Системность в естествознании 1 страница
§ 4.1. Системный подход
Системность и уровни системности труда
Особенностью современного естествознания является осознанное внедрение идей системности во все его отрасли. Системность реализуется в рамках системного подхода, т.е. исследований, в основе которых лежит изучение объектов как сложных систем. Разработкой системных идей занимается системный анализ (специальная синтетическая наука, в центре которой находится изучение сложных систем). Особый вклад системного анализа, а более широко и системного подхода, в решение различных проблем обусловлен тем, что он позволяет, во - пеpвых, выявить те факторы и взаимосвязи, которые могут оказаться весьма существенными; во-вторых, видоизменять методику наблюдений и эксперимент таким образом, чтобы включить эти факторы в рассмотрение; в-третьих, осветить слабые места гипотез и допущений. Системный анализ с его акцентом на проверку гипотез посредством экспериментов и строгих выборочных процедур - мощный инструмент гибкого, но строгого исследования сложных явлений.
Вероятно, мышление и процесс познания всегда были системными, хотя и неосознанно. Представления о системности отражены в привычных для нас оборотах речи: «Солнечная система», «нервная система», «система уравнений», «общественно-политическая система», «система взглядов и убеждений», «отопительная система». Важной предпосылкой перехода на уровень осознанной системности и разработки системного подхода послужило появление новых задач в естествознании, связанных с изучением организации и функционирования сложных объектов, а также оперированием системами, границы и состав которых не столь очевидны.
В настоящее время общепризнано, что системные представления полезны и важны в решении проблем в различных сферах деятельности. Однако часто исследователи, назвав объект системой и декларируя использование системного подхода, строят свое изучение на обычной, традиционной для конкретной области основе. Исследование будет осознано системным при выполнении требований системной методологии, вырабатываемой в рамках системного подхода.
Для того чтобы осознать необходимость системности во всех отраслях человеческой деятельности, обратимся к практической деятельности человека, рассмотрев последовательное формирование трех уровней системности труда: механизацию, автоматизацию и кибернетизацию. Каждый из этих уровней, надстраиваясь на предыдущем, включает его в себя и не отменяет его полностью [22].
Механизация - простейший способ повышения эффективности труда. С помощью механизмов и машин один человек выполняет физическую работу, посильную многим людям. Механизация, позволяя решать многие проблемы, однако, имеет естественный предел - работой механизмов управляет человек, а его возможности ограничены физиологически: лопату нельзя делать слишком широкой; машина не должна иметь слишком много индикаторов и рычагов управления и т.д.
Решение проблемы состоит в том, чтобы исключить участие человека из конкретного производственного процесса, т.е. возложить на машины выполнение не только самого процесса, но операций по его регулированию. Автоматизация — способ повышения производительности труда с помощью автоматов, т.е. технических устройств, реализующих указанные две функции. В жизнь вошли торговые и игровые автоматы, автоматическая телефонная связь, в промышленности функционируют автоматические линии, цеха и заводы, развивается промышленная и транспортная робототехника. Большие возможности представляют перестраиваемые, многофункциональные автоматы, управляемые компьютерами.
Однако автоматизировать можно только те работы, которые хорошо изучены, подробно и полно описаны, о которых точно известно, что, в каком порядке и как надо делать в каждом случае, точно известны все возможные случаи и обстоятельства, в которых может оказаться автомат. Автомат реализует определенный алгоритм, который в какой-то своей части может быть неправилен или неточен либо не предусматривает всех возможных ситуаций; в этих случаях автомат не соответствует целям его создания.
Такие проблемы возникают в процессе руководства человеческими коллективами, при проектировании, эксплуатации и управлении крупными техническими комплексами, при вмешательстве (например, медицинском) в жизнедеятельность человеческого организма, при воздействии человека на природу, т.е. в тех случаях, когда приходится сталкиваться с неформализуемостью процессов, происходящих в системе, и непредвиденностью некоторых внешних условий.
