Природная  косметика:  плюсы  -

 
104
флаваноиды    (флаванолы  0,08%),  лейкоантоцианы  и  проантоцианы  (56,9%  от  общей 
суммы  полифенолов):  дельфинидин,  петунидин,  цианидин,  катехины  (3,3%), 
представленные  мономерами:  (+)  катехин,  (-)  эпикатехин,  (-)  эпиеатехингаллат,  (+) 
эпиеатехингаллат; димерами и гликозидами – 26,2% от общей суммы полифенолов [3-6].  
Такой  состав,  априори  свидетельствует  о  биологической  активности  комплекса, 
выделенного  из  коры  березы.  Поэтому  данный  комплекс  был  добавлен  к  основам 
косметических композиций. 
Основа  кремов  так  же  изготавливалась  на  основе  натуральных  жиров  и 
материалов. Для и основы были выбраны следующие материалы: 
Жиры: подсолнечное масло, оливковое масло, жир индюка. 
Эмульгаторы: стеарат сахарозы, альгинат натрия, цетиловый спирт, Montanov 68, 
эмульсионный воск. 
Основу косметических композиций получали по схеме, указанной на рисунке 1: 
 
                                          
 
 
Рисунок 1. Технологическая последовательность операций получения кремовых масс. 
 
Полученные  косметические  композиции  можно  классифицировать  по  
консистенции на более жидкие и более густые. 
Для  полученных  косметических  композиций  определены  константы  по  ГОСТам  [7], 
отраженные в таблице 1. 
 
Таблица 1. Константы основ косметических композиций 
 
 
Основы кремов без экстрактов 
 
Косметическое молочко 
Густая основа 
Номера 
полученных 
композиций 
№1 
№2 
№3 
№4 
№5 
№6 
Внешний вид 
Однородная 
масса, 
не 
содержащая 
посторонних 
примесей. 
Однородная 
масса, 
не 
содержащая 
посторонних 
примесей. 
Однородная 
масса, 
не 
содержащая 
посторонних 
примесей. 
Однородная 
масса, 
не 
содержащая 
посторонних 
примесей. 
Однородная 
масса, 
не 
содержащая 
посторонних 
примесей. 
Однородная 
масса, 
не 
содержащая 
посторонних 
примесей. 
Цвет 
белый 
желтоватый 
белый 
белый 
желтоватый 
белый 
Водородный 
показатель 
7,65 
7,19 
7,40 
7,53 
7,85 
6,82 
Температура 
каплепадения 
20⁰С 
23⁰С 
21⁰С 
41⁰С 
40⁰С 
39⁰С 

 
105
Анализируя данные таблицы, все композиции можно разделить на 2  группы по 
данным температуры каплепадения:  
С высокой температурой каплепадения – с 39⁰С по 41⁰С. 
С низкой температурой каплепадения – с 20⁰С по 23⁰С 
По температуре каплепадения данные косметические основы были разделены на 
«косметическое молочко» и «густую основу» 
После  добавления  биологически  активного  комплекса  коры  березы  полученные 
композиции были розданы 15 добровольцам. И получили следующие отзывы: 
Крем  приятен  в  употреблении.  Текстура  крема  мягкая,  легкая.  Крем  хорошо 
впитывается  нет  ощущения  тяжести  на  коже  лица,  не  оставляет  жирных  следов  на 
коже,  оставляет  приятные  чувства  после  использования.  После  использования  кожа 
стала  мягкой,  ровной,  исчезло  шелушение.  Также  крем  защищает  кожу  от  погодных 
условий. Крем не вызывает аллергии. 
Следовательно  полученные  косметические  композиции  пригодны  для 
использования и дают положительный косметический эффект. 
 
