Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Частнонаучные методы исследования



Оглавление

Оглавление. 2

Введение. 3

1. Общенаучные методы исследования. 4

1.1 Моделирование. 4

1.2 Системный метод. 5

1.3 Математические методы.. 6

2. Частнонаучные методы исследования. 8

2.1 Сравнительный метод. 8

2.2 Картографический метод. 9

2.3 Исторический метод. 12

2.4 Геоинформационные системы.. 14

2.5 Аэрофотометоды.. 15

2.6 Космические методы.. 16

2.7 Фенологические наблюдения. 17

Заключение. 20

Литература. 21


Введение

При решении теоретических проблем и практических задач в биогеографии используется широкий арсенал географических методов, среди которых важнейшую роль играют сравнительно-географический и картографический методы; при этом требуется также глубокое знание биологических свойств и экологии растительных и животных организмов, умение широко использовать данные о специфике взаимодействий организмов и сообществ друг с другом и со средой [1].

Существуют общенаучные методы и частнонаучные методы, которые использует каждая наук, в том числе и биогеография.

Общенаучные методы, которые используются в различных областях науки, т.е. имеют широкий, междисциплинарный спектр применения. К ним относятся:

1) моделирование;

2) системный анализ;

3) математический.

Частнонаучные (специфические) - это методы, используемые только в какой-то конкретной науке. Среди них важное значение имеют сравнительный, картографический, исторический, создание геоинформационных систем.


Общенаучные методы исследования

Моделирование

Моделирование процессов, связей, явлений широко применяется в биогеографии. Стремясь к систематичности, географы во все времена исключали из поля зрения часть явлений. В последние 10-летия это делается сознательно, что и является, по сути, моделированием: ведь когда учёные "отбирают" только главные черты действительности, им становиться более ясной и понятной её структура, механизм развития [6].

Моделирование - упрощённое воспроизведение реальности, описывающее в обобщённой форме её существенные черты и взаимосвязи, широко используется в современной географии [6].

Математическое моделирование в экологии сообществ – достаточно обширная область исследования и по выбору объектов моделирования, и по набору методов, и по спектру решаемых задач. Предлагаемый читателю обзор не претендует на охват всех аспектов моделирования. Внимание авторов обращено на два класса методов: моделирование с помощью дифференциальных уравнений и методы, основывающиеся на экстремальных принципах биологии. Если примеры вариационных моделей относятся к довольно широкому кругу растительных и животных сообществ, то для подходов, основанных на дифференциальных уравнениях, в виду обширности материала внимание сконцентрировано на моделировании сообществ микроорганизмов [6].

Модели каждого из методов, безусловно, обладают своими достоинствами и недостатками. Так, дифференциальные или разностные уравнения позволяют описывать динамику процессов в режиме реального времени, тогда как вариационные методы, как правило, предсказывают лишь конечное стационарное состояние сообщества. Но на пути имитаций с помощью уравнений возникают трудности как принципиального, так и технического характера. Принципиальная трудность состоит в том, что не существует систематических правил вывода самих уравнений. Процедуры их составления основываются на полуэмпирических закономерностях, правдоподобных рассуждениях, аналогиях и искусстве модельера. Технические трудности связаны с высокой размерностью задач по моделированию сообществ. Для существенно многовидовых сообществ, потребляющих многочисленные ресурсы, требуется подбор сотен коэффициентов и анализ систем из десятков уравнений [4].

В зависимости от цели моделирования, можно выделить два типа моделей: дескриптивные модели и модели поведения [4].

Дескриптивная модель позволяет получить информацию о взаимосвязях между наиболее важными переменными экосистемы. Реализуется такой тип модели методами стохастического моделирования, основанного на инструментах теории вероятностей и математической статистики. Разделяют статические методы, не учитывающие время в качестве переменной (простая и множественная линейная и нелинейная корреляция и регрессия; дисперсионный, дискриминантный и факторный виды анализа, методы оценки параметров), и динамические методы, которые учитывают временную переменную (анализ Фурье, корреляционный и спектральный анализ, весовые и передаточные функции) [4].

