXI века произойдет мировая катастрофа. Единственнымвариантом для ее исключения может быть стабилизация численности населения и объема промышленности, стимулирование капиталом развития сельского хозяйства.

4) Модель М. Месаровича и Э. Пестеля (1974 г.) отличается размерностью и детальностью связей. В ней содержится более 100 тыс. уравнений, описывающих мировую систему как совокупность региональных систем. Авторы выделили наиболее крупные страны (Япония, Россия, Китай, Вьетнам и др.) и регионы (Северная Америка, Западная Европа, Северная Африка и др.), 10 групп населения, 5 категорий машин, две разновидности сельскохозяйственного производства, 19 разновидностей промышленного капитала, 5 видов капитала в энергетике. На базе этой модели авторы рассмотрели различные сценарии развития мировой системы.

5) В Пенсильванском университете создана система совместного функционирования национальных моделей. В каждой из них осуществляется расчет взаимосвязанных показателей валового продукта, инвестиций, экспорта и импорта, цен, военных расходов и т. д. Система постоянно наращивается и корректируется. Ее математическая часть состоит из более 20 тыс. уравнений.

6) Группой экспертов ООН под руководством В. Леонтьева в конце 70-х годов разработана межрегиональная модель межотраслевого баланса мировой экономики. Подобные модели наиболее приспособлены для описания одноцелевых мероприятий по охране воздушного и водного бассейнов от загрязнений. В 80-х годах в Институте экономики модель этого типа была построена для 18-продуктовой схемы межотраслевого баланса нашей страны. В модели учитываются 6 отраслей промышленности, 5 загрязнителей, 3 категории сточных вод.

7) В конце 70-х годов под руководством академика Н. Н. Моисеева разработана математическая модель биосферы «Гея». Она состояла из двух взаимосвязанных систем. Первая описывала процессы, происходящие в атмосфере и океане. Вторая -- круговорот веществ в природе (прежде всего углерода). В основу математической модели положены локальные модели: испарения с поверхности океана и конденсация воды в атмосфере, поглощение углекислоты морской водой, перенос энергии атмосферой, реакция фотосинтеза, отмирание растений, распределение биомассы на поверхности Земли и др. На базе модели «Гея» был выполнен расчет различных сценариев изменения климата на планете под воздействием ядерного взрыва, крупного пожара и извержения вулкана, создания крупного локального топливно-энергетического комплекса, изменения горного ландшафта. Поверхность Земли в расчетах модели разбивается на сетку с участками 4 х 4 (метры).

В первой половине 80-х годов ученые различных стран создавали глобальные математические модели с целью прогнозирования последствий ядерной войны. Наиболее обширными были модель К. Сагана и модель «Гея». В значительной степени именно исследования ученых стимулировали политические решения государств по сокращению ядерного вооружения и сформировали представления о последствиях ядерной войны для Земли.

В настоящее время необходимы глобальные математические модели, в которые входилибы подсистемы взаимодействий между атмосферой и водой, атмосферой и поверхностью почвы, процессы в каждом из элементов окружающей среды, взаимодействие верхнего слоя атмосферы с Космосом, механизмы саморегулирования в природе, влияние разумной деятельности человека на окружающую среду. При значительном объеме возможностей подобная модель должна быть достаточно детальна для регионов Земли. На такой модели можно будет оценивать крупные инженерные решения, деятельность городов, варианты гидросистем, размещение заводов и т.п.

В работах Ю.М.Горского, Сибирский Н.Ц.- Новосибирск, 1990-1998 г.г. разработана новая имитационная модель с прогнозом до 2100 года, содержащая 64 параметра. [4]

Анализ модели показывает, что:

- к 2010 г. разрушение природных комплексов и истощение ресурсов приобретут громадный характер;

- к 2020 г. экологический прессинг приведет к резкому снижению иммунного статуса человека, и экологический СПИД станет одной из главных болезней XXI века;

- к 2030 г. остановится рост численности человеческой популяции из-за экологических факторов;

- к 2050 г. относительна масса интеллекта упадет ниже критической отметки, остановится технократический прогресс, смертность превысит рождаемость.

Для России прогнозы Горского, к сожалению, сбываются - к 2005 г. роль экологии в здоровье и продолжительности жизни возросла до 40%, до 30% увеличилось действие генетического фактора, остальные два фактора - образ жизни снизился до 25% и роль медицины не превышает 5%.

моделирование экология римский клуб

3. Доклады «Римского клуба»

Человечество всегда стремилось познать будущее и составляло прогнозы и модели развития, исходя из современных знаний и понимания происходящих событий. Целью этих прогнозов будущего мира являлось предотвращение негативных явлений в жизни и принятие превентивных мер, в том числе в экологии.

Большинство прогнозов сводилось к тому, что население планеты будет расти, что вызовет рост потребления энергии и истощение запасов ископаемого топлива, сокращение площади лесов и увеличение загрязнения всей биосферы, а, следовательно, и качество жизни будет ухудшаться с развитием новых технологий и несоблюдением законов природы в условиях ограниченных ресурсов.

