Геоэкологическое прогнозирование: Методологии, вызовы и кейс-стади для устойчивого развития

Поразительный факт: только 8% населения Калмыкии обеспечены качественной питьевой водой, а 90% городского населения Красноярского края страдает от очень сильного загрязнения воздуха. Эти шокирующие цифры не просто статистика, а суровая реальность, которую можно и нужно было предвидеть и предотвратить. Именно в этом контексте геоэкологическое прогнозирование приобретает не просто академическую, но жизненно важную актуальность. Оно является тем компасом, который позволяет человечеству ориентироваться в сложнейшей системе взаимосвязей между природой и собственной деятельностью, предсказывая потенциальные угрозы и указывая пути к устойчивому будущему.

В условиях стремительного роста антропогенного воздействия на окружающую среду, геоэкологическое прогнозирование становится краеугольным камнем рационального природопользования и стратегического планирования. Данная курсовая работа ставит своей целью систематизацию и глубокий анализ академически достоверной информации по теме «Прогнозирование в геоэкологии». Мы рассмотрим не только основные концепции и классификации, но и погрузимся в историю развития методов, изучим конкретные кейс-стади, и, конечно, уделим особое внимание современным подходам, таким как нейронные сети. Цель работы — предоставить исчерпывающий аналитический обзор, который послужит надёжной основой для понимания и дальнейшего развития этой критически важной научной дисциплины.

Введение в геоэкологическое прогнозирование

Геоэкологическое прогнозирование — это не просто взгляд в будущее, а тщательно выверенное, научно обоснованное суждение о потенциальных изменениях географической среды. В основе этого процесса лежит всесторонний анализ прошлого и настоящего состояний геосистем, что позволяет принимать взвешенные и дальновидные решения в сфере рационального природопользования. Актуальность этой дисциплины неуклонно возрастает, поскольку человечество сталкивается с беспрецедентными по масштабам и сложности экологическими вызовами: от изменения климата до истощения ресурсов и деградации экосистем, а значит, без точных прогнозов невозможно эффективное управление этими процессами.

Цель данной курсовой работы состоит в глубоком осмыслении и систематизации ключевых аспектов геоэкологического прогнозирования. Мы стремимся не только определить фундаментальные понятия, но и провести комплексный анализ существующих методологий, выявить их сильные и слабые стороны, а также рассмотреть практическое применение на конкретных примерах. Задачи исследования включают:

• Разграничение понятий «предвидение» и «прогнозирование» в контексте геоэкологии.
• Изучение основных концепций, объекта, предмета и задач геоэкологического прогнозирования.
• Представление всеобъемлющей классификации геоэкологических прогнозов.
• Анализ исторического развития методов прогнозирования, от эмпирических до современных.
• Выявление методологических и системных проблем, препятствующих точному прогнозированию.
• Рассмотрение кейс-стади: феномен Эль-Ниньо, Аральское море и глобальные модели.
• Исследование возможностей и ограничений современных методов, включая нейронные сети.
• Оценка роли концепции устойчивого развития в формировании прогностических стратегий.

Исследование носит академический характер, опираясь на достоверные научные источники: рецензируемые статьи, монографии ведущих учёных, официальные отчёты государственных и международных организаций. Такой подход обеспечивает объективность, информативность и доказательность представленного материала. Структура работы последовательно раскрывает обозначенные задачи, двигаясь от теоретических основ к практическим примерам и, наконец, к критической оценке современных тенденций.

С точки зрения геоэкологии, принципиально важно различать предвидение и прогнозирование. Предвидение — это более широкое понятие, представляющее собой способность человека в целом или науки в частности формировать представления о будущем. Это может быть интуитивное ощущение, философское осмысление или даже художественное предсказание. Оно носит скорее качественный, умозрительный характер.

В отличие от него, прогнозирование — это строго научный процесс, результатом которого является прогноз — научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта или явления в будущем, а также о сроках и условиях их достижения. Прогнозирование всегда опирается на количественные и качественные данные, методологии и модели, стремясь к максимально возможной точности и оправдываемости. В геоэкологии это означает, что мы не просто «чувствуем», что климат изменится, а строим математические модели, которые позволяют рассчитать, насколько и при каких условиях это произойдёт, и какие будут последствия для конкретных геосистем. Таким образом, прогнозирование — это следующий, более высокий уровень предвидения, основанный на строгих научных принципах, что даёт практические инструменты для предотвращения экологических катастроф, а не просто их констатации.

Теоретические основы и классификация геоэкологического прогнозирования

Геоэкологическое прогнозирование представляет собой стержень, вокруг которого выстраивается система принятия решений по взаимодействию человека и природы. Его значимость продиктована необходимостью не только адаптации к изменяющимся условиям, но и активного формирования желаемого будущего, где природные системы остаются устойчивыми, а человеческая деятельность — гармоничной. Чтобы понять всю глубину этой дисциплины, необходимо рассмотреть её сущность, объект, предмет и основные задачи, а затем детально изучить существующие классификации, которые помогают ориентироваться в многообразии прогностических подходов.

Определение и сущность геоэкологического прогнозирования

В основе геоэкологического прогнозирования лежит научно обоснованное суждение о будущем географической среды. Это не гадание, а результат тщательного анализа прошлого и настоящего состояний геосистем, направленный на принятие практических решений по рациональному использованию природных ресурсов и предупреждению неблагоприятных процессов. Главная задача этой дисциплины — предвидеть характер, свойства, состояние геосистем и сроки наступления их изменений. Оно стремится ответить на вопросы: «Что произойдёт, если…?» и «Какие последствия повлечёт наше вмешательство?».

Объектом геоэкологического прогнозирования выступают природные системы в их целостности и территориальные сообщения между ними — от локальных ландшафтов до планетарных биосферных комплексов. Предметом исследования являются будущие изменения этих систем, а также модификации факторов и источников внешнего воздействия, как естественных, так и антропогенных.

Основой такого прогнозирования служит логическая цепь: воздействие → изменение → следствие. Это означает, что любой прогноз начинается с идентификации потенциального воздействия (например, строительства плотины, выброса загрязняющих веществ, изменения климатических параметров). Затем анализируются возможные изменения в геосистеме, которые будут вызваны этим воздействием (например, изменение гидрологического режима, накопление токсикантов, смещение природных зон). И, наконец, оцениваются долгосрочные следствия этих изменений для окружающей среды и человеческого общества (например, потеря биоразнообразия, деградация почв, угрозы здоровью населения, экономические потери). Такой подход позволяет не только констатировать проблему, но и выработать упреждающие меры, что значительно повышает эффективность природоохранной деятельности.