Кибернетизация — совокупность способов решения возникающих при этом проблем - третий уровень системности практической деятельности человека. Кибернетика первой стала претендовать на научное решение проблем управления сложными системами. Поэтому, когда автоматизация (т.е. формальная алгоритмизация) невозможна, следует использовать человеческий интеллект, т.е. способность ориентироваться в незнакомых условиях и находить решение слабо формализованных задач. При этом человек выполняет операции, которые не поддаются формализации: экспертная оценка или сравнение неколичественных вариантов, взятие на себя ответственности и т.д. На таком принципе строятся автоматизированные (в отличие от автоматических) системы управления, в которых формализованные операции выполняют автоматы и компьютеры, а неформализованные операции - человек. Дальнейший путь кибернетизации обычно связывают с попытками хотя бы частично смоделировать интеллектуальные возможности человека.
Свойства и классификация систем
Центральное место в системном подходе занимает понятие «система». Поэтому разные авторы, анализируя это понятие, дают определения системы с различной степенью формализации, подчеркивая разные ее стороны [29]. Мы определим систему как совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом и образующих некую целостность.
Системам независимо от их природы присущ ряд свойств [30]:
◊ целостность — принципиальная несводимость свойств составляющих ее элементов и невыводимость из последних свойств целого, а также зависимость каждого элемента, свойства и отношения системы от его места внутри целого, функции и т.д. Например, ни одна деталь часов отдельно не может показать время, это способна сделать лишь система взаимодействующих элементов. Появление у системы специфических свойств, не присущих ни одному элементу, называется эмерджентностью;
◊ структурность - возможность описания системы через установление ее структуры или, проще говоря, сети связей и отношений системы. Структурность также подразумевает обусловленность свойств и поведения системы не столько свойствами и поведением ее отдельных элементов, сколько свойствами ее структуры. Простейший пример: разные свойства алмаза и графита определяются различной структурой при одинаковом химическом составе;
◊ взаимозависимость системы и среды, выражающаяся в том, что система формируется и проявляет свои свойства в процессе взаимодействия со средой, являясь при этом ведущим активным компонентом взаимодействия. Действительно, сложно что-либо сказать о некоторой системе, если она себя никак не проявляет;
◊ иерархичность систем, т.е. каждый компонент системы в свою очередь может рассматриваться как система, а исследуемая в конкретном случае система представляет собой один из компонентов более широкой системы. Например, живая клетка многоклеточного организма является, с одной стороны, частью более общей системы - многоклеточного организма, а с другой - сама имеет сложное строение и, безусловно, должна быть признана сложной системой;
◊ множественность описания системы, т.е. в силу принципиальной сложности каждой системы ее познание требует построения множества различных моделей, каждая из которых описывает лишь определенный аспект системы. Например, любое животное имеет части тела, которые могут рассматриваться как его элементы; это животное можно рассмотреть как совокупность скелета, нервной, кровеносной, мышечной и других систем; наконец, его можно проанализировать как совокупность химических элементов.
Известно большое количество классификаций систем [22, 30]. Так, системы можно разделить на материальные и абстрактные. Материальные системы представляют собой целостные совокупности материальных объектов и в свою очередь делятся на системы неорганической природы (физические, химические, геологические и др.) и на живые (начиная с простейших биологических систем через организмы, виды, экосистемы к социальным системам). Абстрактные системы являются продуктом человеческого мышления. Это разного рода понятия, гипотезы, теории, концепции и т.д. По другому основанию можно разделить системы на статические, состояние которых в течение времени не меняется (например, газ в герметичной емкости и находящийся в равновесии), и динамические, состояние которых изменяется (земная кора, организм, биогеоценоз и т.д.). Еще одна классификация делит системы на детерминированные, в которых значение переменных системы в некоторый момент времени позволяет установить состояние системы в любой другой момент, и вероятностные (стохастические), в которых с определенной вероятностью можно предсказать направление изменения переменных. Классификация по характеру взаимоотношения системы и ее среды делит системы на закрытые, которые не ведут обмена со своей средой веществом и энергией; полуоткрытые, обменивающиеся только энергией, и открытые, которые обмениваются и энергией, и веществом.
Эволюция системных представлений
Многие исследователи полагают, что системность всегда, осознанно или неосознанно, была методом любой науки [22, 30]. Считается, что первые представления о системах возникли в античности. В трудах Евклида, Платона, Аристотеля, стоиков разрабатывались идеи системности знания, аксиоматического построения логики, геометрии. Представления системности бытия развивались в концепциях Б. Спинозы и Г.В. Лейбница, в научной систематике XVII—XVIII вв., стремившейся показать естественно-научную системность мира; примером такой систематики может служить классификация растений и животных К. Линнея. Принципы системной природы знания разрабатывались в немецкой классической философии. Так, согласно И. Канту, научное знание есть система, в которой целое главенствует над частями, Ф.В. Шеллинг и Г.В.Ф. Гегель трактовали системность познания как важнейшее требование диалектического мышления.