По мнению выдающегося эколога современного мира Ю. Одума, оптимальный сценарий развития может быть лишь в случае: если человечество представит себе все стоящие перед ним трудности и проблемы и проведет все необходимые для научного прогноза расчеты, и, во-вторых, способно противопоставить всем проблемам решения по их устранению или снижению до уровня, позволяющего человеку существовать на Земле в человеческих условиях.

В апреле 1968 г. в Риме по инициативе итальянского экономиста и специалиста в области управления промышленностью доктора А. Печчеи собралась группа из 30 ученых 10 стран. В группу входили естественники, математики, экономисты, социологи, промышленники, служащие госучреждений. Группа собралась для обсуждения проблем и трудностей человечества и получила название "Римский клуб". С этого времени издаются "Доклады Римского клуба" под общим названием "Затруднения человечества".

Первый из докладов - "Пределы роста" -- был подготовлен в 1972 г. группой ученых Массачусетского университета (США) под руководством супругов Д.Х. и Д.А. Медоуз. Группа строила глобальные модели с помощью методик системного анализа, разработанных Дж. Форрестором в 1968-1971 г.г. Результаты моделирования показали, что в мире в связи со многими жизненно важными ресурсами будут наблюдаться циклы взлетов и падения. Промышленный рост и потребление ресурсов будут увеличиваться ускорением темпов наряду с ростом численности населения и потреблением энергии до тех пор, пока не будет достигнут предел, затем произойдет катастрофа. Доклад и книга супругов Медоуз сыграли историческую роль, книга стала бестселлером, было продано 9 млн. экз.

Большинство людей поняли ситуацию так, что следует незамедлительно прекратить промышленный рост или изменить весь стиль нашей жизни, иначе неминуема катастрофа.

В 1992 году этими учеными была издана книга "За пределами роста", где была проанализирована ситуация в мире за 20 лет и снова сделаны предупреждения человечеству о надвигающейся катастрофе.

Второй доклад "Человечество на перепутье" был подготовлен М. Месаровичем и Э. Пестелем (США и ФРГ).

В докладе проводится анализ по 10 взаимозависимым регионам Земли по проблемам глобального кризиса. Авторы пришли к выводу, что пассивное стихийное развитие ведет к гибели человечества на планете. Особое внимание было уделено на расширение пропасти в центре современного кризиса: между человеком и природой и между богатыми и бедными.

Экологи всего мира поддерживают идеи авторов, что для избежания катастрофы эти пропасти должны быть уничтожены. Для этого необходимо, чтобы развитие каждого региона шло своим путем, исходя из глобальных, а не узких национальных интересов. Модель мира у авторов выглядела как гибкий, базирующийся на вычислительной технике инструмент планирования, содержащий в себе многоуровневые региональные модели мировой системы.

Третий доклад - "Перестройка международного порядка" - был подготовлен голландским экономистом Я. Тинбергеном с соавторами и он показал, что сочетание локальных и глобальных целей развития возможно.

Последующие доклады были посвящены важным глобальным системам: проблемам переработки отходов, использования энергии, водных, лесных, земельных ресурсов, климату и др.

В моделях ученых Римского клуба (а их сейчас свыше 100) большое место принадлежит экологическим проблемам. Модели стали рабочим инструментом комплексного прогнозирования глобальных проблем человечества, и они оказывают серьезное воздействие на мировое развитие и на международное сотрудничество в охране ОС. По сути, возникло новое междисциплинарное направление в исследованиях - глобальное моделирование, направленное для анализа текущего развития глобальной социально-экономической системы. Методической основой нового направления стали системная динамика Дж. Форрестора, теория многоуровневых иерархических систем М. Мессаровича, подход "Затраты - выпуск" В. Леонтьева и др.

Выделяют ключевые позиции из результатов моделирования:

1. Технологический прогресс жизненно необходим, но также необходимы социальные, экономические и политические изменения;

Народонаселение и ресурсы не могут расти бесконечно на конечной планете Земля;

3. Нам не известна емкость среды, т.е. не известно, до какой степени физическая среда Земли и системы жизнеобеспечения смогут удовлетворять нужды и потребности будущего роста населения, но снижение роста уменьшит вероятность превышения допустимого уровня.

4. Цивилизация представляет собой систему, поэтому при приближении к пределу в отношении ресурсов сотрудничество имеет большую ценность, чем конкуренция.

К настоящему времени построено несколько поколений глобальных и региональных моделей. Они прогнозируют развитие мира на 21 век и основаны на использовании таких компонентов развития, как природные ресурсы, экономика, население, продовольствие, состояние окружающей среды.

В большинстве моделей результаты пессимистичны: они обосновывают сценарии катастрофы к середине или к концу 21-столетия вследствие истощения ресурсов в связи с ростом населения и экономики.

4. Сценарии развития техносферы

Сценарии развития техносферы предполагают сохранение сложившихся тенденций поколения природы на основе развития техники и технологий и включает в себя следующие положения [1]:

1. Развитые страны с рыночной экономикой справляются с волнами экологических кризисов по национальным программам устойчивого развития. Эти страны бережно относятся к природе и, рационально используя ресурсы, применяют инструменты рыночной экономики в своих эгоистических целях, выводя экологически вредные производства и вывозя токсичные отходы за пределы своих территорий. Население этих стран стабилизируется и составит к середине 21 века 1/5 часть десятимиллиардного населения Земли.