Классификации геоэкологических прогнозов

Для эффективного применения методов прогнозирования в геоэкологии крайне важна четкая классификация. Она позволяет систематизировать подходы в зависимости от масштаба, цели и характера изучаемых процессов.

Одна из наиболее фундаментальных классификаций основана на объеме территории (пространственном масштабе):

• Глобальные прогнозы: Охватывают планетарный масштаб, касаются изменений климата, биосферных циклов, состояния мирового океана. Примеры: изменение глобальной температуры, таяние ледников, динамика содержания CO₂ в атмосфере. Они затрагивают несколько стран, целый материк или океан.
• Региональные прогнозы: Фокусируются на крупных природных или природно-хозяйственных регионах, таких как бассейн большой реки, горная система или крупная экономическая зона, охватывающая несколько стран или обширную часть континента. Пример: прогноз опустынивания в Сахельском регионе.
• Национальные прогнозы: Ограничены пределами одного государства, учитывая его специфические природные условия и социально-экономическую структуру. Пример: прогноз деградации почв в сельскохозяйственных регионах России.
• Локальные прогнозы: Относятся к небольшим территориям, таким как отдельные административные районы, города, заповедники или промышленные зоны. Пример: прогноз загрязнения воздуха в конкретном городе или изменения водного режима небольшого озера.

В экологии, помимо территориального охвата, также используется классификация по количеству переменных, что отражает сложность моделируемой системы:

• Сублокальные: От 1 до 3 переменных. Характерны для изучения изолированных, простых процессов.
• Локальные: От 4 до 14 переменных. Позволяют моделировать отдельные компоненты экосистем.
• Субглобальные: От 15 до 35 переменных. Используются для анализа взаимосвязей в региональных геосистемах.
• Глобальные: От 36 до 100 переменных. Применяются для крупномасштабных биосферных моделей.
• Суперглобальные: Более 100 переменных. Отражают максимально комплексные и детализированные модели планетарного уровня.

Другая ключевая классификация разделяет прогнозы по направленности действий:

• Поисковые (исследовательские, эксплораторные) прогнозы: Отвечают на вопрос «Что вероятнее всего произойдёт, если тенденции сохранятся?». Они определяют возможные будущие состояния экосистем, процессов и явлений, исходя из условного продолжения текущих тенденций развития. При этом абстрагируются от потенциальных управленческих решений, которые могли бы радикально изменить эти тенденции. Цель — выявить потенциальные проблемы и угрозы без активного вмешательства.
  • Пример: Прогноз скорости таяния ледников при текущих темпах изменения климата без учёта мер по снижению выбросов парниковых газов.
• Нормативные (программные, проектные или целевые) прогнозы: Отвечают на вопрос «Какими путями достичь желаемого состояния?». Они определяют набор и последовательность управленческих мероприятий, необходимых для нейтрализации неблагоприятной природной и социально-экономической ситуации, выявленной в процессе поискового прогноза. Нормативный прогноз строится в обратном порядке — от заданного желаемого состояния к наблюдаемым тенденциям, помогая вырабатывать рекомендации по повышению эффективности решений и достижению конкретных целей.
  • Пример: Прогноз того, какие меры по снижению выбросов CO₂ необходимы, чтобы ограничить глобальное потепление до 1.5°C к определённому году.

Геоэкологическое прогнозирование, как комплексная дисциплина, традиционно разделяется на три взаимосвязанных блока, каждый из которых вносит свой вклад в формирование целостной картины будущего:

1. Природно-ландшафтный блок: Этот блок фокусируется на дифференциации территорий и оценке потенциала устойчивости ландшафтов к различным антропогенным воздействиям. Он основывается на структурно-динамической концепции геосистем, которая предполагает закономерную смену состояний во времени. Здесь анализируются природные процессы, такие как эрозия, опустынивание, заболачивание, а также способность экосистем к самовосстановлению.
2. Социально-экономический блок: Этот блок включает анализ видов использования территории и степени антропогенной нагрузки. Он оценивает воздействие человеческой деятельности — промышленности, сельского хозяйства, урбанизации, транспорта — на окружающую среду. Здесь рассматриваются демографические процессы, экономические тенденции, технологическое развитие и их влияние на природные системы.
3. Блок экологических проблем и ситуаций: Этот блок занимается выявлением и прогнозированием возникновения, развития и разрешения конкретных экологических проблем и кризисных ситуаций. Он интегрирует данные из первых двух блоков, чтобы оценить возможную реакцию окружающей среды на непосредственное или косвенное влияние человека и предупредить неблагоприятные процессы.

Таким образом, многомерная классификация и блочная структура позволяют геоэкологам строить всесторонние прогнозы, учитывая как природные закономерности, так и сложность человеческой деятельности, направляя усилия на достижение устойчивого взаимодействия с окружающей средой. Они являются фундаментом для более точных и релевантных прогнозов, что критически важно для принятия решений.

Исторический контекст и методологические проблемы традиционного прогнозирования

История человечества неразрывно связана с попытками предвидеть будущее, особенно в отношении природных явлений, от которых напрямую зависела выживаемость. Однако путь от эмпирических предсказаний к научно обоснованному прогнозированию был долгим и тернистым. Он отмечен как впечатляющими успехами, так и горькими уроками, которые сформировали современное понимание геоэкологического прогнозирования и его методологических вызовов.

Историческое развитие методов прогнозирования

Ещё в Древнем Египте и Месопотамии люди пытались предсказывать разливы Нила и Евфрата, используя простые эмпирические наблюдения и календари. Эти ранние формы предвидения, хотя и не были научными в современном понимании, позволяли планировать сельскохозяйственные работы и избегать катастроф. Появление более систематизированных гидрологических прогнозов тесно связано с развитием цивилизации и запросами практики, требовавшей обеспечения судоходства, ирригации и защиты от наводнений.

Особое внимание всегда уделялось наводнениям как извечному бедствию. В Санкт-Петербурге, например, история помнит катастрофические наводнения 1824 и 1924 годов, ставшие мощными стимулами для развития методов предсказания. Однако научная возможность предвидения гидрологических явлений, основанная на численных расчётах и накопленных данных наблюдений, появилась относительно недавно.

