112351 (Географическое прогнозирование как элемент экологической подготовки школьников при обучении курсу География России), страница 5

Метод прогнозирования на основе изучения мнений экспертов может быть применен в тех случаях, когда отсутствует достаточная информация о прошлом и настоящем конкретного объекта исследования, не хватает времени для поведения полевых работ.

Метод аналогии базируется на следующем теоретическом положении: под влиянием одних и тех же или подобных факторов формируются генетически близкие геосистемы, которые, подвергаясь однотипным воздействиям, испытывают сходные изменения. Сущность данного метода основывается на том, что закономерности развития одного процесса с определенными поправками переносятся на другой процесс, для которого необходимо составить прогноз. В качестве аналогов могут выступать различные по сложности комплексы.

Практика прогнозирования показывает, что возможности метода аналогий значительно возрастают в случае использования его на базе теории физического подобия [100]. По этой теории сходство сравниваемых объектов устанавливается с помощью критериев подобия, т.е. показателей, имеющих одинаковую размерность. Природные процессы пока невозможно описать только количественно, в связи с чем при прогнозировании приходиться использовать как количественные, так и качественные характеристики. Необходимо учитывать те критерии, которые отражают условия однозначности, т.е. условия, определяющие индивидуальные особенности процесса и выделяющие его из многообразия других процессов.

Процесс составления прогноза методом аналогий можно представить как систему взаимосвязанных действий включающих следующие операции:

1. Сбор и анализ исходной информации о прогнозируемом объекте – карт, фотоснимков, литературных источников в соответствии с поставленной задачей прогноза;

2. Подбор критериев подобия, осуществляемый на основе анализа условий однозначности;

3. Подбор природных комплексов-аналогов (геосистем) прогнозируемым объектам;

4. На ключевых участках по единой программе и с учетом подобранных критериев подобия описываются природные комплексы, составляется окончательная ландшафтная карта предполагаемой зоны влияния;

5. Сравнение природных комплексов-аналогов и объектов прогноза с определением степени их однородности;

6. Непосредственное прогнозирование – перенос характеристик изменения природных условий с аналогов на объекты прогноза.

7. Логический анализ и оценка достоверности полученного прогноза.

Среди формализованных методов выделяются статистический, экстраполяции, моделирования и др.

Изложенный метод хорошо физически обоснован и позволяет составлять долгосрочные комплексные прогнозы. Физико-географические аналоги в неискаженном виде воспроизводят

Статистический метод опирается на количественные показатели, позволяющие сделать вывод о темпах развития процесса в будущем.

Метод экстраполяций представляет собой перенесение установленного характера развития определенной территории или процесса на будущее время. Если известно, что при создании водохранилища при неглубоком расположении грунтовых вод на участке началось подтопление и заболачивание, то можно предположить, что здесь в дальнейшем будут продолжаться эти процессы и образуется заболоченный участок. В основе этого метода лежит представление об инерционности изучаемых явлений и процессов, поэтому их будущее состояние рассматривается как функция ряда состояний в прошлом и настоящем. Наиболее достоверные прогнозные результаты дает экстраполяция, которая базируется на познании фундаментальных законов развития геосистем.

Прогнозирование методом экстраполяций включает проведение следующих операций:

1. Исследование динамики прогнозируемых природных комплексов на основе использования стационарных наблюдений, индикационных и других методов.

2. Предварительная обработка числовых рядов с целью уменьшения влияния случайных изменений.

3. Производиться выбор вида функции и осуществляется аппроксимация ряда.

4. Расчет по полученной модели параметров процесса для обоснованного промежутка времени и оценка пространственных изменений в природе.

5. Анализ полученных прогнозных результатов и оценка их точности и достоверности

Главным достоинством метода экстраполяции является его простота. В связи с этим он нашел широкое применение при составлении социально-экономических, научно-технических и других прогнозов. Однако использование данного метода требует большой осторожности. Он позволяет получить достаточно надежные результаты лишь при условии неизменности факторов, определяющих развитие прогнозируемого процесса, и учете качественных изменений, накапливающихся в системе. Необходимо учитывать, что используемые эмпирические ряды должны быть продолжительными во времени, однородными и устойчивыми. Согласно правилам, принятым в прогностике, период экстраполяции на будущее не должен превышать одной трети периода наблюдения.

