Курс лекций для студентов IV курса Направление подготовки

Групповая дискуссия. В социологии метод групповой дискуссии (групповая дискуссия) используется как метод сбора данных, которых сочетает элементы методов группового и глубинного интервью и социологического наблюдения. Суть метода – организация в малой группе целенаправленного разговора по проблемам, интересующим исследователя.

Аргументированность дискуссии. В логической теории и теории аргументации дискуссия исследуется не со стороны её психологической или социологической функции, а по содержанию, по аргументационному арсеналу. В соответствии с классификацией аргументации, предложенной ещё Аристотелем, различают четыре разновидности дискуссии:

• 
  Аподиктическая дискуссия – дискуссия с целью достижения истины. Такая дискуссия соблюдает логические правила вывода.
  
• 
  Диалектическая дискуссия – дискуссия, которая претендует лишь на достижение правдоподобия.
  
• 
  Эристическая дискуссия – дискуссия с целью склонить оппонента к своему мнению (либо спор ради спора).
  
• 
  Софистическая дискуссия (софистический спор) – дискуссия с целью победить любым путем. В такой дискуссии используются логические уловки – софизмы (в том числе основанные на манипулировании смыслом слова), введение собеседника в заблуждение и т.д.
  

Метод исторических аналогий – применение на предприятии показателей, сходных по значению с теми, что используются на аналогичных предприятиях.

Метод исторических аналогий эффективен при определении путей развития новых отраслей и экономических районов. Но и принятый образец нуждается в дальнейшем исследовании внутренних и внешних условий и закономерностей его развития. Необходимо очень осторожно применять этот метод, так как нет абсолютно одинаковых объектов и явлений, и к тому же изменяется как внутренняя, так и внешняя среда объекта.

Весьма распространенным является метод исторических аналогий, заключающийся в том, что представление о будущем состоянии объекта или процесса строится по образу, уже миновавшему тот этап развития, который предстоит прогнозировать.

В технологическом прогнозировании используют иногда метод исторических аналогий. Если применять этот метод к пиролизу в трубчатых печах, то достаточно обоснованным представляется появление промышленной технологии каталитического пиролиза. Действительно, у термического пиролиза с получением низших олефинов имеется аналог в нефтеперерабатывающей промышленности – термический крекинг, который постепенно замещался каталитическим крекингом.

Метод списков является наиболее простым методом выявления потенциально значимых воздействий. Сущность метода заключается в составлении и анализе списка компонентов окружающей среды с задачей выделения тех из них, которые окажутся уязвимыми при реализации проекта. Выявляются следующие категории списков:

- простые (списки природных параметров без наличия методических рекомендаций по их измерению или интерпретации);

- описательные (включают определенные природные параметры и методические рекомендации по их измерению);

- масштабные (похожи на описательные списки, но дополняются информацией, основанной на субъективно определенной величине ущерба);

- масштабно-взвешенные (масштабные списки с информацией по субъективной оценке каждого параметра в отношении другого параметра);

- вопросник (составляется из серии связанных вопросов по видам воздействиям проекта и выполняется в рамках проведения процедуры ОВОС).

Разнообразие списков и возможностей их использования является основным источником трудностей, связанных с их применением. Наиболее простые формы списков являются жесткими, то есть ограничиваются исследованием только тех элементов, которые в них содержатся. Если они используются для анализа определенного проекта и составлены специально для него, эта проблема может быть частично снята.

Сложные списки являются более дорогостоящими с точки зрения проведения процедуры ОВОС. Более того, их эффективное использование возможно только для экспертов-профессионалов, в то время как для неэкспертов они могут оказаться очень трудными для понимания, а результаты, получаемые в процессе их использования, сомнительными.

Достоинство метода – его простота, недостатки – трудности учета непрямых воздействий, возникающих на разных стадиях или в связи с разными аспектами осуществления проекта.

Метод экспертных оценок. Главное преимущество этого метода состоит в том, что он может быть легко использован и подготовлен, так как состоит главным образом из утверждения списка требуемых баз данных без выделения определенных воздействий на параметры окружающей среды, которые могут быть вызваны данным проектом. Этот метод призван дать основную идею в определении альтернатив для предложенного проекта или какой-то его части.