В России 90-е годы XIX века ознаменовались пионерскими работами инженеров водного транспорта, таких как Д.Д. Гнусин, А.Н. Квицинский и В.Г. Клейбер. Они разрабатывали методы краткосрочных прогнозов уровней воды судоходных рек, опираясь на учёт закономерностей перемещения водных масс в русле реки. Эти работы стали фундаментом для отечественной школы гидрологического прогнозирования, перейдя от простых эмпирических наблюдений к попыткам математического описания динамики водных объектов.

Настоящий прорыв в экологическом прогнозировании произошёл с развитием математической экологии. Она получила широкое распространение и практическое применение только в последние десятилетия XX века. Это было обусловлено появлением и бурным развитием высокопроизводительной вычислительной техники, без которой имитационный подход и моделирование сложных экосистем с помощью функций отклика были бы невозможны. Компьютеры позволили обрабатывать огромные массивы данных, строить сложные модели и проводить многовариантные расчёты, что открыло новые горизонты для предсказания экологических изменений.

Изучение исторического развития территории, её ландшафтов и антропогенного воздействия, позволяет нам сегодня оценивать текущее экологическое состояние. Например, предвидение экологических ситуаций на базе прогноза исторического развития территории ясно показывает, что Россия, хотя и не переживает тотальный экологический кризис, имеет отдельные очаги сильного напряжения. К регионам с наиболее напряженной экологической ситуацией в России по состоянию на 2022 год относятся Астраханская, Ростовская, Московская, Курганская, Челябинская и Иркутская области, а также Забайкальский и Красноярский края, Хакасия и Бурятия. Эти территории сталкиваются с серьезными проблемами загрязнения воздуха, воды, почвы и обращения с отходами. Печально известны факты, когда в Калмыкии лишь 8% населения обеспечены качественной питьевой водой, а в Красноярском крае 90% населения городов страдает от очень сильного загрязнения воздуха. Эти примеры подчёркивают, что без адекватного прогнозирования и своевременных мер риски экологических катастроф возрастают многократно.

Методологические и системные проблемы традиционных подходов

Несмотря на прогресс, геоэкологическое прогнозирование остаётся одной из самых сложных областей науки, сталкиваясь с рядом фундаментальных методологических и системных проблем. Выбор методов ��рогнозирования всегда зависит от множества факторов: природы, масштабности, сложности объекта, степени его детерминированности, характера развития во времени и, что критически важно, информационной обеспеченности.

Одной из центральных проблем является трудность практического применения моделирования в экологии, связанная с наполнением моделей конкретной и качественной информацией. Экологические системы чрезвычайно сложны, многофакторны и нелинейны. Для построения точных моделей требуются огромные объёмы достоверных данных по всем ключевым параметрам. Однако, сбор данных, особенно экспериментальный (экспедиционный) для природных систем, является дорогостоящим и труднодоступным процессом. Измерение каждого параметра в разных точках пространства и времени, проведение длительных наблюдений, отбор проб и их анализ требуют значительных финансовых, временных и человеческих ресурсов. Это приводит к тому, что многие модели страдают от неполноты или неточности входных данных, что, в свою очередь, снижает оправдываемость и надёжность прогнозов. Точность и полнота первичной информации, а также реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных экологических моделей.

Ещё одна существенная системная проблема заключается в непохожести сложных природных явлений друг на друга. Классический пример — феномен Эль-Ниньо. Хотя он и является циклическим, каждое его проявление обладает уникальными характеристиками: различия в расположении аномалий температуры поверхности океана, интенсивности, продолжительности и региональных эффектах. Это делает построение универсальных прогностических моделей крайне сложным, поскольку прошлые данные не всегда являются идеальным предиктором будущего. Аналогичные проблемы возникают при прогнозировании землетрясений, извержений вулканов или вспышек численности вредителей — каждое событие имеет свои особенности. Разве это не указывает на необходимость более гибких, адаптивных подходов, способных учитывать такую вариативность?

Таким образом, геоэкологическое прогнозирование — это процесс выявления возможных, нежелательных для здоровья населения и ведения хозяйства ситуаций в геосистемах. Однако, несмотря на развитие методов и технологий, оно продолжает сталкиваться с проблемами возникновения, прогнозирования, моделирования и классификации геоэкологических ситуаций. Решение этих проблем требует не только совершенствования математического аппарата, но и инвестиций в сбор данных, развитие междисциплинарного сотрудничества и постоянное обучение специалистов.

Применение прогнозирования на примере крупномасштабных геоэкологических явлений и антропогенных изменений (Кейс-стади)

Теоретические основы геоэкологического прогнозирования обретают истинный смысл лишь тогда, когда они применяются к реальным, масштабным явлениям и процессам. Изучение конкретных кейс-стади позволяет не только проиллюстрировать сложность и многогранность этой дисциплины, но и извлечь ценные уроки из прошлых успехов и неудач, демонстрируя пределы наших прогностических возможностей.

Прогнозирование феномена Эль-Ниньо

Одним из наиболее впечатляющих и глобально значимых геоэкологических явлений является цикл Эль-Ниньо/Ла-Нинья (ЭНЮК). Этот феномен характеризуется крупномасштабными колебаниями температуры поверхности воды в экваториальной части Тихого океана. Эль-Ниньо представляет собой внезапное потепление поверхностных течений, тогда как Ла-Нинья — их похолодание. Этот цикл, происходящий каждые 2–7 лет, оказывает значительное влияние на глобальную погоду, повышая риск пожаров, засух, наводнений и неурожаев в самых разных уголках планеты.

Важно отметить, что существуют два основных типа Эль-Ниньо, отличающиеся географией максимальных температурных аномалий:

1. Классический Эль-Ниньо: С аномалиями температуры поверхности океана на востоке тропического Тихого океана (возле побережья Южной Америки).
2. Эль-Ниньо Центрального Тихого океана (или Модоки): С максимумом аномалий в центральной части Тихого океана, часто имеющий более тонкие, но всё же значимые глобальные климатические последствия.