Метод моделирования заключается в процессе построения, изучения, и применения моделей. Под моделью мы понимаем образ (в том числе условный или мысленный – изображение, описание, схема, чертеж, план, карта и т.п.) или прообраз, какого либо объекта или системы объектов («оригинала» данной модели), используемый при определенных условиях в качестве их «заместителя» или «представителя».

Именно метод моделирования, с учетом возрастающих возможностей высокотехнологичного компьютерного оборудования, позволяет более полно использовать потенциал заложенный в географическом прогнозировании.

Стоит отметить, что существуют две группы моделей – модели материальные(предметные), например глобус, карты и пр., и модели идеальные (мысленные), например графики, формулы и пр.

К группе материальных моделей используемых в природопользовании, наибольшее распространение получили физические модели.

В группе идеальных моделей наибольших успехов и масштабов добилось направление глобального имитационного моделирования. Одним из самых важных событий и достижений в области имитационного моделирования стало событие произошедшее в 2002 году. На территории Института наук о Земле в Иокогаме (Yokohama Institute for Earth Sciences) в специально построенном для него павильоне заработал самый мощный на тот момент суперкомпьютер в мире - «Симулятор Земли» (Earth Simulator), который способен обрабатывать всю информацию, поступающую со всевозможных «наблюдательных пунктов» - на земле, воде, воздухе, космосе и так далее.

Таким образом, «Симулятор Земли» превращается в полноценную «живую» модель нашей планеты со всеми процессами: климатическими изменениями, тем же глобальным потеплением, землетрясениями, тектоническими сдвигами, атмосферными явлениями, загрязнением окружающей среды.

Ученые уверены, что с его помощью удастся спрогнозировать, насколько вероятно увеличение количества и силы ураганов в связи с глобальным потеплением, а также в каких областях планеты этот эффект может проявляться наиболее сильно.

Уже сейчас, спустя несколько лет, после запуска проекта «Симулятор Земли» любой заинтересованный ученый может ознакомиться с полученными данными и результатами работы на Интернет-сайте специально созданном для этого проекта – http://www.es.jamstec.go.jp

В нашей стране вопросами глобального моделирования занимаются такие ученые как И.И. Будыко, Н.Н. Моисеев и Н.М. Сватков [15, 85, 97].

Следует отметить и ряд моментов, которые вызывают определенные трудности при использовании метода географического прогнозирования:

1. Сложность и недостаточную изученность природных комплексов (геосистем) – основных объектов физической географии. Особенно слабо изучены динамические аспекты, поэтому географы пока не располагают надежными данными о скорости протекания тех или иных природных процессов. В результате отсутствуют достаточно удовлетворительные модели развития геосистем во времени и пространстве, а точность оценок предсказываемых изменений оказывается чаще всего невысокой;

2. Качество и объем географической информации часто не отвечает требованиям прогнозирования. Имеющиеся материалы собирались в большинстве случаев не в связи с прогнозом, а для решения других задач. Поэтому они недостаточны полны информацией, репрезентативны и достоверны. Ещё не до конца решен вопрос о содержании исходной информации, сделаны лишь первые шаги на пути создания систем информационного обеспечения географических прогнозов большой точности;

3. Недостаточно четкое представление о сущности и структуре процесса географического прогнозирования (в частности, в содержании специфических этапов и операций составления прогноза, их соподчинении и взаимосвязях, последовательности выполнения) [43].

4. Достоверность и точность являются важными показателями, определяющими качество любого прогноза. Достоверность – это вероятность осуществления прогноза для заданного доверительного интервала [43]. О точности предсказания принято судить по величине погрешности – разности между предсказанным и фактическим значением исследуем переменной.

В общем плане достоверность и точность прогнозов определяется тремя основными моментами: а) уровнем теоретических знаний о формировании и развитии природных комплексов, а также степенью изученности конкретных условий территорий, являющихся объектом прогнозирования, б) степенью достоверности и полноты исходной географической информации, используемой для составления прогноза, в) правильностью выбора методов и методики прогнозирования с учетом того, что каждый метод обладает своими недостатками и имеет определенную область относительно эффективного применения [43].

Также говоря о точности прогноза, следует различать точность прогнозирования срока наступления ожидаемого явления, точность определения времени формирования процесса, точность выявления параметров, описывающих прогнозируемый процесс [44].

О степени погрешности единичного прогноза можно судить по относительной ошибке – отношению абсолютной погрешности к фактической величине признака. Однако оценка качества применяемых методов и методик прогнозирования может быть дана лишь по совокупности сделанных прогнозов и их реализаций. В этом случае наиболее простой мерой оценки является отношение числа прогнозов, подтвержденных фактическими данными, к общему числу выполненных прогнозов. Кроме того, для проверки достоверности количественных прогнозов можно использовать среднюю абсолютную или среднеквадратичную ошибки, коэффициент корреляции и другие статистические характеристики.