Первым в явной форме вопрос о научном подходе к управлению сложными системами поставил в 1834—1843 гг. М.А. Ампер, который выделил специальную науку об управлении государством и назвал ее кибернетикой. Почти в то же время польский философ Б. Трентовский начал читать курс лекций, изложенный им в книге «Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом». Трентовский ставил целью построение научных основ практической деятельности руководителя («кибернета»). Он подчеркивал, что управление будет действительно эффективным, если учитывает все важнейшие внешние и внутренние факторы, влияющие на объект управления. Главная сложность в управлении, по Трентовскому, связана с неопределенностью поведения людей. Он указывал, что общество, коллектив и сам человек - это система, единство противоречий, разрешение которых и есть развитие. Поэтому «кибернет» должен уметь, исходя из общего блага, одни противоречия примирять, другие - обострять, направляя развитие событий к нужной цели.
Общество середины XIX в. оказалось не готовым воспринять идеи кибернетики. Лишь в конце XIX в. системная проблематика снова появилась в поле зрения науки. На этот раз внимание было сосредоточено на вопросах структуры и организации систем. В 1890 г. Е.С. Федоров опубликовал свои выводы о том, что может существовать только 230 разных типов кристаллической решетки, хотя любое вещество при определенных условиях может кристаллизоваться. Безусловно, это открытие касалось прежде всего минералогии и кристаллографии, но его более общий смысл и значение отметил еще Федоров. Важно было осознать, что все невообразимое разнообразие природных тел реализуется из ограниченного и небольшого количества исходных форм. Это верно и для лингвистических устных и письменных построений, архитектурных конструкций, строения вещества на атомном уровне, музыкальных произведений, других систем. Развивая системные представления, Федоров выявил и некоторые закономерности развития систем, в частности он установил, что главным средством жизнеспособности и прогресса систем является не их приспособленность, а способность к приспособлению («жизненная подвижность»), не стройность, а способность к повышению стройности.
Следующий шаг в изучении системности как самостоятельного предмета связан с именем A.A. Богданова, в 1913—1917 гг. опубликовавшего свою книгу «Всеобщая организационная наука (тектология)», где он высказал идею о том, что все существующие объекты и процессы имеют определенный уровень организованности [5]. В отличие от естественных наук, изучающих специфические особенности организации конкретных явлений, тектология должна изучать общие закономерности организации для всех уровней организованности, рассматривая все явления как непрерывные процессы организации и дезорганизации, исследовать закономерности развития организации, соотношения устойчивого и изменчивого, значение обратных связей и собственных целей организации (которые могут как содействовать целям высшего уровня организации, так и противоречить им), роль открытых систем. Богданов отмечал, что уровень организации системы тем выше, чем сильнее свойства целого отличаются от простой суммы свойств его частей, и подчеркивал роль моделирования и математики как потенциальных методов решения задач тектологии. Он довел построения тектологии до рассмотрения проблемы кризисов, т.е. таких моментов в истории системы, когда неизбежна скачкообразная перестройка ее структуры.
Тот факт, что тектологией заинтересовались лишь в середине XX в., объясняется во многом сложностью судьбы Богданова. Будучи по образованию медиком, он всерьез заинтересовался философией и создал собственную философскую концепцию -эмпириомонизм. В.И. Ленин в своей книге «Материализм и эмпириокритицизм» подверг его жесткой критике, после чего Богданов отошел от философии. В 1926 г. он создал первый в мире Институт переливания крови и стал его директором. Там он начал проверять некоторые выводы тектологии на примере кровеносной системы. Рискованные опыты по переливанию крови он проводил на себе, а один из опытов в 1928 г. закончился его гибелью.