 
 
Литература: 
1.  Марголина К.А., Эрнандес Е.И., Зайкина О.Э. Новая косметология. - М,: Изд. Дом «Косметика 
и медицина»,2002. 
2.  Годовой отчет КГП «Солтустік Орманы», 2002. 
3.  Травы  и  здоровье.  Лекарственные  растения  /  Авт.  -  сост.  А.М.  Задорожный.  -  М.:  Махаон 
Гамма Пресс, 2000. – 612 с. 
4.  Кислицын А.Н. Экстрактивные вещества бересты: выделение, состав, свойства, применение / 
А.Н. Кислицын // Химия древесины. - М.: Химия, 1994. - 361с. 
5.  Василенко Ю.К. Фармакологические свойства тритерпеноидов коры березы / Ю.К. Василенко, 
В.Ф. Семенченко // Экспериментальная и клиническая фармакология. -1993. - №4. - С.53-55 
6.  Оболенская А.В. Лабораторные работы по химии древесины и целлюлозы / А.В. Оболенская, 
А.А. Леонович. - М.: Высшая школа, 1991. - 594с. 
7.  ГОСТ 25779-90 Косметические кремы. Общие требования безопасности и метода контроля. 
 
 
 
ƏОЖ528.9; 94 
 
ГЕОГРАФИЯЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕЛЕРДІ ҚОЛДАНУ НЕГІЗІНДЕ 
СОЛТҮСТІК ҚАЗАҚСТАН ЭКОНОМИКАЛЫҚ АУДАНЫНДАҒЫ ХАЛЫҚТЫҢ 
ТЫҒЫЗДЫҒЫ КАРТАСЫН ЖАСАУ ƏДІСІ 
 
А.А. Курманиязова, Н. Нұрханқызы, Н.Р. Жанузакова 
(М.Өтемісов ат. БҚМУ) 
 
 
 
Əлеуметтік-демографиялық үдірістердің кеңістіктік таралуын жəне динамикасын 
картографиялау  əдістерін  жасау  картография  ғылымы  үшін  жəне  əлеуметтік-
экономикалық  əрекеттің  негізгі  субъектісі  болып  табылатын  мемлекет  үшін  ғылыми-
тəжірибелік маңызы бар өзекті мəселе.  
Географияда  ХХ  ғасырдың  60-шы  жылдары  орын  алған  математикалық 
революциядан  кейін  құбылыстар  мен  объектілердің  кеңістіктегі  таралуын 
картографиялау үшін  «сырғымалы терезе»  əдісін қолдана бастады. Сырғымалы терезе 