Широкое распространение получили экспертные оценки на основе балльных шкал, основанные на квалифицированном анализе результатов геоэкологических исследований. Они используются применительно к сложным системам, для которых получение прямых количественных характеристик затруднено из-за отсутствия методик расчетов.

Работа экспертов начинается с определения иерархической системы признаков, на основании которой производится оценка устойчивости геосистемы. Собственно экспертный анализ заключается в установлении оценок значимости и выраженности признаков.

Одним из способов статистического анализа (например, по критерию Шеффе, который применяется при дисперсионном анализе для определения статистически значимых различий между средними показателями для групп) оценивается согласованность результатов работы экспертов. При удовлетворительном сходстве интегральных показателей средние балльные характеристики геосистем переносятся в базу данных, реализуемую в ГИС. Оценка устойчивости структурных частей геосистемы требует предварительного определения существующего уровня техногенной нагрузки. С этой целью производится полная инвентаризация источников и видов воздействия и расчет их «рейтинговых оценок» по специальной программе.

Среди недостатков данного метода могут быть выделены следующие:

- неточное определение всей совокупности воздействий;

- недостаточно четкая последовательность их определения;

- возможная неэффективность из-за неполноты определения соответствующих групп для оценки каждого воздействия;

- субъективность оценок, не снимаемая даже большим числом экспертов, ибо увеличение числа экспертных мнений может повысить объективность оценок только при гарантии независимости и несмещенности отдельных мнений.

Среди прогнозных методов отметим метод экстраполяции и метод прогнозирования по аналогиям.

В начале 70-х гг. XX в. американский эколог Леопольд предложил выявлять значимые воздействия с помощью матрицы, в которой столбцы соответствуют различным этапам осуществления проекта и видам деятельности (подготовка площадки, строительство подъездных путей, складирование отходов, вывод из эксплуатации и т.д.), а строки – компонентам окружающей среды (подземные воды, флора и фауна и т.д.). На пересечении строк и столбцов при помощи условных знаков (обычно в баллах принятой составителем шкалы оценок) могут указываться значимость, степень предсказуемости, природа воздействия или другая информация. Леопольд, в частности, составил матрицу для выявления воздействий крупных гидроинженерных сооружений (так называемая «матрица Леопольда»).

Простая матрица является двумерной, то есть по вертикали представляется перечень параметров окружающей среды, а по горизонтали – направления воздействия проекта. Таким образом, в клетках матрицы обозначается собственно факт взаимодействия.

Количественные матрицы с весовыми коэффициентами являются модификацией простой матрицы с использованием балльных оценок взаимодействий по некоторой шкале.

Наряду со списками матрицы являются основой экспертного знания и при этом требуют небольшого объема информации. Недостатком этого метода является то, что он не дает достаточно объективных критериев в процессе принятия решений. Он не может быть использован при мониторинге воздействий. Кроме того, все взаимодействия и зависимости представляются матрицей равнозначными. При наличии эффектов отдаленных и вторичных последствий такое свойство может обусловить получение результата, прямо противоположного реальному.

Этот метод целесообразно использовать для подготовки исходных материалов и проведения ОВОС на качественном уровне. Основное преимущество матрицы Леопольда состоит в том, что она служит контрольным списком, который включает качественную информацию о взаимосвязях типа «причина – следствие», и к тому же полезна в качестве источника информации о результатах. Это открытая матрица, содержащая 100 наименований «факторов воздействия» на горизонтальной оси и 88 «характеристик» и «условий» окружающей среды на вертикальной.

В матрице используются как количественные, так и качественные данные, однако она не содержит средств, позволяющих их различать. Кроме того, предсказываемые величины не учитывают в явной форме различия будущих состояний при осуществлении вмешательства и при его отсутствии.

Объективность не является сильной стороной матрицы Леопольда, потому что каждый оценщик свободен в выборе числа в схеме ранжирования количественной шкалы от 1 до 10000.

Несмотря на ограниченные возможности, матричный анализ обладает несомненными достоинствами:

- наглядность, поскольку результаты анализа можно представить в единой программе;

- гибкость: перечень факторов воздействия, характеристик и условий не является догмой, а может разрабатываться для конкретных целей.