Массовое усвоение системных понятий, осознание системности мира, общества и человеческой деятельности началось в 1948 г., когда американский математик Н. Винер опубликовал книгу «Кибернетика» [9]. Первоначально он определил кибернетику как «науку об управлении и связи в животных и машинах». Однако уже в следующей своей книге Винер анализирует с позиций кибернетики процессы, происходящие в обществе. Научное сообщество отреагировало на появление кибернетики неоднозначно, полагая, что одна дисциплина не может рассматривать одновременно технические, биологические, экономические и социальные объекты и процессы. Первый международный конгресс по кибернетике (Париж, 1956) принял предложение считать кибернетику не наукой, а «искусством эффективного действия». В нашей стране кибернетика была встречена особенно настороженно и даже враждебно. Однако по мере ее развития стало ясно, что кибернетика - это самостоятельная наука со своим предметом изучения и своими методами исследования. Так, по А.И. Бергу, кибернетика - это наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами; по А.Н. Колмогорову, кибернетика - это наука о системах, воспринимающих, хранящих, перерабатывающих и использующих информацию. Эти определения признаны достаточно общими и полными.
Уже из самих определений ясно, что предметом кибернетики является исследование сложных систем. Более того, хотя при изучении системы требуется учет ее конкретных свойств, для кибернетики в принципе несущественно, какова природа этой системы, т.е. является ли она физической, биологической, экономической, организационной или даже воображаемой. В поле зрения кибернетики попадают объекты любой природы, как только выясняется, что это сложные системы. То, что методы кибернетики могут применяться при исследовании объектов, традиционно изучаемых другими науками, можно трактовать как рассмотрение этих объектов с другой точки зрения. Более того, при этом происходит взаимное обогащение: кибернетика получает возможность развивать и совершенствовать свои модели и методы, а кибернетический подход к системе определенной природы позволяет прояснить некоторые проблемы данной науки, выдвинуть перед ней новые проблемы, а главное — содействовать повышению ее системности.
С кибернетикой Винера связаны такие достижения в развитии системных представлений, как типизация моделей систем, выявление особого значения обратных связей в системе и принципа оптимальности в управлении и синтезе систем, осознание информации как всеобщего свойства материи и возможности ее количественного описания, развитие методологии моделирования вообще и в особенности идеи математического эксперимента с помощью компьютера.
Параллельно и в определенной степени независимо от кибернетики развивается еще один подход к науке о системах - общая теория систем. В естествознании осознанная системность часто развивается именно на основе этого подхода. Идея построения теории, которая может быть использована в изучении систем любой природы, была выдвинута австрийским биологом Л. фон Берталанфи, опубликовавшим свои соображения в книге «Общая теория систем» в 1968 г. Один из путей реализации этой идеи он видел в том, чтобы отыскивать структурное сходство законов, установленных в различных дисциплинах, и, обобщая их, выводить общесистемные закономерности [4].
Важным достижением Берталанфи является введение понятия открытой системы. В отличие от винеровского подхода, где изучаются внутрисистемные обратные связи, а функционирование систем рассматривается как отклик на внешние воздействия, Берталанфи указал на особое значение обмена системы веществом, энергией и информацией (негэнтропией) с окружающей средой. В открытой системе устанавливается динамическое равновесие, которое может быть направлено в сторону усложнения организации (вопреки второму закону термодинамики, благодаря вводу негэнтропии извне), и функционирование является не просто откликом на изменение внешних условий, а сохранением старого или установлением нового подвижного внутреннего равновесия системы. Берталанфи и его последователи пытались придать общей теории систем формальный характер, но замысел построить общую теорию систем как новую логико-математическую дисциплину до сих пор не реализован полностью. Большую ценность общей теории систем имеет не столько ее математическое оформление, сколько разработка целей и задач системных исследований, развитие методологии анализа систем, установление общесистемных закономерностей.