Сезонные прогнозы Эль-Ниньо и Ла-Ниньи являются критически важным инструментом для заблаговременных предупреждений и принятия мер в таких секторах, как сельское хозяйство, водоснабжение, энергетика и здравоохранение. Однако, несмотря на значительный прогресс в моделировании, эти прогнозы сталкиваются с серьёзными проблемами. Одной из них является «барьер весенней предсказуемости», когда модели сезонного прогнозирования в определенное время года (как правило, весной Северного полушария) обладают относительно низкой успешностью. Это связано с тем, что в этот период океан и атмосфера находятся в состоянии динамической нестабильности, что затрудняет точное предсказание их дальнейшего развития. Например, несмотря на возможность развития условий Ла-Нинья, ожидается, что они будут относительно слабыми и непродолжительными, и их краткосрочное охлаждающее воздействие не сможет компенсировать эффект потепления, вызванный рекордно высокими глобальными температурами. Это подчеркивает не только сложность прогнозирования, но и тревожный тренд глобального потепления, способный нивелировать естественные колебания климата.

Экологическая катастрофа Аральского моря: уроки непрогнозирования

История Аральского моря — это яркий, но трагический пример того, к каким катастрофическим последствиям может привести отсутствие адекватного геоэкологического прогнозирования и игнорирование научных данных. Снижение уровня Аральского моря — антропогенно-природная экологическая катастрофа, связанная с потерей во второй половине XX века более 90% его водного объема.

Основными причинами этого бедствия стали:

• Масштабная хозяйственная деятельность: В первую очередь, это гигантские ирригационные проекты СССР, направленные на расширение хлопковых плантаций в Средней Азии.
• Интенсивный водозабор: С 1960-х годов весь сток питающих Аральское море рек Амударьи и Сырдарьи был разобран для полива хлопковых плантаций.
• Низкая эффективность ирригационных систем: Значительная часть воды терялась из-за устаревших технологий и утечек.
• Изменение климата: Хотя и не являлось основной причиной, оно усугубило проблему, влияя на сток рек и испарение.

Наиболее драматично то, что, по данным некоторых источников, полное зарегулирование рек Амударьи и Сырдарьи для создания зоны орошаемого земледелия происходило без какого-либо адекватного прогноза состояния рек и Аральского моря. Более того, серьезные возражения ученых по поводу увеличения забора воды, звучавшие уже в 1970-х годах, были проигнорированы, и процесс удвоения площадей под хлопчатником продолжился. Ухудшающееся состояние Аральского моря скрывалось десятилетиями в СССР, вплоть до 1985 года, когда информация была предана гласности.

Сегодня, по расчетам, восстановление Аральского моря в прежнем объеме невозможно. Для его наполнения потребуется от 100 до 200 лет при условии полной остановки забора воды и восстановления ежегодного речного стока до 56 км³, что является практически нереализуемым сценарием. Однако, благодаря усилиям по сохранению оставшейся части, к 2005-2011 годам наблюдалась стабилизация уровня Малого (Северного) и западной части Большого Аральского моря соответственно. Эти меры показали, что даже в условиях масштабной деградации точечные усилия могут приносить локальные улучшения. К концу 1990-х годов средние годовые амплитуды температуры воздуха на бывших береговых станциях Аральского моря сравнялись со значениями континентальных станций, что свидетельствует о прекращении изменений температурного режима, обусловленных падением уровня моря. Это значит, что новые геосистемы, сформировавшиеся на месте моря, достигли некоторого равновесия с окружающим климатом.

Уроки Аральского моря подчеркивают критическую важность интегрированного геоэкологического прогнозирования, оценки рисков и учета научных рекомендаций при планировании крупномасштабных хозяйственных проектов. Этот кейс ясно показывает, что игнорирование научного предвидения всегда ведет к непоправимым последствиям, а своевременные меры, даже если они не могут полностью обратить вспять деградацию, способны значительно снизить ущерб.

Прогнозирование последствий хозяйственной деятельности и пандемий

Геоэкологическое прогнозирование необходимо не только для анализа масштабных природных явлений, но и для оценки воздействия менее глобальных, но не менее значимых последствий хозяйственной деятельности и таких кризисных ситуаций, как пандемии.

Примером прогнозирования изменений геосистем в результате хозяйственной деятельности может служить строительство олимпийских объектов в Сочи. Здесь требовался комплексный прогноз воздействия на горные ландшафты, реки, прибрежные экосистемы, изменение гидрологического режима, риск оползней и эрозии. Такие прогнозы включают оценку трансформации природных комплексов, нагрузки на инфраструктуру, изменения микроклимата. Оправдываемость этих прогнозов зависит от их детализации, качества исходных данных и полноты учета всех факторов воздействия. К сожалению, не всегда удается избежать негативных последствий, и многие регионы сталкиваются с ситуациями, где степень антропогенной нагрузки превысила природные возможности территории. Например, в России наиболее острые геоэкологические ситуации складываются в Московской, Челябинской, Иркутской областях, а также Красноярском и Забайкальском краях, где отмечаются высокий уровень загрязнения воздуха, воды и почвы. Принцип охраны жизни и здоровья граждан от неблагоприятного воздействия окружающей среды, закрепленный в Конституции России и федеральных законах, диктует необходимость усиления такого рода прогнозов.

В контексте пандемий, таких как эпидемия Эболы, геоэкологическое прогнозирование играет роль в понимании геоэкологических аспектов распространения заболеваний. Это включает:

• Прогнозирование природных очагов: Определение территорий, где обитают природные резервуары вируса (например, летучие мыши), и путей его передачи человеку.
• Моделирование путей распространения: Анализ влияния ландшафтных особенностей (лесные массивы, водные объекты), климатических условий (температура, влажность), а также социально-экономических факторов (плотность населения, транспортные сети, культурные практики) на скорость и географию распространения инфекции.
• Оценка риска передачи: Прогнозирование вероятности вспышек в новых регионах на основе изменения природных условий или человеческой миграции.

Оправдываемость таких прогнозов напрямую зависит от полноты данных о вирусе, переносчиках, климате, а также от точности эпидемиологических и социальных моделей. Геоэкологический подход позволяет выявить взаимосвязи между природной средой и здоровьем человека, что является ключом к разработке эффективных стратегий предотвращения и контроля пандемий.

Концепция устойчивого развития и глобальные модели прогнозирования цивилизационных кризисов

В условиях нарастающего экологического давления и угроз цивилизационного масштаба, геоэкологическое прогнозирование не может оставаться лишь технической дисциплиной. Оно интегрируется с философскими и социально-экономическими концепциями, стремясь не просто предсказать будущее, но и сформировать его в соответствии с принципами устойчивости. В этом контексте особую роль играют концепция устойчивого развития и глобальные модели, которые пытаются осмыслить будущее всего человечества.