Помимо рассмотренных методов и приемов в географическом прогнозировании могут найти применение балансовые методы основанные на изучении изменения балансов вещества и методы, основанные на изучении изменения балансов вещества и энергии в ландшафтах в результате проведения хозяйственно-мелиоративных мероприятий [43].

1.3. Отражение элементов географического прогнозирования в программно-методическом обеспечении курса «География России» .

С целью определения возможностей интенсификации экологической подготовки школьников одной из основных задач воспитания подрастающего поколения является формирование географического мышления, которое проходит через призму множества подходов – комплексного, исторического, и др.

До середины 80-х годов XX века школьные учебники нередко подвергались критике за излишнюю академичность, оторванность от жизни, недостаточность практического и прикладного начала [17].

Составители программы 1986 года приложили немало усилий к тому, чтобы лучше отразить прикладное, конструктивное начало, характерное для современной географической науки. Это относилось к некоторым знаниям, включенным в содержание программы и касающимся, прежде всего рационального использования природных ресурсов и условий, рациональной территориальной организации населения и производства. Но особенно важно, что это ещё в большей мере касалось практических умений, связанных с будущей общественно полезной деятельности школьников [124].

В начале XXI века были представлены новые проекты программ для общеобразовательных учреждений. Рассмотрим отраженные в них материалы по основам прогнозирования и оценки природных условий и ресурсов.

В программе по курсу География России (VIII-IX классы) (136 ч, 2 часа в неделю) разработанной – Московским педагогическим государственным университетом в 2000 году, общее количество практических работ в четырех разделах и двадцати темах составляет - 44, из них:

• Практические работы по прогнозированию – 4;

• Практические работы по оценке природных условий и ресурсов– 5;

Что составляет около 20% от общего количества практических работ. В пояснительной записке к программе упоминаний о географическом прогнозировании нет.

Программа География России (VIII-IX классы(136 ч, 2 часа в неделю) разработана Российским государственным педагогическим университетом им. А.И. Герцена в 2000 году (Вариант №1). Общее количество практических работ в девяти разделах и двадцати трех темах составляет 68 практических работ, из них:

• Практические работы по прогнозированию – 5;

• Практические работы по оценке природных условий и ресурсов– 3;

Это около 11% от общего количества практических работ. В пояснительной записке к программе упоминаний о Географическом прогнозировании нет.

Программа География России (VIII-IX классы (136 ч, 2 часа в неделю (резерв времени 30 часов)) разработана – Российским государственным педагогическим университетом им. А.И. Герцена в 2000 году (Вариант №2). Общее количество практических работ в семи разделах и двадцати одной теме (с резервом времени в 30 часов) составляет 65 практических работ, из них:

• Практические работы по прогнозированию – 2;

• Практические работы по оценке природных условий и ресурсов– 10;

Это составляет около 18% от общего количества практических работ. В требованиях к уровню подготовки учащихся последним – шестым пунктом указано требование к умению прогнозировать – изменения природной среды под воздействием антропогенной деятельности, изменения природных процессов (тектонических, климатических, почвенных и др.) во времени; изменения демографической ситуации, последствия урбанизации, изменения в экономике России и своей области.

Программа География России (VIII-IX КЛАССЫ(136 ч, 2 часа в неделю) разработана – Российской академией образования, Институт общего и среднего образования в 2000 году. Общее количество практических работ в шести разделах и двадцати пяти темах составляет 56 практических работ, и них:

• Практические работы по прогнозированию – 0;

• Практические работы по оценке природных условий и ресурсов– 3;

Что составляет около 5% от общего количества практических работ. Следует отметить, что, несмотря на отсутствие практических работ направленных на применение знаний и умений в области прогнозирования, в требованиях к уровню подготовки учащихся последними пунктами указано требование к умению прогнозировать – для курса восьмого класса умение прогнозировать изменение своей местности, изменения в населении своего населенного пункта, структуре хозяйства. Для курса девятого класса – возможные пути развития территории под влиянием отдельных факторов.

На рисунке 1 представлено соотношение общего количества работ в рассматриваемых нами программах и содержащихся в них работ направленных на формирование у учащихся навыков прогнозирования и оценки природных условий и ресурсов