 
106
əдісі  эмпирикалық  қисықтықтардан  кездейсоқ  құбылыстарды  алып  тастап  зерттелу 
белгісінің  кеңістіктегі  өзгеру  заңдылықтарын  ашатын  көрсеткішті  локалды 
ортақтастыру  əдісі.  Қазіргі  таңда  сырғымалы  терезе  əдісі  тəріздес  инструментарии 
барлық заманауи ГАЖ аналитикалық құралдарына еңгізілген. 
Бұл  мақаланың  мақсаты  –  географиялық  ақпараттық  жүйелердің  көмегімен 
халықтың  тығыздығы  карталарын  құру  кезінді  «сырғымалы  терезе»  əдісін  қолдану 
жолдарын қарастыру.  
«Сырғымалы  терезе»  əдісі  –  көрсеткіштің  локалды  орташалауы,  бұл  əдіс 
кездейсоқ  құбылыстардың  əсерін  азайту  арқылы  зерттелу  белгілерінің  кеңістіктегі 
өзгеру заңдылықтарын анықтауға мүмкіндік береді . 
«Сырғымалы  терезе»  əдісін  қолдану  арқылы  картаны  құру  принципі    келесіге 
саяды:  тікбұрышты  тесік  ойылған  картонды  парақ,    карта  үстінде  горизонталды  жəне 
вертикалды  бағытта  тікбұрышты  тесік  жандарына  тең  адыммен  қозғалады.  Осының 
барысында  «терезеге»  түсетін  объектілер  саны  есептеліп  арнайы  кестеге  енгізіледі. 
Көршілес  терезелер  жапсарласып  алынады  –  бұл  қарапайым  түйіндеу  кестені 
фильтрациялауды қамтамасыз етеді. 
Бұл əдісті ГАЖ іске асыру кезінде екі мəселе туындайды: біріншіден «сырғымалы 
терезенің»  адымын  анықтайтын  ұящық  өлшемдерін  анықтау,  жəне  екіншісі, 
«сырғымалы  терезе»  əдісін  қолдану  арқылы  тегістелген  мəндерді  табу  алгоритмдерін 
қайталайтын кеңістіктік статистика формулаласын анықтау. 
Əдетте  карталарда  халық  тығыздығы,  мəндердің  өзгеруі  изосызықтар  арқылы 
берілетін үзіксіз (дискретті емес) бедер ретінде ұсынылады. Осындай картаның əр бір 
нүктесіндегі  халықтың  тығыздығы,  мəндері  белгілі  нүктелерге  дейінгі  интерполяция 
арқыл анықталуы мүмкін. 
ГАЖ  карталарды  құру  кеңістіктікте  таралған  ақпараттың  сипаттамаларын 
(атрибуттарын)  талдауға  негізделетіні  белгілі.  «Сырғымалы  терезе»  əдісі  көмегімен 
халықтың  тығыздығы  картасын  құру  кезінде  осындай  кеңістіктік  объект  ретінде 
ұяшықтағы  халықтың тығыздығы  туралы  атрибутивті  ақпаратқа  ие  ұяшық  центроиды 
қарастырылады. 
Бұл  ұяшықтың  ауданын  келесі  математикалық  жолмен  есептеуді  ұсынамыз. 
Халықтың тығыздығы картасы құрылатан аумақты сол территорияның ауданына S тең 
квадрат  деп,  ал  бұл  аумақтағы  елді  мекендердің  санын  n  арқылы  белгілеп,  квадрат 
ауданына  тең  таралған  нүктелер  деп  есептесек,  1  елді  мекенге  келетін  ауданды  мына 
қатынас арқылы анықтауға болады[3]: 
S
о
=S/n.  (1) 
Осылай,    1  елді  мекенге  шаққандағы  ауданды,  жандары  «сырғымалы  терезе» 
адымына тең болатын (√S
о
) участкінің ауданы деп қабылдауды ұсынамыз. 
Əр ұяшықтағы халық тығыздығын С ұяшыққа түскен елді мекендердің жиынтық 
санының (ΣPi) участкі ауданына қатынасы (S
о
) арқылы анықталады:  
С=ΣPi/S
о
. (2) 
«Сырғымалы  терезе»  моделін  іске  асыру  мақсатында  талдау  аумағын,  əр 
ұяшықтарында халықтың тығыздығы есептелген тормен жабу қажет[3]. 
Мысалы,  Солтүстік  Қазақстан  облыстарының  жиынтық  ауданы  –  565,7  мың  км
2 
құрады,  елді  мекендер  саны  –  2594  тең.  Карта  экстентын  жабатын  тор,  халықтың 
тығыздығы  есептелген  ұяшықтар  жиынтығы  болып  табылады.  Ұяшық  ауданы  (1) 
формула  бойынша  анықталады.  Солтүстік  Қазақстан  үшін  ол  218,1  км
2
,  осылай 
ұяшықтың əр жанының ұзындығы 14,8 км тең болды. 
 

 
107
 
 
1 сурет. «Солтүстік Қазақстан елді мекендері жəне олардағы 1999 жəне 2009 
жылдардағы халық саны» геореляциялық деректер қоры.[авторлар құрастырған. 6,7] 
 
Авторлар  [1,  с.  90]  «сырғымалы  терезенің»  тегістеуші  мəндерін  есептеудің 
амалдарын  ұсынады,  оның  мағынасы  карта  бетімен  терезенің  қозғалуы  кезінде 
ұяшықтардағы мəндердің орташа арифметикалық шамасын анықтауға саяды.  
2-суретте  «сырғымалы  терезенің»  теңдестіруші  мəндерін  есептеу  алгоритмы 
келтіріледі,  қос  сызықпен  корреляциялық  тор,  ал  қалың  сызықпен  –  «сырғымалы 
терезе» 
Қалың  сызықпен  көмкерілген  терезе  үшін  теңестіру  функциясы  келесі  түрде 
болады  
а00а01а02 
а10а11а12 
а20а21а22 
а
11ТЕҢ
 = (а
00
 + а
01
+ а
02
+а
10
 + 2а
11
 + а
12
+ а
20 
+ a
2l
+ a
22
)/10. (3) 
Содан  соң  терез  оңға  қарай  ығысады  жəне  осылай  соңына  дейін.  Нəтижелері 
сайкес ұяшыққа жазылып көмкеріледі. 
 