Прогресс в области системности в исследовании систем связан с бельгийской школой во главе с И. Пригожиным. Развивая термодинамику неравновесных физических систем, он понял, что обнаруженные им закономерности характерны для систем любой природы [23]. Наряду с переоткрытием уже известных положений (иерархичность уровней организации систем; несводимость друг к другу и невыводимость друг из друга закономерностей разных уровней организации; наличие наряду с детерминированными случайных процессов на каждом Уровне организации и др.) Пригожий предложил новую теорию системодинамики. Согласно его взглядам, материя не является пассивной субстанцией, ей присуща спонтанная активность, вызванная неустойчивостью неравновесных состояний, в которые рано или поздно приходит любая система в результате взаимодействия с окружающей средой. Важно, что в такие переломные моменты (особые точки, или точки бифуркации) принципиально невозможно предсказать, станет ли система менее организованной или более организованной (диссипативной, в терминологии Пригожина). После опубликования в 1978 г. (на русском - в 1980 г.) работы Г. Хакена «Синергетика» направление, занимающееся изучением сложных саморазвивающихся систем, стало называться синергетикой [31]. По Хакену, в рамках синергетики анализируется совместное действие отдельных частей неупорядоченной системы, результатом которого является самоорганизация системы.
Таким образом, наращивание системности знаний - постоянный процесс, происходящий во всех областях человеческой деятельности. Осознанное использование системного подхода к изучению различных объектов и явлений, в том числе природных, в настоящее время развивается в рамках трех основных направлений — кибернетики, общей теории систем и синергетики. Попытки объединить все эти направления предпринимаются системным анализом. Обращаем внимание на специально ста ученых, стоявших в основании осознанной системности: Б. Трентовский - философ, Е.С. Федоров - геолог, A.A. Богданов — медик, H. Винер — математик, Л. фон Берталанфи - биолог, И. Пригожин — физик; уже это говорит о всеобщности проблем системности.
§ 4.2. Модели и моделирование систем
Понятие модели и моделирования
Одна из характерных особенностей современного естествознания — его модельный характер, т.е. все объекты, явления и процессы описываются с помощью моделей. В определенном смысле расширение границ естествознания можно представить как построение более подходящих и совершенных моделей природы. Модельный характер естествознания связан и с тем, что значимость того или иного факта можно определить, лишь опираясь на какую-либо модель.
Понятие модели стало пониматься широко лишь в XX в. Вначале модель стала осознаваться как нечто универсальное в научных дисциплинах информационного, кибернетического, системного направлений, а позднее эта идея распространилась на всю науку. При этом понятие абстрактной модели не сводится к математическим моделям, а относится к любым знаниям и представлениям о мире [18, 20, 22, 30, 33].
Под моделью будем понимать вещественный или мысленно представляемый аналог определенного оригинала, подобный ему в существенных для конкретного исследования чертах. По сути модель является неким «заместителем» оригинала в познании и практике. Основные функции моделей - фиксация знаний и получение информации. Они служат для хранения и расширения знания или, как иногда говорят, информации об оригинале, конструирования оригинала, преобразования и управления им.
Моделированием называется исследование каких-либо явлений, процессов или систем путем построения и изучения их моделей, а также использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов.
Моделирование - одна из основных категорий теории познания. На идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования.
Моделирование является важным этапом целенаправленной деятельности, так как она ориентирована на реализацию образа желаемого будущего, т.е. модели состояния. Например, земледелец возделывает почву для того, чтобы произвести продукты питания; студент учится для того, чтобы приобрести профессию; ученые изучают природу для того, чтобы получить знания об окружающем мире. Любая деятельность осуществляется по определенному плану (алгоритму), который является образом будущей деятельности, т.е. ее моделью. При этом приходится оценивать текущий результат предыдущих действий и выбирать следующий шаг из многих возможных, в связи с чем необходимо сравнивать последствия всех возможных шагов, не выполняя их реально, другими словами, изучать их на модели. Кроме того, сама модель является целевым отображением, причем не самого по себе объекта-оригинала, а того, что в нем нас интересует, т.е. то, что соответствует поставленной цели. Поскольку модель - это целевое отображение, можно говорить о множественности моделей одного и того же объекта: для разных целей, как правило, требуются разные модели.
Классификация моделей
В зависимости от направленности моделирования (теоретическая или практическая) модели можно разделить на познавательные и прагматические [22]. Познавательные модели являются формой организации и представления знаний, средством соединения новых знаний с имеющимися. Поэтому при обнаружении расхождения между моделью и реальностью встает задача устранения этого расхождения путем изменения модели, так как познавательная деятельность ориентирована в основном на приближение модели к реальности, которую модель отображает. Примером здесь могут служить все усложняющиеся модели пространства и времени в естествознании.
