242 ‚ Глава 6 Для исследования хлорофилла-а мы ориентировались на спек- . тральные каналы сенсора 5еа\/!5, установленного на борту спе- циализированного спутника НАСА, запущенного летом 1997 г. Этот прибор‚ предназначенный для изучения океана, морей и крупных озер имеет несколько спектральных каналов для регист- рации яркости водной поверхности в видимом диапазоне спек- тра: 412,443,490, 555 и 670 нм. Достаточно высокое пространст- венное разрешение $еа\/и$ (1,1 км) и высокая частота повторяе- мости сбора информации (порядка 2 сут в средних широтах) по- зволяют надеяться, что 5еа\\1$ станет эффективным инструмен- том в изучении биоресурсов и экологического состояния моря. Результаты анализа показывают, что распределение хлорофилла `не следует связывать напрямую с температурой воды на поверх- ности. Карты температуры поверхности моря следует использо- вать для выявления особенностей динамики вод в изучаемом районе, а уж затем сопоставлять наблюдаемое распределение фи- топигментов в поверхностном слое с выявленными динамиче- скими образованиями. 6.4. Гидродинамика озер и моделирование экосистем Математическое моделирование в последнее время стало не- отъемлемой частью решения большинства сложных проблем, в том числе и водных. Можно выделить три подхода к моделирова- нию экосистем (Страшкраба М., Гнаук А., 1989): 1. Стохастический метод или модели «черного ящика». Боль- шая роль здесь принадлежит оценке экспериментальных данных о состоянии системы. 2. Детерминистический имитационный метод (использование классических теоретических методов для изучения экосистем). 3. Кибернетический метод (подход к экосистеме как к самоор- ганизуюшей системе). ' Наибольшее распространение получили методы математиче- ского моделирования, использующие аппарат дифференциальных уравнений, в том числе уравнений математической физики, мате- матической статистики и теории вероятностей, методы теории игр. Математическое моделирование своими истоками обязано физиче- ским наукам, и первые модели, основанные на большом наблюда- тельном материале, были получены в физике (законы Кеплера, ньютоновская механика). В настоящее время в современной физи- ке достаточно много моделей, построенных и проверенных на СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ В ЛИМНОЛОГИИ 243 огромном наблюдательном материале. Несмотря на развитие ком- пьютерной техники и методов численного моделирования, доволь- но скромным остается развитие моделей для водных систем. Как полагает А.Г. Ивахненко (1987) «буЩЩее моделирования принад- лежит разработке эффективных методов анализа систем. ...Будут развиваться идеи моделирования по наблюдению входов и выхо- дов. объектов исследования». В частности, им развит метод груп- пового учета аргументов (МГУА). Метод математического моде- лирования сложных систем основан на так называемом принципе самоорганизации моделей на ЭВМ. В этих моделях осуществляет- ся . целенаправленный перебор постепенно усложняющихся структур моделей и их отбор по ряду целесообразных эвристиче- ских критериев, С использованием этих моделей им выполнены расчеты экосистемы озера Байкал. В работах С.В. Прямикова (1995) и Филатовой, Филатова (1988) также даны примеры при- менения этих моделей. ‚ В. последние годы научное исследование многих сложных систем обязательно включает элемент математического модели- рования. Появление общей теории систем и вычислительной тех- ники дало начало революционным преобразованиям в научном мировоззрении и период использования системного подхода яв- ляется новым этапом науки после ньютоновского периода. ` Широкое распространение получили методы имитационно- го моделирования. Имитационное моделирование можно опре- делить как метод, основанный на использовании физических мо- делей, при котором множество переменных, область моделиро- вания и уравнения всех элементов системы определяет исследо- ватель на основании своих представлений. Построение физиче- ских моделей и является имитацией объекта моделирования. При моделировании сложных систем (экологических, экономических, социальных и др.) иногда относительно просто указать уравнения (модели) для одних компонент, а для других они могут быть не- известны. Например, для модели экосистемы Азовского моря были.легко составлены уравнения диффузии загрязняющих ве- ществ, но возникли серьезные проблемы с описанием факторов, влияющих на улов рыбы. Как пишет А.Г. Ивахненко «Сколько людей, столько будет и имитационных моделей» для описания экосиситемы конкретного водоема. В настоящей работе предпоч- тение отдается стохастическому моделированию, так как оно не предполагает включения в систему пространственных гидрофи- зических характеристик.