Матрицы помогают выявлять значимые воздействия более систематично, чем списки. С их помощью легче учитывать опыт прошлых проектов. Более того, матрицы могут указать не только на возможные значимые изменения в окружающей среде, но и на те элементы проекта, которые могут привести к серьезным экологическим воздействиям, а значит, возможно, нуждаются в альтернативной проработке.

Для более систематического выявления непрямых воздействий применяются так называемые «пошаговые» матрицы, или матрицы второго порядка. В таких матрицах выявленное воздействие на компоненты окружающей среды используется для предсказания «непрямых» воздействий (второго порядка). Например, воздействие на почвы может отразиться на флоре и фауне.

Картографические методы. Мощным средством осуществления ОВОС является картографическое моделирование. В этом методе эффективно сочетаются содержательно-географические аспекты, наглядность в представлении изучаемого объекта в картографическом материале и возможность комплексного анализа основных закономерностей структуры и процессов функционирования сложных геосистем.

Для процедуры ОВОС может быть использована существующая картографическая основа с последующей ее отработкой в соответствии с целями и задачами представления конкретного объекта оценки или экспертизы. В этом случае объект (предлагаемый проект) должен иметь достаточно стабильные пространственно-временные характеристики. Если проводится экспертиза, затрагивающая быстро меняющиеся процессы и явления - сезонное изменение зеленого покрова, выявление зон деформации деревьев, распространение лесных пожаров, загрязнение водных объектов, распространение сине-зеленых водорослей, распределение фитопланктона, а также регистрация выбросов вредных веществ в атмосферу, анализ техногенных тепловых потоков в атмосфере и водной среде - возникает необходимость в динамическом картировании с использованием аэро- и космических изображений.

Современные методы сбора и обработки данных космического зондирования позволяют не только выполнить преобразование изображения в цифровой код, но и обеспечить его геометрическое, колориметрическое и другие преобразования для моделирования динамики развития рассматриваемых процессов.

Сочетание методов и приемов, используемых в экологической экспертизе сложных многопараметрических систем с применением географических и картографических исследований, дает возможность получения принципиально новой содержательной информации для оценки состояния и прогнозирования развития сложных процессов взаимодействия конкретных объектов наблюдения (групп объектов) или последствий разрабатываемых проектов с компонентами природной среды.

Системно-аналитический подход к генерализации предметной информации, в частности морфометрических характеристик рельефа и ландшафта в отечественных экологических исследованиях, сочетается с междисциплинарной генерализацией.

Метод синтеза предметных моделей (математических или картографических) практически реализуется в комплексные сложные (синтетические) модели, ориентированные на цели ОВОС, экспертизы или системы территориального управления.

В методах картографического моделирования используется предметно-ориентированный картографический материал, данные наблюдений, результаты прогностических расчетов с использованием математических моделей, а также обобщенные материалы экспертных оценок предметных специалистов. Синтезированная таким образом информация может быть представлена в виде тематических карт в традиционном виде или на автоматизированных картографических системах (например, AutoCad, MAP INFO, ARC/INFO), функционирующих на базе фондов цифровых данных.

В методе экологического картирования используются карты-схемы современного состояния компонентов природной среды и аналитические (оценочные) карты-схемы, характеризующие интенсивность регионального природопользования по различным направлениям. Методика разработки аналитических карт-схем предусматривает их периодическую корректировку и уточнение в соответствии с реальной обстановкой и изменением планов регионального развития.

Составление экологических карт-схем для региона или отдельной территории имеет большое значение для начала работы по перспективному планированию и может рассматриваться как способ подготовки агрегированной целевой информации. При их постоянном обновлении динамическая информация, которую они предоставляют, является не только способом, но и инструментом перспективного планирования эколого-экономического развития. Несомненным достоинством метода экологического картирования является использование комплексного подхода к решению конкретных задач на качественном уровне. В связи с этим составлением и обновлением карт-схем в области регионального природопользования должны заниматься специалисты самого высокого класса, а надежность обоснованного интегрированного представления результатов их работы позволяет использовать данные схемы для принятия управленческих решений по широкому спектру вопросов социально-экономического развития территории.