Модели поведения описывают системы во время переходного периода от одного состояния к другому. Для осуществления этой категории моделей изучают: 1) структуру сигналов на входе и выходе системы; 2) реакцию системы на особые проверочные сигналы; 3) внутреннюю структуру системы. Последний пункт реализуется аналитическим моделированием, в основе которого лежат дифференциальные уравнения, описывающие причинно-следственные связи в экосистеме [4].

Системный метод

"Природу нужно рассматривать как целое, если мы хотим понять детали". (Докучаев, Берг, Баранский, Саушкин). Л.Берталанфи - творец системного подхода - в конце 40-х гг. писал: "Система есть комплекс элементов, находящихся во взаимосвязи" [6].

К числу важнейших понятий теории систем относятся: целостность, структура, саморегулирование, устойчивость. Системный поход позволяет не только по-новому взглянуть на объект как на целое, но и охарактеризовать его количественно, создать его графическую модель. В этом состоит практическое значение системной методологии [6].

В 60-70 гг. XX в. в географические исследования стал проникать системный подход, основанный на общей теории систем. Появились работы А.Д. Арманда, В.С. Преображенского, Ю.Г. Пузаченко, А.Ю. Ретеюма, А.Г. Исаченко, В.Н. Солнцева, Ю.Г. Саушкина и др. (за рубежом ещё раньше в США, Швейцарии - Д. Харвей, Р. Чорли). Такое внимание не случайно. Ведь в реальной действительности любая система (целостный комплекс взаимосвязанных элементов) является бесконечно сложной и мы можем изучать лишь систему, полученную в результате некоторой абстракции от реальной системы. Системный подход применим к широкому географических проблем как в статистике (анализ элементов, образующих систему, их взаимоотношения, структуру), так и в динамике (ретроспекция, прогнозирование изменений и спонтанных и целенаправленных). Позволяет оценить динамику развития сообществ живых организмов во времени и в пространстве, а также взаимодействие их с окружающей природной средой [6].

Математические методы

Очевидно необходимы и математические методы. В науке они были вызваны к жизни стремлением как-то выразить "в числе и мере" бесконечного сочетания объектов природы, населения, хозяйства на определённых территориях. Но математические методы в географии особенно успешно применимы при определённой однородности пространства, что встречается редко [6].

В 60-е гг. некоторые географы рассмотрели внедрение в географию "количественных" математических методов как столбовую дорогу её развития. Это получило название "количественной революции" в географии, а её сторонники называли себя "количественниками". Но уже в 70-е начинается откат, т.к. очевидна вся сложность предметного отражения всего многообразия пространства и его элементов только методами математики [6].

Кроме методов математической статистики и теории вероятности, широко используемых в настоящее время в физической географии, применяются также математический анализ, теория множеств, теория графов, матричная алгебра и др. Особенно большие надежды возлагаются на использование теоретико-информационных методов и кибернетики [4].

До сих пор еще в географии наиболее широко используются вероятностно-статистические методы, необходимые для анализа протоколов наблюдений и систематизации фактических данных, т.е. на эмпирическом уровне познания. Однако при переходе на теоретический уровень для обобщений и выявления основных закономерностей географы все больше начинают использовать математический и векторный анализ, теорию информации и теорию множеств, теорию графов и теорию распознавания образов, теорию вероятности и теорию конечных автоматов. При этом резко возрастает роль таких познавательных операций, как идеализация, абстракция, гипотеза. Получение результатов исследования в виде карт, графиков, математических формул и т.д. по сути дела уже является моделированием [4].

Фундаментальные знания о закономерностях функционирования естественных надорганизменных систем добывают не только в специально организованных и спланированных экспериментах, но и путем анализа данных экологического мониторинга, полученных с помощью стандартных методик. Эти данные накапливаются десятилетиями, могут охватывать большие территории, но не всегда удовлетворяют требованиям метрологии, статистической воспроизводимости и другим условиям, которые позволили бы обоснованно использовать для их анализа традиционные методы математической статистики [4].

