Метод математического моделирования

Широкое использование ЭВМ во всех областях исследований, включая ихтиологические, позволяет сильно их ускорить и достигнуть высокой точности получаемых результатов.

Однако, чтобы в популяционном анализе можно было использовать ЭВМ, необходимо составить программы, правильно отражающие ход интересующего нас процесса. Это в первую очередь совокупность правил и указаний для преобразования интересующих нас величин (алгоритм процесса), которая может включать зависимости как в виде уравнений, так и непосредственно в виде таблиц и графиков. Однако для получения "работающей" математической модели процесса необходимо, чтобы она была основана на тех причинных связях, на тех внутренних противоречиях, которые отражают действительную сущность развития биологического явления, а не на внешних случайных связях, подчиняющихся только статистическим закономерностям и не отражающих сущности явления. И естественно, что как у нас, так и за рубежом (Regier, 1970) при популяционном анализе все шире применяются модели, в основу которых положено представление о популяции как саморегулирующейся открытой системе, построенной по принципу обратных связей - плюс-минус взаимодействия.

Наличие в замкнутом контуре связей разного знака при определенных условиях обеспечивает относительную устойчивость системы (Меншуткин, 1971).

Под математической моделью я понимаю математическое выражение количественной стороны хода того или иного процесса или явления, в том числе динамики численности и биомассы популяций животных. Практически почти в каждом биологическом исследовании мы прямо или косвенно используем математические модели. Например, численное выражение среднего и амплитуды числа лучей в плавнике рыбы уже представляет собой простейшую математическую модель плавника. Применительно к математическим моделям динамики популяций, мне кажется, надо понимать уравнения или системы уравнений, которые отражают количественную сторону процесса динамики популяции и позволяют предвидеть дальнейший ход явления. Естественно, возникает вопрос, какое место в исследовании динамики популяций должно занимать математическое моделирование и как при помощи использования математических моделей способствовать успеху биологического исследования.

Процессы,.протекающие в органическом мире - те внутренние противоречия, которые движут развитие, носят в основном детерминированный характер и принадлежат как к группе процессов непрерывного действия с меняющейся интенсивностью (т. е. величиной и скоростью), так и к группе дискретных процессов. Это - процессы, определяющие ход явления. Но любое природное явление - это сложное переплетение внутренних и внешних противоречий; последние как бы создают ту обстановку, в которой протекает явление. Если процессы, отражающие внутреннее противоречие живого, относятся к категории детерминированных процессов дискретнего или непрерывного действия, то внешние воздействия носят, как правило, дискретный характер и не связаны с популяцией четкой обратной связью. Приступая к построению математической модели популяции, необходимо все это учитывать.

Как известно (Никольский, 1959), пользуясь математическим методом, можно выявить механизм протекания явления, но не вскрыть его приспособительную сущность. Однако знание механизма биологического явления для познания его сущности совершенно необходимо, и если метод математического моделирования может способствовать выяснению механизма хода явления - в нашем случае механизма динамики популяции, - то он должен быть максимально использован.

Варли (Varley, 1962), выступая в дискуссии по применимости математических моделей при популяционных исследованиях, изобразил место математической модели в популяционном исследовании следующим образом:

Однако теоретическая модель может быть использована в практических целях только после того, как она будет проверена на определении ее параметров в природе и превратится из теоретической модели в рабочую. Собственно теоретическая модель в понимании Варли - это скорее не математическая модель, отражающая ход явления, а рабочая гипотеза, основанная на предварительных биологических наблюдениях, которая дает возможность организовать исследование для определения исходных параметров. Последние позволяют создать уже рабочую модель пригодную для предсказания количественной стороны хода явления, т. е. "теоретическая модель" Варли - это те биологические принципы, которые должны быть положены в основу рабочей модели.

Ближе к процессу использования ЭВМ и математических моделей в разработке проблемы динамики популяций подходит схема, предложенная Д. И. Блохинцевым (1964) для работы современного физика: 1) измерение (набор фактов); 2) обработка полученной информации (на ЭВМ); 3) выводы (построение рабочих гипотез); 4) проверка их на счетных машинах; 5) построение теорий (предсказание на будущее).

Мне думается, что измерению (подбору фактов) также должна предшествовать гипотеза, основанная на общей методологии.

В этом отношении более правильно, как предлагает Д. Н. Хорафас (1967), начинать исследование с применением моделей и ЭВМ с постановки задачи. Этот автор предлагает следующую очередность операций: 1) определение задачи; 2) нахождение основных переменных величин; 3) определение соотношений между этими переменными и параметрами системы; 4) формулировка гипотезы относительно характера изучаемых условий; 5) построение математической или какой-либо иной модели; 6) проведение или планирование экспериментов; 7) проверка гипотезы; 8) оценка гипотезы в зависимости от исхода экспериментов; 9) принятие или отклонение гипотезы и формулировка выводов; 10) прогнозирование дальнейшего развития систем с учетом их взаимодействия; 11) выработка образа действия; 12) переход к этапу уточнения модели, выполнение необходимых корректив.

Схема Д. Н. Хорафаса, как мне представляется, близка к схеме, предлагаемой Д. И. Блохинцевым, но она вносит ряд уточнений, которые могут оказаться полезными и при популяционном анализе.

Таким образом, при исследованиях в области динамики популяций математическое моделирование должно обеспечивать более четкое представление о ходе процесса, главным образом о его количественной стороне. Математическое моделирование должно упростить процесс долгосрочного прогнозирования динамики популяций и, наконец, гарантировать надежный расчет режима эксплуатации популяций - режима, обеспечивающего наибольшую продуктивность популяции. Практическая задача, поставленная перед биологами и математиками в области построения математических моделей, - это создание такой модели, которая позволила бы автоматизировать службу долгосрочных прогнозов и использовать при расчетах оптимальных режимов эксплуатации промысловых животных вычислительную технику.

Мне представляется следующим ход биологического исследования динамики популяции и место в нем математического моделирования. На основе осмысливания имеющегося фактического материала создается рабочая гипотеза явления; на базе этой рабочей гипотезы строится программа исследования, обеспечивающая получение материалов, вскрывающих как причины, так и механизм хода явления. Эти материалы должны обеспечивать и возможность построения математической модели хода явления. Таким образом, в создании математической модели есть два этапа. Первый (теоретическая модель в схеме Варли) - рабочая гипотеза на основе собранных фактов оформляется в виде уравнения той или иной сложности; к этого рода моделям принадлежит подавляющее большинство математических моделей. Второй этап - на основе проверки рабочей гипотезы создается рабочая модель, пригодная для практических расчетов в прогностических и эксплуатационных целях. В основе как теоретической, так и рабочей моделей всегда лежит тот или иной комплекс теоретических представлений, и чем ближе эти теоретические представления к закономерностям, действующим в природе, тем правильнее и эффективнее будет созданная математическая модель.