Однако процедура принятия решений носит в этом методе все же качественный характер, и достоверность прогнозных оценок вредных воздействий на окружающую среду в каждом конкретном случае требует подтверждений по результатам дополнительных исследований. Таким образом, отсутствие количественных критериев оценки, необходимых для использования автоматизированных экспертно-информационных систем, в значительной степени сужает области практического применения метода экологического картирования. Его дальнейшее развитие предполагает введение количественного компонента, разработку приемов представления информации с использованием ЭВМ и создание специализированных эколого-информационных систем (ЭИС), ориентированных как на территориальные объекты, так и на секторы экономического и социального развития конкретного региона.

Суть метода состоит в представлении информации в виде схем, планов или диаграмм, которые затем в заданной экспертом последовательности накладываются друг на друга. Главное достоинство метода заключается в наглядности представления информации о пространственном распределении объектов и источников воздействия, что позволяет прогнозировать возможные последствия от реализации крупных региональных проектов.

Метод совмещенного анализа карт независимо разрабатывался и в нашей стране и получил название метода экологического картирования. По сути, он является практическим приложением ландшафтно-географических исследований. В частности, он был использован в 1981 – 1983 гг. при разработке «Территориальной комплексной схемы охраны природы Ленинградской области (ТерКСОП)».

В ТерКСОП на единой картографической основе с участием экспертов и специалистов были составлены карты по пятнадцати разделам. Эта работа стала методической основой для разработки подобных территориальных комплексных схем для многих регионов бывшего СССР.

Метод прекрасно работает для определения и демонстрации масштабов распространения воздействия, наиболее полезен при оценке альтернативных вариантов для линейных типов проектов (нефтепроводов, автодорог и пр.), позволяя выявлять узлы наложения различных воздействий.

Проблемы, возникающие при использовании этого метода, состоят в сложности определения границ и неоднородности воздействий. Размытость природных границ, не учитываемая на картах, иногда может привести к смещенности оценки ситуации в двух лежащих рядом природных выделах. Кроме того, при изображении данных на карте значительный объем детальной информации может быть потерян и не использован в процессе оценки.

Метод Бателле основан на анализе четырех основных категорий факторов (сфер): экологической; физико-химической; сферы чувственного восприятия; сферы человеческой деятельности – социума. Впервые данный метод был использован для оценки воздействия, оказываемого на окружающую среду ожидаемыми последствиями реализации проектов развития водных ресурсов, контроля качества воды, планов сооружения автомагистралей и др. Для каждого фактора в методе Бателле был разработан индекс качества окружающей среды, ранжированный от 0 до 1 по методу значимой функции.

Каждый фактор (индикатор воздействия) задавался как разность между существующим на момент оценки состоянием окружающей среды и ее состоянием после реализации воздействия. В классификации факторов окружающей среды каждому из них были присвоены относительные веса. Принятый подход позволил использовать количественную оценку или «численное взвешивание» факторов для прогноза уровней воздействия и определить разницу изменений в объектах и компонентах среды при реализации альтернативных вариантов рассматриваемых проектов.

Использование метода Бателле для целей ОВОС предусматривает систематические исследования окружающей среды, предоставляющие достоверную статистическую информацию, и наличие единой методики составления заявлений о предполагаемом воздействии при рассмотрении проектов. Вышеперечисленные требования являются главными составляющими надежности и достоверности метода.

Анализ выполнимости главных требований показывает и недостатки метода. Исходная информация для ОВОС является ретроспективной, а придание количественных значений весам по некоторым из показателей воздействия носит в достаточной мере субъективный характер, например при прогнозировании социальной реакции различных групп населения.

Метод имитационных моделей. Практика проведения ОВОС имела положительное значение для развития исследований в области охраны окружающей среды и рационального природопользования в конце 70-х гг. XX в. Вышеизложенные методы и подходы процедуры ОВОС для отдельных проектов инициировали подготовку создания банков данных и баз знаний по компонентам и объектам природной среды, а также сведениям о фактических и прогнозируемых воздействиях реализованных и планируемых проектов в различных секторах экономики.

Таким образом, была подготовлена информационная и методическая основа для следующего шага в развитии практики прогнозирования и принятия решений с использованием имитационных моделей.

Достоверность прогноза зависит от правильного выбора и учета всех значимых факторов негативного воздействия и адекватной оценки реакции биосферного компонента – объекта воздействия.