Устойчивое развитие как парадигма геоэкологического прогнозирования

Концепция устойчивого развития является одним из краеугольных камней современной философии взаимодействия человека и природы. Она определяется как «удовлетворение потребностей сегодняшнего дня, которое не лишает будущие поколения возможности удовлетворить их собственные потребности». Эта дефиниция была впервые сформулирована в легендарном докладе «Наше общее будущее» (Our Common Future), также известном как Доклад Брундтланд, опубликованном в 1987 году Всемирной комиссией по окружающей среде и развитию (WCED).

Появление этой концепции стало результатом объединения и осмысления экономической, социальной и экологической точек зрения на развитие общества. Она признаёт, что рост экономики не может происходить за счёт деградации природной среды и социальной несправедливости. Таким образом, устойчивое развитие — это не просто экологическая политика, а комплексная междисциплинарная парадигма, требующая системного исследования с использованием сравнительного, исторического, статистического, математического и компьютерного моделирования.

В контексте геоэкологического прогнозирования, устойчивое развитие служит не только целью, но и методологической основой. Прогнозы должны учитывать не только природные ограничения, но и социальные потребности, экономические возможности и этические принципы. Проблема устойчивости развития региона имеет комплексный характер, требующий интегрированного подхода. Стратегия устойчивого развития региона реализуется на основе механизмов стратегического планирования, прогнозирования и программно-целевого регулирования социально-экономического развития. Это означает, что геоэкологические прогнозы становятся неотъемлемой частью более широких стратегий, направленных на достижение баланса между развитием и сохранением.

Модель «World 3» и «Пределы роста»

В 1970-х годах, когда концепция устойчивого развития только зарождалась, Римский клуб — международная неправительственная организация, объединяющая интеллектуалов со всего мира, — инициировал исследование, призванное предсказать будущее человечества в контексте ограниченности ресурсов планеты. Результатом этого стало создание глобальной модели «World 3», разработанной Дж. Форрестером и его командой (Д. Медоуз, Д. Л. Медоуз, Й. Рандерс, В. Беренс III).

Модель «World 3» представляла собой сложную математическую модель, рассматривающую Землю как единую систему, где происходят взаимосвязанные процессы: рост численности населения, индустриального капитала, производства продуктов питания, потребления невозобновляемых ресурсов и загрязнения окружающей среды. Эта модель стала одной из первых, которая пыталась численно оценить глобальные изменения биоты в результате антропогенных воздействий. При моделировании таких процессов необходимо учитывать огромное число факторов, пространственную неоднородность Земли, физические и химические процессы, а также сложный характер антропогенных воздействий.

Результаты моделирования «World 3» были опубликованы в культовом докладе «Пределы роста» в 1972 году. Они произвели эффект разорвавшейся бомбы: модель показала, что если существующие тенденции роста численности населения, индустриализации, загрязнения природной среды, производства продовольствия и истощения ресурсов будут продолжаться, в течение следующего столетия мир подойдет к пределам роста. В результате, согласно модели, скорее всего, произойдет неожиданный и неконтролируемый спад численности населения и резко снизится объем производства.

В 2004 году была опубликована обновленная модель («Пределы роста: 30 лет спустя»), которая указала на ещё более тревожные выводы: человечество уже превысило пределы самоподдержания экосистем Земли к 1990-м годам. Это означает, что мы не просто движемся к кризису, но уже находимся в фазе перерасхода ресурсов планеты, что требует немедленных и радикальных изменений в подходах к развитию.

Модель Форрестера-Медоуза, несмотря на критику и упрощения, сыграла колоссальную роль в формировании современного геоэкологического сознания. Она показала, что неограниченный рост на ограниченной планете невозможен, и что будущее цивилизации напрямую зависит от способности человечества осознать и соблюсти «пределы» своего воздействия на окружающую среду. Глобальные модели, подобные «World 3», являются мощными инструментами для прогнозирования цивилизационных кризисов, стимулируя разработку стратегий устойчивого развития.

Современные методы прогнозирования: нейронные сети и динамические модели

По мере того как геоэкологические задачи становятся всё более сложными и плохо формализуемыми, традиционные методы прогнозирования начинают уступать место новым, более продвинутым подходам. В последние десятилетия бурное развитие получили методы, основанные на искусственном интеллекте, такие как нейронные сети, а также усовершенствованные динамические модели, способные обрабатывать огромные объёмы данных и выявлять нелинейные зависимости.

Экстраполяция и метод соответственных уровней

Прежде чем перейти к самым передовым методам, стоит вспомнить об «классике» прогнозирования, которая, несмотря на свою простоту, до сих пор находит применение в определённых условиях.

Экстраполяция — это один из простейших методов статистического прогнозирования. Его суть заключается в изучении устойчивых тенденций развития процессов в прошлом и настоящем и переносе этих тенденций на будущее. Экстраполяция применима при соблюдении нескольки�� условий:

• Достаточный период времени: Для выявления устойчивой тенденции требуется достаточно длинный и репрезентативный временной ряд данных.
• Устойчивая динамика и инерционность: Прогнозируемый процесс должен обладать стабильной динамикой и определённой инерционностью, то есть его развитие не должно быть подвержено резким и непредсказуемым изменениям.
• Отсутствие сильных внешних воздействий: В прогнозируемом периоде не ожидается значительных внешних факторов, способных радикально изменить текущую тенденцию.

Этот метод оправдан при недостаточном знании о природе явления или отсутствии данных для более совершенных методов. Например, можно экстраполировать темпы роста популяции определённого вида при отсутствии значительных изменений в среде обитания.

Метод соответственных уровней является простым и надёжным средством краткосрочного прогноза уровней воды на бесприточных или слабоприточных участках рек. Под соответственными уровнями понимают характерные уровни одинаковых фаз (например, пики половодья, низкие меженные уровни), наблюдаемые по двум смежным гидрологическим постам в один и тот же период времени. Этот метод основан на закономерностях распространения волны паводка или межени вниз по течению реки. Зная время добегания воды от одного поста до другого, можно предсказать уровень воды на нижнем посту, опираясь на наблюдения на верхнем. Это позволяет оперативно реагировать на изменения гидрологической обстановки, например, для обеспечения судоходства или предупреждения населения о паводках.

Нейронные сети в геоэкологии: возможности и применения

Настоящую революцию в решении плохо формализуемых задач в геоэкологии произвели искусственные нейронные сети (ИНС). Они представляют собой систему соединенных и взаимодействующих простых процессоров (нейронов), способных обучаться на данных и выявлять сложные нелинейные зависимости, которые невозможно обнаружить традиционными статистическими методами.