Прагматические модели являются средством управления и средством организации практических действий, способом представления образцовых действий или их результата. При их использовании в случае обнаружения расхождений между моделью и реальностью усилия направляют на изменение реальности так, чтобы приблизить реальность к модели. Прагматические модели носят нормативный характер, выполняя функцию стандарта, образца, под которые «подгоняются» деятельность и ее результаты. Прагматические модели - это планы, алгоритмы и программы действий (например, по преобразованию ландшафта какой-либо территории) и т.д. Следовательно, познавательные модели стремятся отражать существующее, а прагматические - желаемое.
Модели также можно разделить на статические - модели конкретного состояния интересующего нас объекта - и динамические — когда возникает необходимость в отображении процесса изменений состояния. Например, в одних случаях нужны модели некоторого ландшафта в некоторый момент времени, а в других - модель сезонной смены его состояний; можно описать структуру кристалла алмаза, а можно рассмотреть процесс его формирования; можно характеризовать анатомию человеческого организма или построить модель его функционирования или развития.
Наибольшее распространение получила классификация моделей на абстрактные (мысленные, идеальные) и материальные (реальные, вещественные) в зависимости от способа их воплощения или реализации или на основании использования того или иного способа передачи информации, поскольку в распоряжении человека, создающего модель, имеются средства самого сознания и средства окружающего материального мира [30, 33].
Абстрактные, модели — идеальные конструкции, построенные средствами мышления, сознания. Для человеческого мозга важную роль играют неязыковые формы мышления: эмоции, бессознательное, интуиция, озарение, образное мышление, подсознание и т.п. К абстрактным моделям относятся лингвистические конструкции - продукт мышления, готовый или почти готовый для передачи другим носителям языка. Естественные языки являются универсальным средством построения абстрактных моделей, поскольку на них можно говорить практически обо всем, и, кроме того, языковые модели обладают неоднозначностью. Многозначность слов (например, «мало», «много», «несколько») наряду с многовариантностью их возможных соединений во фразы позволяет отобразить любую ситуацию с достаточной для обычных практических целей точностью. Для ситуаций, когда приблизительность естественного языка становится недостатком, вырабатывается специфический язык. Например, у северных народов имеется несколько десятков разных слов, обозначающих снег в различных состояниях; языковые модели различных естественно-научных отраслей более точны и содержат больше информации, чем естественные языки. Новые знания аккумулируются в новых моделях, и если старых языковых средств для их построения не хватает, то возникают еще более специализированные языки. Одним из специальных и достаточно универсальных языков науки является математика.
В общем случае мысленные модели, используемые в естествознании, можно разделить на образные, образно-знаковые и знаковые модели. К образным моделям относятся неформализованные мысленные представления, гипотетические построения, разного рода мод ели-аналогии и прочие модельные представления; например, утверждая, что Земля похожа на шар, мы выстраиваем образную модель; в более сложном виде — это словесное описание некоторой гипотезы, теории, концепции или парадигмы. Образно-знаковые модели - разного рода схемы, графы, чертежи, графики - широко распространены в естествознании; так, в науках о Земле и астрономии большое значение имеет такой вид образно-знаковых моделей, как карты. Знаковыми моделями называют определенным образом интерпретированные системы. Наиболее важны в этой группе математические модели.
Материальные (реальные, вещественные) модели - некоторая материальная конструкция. Чтобы она могла быть отображением, т.е. замещала в каком-то отношении оригинал, между оригиналом и моделью должно быть установлено отношение схожести, подобия. В рамках материальных моделей по характеру подобия выделяют модели, построенные на принципе прямого и косвенного подобия; иногда выделяют модели условного подобия.
К построенным на основе прямого подобия относят пространственно и физически подобные модели. Пространственно подобные модели геометрически подобны оригиналу. Языком пространственно подобных моделей передаются наиболее общие черты формы объекта и соотношения определенных его частей. Например, фотографии, макет рельефа местности, масштабированные модели самолетов или гидротехнических сооружений, макеты зданий, шаблоны и т.п. Физически подобные модели обладают механическим, динамическим, кинематическим и другими видами подобия с оригиналом. Эти модели широко применяются во многих отраслях естествознания. Так, с их помощью изучают на небольших лабораторных установках деформации, происходящие в земной коре, формирование долин крупных рек, влияние еще не построенных гидроэлектростанций на окружающую среду и т.д.