Формально математические модели в значительной мере упрощают реальные процессы. Для реализации их в системе прогнозирования необходимо учитывать многофакторность реальных процессов. Однако оптимизация проводится, как правило, по какому-то одному параметру, остальные задаются в системе ограничений (лимитирующие факторы). В общем виде многопараметрическая оптимизация заключается в проигрывании вариантов, в каждом из которых поочередно в качестве критерия оптимизации принимаются различные значащие факторы.

Сложности процесса моделирования многофакторных систем начинаются с процедуры присвоения (интуитивного или путем измерений) количественных значений качественным показателям (факторам).

Набор частных математических моделей дает возможность подготовить исходную информацию и организовать ее наилучшим образом для решения конкретных задач.

Выполнение прогноза по частным математическим моделям позволяет получить тренды достаточно простых (в пределах возможностей формализации) процессов. Именно эти результаты помогают осуществлять анализ рассматриваемых процессов с точки зрения ранжирования действующих факторов. Понятие «действующий фактор» адекватно параметру, который определяется однозначно, например избыточное внесение удобрений и повышенное содержание биогенных компонентов в поверхностном стоке с полей и в водоемах. В данном случае однозначно устанавливаются значения поверхностного распределения удобрений. Сложна, но принципиально возможна количественная оценка процессов перехода биогенов в почвенные растворы и расхода их на питание растений, почвенных микроорганизмов, а также процессов удаления избыточных количеств удобрений с поверхностным стоком. Описание процесса схематично, однако дает возможность каждый его акт представить в виде функционального блока и сформировать в виде балансовой модели открытого типа. Сложные процессы в отдельных блоках схемы могут быть сглажены путем определения количественных значений входящих и выходящих потоков биогенов.

Информационный банк, включающий частные модели, позволяет значительно сократить время разработки прогноза, так как в арсенале экспертов имеется ретроспективный опыт с набором приемов и решений стандартных задач. Таким образом, создаются необходимые предпосылки для создания специализированных баз знаний с ориентацией на цели ОВОС для конкретной территории или сферы деятельности. Достоинство такого подхода реализуется в создании автоматизированных экспертных систем, которые позволяют проводить ОВОС новых проектов, аналоги которых уже имеются в памяти системы.

Главный недостаток заключается в отсутствии механизма выявления нестандартных проблем, связанных с необходимостью разрешения противоречий при взаимодействии противоположных интересов и предотвращения конфликтных ситуаций. В то же время отмеченный недостаток в какой-то степени может быть устранен, если автоматизированная система строится по адаптивному принципу и функционирует в диалоговом режиме с экспертом (группой экспертов) и разработчиком ОВОС.

Разработка сценариев для сложных комплексных проектов предусматривает введение допущений относительно тех действующих факторов, количественные характеристики которых не поддаются прямому измерению или формализации.

Авторы проекта приводят обоснования принятых допущений, что является главной содержательной стороной процесса подготовки заявления (декларации) о предполагаемом воздействии на окружающую среду нового или реконструируемого объекта. Именно это обоснование является реперной точкой для экспертной группы, осуществляющей процедуру ОВОС. Объективность оценки повышается, если сценарии реализации проекта разбиваются на отдельные поэтапные кадры. Этот прием позволяет провести процедуру детальной ОВОС каждого из них и подготовить агрегированную информацию для общего заключения. В итоге осуществляется поэтапная экспертиза предлагаемых в проекте технических решений по критерию экологической безопасности и дается интегральная оценка будущему объекту как потенциальному источнику воздействия на природную среду и здоровье населения.

Математическое моделирование явилось попыткой преодолеть субъективность и неопределенность в учете как фактора времени, так и отдаленных и вторичных последствий кумулятивного характера. Первоначально эти проблемы пытались решить традиционными методами математического моделирования по аналогии с известными объектами с помощью уже разработанного научного инструментария. Как показала практика, число таких моделей росло, а их практическая значимость оставалась недостаточной.

В качестве альтернативы классическому математическому моделированию возникло так называемое имитационное моделирование, которое сочетало традиционные математические методы с алгоритмизацией по существу всех вышеописанных качественных методов.

Современные имитационные модели основываются на потоковых диаграммах массоэнергообмена с активным использованием (при построении структуры моделей) достижений сетевых методов. Количественные оценки интенсивности потоков позволяют корректно отбраковывать малозначительные связи.