Методы прогнозирования и их характеристики

Как отмечено выше, прогнозирование основывается на применении накопленной информации в качестве базы. Различные методы прогнозирования отличаются способами использования этой информации.

Экстраполяция -перенесение данных, полученных в одной области, на более или менее обширные аналогичные площади, или вычисление последующего ряда значений какого-то свойства на основе анализа характера кривой предыдущего изменения (продление известного ряда на предстоящий отрезок времени или на неизвестное еще, но предполагаемое аналогичное пространство).

Логическая или аналоговая экстраполяция используется, если необходимо определить вероятный ход процесса до его наблюдения как в пространстве, так и во времени. Обычно используют линейную экстраполяцию, предполагая, что процесс будет происходить непрерывно.

Общая форма экстраполяции - перенос наблюдаемого на численной или натурной модели на реальные местность или процесс. При этом велика вероятность ошибок и допущений, так как при создании модели неизбежны упрощения.

Наиболее распространены методы экстраполяции тенденций. В основе использования метода экстраполяции в прогнозировании лежит предположение, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет сочетание двух составляющих - регулярной и случайной:

y(x) = f(a,x) + r(x).

Предполагается, что регулярная составляющая f(a,x) представляет гладкую функцию от аргумента (которым в большинстве случаев является время), описываемую конечномерным вектором параметров(а), сохраняющих свои значения на периоде упреждения прогноза. Эта составляющая называется трендом илидетерминированной основой процесса, тенденцией.

Так, тенденцией является увеличение расходов при углублении очистки стоков или выбросов, или сокращение удельных капиталовложений при увеличении мощности очистных сооружений.

Экстраполяционные методы прогнозирования делают основной упор на выделение описания тренда, отличающегося максимальной надежностью и достоверностью. При экстраполяции производится предварительная обработка числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования, например, графическому (в виде кривой). Производится анализ логики и физического вида прогнозируемого процесса, оказывающих серьезное влияние, как на выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров.

Интерполяция -поиск промежуточного значения какого-либо свойства между известными его значениями во времени или пространстве. Этот метод используется при построении кривых хода наблюдаемых природных процессов. Чем чаще во времени и ближе в пространстве экспериментальные точки, тем точнее интерполяция.

Метод корреляциипредполагает учет взаимозависимости предметов, явлений, соотношения видов в экосистеме. Так, в соответствии с законом экологической корреляции в экосистеме (особенно в биотическом сообществе), как и в любом другом целостном образовании, все входящие в нее компоненты функционально соответствуют друг другу. Выпадение одной части системы (например, уничтожение вида) неминуемо ведет к исключению всех тесно связанных с нею других частей системы и функциональному изменению целого в рамках закона внутреннего динамического равновесия.

Регрессия -вероятность, степень рассеяния эмпирических точек от линейной зависимости (линейная регрессия). Предполагается, что отклонение наблюдаемых значений от экспериментальной кривой будет лежать в соответствующих пределах по разные стороны от нее.

Балансовый метод.Это модель межотраслевого, межрегионального процесса обмена продукцией (уравнение М. Канторовича, впоследствии реализованное в методе "затраты - выпуск" В. Леонтьева):

N

X_i = Sa_ij x_j + y_i ,

i = 1

где X_i - объем продукции, произведенной в отрасли (регионе) i;

x_j - объем продукции, произведенной в отрасли (регионе) j;

a_ij - коэффициент прямых затрат, который характеризует количество продукции отрасли (региона) i, использованной для производства единицы продукции в отрасли (регионе) j;

y_i - остаточная продукция отрасли (региона) i;

N - количество отраслей (регионов) j.

При использовании балансовой модели можно достаточно определенно проанализировать движение продукции (природных ресурсов) между отраслями (регионами) и составить прогноз о возможных последствиях.

Метод аналоговпозволяет прогнозировать вероятность возникновения какого-то природного явления по типу и подобию уже известного в другой местности, другом природном комплексе, при достаточно сходных условиях.

Пример. В результате длительного изучения последствий воздействия выбросов оксидов серы от ТЭС на лесные комплексы установлено, что удельная поражаемость лесов в зависимости от видов древостоя, их сообщества составляет 0.02-0,25 га/т выбросов, а коэффициент удельной поражаемости лесов в зоне локального воздействия кислотных выбросов ТЭС колеблется от 20 до 200 м²/т в год. Предполагая аналогичные воздействия ТЭС на лесной комплекс, можно с определенной вероятностью прогнозировать изменения лесостоя и его поражаемость на территории размещения проектируемой тепловой электростанции.

Использование данных научно-технического прогноза возможно, например, в вопросах применения различных источников, видов энергии, замены природных материалов искусственными, совершенствования техники и технологии производства и природопользования. В этом же плане можно использовать данные демографического прогноза и прогноза социально-экономического развития.

В настоящее время на основе использования компьютерных технологий разрабатываются более сложные методы прогнозирования, позволяющие собрать, проанализировать, классифицировать большое число факторов и осуществить комбинирование, сочетание большого количества моделей, методов и вариантов.