 
 
2 сурет. «Бедердің» кеңістіктіктегі таралуын «тегістейтін» мəндерді анықтау [1, с. 92]. 

 
108
Тегістелген бедер белгілердің кеңістіктегі таралу ерекшеліктерін айқын көрсетеді 
[1, с. 92]. 
Яғни,  «сырғымалы  терезе»  мəндерін  есептеу  алгоритмы  фокалды  функцияның 
аналогиясы  болып  табылады.  Фокалды  функция, немесе  төңірек  функциясы  бойынша 
қортынды  мəліметтердің  матрицалық  жиынтығындағы  əр  ұяшықтың  мəнін,  сол 
нүктедегі  жəне  берілген  төңіректегі  онымен  көршілес  ұяшықтардағы  енгізілген 
мəндердің  функциясы  ретінде  анықтайды.  Біздің  жағдайда  берілген  төңірек  болып 
«сырғымалы терезе» қабылданады. 
 
 
 
 
3 сурет. Халықтың тығыздығын бейнелейтін апроксимация бетін интерполяциялау 
барысы жəне оның үш өлшемді көрнісі. 
 
Торлық  фунцияны  құру  функцияларын,  екі  топқа  бөлуге  болады: 
интерполяциялаушы  жəне  тегістеуші.  Кейбір  интерполяциялаушы  фунциялар 
тегістеуші  параметрлерді  қамтиды.  Егер  оның  мəні  нөлге  тең  болмаса,  интерполятор 
тегістеушіге  айналады.  Осындай  əдістердің  бірі  кері  өлшенген  қашықтықтар  əдісі 
(КӨҚ, орыс. - обратно взвешенные расстояния, ОВР; ағыл.- Inverse Distance to a Power, 
IDW). 
КӨҚ  ұяшықтар  мəнін  əр  ұяшық  маңайында  орналасқан  нүктелердің  мəндерінің 
қосындысының  орташасы  ретінде  анықтайды.  Нүктенің  бағаланушы  ұящықтың 
ортасына  жақын  болған  сайын,  оның  салмағы  немесе  оның  мəндерінің  орташа  мəнің 
есептелуіне əсері артады. Бұл əдіс өлшенген айнымалы мəнінің əсері өлшеу нүктесіне 
дейінгі қашықтық  артқан  сайын  азаяды  деп  бағамдайды.  Мысалы,  дүкендердің  сауда-
саттығын  талдау  үшін  клиенттердің  сатып  алу  қабілеттілігі  бетін  интерполяциялау 
кезінде, ең алыс орналасқан нүктедегі сатып алу қабілеттілік ең төмен болады, өйткені 
адамдар сауданы үйге жақын жерде жасауды қалайды [5, с. 136]. 
 
 
 
 
 

 
109
Математикалық тілмен КӨҚ өрнектелуі келесі: 
∑
∑
=
=
=
n
j
j
n
j
j
j
w
z
w
z
1
1
 (4) мұнда, w – d қашықтығының функциясы, мысалы:  
немесе w=e
-d 
[4, с. 212]. 
КӨҚ  əдісінің  «сырғымалы  терезе»  көмегімен  «тегістеуші»  шамаларды  есептеу 
алгоритмдерінен негізгі айырмашылығы бағалау ұяшығына «өлшеу салмағын» беретін 
қашықтық  фунциясы  болып  табылады.  Алайда  нүктелер  тең  таралса,  біздің  жағдайда 
бұл  халық  тығыздығы  анықталатын  ұяшықтар  ортасы,  онда  «салмақ»  мəні  жойылып, 
екі  əдіске  ортақ,  өлшеу  нүктелері  мəндері  қосындыларының  орташалары  қалады. 
Сонымен  қатар,  ГАЖ-де  КӨҚ  əдісін  қолдану  кезінде  ұяшық  мəндерін 
интерполяциялауға  қатысатын  бастапқы  нүктеледің  санын  шектейтін  бекітілген 
іздестіру  радиусын  тағайындауға    немесе  интерполяцияға  қатысатын  нүктелердің 
санын шектеуге болады. 
 