Анализ экологической литературы последних лет показывает, что при анализе многомерных массивов данных, получаемых в ходе исследования природных экосистем, чаще всего применяются либо классические статистические методы, такие как дисперсионный и регрессионный анализ, либо методы, лишь формально относящиеся к статистическим: факторный анализ, кластер-анализ, многомерное шкалирование. Благодаря тому, что для всех этих методов в настоящее время имеются пакеты прикладных вычислительных программ (например SYSTAT, SPSS, STATISTICA и др.), эти методы стали доступны для широкого круга экологов, как правило не имеющих адекватной математико-статистической подготовки. Между тем применимость указанных методов к анализу данных экологических наблюдений (экологического мониторинга), относящихся к категории т.н. "пассивных экспериментов", представляется достаточно проблематичной [4].

Дальнейшие перспективы развития теоретического уровня в географии связаны с использованием математических и логических методов, а также методов моделирования и кибернетики [6].


Частнонаучные методы исследования

Сравнительный метод

Как отмечал Гетнер: "Сравнение - один из основных логических приёмов познания... познание любого предмета и явления начинается с того, что мы отличаем его от всех других предметов и устанавливаем сходства его с родственными предметами" [3].

Метод сравнения - один из старейших традиционных методов в науке. Он важен потому, что даёт возможность более полно и глубоко уяснить многообразие форм сообществ живых организмов в индивидуальном развитии и в связи с окружающей средой. Цель сравнений - в установлении количественных и качественных показателей, их описании и анализе для получения выводов о пространственно-временной структуре природно-территориальных систем, сообществ, их функционировании, состоянии и потенциале [3].

Сравнительный метод подразделяется на:

· собственно сравнительно-географический (применяется при выявлении и отображении качественных и количественных различий одноимённых объектов и явлений);

· географическое сопоставление (проводиться по составу, структурным связям, генезису, типу функционирования);

· сравнение соответствия теоретической модели объективному развитию географических объектов (используется для установления закономерностей пространственной дифференциации объектов, изучения их динамики и развития) [3].

Практические цели биогеографии тесно смыкаются с задачами общей экологии и наук о Земле. Специфика биогеографии состоит, с одной стороны, в получении комплексных, сопряженных данных об органическом мире той или иной территории, а с другой – в сравнительно-географическом подходе к анализу и интерпретации этих данных. С его помощью биогеография способна в принципе прогнозировать результаты различных планируемых и случайных воздействий на биосферу. При этом биогеография выступает как бы в качестве наблюдателя и толкователя экспериментов, поставленных самой природой. Специально ставить такие эксперименты чаще всего нельзя – это либо рискованно для биосферы, либо требует многих сотен и даже тысяч лет для получения результата [3].

Наиболее разработанными частными дисциплинами биогеографии являются зоогеография и фитогеография (география растений, ботаническая география, геоботаника). География микроорганизмов находится на стадии становления по причине трудности изучения самого объекта [3].

Зоогеография и фитогеография четко различаются по объектам, но процессы, определяющие закономерности распределения для животных и растений, имеют много общего. Отсюда вытекает и принципиальное сходство целей и методов для этих биогеографических дисциплин, их синтез в рамках единой науки [3].

Биогеографический синтез наиболее оправдан в тех разделах частных дисциплин, которые занимаются исследованием распределения комплексов организмов по территории и закономерностей этого распределения. Далее следует задача объяснения выявленных закономерностей, что требует знания современных и прошлых взаимодействий между разными группами организмов, между ними и средой. Таким образом, логически осуществляется переход к сравнительно-географи­ческому исследованию сообществ и экосистем разного ранга, что и представляется основой биогеографической методологии. Реально исследователь имеет дело лишь с ограниченным набором видов или групп, однако и здесь необходимо осмысливать материал в биогеоценотическом и экосистемном плане [3].

Сравнительно-географический метод при творческом использовании даёт возможность анализировать черты сходства далёких друг от друга и совершенно непохожих территорий [6].

К сравнительному методу в определённой степени примыкает широко используемый в различных науках метод аналогов. Он состоит в том, что знания и данные о каком-либо географическом объекте выводятся из уже сложившихся представлений о другом, нередко сходном объекте (территории) [6].




©2015 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.