Нейросетевые технологии демонстрируют огромный потенциал для решения множества задач в экологии, где традиционные подходы сталкиваются с ограничениями из-за сложности, неполноты или нелинейности данных. Вот обширный спектр их применения:

• Мониторинг лесных экосистем: Выявление незаконных вырубок по спутниковым снимкам, оценка состояния лесов после пожаров, прогнозирование динамики роста растительности, оценка биоразнообразия по изображениям.
• Прогнозирование загрязнения воздуха в городах: Анализ данных о выбросах промышленных предприятий и транспорта, метеорологических условиях для предсказания концентрации загрязняющих веществ в атмосфере.
• Управление водными ресурсами: Прогнозирование притока воды в водохранилища, уровней воды в реках, качества воды, оценка рисков засух и наводнений.
• Сохранение биоразнообразия: Мониторинг популяций редких видов по фото- и видеоматериалам, оценка пригодности биотопов для обитания животных, предсказание миграционных путей.
• Оптимизация управления отходами: Прогнозирование объемов образования отходов, оптимизация маршрутов их сбора и переработки.
• Прогнозирование вспышек численности вредителей: Например, жука-короеда, на основе анализа климатических данных, состояния лесов и исторических данных о вспышках.
• Диагностика статуса животных: По количественным признакам (например, по звукам, движениям, изображениям) для оценки здоровья популяций.
• Предсказание природных катастроф: Такие как камнепады, наводнения, цунами, на основе анализа геологических, сейсмических, метеорологических и гидрологических данных.
• Определение источников загрязнений: Анализ распределения промышленных поллютантов в различных средах для выявления их источников.
• Прогноз медико-экологических ситуаций: Оценка рисков для здоровья населения, связанных с загрязнением окружающей среды.
• Дешифрирование космических снимков: Автоматическая классификация типов земного покрова, выявление изменений ландшафтов.

Применение нейросетей позволяет анализировать большие объемы данных с высокой точностью и скоростью, существенно повышая эффективность экологических исследований и мониторинга. Точность прогнозов, полученных с помощью нейросетевых методов, во многих случаях оказывается выше, чем у традиционных методов, таких как регрессионный анализ. Например, при прогнозировании злокачественных новообразований абсолютные погрешности нейросетевой модели были значительно ниже (1,49 на 100 тысяч населения против 17,05 для регрессионной модели на 2018 год). Это демонстрирует их превосходство в задачах, где важна нелинейность и способность к обучению на сложных паттернах.

Динамические имитационные модели и энтропийный подход

Помимо нейронных сетей, значительное развитие получили динамические имитационные модели. Это программы, которые реализуют алгоритмы, по данным о характеристиках почвы, погоды, технологиях возделывания выдают значения урожайности, сроки наступления фенофаз и другие параметры. Они позволяют моделировать сложные системы во времени, учитывая взаимосвязи и обратные связи между компонентами.

Системно-динамические модели широко используются для:

• Моделирования биогеохимических циклов в экосистемах (например, круговорота углерода, азота, фосфора), позволяя прогнозировать их изменения под воздействием внешних факторов.
• Продукционных процессов в агроэкосистемах: Оценка влияния различных агротехнических приёмов, изменения климата на урожайность сельскохозяйственных культур.
• Глобальных процессов в биосфере: Как уже было упомянуто, модель «World 3» является ярким примером такой модели.

Особый интерес представляет энтропийная модель динамического хаоса геоэкологической системы, которая описывает степень деградации системы как уровень её неустойчивости к антропогенным факторам. Она выражается формулой:

Pn+1 = S ⋅ Pn (1 − Pn)

Здесь:

• P_n+1 — состояние системы в следующий момент времени.
• P_n — состояние системы в текущий момент времени.
• S — коэффициент, характеризующий степень антропогенного воздействия или скорость деградации.

В этой модели, если начальное состояние экологической системы — природный фон (P₀ = 0), то система имеет одно состояние, её энтропия S₀ = 0, что соответствует стабильности и равновесию. В состоянии абсолютного хаоса P = 1 и максимальное значение геохимической энтропии S = 4, что символизирует полную деградацию и потерю упорядоченности. Эта модель позволяет не просто прогнозировать изменения, но и количественно оценивать уровень устойчивости геосистемы к внешним воздействиям, что крайне важно для принятия решений по управлению и сохранению.

Проблемы и ограничения современных методов прогнозирования

Несмотря на впечатляющие достижения и широкий спектр применения, даже самые современные методы геоэкологического прогнозирования не лишены своих проблем и ограничений. Критический анализ этих вызовов позволяет трезво оценить возможности и определить направления для дальнейшего совершенствования.

Риски и недостатки экстраполяции

Простота и доступность метода экстраполяции являются одновременно его достоинством и главным недостатком. Она эффективно работает только в условиях стабильного, инерционного развития, но становится ненадёжной в турбулентной и быстро меняющейся среде.

Основные риски и недостатки экстраполяции включают:

• Игнорирование временных отклонений: При краткосрочном прогнозировании экстраполяция зачастую не замечает временные, но значимые отклонения от выявленной тенденции. Это может привести к неточным предсказаниям, если процесс временно замедляется или ускоряется.
• Неспособность учитывать изменчивый характер процессов: При долгосрочном прогнозировании экстраполяция категорически не учитывает изменчивый характер продукции, изменения технологии, производственных процессов и рынков. Например, прогнозирование потребления ресурсов на основе прошлых темпов роста может оказаться неверным, если произойдёт технологический прорыв или экономический кризис, резко меняющий структуру производства и потребления.
• Неадекватность в условиях радикальных изменений: Один из главных рисков заключается в том, что будущие значения могут не следовать тем же закономерностям, что и прошлые. Экономический кризис, пандемия, новые политические решения или внезапные природные явления могут кардинально изменить направление развития, делая экстраполяцию бесполезной или даже вредной.
• «Слепота» к точкам бифуркации: Экстраполяция не способна предсказать «точки бифуркации» – моменты, когда система может перейти из одного качественного состояния в другое под воздействием относительно небольших изменений.

Таким образом, экстраполяция, будучи полезным инструментом для быстрых и предварительных оценок, требует крайне осторожного применения и должна быть дополнена более сложными методами, особенно в условиях высокой неопределённости.

Ограничения и вызовы применения нейронных сетей

Искусственные нейронные сети, хоть и являются мощным инструментом, также имеют свои «ахиллесовы пяты», которые необходимо учитывать при их использовании в геоэкологии.