 
 
4 сурет. СҚЭА халықтың тығыздығы (1999 ж. респ. халық санағы бойынша) [авторлар 
құрастырған]. 
 
Осы  жұмыста  ұсынылған  əдіс  бойынша  дайындалған  Солтүстік  Қазақстан 
аймағындағы  халықтың  тығызыдығы  карталары  (қосымша  1,  2)  аймақтағы  халықтың 
қоныстануының  агломерациялық  жəне  сызықтық  сұлбаларын  жақсы  бейнелейді.  Ірі 
елді  мекендер  маңайында,  темір  жолдары  жəне  маңызыд  автожолдар  бойында,  өзен 
аңғарларында халық тығыз орналасқаны анық байқалады. 

 
110
 
 
5 сурет. СҚЭА халықтың тығыздығы (2009 ж. респ. халық санағы бойынша) [авторлар 
құрастырған]. 
 
Сонымен  қатар  1999  ж.  жəне  2009  ж.  санақ  деректері  бойынша  жасалған 
карталарды  өзара  салыстыру  барысында  соңғы  жылдары  халықтың  қоныстану 
ареалдарының  қысқаруын  жəне  халық  қоныстанған  ареалдарда  оның  тығыздығының 
төмендеуін  байқаймыз,  яғни  зерттеу  аумағында  демографиялық  кеңістіктің  тартылуы 
орын  алып  отыр.  Алайда  карталарды  салыстыру  барысында,  ірі  қалалар  маңайында 
халықтың тығыздығының артуын байқауға болады (4,5 суреттер). 
Ұсынылған  халықтың  тығызыдығы  картасын  құру  алгоритмы  көптеген 
геоақпараттық  бағдарламалық  өнімдерде  іске  асыруға  қолданылмалы.  Сонымен  қатар 
халықтың  тығызыдығы  картасын  құрудың  ұсынылған  логикасы  кездейсоқ 
құбылыстардың  əсерін  зерттеу  жəне  кез  келген  кеңістікте  таралған  объектілердің 
кеңістіктік құбылуының заңдылықтарын анықтау кезінде қолдануға болады. 
 
 
 
Əдебиет: 
1.  АрхиповЮ.Р.,  БлажкоН.И,  ГригорьевС.В.,  ЗаботинЯ.И,  ТрофимовА.М.,  Р.Г.  Хузеев 
Математические  методы  в  географии.  Казань,  Издательство  Казанского  университета, 
1976.Роджер  Ф.  Томлинсон.  Изменение  облика  географии:  ГИС  и  МГС.  ArcReview. 
Современные  геоинформационные  системы.  [Электронный  ресурс]  -  2009.  -  №  51.  – 
www.dataplus.ru/ARCREV/Number_51 
2.  Волков Н.М. Принципы и методы картометрии. М., Издательство АНСССР, 1956. 
3.  Искалиев  Д.Ж.  Геоинформационные  методы  построения  карт  плотности  населения  / 
География  в  современном  мире.  –  Уральск.  Издательский  центр  ЗКГУ  им.  М.Утемисова,           
2012 г. – с. 177. 
4.  Лурье  И.К.  Геоинформационное  картографирование.  Методы  геоинформатики  и  цифровой 
обработки космических снимков. М.: КДУ, 2008. 
5.  ArcGIS 9 SpatialAnalyst. Руководство пользователя. - ESRI, 2001. Пер. с англ М.: Дата+, 2001. 
6.  Численность  и  размещение  населения  в  Республике  Казахстан.  Итоги  переписи  населения 
1999 года в Республике Казахстан  /Статистический сборник.  2 том. - Алматы, 2000. 
7.  Численность  и  размещение  населения  в  Республике  Казахстан.  Итоги  переписи  населения 
2009 года в Республике Казахстан  /Статистический сборник. 2 том. - Алматы, 2010
 