В развивающихся странах и в странах с переходной экономикой (куда отнесена и Россия) рыночная система находится в начальной стадии развития и весьма агрессивна по отношению к природе и ресурсам. В 20-х годах 21 века 50-70 % населения этих стран будут нищими из-за недостатка продуктов питания, энергии и питьевой воды.

3. Возрастет противостояние стран с разным уровнем развития, усилится тенденция сепаратизма в многонациональных государствах, усилится угроза локальных и этнических войн, терроризма, возрастет риск глобального военного столкновения развитых и развивающихся стран.

На этом фоне к середине 21 века проявится дефицит пресной воды, усугубятся загрязнения природной среды в развивающихся странах, эпидемии СПИДа, холеры, раковых и других заболеваний. Существенным может быть эффект ослабление озонового экрана, увеличение действия ультрафиолетовой радиации на океанический фитопланктон, что вместе с нефтяным загрязнением разрушит органический мир океанов, морей и озер.

Слабым местом этих сценариев следует считать недооценку роста влияния гуманитарной науки и экологического воспитания и образования, роли человеческого капитала, нарастающего одновременно с развитием техники и технологии.

Сценарии развития ноосферы предполагают частичный или полный отказ от природопокорительного мировоззрения.

Сценарии ноосферы, или искусственно управляемой ноосферы, развиваются два последних десятилетия формально на основе концепции В.И. Вернадского. Но сегодня наука и практика природопользования далеки от решения этой проблемы и вряд ли смогут подойти к решению в течение еще многих десятилетий.

Другие ноосферно-технологические сценарии, которые наиболее разработаны и поддерживаются ООН и большим числом экологов, в том числе и российским академиком Н.Н. Моисеевым, прогнозируют, что население Земли должно стабилизироваться к середине 21 века на уровне 8-10 млрд. человек, а к концу 21 века на уровне 12-14 млрд. человек. Эти сценарии ориентируются на принципах ресурсосбережения и развития безотходных и ресурсо-энергосберегающих технологий, охраны природы и всей биосферы Земли.

Для обеспечения всего населения Земли качества жизни, достигнутому в развитых странах потребуется увеличение производства продуктов и предметов потребления в 10 раз, а глобального потребления энергии - в 5 раз. Биота Земли этого может не выдержать, и вероятность развития по этим сценариям не велика.

Экогейские; или социально-демографические сценарии развития стали развиваться интенсивно, только в последние годы (В.Г. Горшкова, Н.Н. Моисеев). В соответствии с этими сценариями прокормить растущее население Земли и обеспечить современный (на уровне развитых стран) уровень жизни, современная биосфера не сможет, поэтому предлагается для возвращения биосферы в устойчивое состояние сократить население мира до 1-1,5 или даже до 0,5-0,7 млрд человек. Достичь этого возможно гуманным способом - путем введения стратегии отбора "Семье - один ребенок".



Заключение

Подведем кратко итоги по прогнозам развития на 21 век.

1. Решение всех глобальных проблем, накопившихся в 20 веке, в том числе экологических, невозможно при сохранении нищеты, безработицы, неграмотности, голода, от которых сегодня страдают сотни миллионов людей. Нищета - главный спусковой механизм "демографического взрыва", 90 % которого приходится на развивающиеся страны.

Всемирная организация здравоохранения при ООН (80-е годы 20 века) определила, что здоровье человека на 50% зависит от образа жизни, 20% от экологии, 20% от наследственности (генов родителей) и всего на 10% от уровня медицины и обслуживания.

3. В России к 2005 году показатели здоровья населения зависела от экологии уже на 40%, до 30% от генетического фактора и 25% от образа жизни и услуг медицины -- на 5% (в связи с усилением экологического прессинга).

4. Несмотря на сложность анализа связей экологических, экономических и социально-политических проблем, все экологи мира пришли к выводу, что следует не усиливать, а ослаблять давление на природу, возвращать долги природе (ущербы) в гораздо больших финансированиях в бюджетах стран и монополий, сохранять, а не осваивать нетронутые территории и леса, развивать научные исследования и прогнозирование природных процессов, происходящих на планете Земля, что будет способствовать устойчивости жизни, окружающей среде и человека.



Список литературы

1. АкишинА.С. Природно-ресурсный потенциал России и Волгоградской области, Волгоград, 2006, с. 53-56.

АкишинА.С. Управление природопользованием и охраной окружающей среды, Волгоград, 2001, с. 47-48.

3. ГорскийЮ.М. Жизнь или смерть цивилизации (модель, прогноз), Иркутск, 1994.

4. НиканоровА.М., Т.А. Хоружая Глобальная экология, Москва, 2003, с. 68-7

5. ЧепурныхН.В., НовоселовА.Л. Планирование и прогнозирование в природопользовании. М. Наука, 1998

6. ЧепурныхН.В., НовоселовА.Л. Экономика и экология: развитие, катастрофы. М. Наука, 1996

Размещено на Allbest.ru

...