Основные ограничения и вызовы применения нейронных сетей:

• Требовательность к входным данным: Нейронные сети крайне требовательны к объему, качеству и репрезентативности входных данных. Для эффективного обучения модели нужны огромные массивы размеченных данных. Чем сложнее система, тем труднее её обучить, контролировать и получить качественный результат. Если данных мало или они низкого качества, нейросеть может «выучить» шум или нерелевантные закономерности.
• Неэффективность для редких явлений: Нейронные сети могут быть неэффективными для выявления редких заболеваний или прогнозирования стихийных природных явлений (например, уникальных метеорологических аномалий, землетрясений с редкими характеристиками) из-за недостатка данных для обучения. Если событие происходит крайне редко, сеть не имеет достаточного количества примеров, чтобы сформировать надёжные паттерны.
• «Чёрный ящик»: Одним из фундаментальных недостатков нейросетей является их непрозрачность. Они не могут обобщать знания и разрабатывать на их основе новые стратегии в человеческом понимании. Для распознавания разных типов объектов необходимо обучать отдельные модели. Пользователь видит только вход и выход, но не понимает логику, по которой сеть пришла к своему решению. Это затрудняет интерпретацию результатов и вызывает вопросы к доверию, особенно в критически важных областях.
• Высокие вычислительные ресурсы: Нейросети требуют больших вычислительных ресурсов и времени для обучения, особенно из-за большого количества параметров (весов и смещений), которые нужно настроить. Современные глубокие нейронные сети могут тренироваться днями или даже неделями на мощных графических процессорах.
• Риск переобучения: Ограничение на число эпох обучения является предпосылкой к переобучению нейронной сети. Это происходит, когда модель слишком хорошо «запоминает» тренировочные данные, включая шум и случайные отклонения, но теряет способность к обобщению и даёт неверные прогнозы на новых, ранее не виденных данных.
• Противоречие с традиционной теорией: Существует определённое противоречие между традиционным эконометрическим инструментарием (где каждая переменная имеет чёткую интерпретацию и теоретическое обоснование) и нейронными сетями. Первые проигрывают вторым по точности в сложных задачах, но вторые часто не имеют под собой осмысленной, прозрачной теории. Это создаёт вызов для академической науки, которая стремится не только к точности, но и к объяснимости.

Таким образом, нейронные сети являются мощным инструментом, но их применение в геоэкологии требует глубокого понимания их принципов работы, тщательной подготовки данных и критической оценки результатов. Сочетание их возможностей с традиционными методами и теоретическими знаниями позволит создать более надёжные и интерпретируемые прогностические модели.

Заключение

Геоэкологическое прогнозирование, как междисциплинарная область знания, играет ключевую роль в современном мире, сталкивающемся с беспрецедентными вызовами антропогенного воздействия на природную среду. Проведённое исследование позволило углубиться в основные концепции, методологии, исторический контекст и современные инструменты этой жизненно важной дисциплины.

Мы установили, что геоэкологическое прогнозирование — это научно обоснованное суждение о будущем географической среды, направленное на принятие практических решений по рациональному природопользованию и предупреждению неблагоприятных процессов. Оно оперирует сложной логической цепью «воздействие – изменение – следствие» и классифицируется по множеству параметров: от территориального охвата (глобальные, региональные, локальные) до направленности (поисковые и нормативные прогнозы), а также по количеству переменных в моделируемых системах.

Исторический обзор показал путь от эмпирических предсказаний древних цивилизаций до сложного математического моделирования и математической экологии конца XX века. Мы увидели, как развитие вычислительной техники дало мощный импульс для создания имитационных моделей и анализа сложных экосистем. Однако, этот путь не был безмятежным: на нём выявились фундаментальные методологические проблемы, такие как трудности сбора качественной и полной информации, дороговизна полевых исследований и уникальность многих природных явлений, что затрудняет построение универсальных прогностических моделей.

Анализ кейс-стади подчеркнул как сложность, так и критическую важность прогнозирования. Феномен Эль-Ниньо продемонстрировал глобальное влияние природных циклов и вызовы, связанные с «барьером весенней предсказуемости». Катастрофа Аральского моря стала трагическим уроком игнорирования научных прогнозов и последствий нерациональной хозяйственной деятельности. Эти примеры ярко показывают, что отсутствие адекватного прогнозирования или его игнорирование могут привести к необратимым экологическим и социально-экономическим последствиям.

Концепция устойчивого развития, впервые сформулированная в Докладе Брундтланд, выступает как главная парадигма для геоэкологического прогнозирования, интегрируя экономические, социальные и экологические аспекты. Глобальные модели, такие как «World 3» Форрестера-Медоуза, стали мощным инструментом для прогнозирования цивилизационных кризисов, наглядно показав «пределы роста» и необходимость переосмысления вектора развития человечества.

Наконец, мы рассмотрели современные методы прогнозирования. Экстраполяция и метод соответственных уровней, хотя и просты, остаются актуальными для краткосрочных и локальных задач. Однако истинный прорыв в решении плохо формализуемых задач в геоэкологии обеспечивают искусственные нейронные сети. Их способность выявлять нелинейные зависимости и обрабатывать большие объемы данных открывает огромные возможности для мониторинга лесов, прогнозирования загрязнений, управления водными ресурсами и даже предсказания природных катастроф, демонстрируя часто более высокую точность по сравнению с традиционными методами. Динамические имитационные модели и энтропийный подход дополняют этот арсенал, позволяя моделировать сложные биогеохимические циклы и количественно оценивать степень деградации систем.

Вместе с тем, эти передовые методы имеют свои ограничения. Нейронные сети требуют огромных объемов качественных данных, дороги в обучении, могут быть непрозрачными («чёрный ящик») и подвержены риску переобучения. Экстраполяция не учитывает радикальных изменений и точек бифуркации. Эти вызовы требуют постоянного совершенствования методов, развития гибридных подходов, объединяющих сильные стороны различных инструментов, и глубокого теоретического осмысления.

В целом, значимость геоэкологического прогнозирования для устойчивого развития и рационального природопользования трудно переоценить. Оно является не просто инструментом предсказания, но и основой для стратегического планирования, разработки превентивных мер и формирования экологически ответственного общества. Перспективы развития методов прогнозирования лежат в дальнейшем совершенствовании искусственного интеллекта, развитии «больших данных» (Big Data), создании более комплексных и интегрированных моделей, а также в укреплении междисциплинарного подхода, объединяющего геоэкологов, математиков, социологов и экономистов. Только такой синергетический подход позволит человечеству успешно ориентироваться в сложном ландшафте будущего и строить устойчивые отношения с нашей планетой, предотвращая катастрофы и обеспечивая процветание для грядущих поколений.

Список использованной литературы

1. Университет Российской академии образования. ППЭ. Курс лекций. URL: https://www.science-education.ru/pdf/2016/5/24483.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
2. Мишарин А.Е. Развитие системы информационного обеспечения. URL: https://www.cemi.rssi.ru/old/publication/wp/wp-2012-09/wp-2012-09.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
3. Кучерявый Е.Р. Гидрология: Учебное пособие для вузов.
4. Мусацков В.Ю., Афанасьева Г.А. Искусственные нейронные сети в экономике и в экологии // КиберЛенинка.
5. Мунбаев Н. Основные причины обмеления Арала и аналитический прогноз восстановления Аральского моря на ближайшие 100 лет // QazaqGeography. URL: https://qazaqgeography.kz/ru/projects/scientific-article/osnovnye-prichiny-obmeleniya-arala-i-analiticheskii-prognoz-vosstanovleniya-aralskogo-morya-na-blizhaishie-100-let (дата обращения: 31.10.2025).
6. Трофимов А.М., Шарафутдинов В.Н., Рубцов В.А. Энтропийная модель динамического хаоса геоэкологической системы // Ученые записки Казанского университета. Серия Естественные науки. 2008. Т. 150, кн. 4. С. 138-146. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/entropiynaya-model-dinamicheskogo-haosa-geoekologicheskoy-sistemy (дата обращения: 31.10.2025).
7. Глобальные модели // Динамические модели в биологии. URL: http://www.mathmod.ru/models_in_ecology/global_models/ (дата обращения: 31.10.2025).
8. Геоэкологическое прогнозирование и экологическая экспертиза // Экогеография Казахстана. URL: https://ecogeo.kz/geoekologicheskoe-prognozirovanie-i-ekologicheskaya-ekspertiza (дата обращения: 31.10.2025).
9. Гуськова Н.Д., Краковская И.Н., Вдовин С.М. Прогнозирование устойчивости развития региона на основе экономико-математического моделирования // КиберЛенинка.
10. Гидрологическое прогнозирование. Учебное пособие. Белорусский государственный университет. URL: http://www.geo.bsu.by/index.php?option=com_docman&task=doc_download&gid=135&Itemid= (дата обращения: 31.10.2025).
11. Гуськова Н.Д., Краковская И.Н., Вдовин С.М. Особенности оценки устойчивого развития экономических систем // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2017. Т. 13, № 12(357). С. 2381-2395.
12. Новикова Н.М. Эколого-географический аспект Аральского кризиса. Часть 1. Развитие Аральской проблемы, ее изучение, оценка и разработка мероприятий // КиберЛенинка.
13. Гуськова Н.Д., Краковская И.Н., Вдовин С.М. Модель и алгоритм разработки и реализации стратегии устойчивого развития региона // КиберЛенинка.
14. Новикова Н.М. Эколого-географический аспект Аральского кризиса. Часть 2. Исследование динамики климата и изменений обсохшего дна моря // Агентство МФСА. URL: https://www.ifas.kz/wp-content/uploads/2020/10/novikova-n.m.-ekologo-geograficheskiy-aspekt-aralskogo-krizisa.-chast-2.-issledovanie-dinamiki-klimata-i-izmeneniy-obsohshego-dna-morya.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
15. Основные проблемы геоэкологии. Учебное пособие. URL: https://geo.tsu.ru/wp-content/uploads/2016/09/Osnovnye-problemy-geoekologii.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
16. Лекция 4. Основные методы геоэкологии. URL: https://elib.sfu-kras.ru/bitstream/handle/2311/27653/07_chashin.pdf?sequence=1 (дата обращения: 31.10.2025).
17. Овчарова Н.В., Ефимова В.А. Гидрологические прогнозы: Учебное пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2016.
18. Белюченко И.С., Смагин А.В., Попок Л.Б., Попок Л.Е. Анализ данных и математическое моделирование в экологии и природопользовании: Учеб. пособие. Краснодар: КубГАУ, 2015. 313 с. URL: https://kubsau.ru/upload/iblock/d76/d76e3381e194e1e34e9e03080c58e8ea.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
19. Дьяконов К.Н. Предвидение экологических ситуаций на базе прогноза исторического развития // География и экология: проблемы науки и образования. 2005. С. 13-17.
20. Динамические модели в биологии // mathmod.ru. URL: http://www.mathmod.ru/models_in_ecology/ (дата обращения: 31.10.2025).
21. Иванова А.Р., Новикова Т.И. Механизм формирования двух типов Эль-Ниньо в современном климате // Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. 2018. № 50. С. 104-111.
22. Коросов А.В. Нейронные сети для экологии: введение // Ученые записки Петрозаводского государственного университета. Серия: Естественные и технические науки. 2023. № 7. С. 98-106. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyronnye-seti-dlya-ekologii-vvedenie (дата обращения: 31.10.2025).
23. Горюнов В.И., Киселев С.А. Использование нейронных сетей для прогнозирования инфляции: новые возможности // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. 2018. № 5 (101). С. 119-126.
24. По прогнозам, Эль-Ниньо перейдет в Ла-Нинью до конца этого года // Всемирная Метеорологическая Организация. URL: https://public.wmo.int/ru/media/news/po-prognozam-el-nino-pereydet-v-la-ninyu-do-kontsa-etogo-goda (дата обращения: 31.10.2025).
25. Зайцева О.С., Лепихова Д.В., Савченко Д.В. Использование искусственных нейронных сетей для решения прикладных экологических задач // Современные проблемы науки и образования. 2018. № 3. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=27771 (дата обращения: 31.10.2025).
26. Система прогнозирования на базе нейронных сетей в промышленности // Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/207036/ (дата обращения: 31.10.2025).
27. Потылицына Е.Н., Сугак Е.В. Нейронные сети в решении социально-экологических проблем // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2015. № 2 (59). С. 446-450.
28. Гидрологическое прогнозирование. Учебная программа учреждения высшего образования. Белорусский государственный университет. URL: https://www.bsu.by/upload/iblock/f6f/f6fcf8328701257492c1cd508e7a09c0.pdf (дата обращения: 31.10.2025).