 

 
111
УДК 574.5 
 
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ 
 
Курмашев А.С., Шайкина Д.Н. 
(СКГУ им. М.Козыбаева) 
 
 
 
Состояние  окружающей  среды,  складывающееся  в  процессе  формирования 
здоровья и развития качества жизни, в современных условиях во многом определяется 
динамическим равновесием в сложном комплексе взаимодействующих процессов, как в 
живой,  так  и  в  неживой  природе.  Человек  находится  в  постоянном  взаимодействии  с 
окружающей средой, приспосабливаясь к ней и используя ее для удовлетворения своих 
потребностей. 
Как отмечает А.Н. Гончаренко, антропогенное воздействие на окружающую среду 
непрерывно  возрастает.  Его  масштабы  сравнимы  с  воздействием  естественных 
природных процессов, а иногда и превосходят их. В связи с этим, все более очевидной 
становится  необходимость  соотнесения  темпов  и  масштабов  антропогенного 
воздействия человека с адаптационными возможностями биосферы во имя сохранения 
целостности всей системы «общество – природа». Вместе с тем, становится явным и то, 
что  прогрессирующие  антропогенные  изменения  природной  среды  становятся 
объективным законом развития человечества [1]. 
При  изучении  эволюционной  экологии  человека  и  животного  мира  были 
разработаны  теории  оптимальных  жизненных  циклов  (life  histories),  влияющие  на 
прогнозные  оценки  продолжительности  жизни  в  стабильной  среде  [2].  Как  отмечают 
Э.Г. Коломыц, Хольтен и др., эволюция биосферы тесно связана с динамикой климата 
планеты, обусловленной изменениями содержания парниковых газов в атмосфере, что 
создавало  в  прошлом  и,  по-видимому,  вызовет  в  будущем  целый  ряд 
крупномасштабных экологических последствий, в том числе преобразование зональной 
структуры  целых  континентов.  Ученые  указывают,  что  на  сегодняшний  день 
прогнозно-экологические разработки связаны с явлением парникового эффекта, а также 
изучением биосферы в целом как планетарной системы. Вместе с этим, отмечается, что 
в  связи  с  недостатком  фактического  материала,  а  также  различными  методическими 
трудностями региональный уровень экологических прогнозов развит слабо [3].  
Исследователями  Годдардовского  института  космических  исследований  была 
разработана  методика  моделирования  GISS,  по  результатам  которой  были  описаны 
сценарии глобальных антропогенных изменений климата до 2050 года. Она оказалась 
наиболее  предпочтительнее  других  и  нашла  применение  в  ряде  экологических 
прогнозов [4]. 
А.М.  Гиляров  связывает  экологическое  прогнозирование  с  определением 
дальнейшего  развития  процесса,  который  протекает  в  настоящее  время  и  является 
объектом экологического мониторинга [5]. 
Как указывает В.Н. Большаков, экологическое прогнозирование определяется как 
«предсказание поведения природных систем, определяемое естественными процессами 
и  воздействием  на  них  человека».  В  основу  экологического  прогнозирования,  по 
мнению  исследователя,  должны  быть  положены  естественные  природные  системы, 
потому  что  экология  представляет  собой  научную  основу  рационального 
использования и охраны живых природных ресурсов [6]. 

 
112
По  мнению  Э.В.  Гирусова  и  В.Н.  Лопатина,  экологическое  прогнозирование 
является  предсказанием  возможного  поведения  природных  систем,  определяемого 
естественными  процессами  и  воздействием  человечества  на  них  [7].  С.А.  Боголюбов, 
Е.М.  Беленков  и  др.  отмечают,  что  необходимыми  этапами  научного  исследования 
любого  процесса,  протекающего  в  природе,  в  том  числе  и  прогнозирование  его 
эволюции, являются следующие [8]: 
- построение моделей исследуемого процесса; 
-  формулировка  ограничений,  которые  характерны  для  исследуемого  процесса  в 
терминах построения модели; 
 - формулировка цели исследования. 
По  утверждению  авторов,  именно  совместная  реализация  указанных  этапов 
приводит  к  построению  модели  исследуемого  процесса.  М.П.  Петров  отмечает,  что 
человечество вступило в такую фазу развития, которая требует строгого регулирования 
мероприятий  по  использованию  природных  ресурсов  аридных  областей,  так  как 
человек  в  своей  хозяйственной  деятельности  переступает  экологический  барьер 
динамического  равновесия  между  потреблением  природных  ресурсов  и  их 
естественным  восстановлением  [9].  Дж.  Форрестер  пришел  к  заключению,  что 
современные  темпы  экономического  развития  не  могут  сохраняться  сколько-нибудь 
продолжительное  время.  Несколькими  десятилетиями  раньше  или  позже,  в 
зависимости  от  своевременности  и  эффективности  принятых  для  ограничения  роста 
мер,  человечество,  устремившееся  в  погоню  за  призраком  материального  изобилия, 
ожидает экологическая катастрофа, которая будет сопровождаться массовым голодом, 
эпидемиями и обнищанием [10].   
Как отмечают казахстанские ученые О. Сабден и Н.К. Нурланова, моделирование 
устойчивого  развития  эколого-экономических  систем  является  эффективным 
инструментарием  научного  прогнозирования  устойчивости  развития  экономики,  как 
страны, так и региона. При этом исследователи делают особый акцент на имитационное 
моделирование, применение которого связано с построением комплекса динамических 
имитационных  моделей,  а  также  выполнением  аналитических  и  прогнозных  расчетов 
[11]. 
К.  Стамкуловой  выявлено,  что  качественное  и  количественное  прогнозирование 
основных экологических, геоэкологических (экогеологических и экогеографических) и 
социально-экономических  последствий  хозяйственной  деятельности  ведет  к 
повышению качества жизни [12]. 
Ю.З. 
Кулагин, 
рассматривая 
теоретические 
аспекты 
экологического 
прогнозирования,  выделяет  два  типа  прогнозов,  которые  учитывают  особенности 
функционирования  экологических  систем.  Первый  основан  на  закономерной 
повторяемости  природных  условий,  а  второй  учитывает  реагирование  элементов 
экологических систем на техногенные факторы [13].   
Главными 
компонентами 
прогнозирования 
являются 
экосистемы, 
представляющие собой сложный комплекс биологических явлений в их взаимосвязи со 
средой.  Одна  из  целей  прогнозирования  –  это  сохранение  природных  ресурсов  на 
высокопродуктивном  уровне,  которые  могут  быть  использованы  в  течение 
неопределенно продолжительного времени.            
Основными 
проблемами, 
тормозящими 
развитие 
экологического 
прогнозирования, по мнению некоторых ученых, являются [14]: 
1. Отсутствие общей теории сложных систем; 
2.  Недостаток  и  низкое  качество  информации  о  механизмах  процессов, 
протекающих в биологических системах; 
3. Несовершенство методов построения математических моделей; 

 
113
4. Отсутствие консолидации усилий специалистов смежных наук. 
Учитывая  недостатки  любых  способов  прогнозирования,  в  настоящее  время 
разрабатываются  новые  принципы  и  методы  управления  системами,  основанными  на 
динамическом  подходе  к  самому  процессу  управления,  который  предполагает 
непрерывную  оценку  и  коррекцию  управляющих  воздействий.  Таким  образом,  какие 
бы  сложные  и  совершенные  прогнозные  методы  не  применялись,  какими  бы 
объемными  и  разнообразными  не  были  исходные  данные,  всегда  будет  появляться 
непредвиденные  ситуации  при  реализации  элементов  любой  системы.  Поэтому 
управление  системой  любой  сложности  должно  носить  не  статистический,  а 
динамический характер с постоянной оценкой и корректировкой методов воздействия в 
соответствии с реальными условиями взаимодействия человека и окружающей среды. 
 
 
 

жүктеу/скачать 8,79 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: