WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Экология.ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ КОНСТРУКЦИЙ СОВРЕМЕННОЙ ЭКОЛОГИИ-2000(3)

Научный журнал

 

На примере этого принципа хорошо иллюстрируются отказ от редукционизма как методологии изучения сложных систем и возможность использования редукции как метода (схема иерархической организации мира основана на редукции; более подробно соотношение редукционизма и холистизма рассмотрено в разд. 2.7).

В пользу данного принципа можно привести и слова известного философа Г.В.Ф.Гегеля (1975, т. 2, с. 33): "Природа должна быть рассмотрена как система ступеней, каждая из которых необходимо вытекает из другой и является ближайшей истиной той, из которой она проистекала, причем, однако, здесь нет естественного (natbriich) процесса порождения, а есть лишь порождение в лоне внутренней идеи, составляющей основание природы" (курсив автора. - Ремарка наша).

Принцип несовместимости Л.Заде (1974): чем глубже анализируется реальная сложная система, тем менее определенны наши суждения о ее поведении. Иными словами, сложность системы и точность, с которой ее можно анализировать, связаны обратной зависимостью. Несовместимость "простоты" модели и точности предсказания поведения описываемой ею сложной системы хорошо подметил и А.А.Самарский (1979, с. 28): "...исследователь постоянно находится между Сциллой усложненности и Харибдой недостоверности. С одной стороны, построенная им модель должна быть простой в математическом отношении, чтобы ее можно было исследовать имеющимися средствами. С другой стороны, в результате всех упрощений она не должна утратить и «рациональное зерно», существо проблемы".

Принцип контринтуитивного поведения Дж.Форрестера (1974, 1978): дать удовлетворительный прогноз поведения сложной системы на достаточно большом промежутке времени, опираясь только на собственный опыт и интуицию, практически невозможно. Это связано с тем, что наша интуиция "воспитана" на общении с простыми системами, где связи элементов практически всегда удается проследить. Контринтуитивность поведения сложной системы состоит в том, что она реагирует на воздействие совсем иным образом, чем это нами интуитивно ожидалось.

Остальные принципы относятся к моделям сложных систем и составляют,   собственно,   основу конструктивной системологии.

Принцип множественности моделей В.В.Налимова (1971): для объяснения и предсказания структуры и (или) поведения сложной системы возможно построение нескольких моделей, имеющих одинаковое право на существование (более подробно этот принцип обсуждается в специальном разд. 2.6).

Проиллюстрируем этот принцип тремя примерами. Первый из них заимствован из монографии А.М.Гилярова (1990, с. 18-19) и демонстрирует различие механизмов явления, которые могут быть положены в основу построения моделей. На вопрос, почему соловей (Luscinialuscinia), как и большинство других насекомоядных птиц, гнездящихся в умеренной зоне, осенью улетает на юг, можно дать четыре (не исключающих друг друга) ответа:

  1. потому что не способен найти зимой достаточного для своего пропитания количества насекомых (условно назовем такой ответ экологическим);
  2. потому что такие же перелеты совершали его предки или миграционное поведение этих птиц есть результат заложенной в них генетической программы (генетический ответ);

94


  1. организм соловья реагирует на сокращение светлого времени суток рядом физиологических изменений, в результате чего возникает предмиграционное беспокойство и готовность к началу перелета (физиолого-генетический ответ);
  2. отлет соловьев в данной местности и в конкретный год начинается потому, что резкое похолодание накануне стимулировало дополнительное повышение миграционной активности (физиолого-экологический ответ).

Каждому из этих механизмов можно поставить в соответствие определенную модель и тогда один процесс (отлет соловьев на юг) будет описан несколькими моделями.

Второй и третий примеры заимствованы из работ П.М.Брусиловского (1985, 1987). Динамика и прогноз среднегодовой численности водорослей Melosirabaicalensisв оз.Байкал описываются (различие методов моделирования):

  1. разными типами имитационных моделей (Израэль и др., 1976; Домбровский и др., 1979; Меншуткин и др., 1981; Ащепкова, Кузеванова, 1983);
  2. самоорганизующейся моделью метода группового учета аргументов (Ивах-ненко и др., 1980;  Брусиловский, 1987);
  3. с помощью эволюционного моделирования (Брусиловский, 1986);
  4. с помощью процедуры "модельного штурма" (Брусиловский, Розенберг, 1983).

Третий пример демонстрирует различие целей моделирования одного и того же экологического процесса. Пусть имеет место динамика численности популяции некоторого грызуна (например, обыкновенной полевки Microtusarvalis). Эта динамика представляет интерес для разных специалистов, которые при построении моделей будут пользоваться различной, как априорной, так и апостериорной, информацией:

  1. фундаментальные исследования академического ученого, направленные на вскрытие генетико-экологических механизмов динамики популяции (полевка -   традиционный объект таких работ);
  2. исследования специалистов сельского хозяйства, для которых популяция грызунов является вредителем зерновых культур и с помощью моделирования необходимо предсказать вспышки численности популяции и дать рекомендации по проведению защитных мероприятий;
  3. исследования специалистов-гигиенистов, для которых популяция грызунов является возможным источником возникновения эпизоотии.

Таким образом, для достижения этих целей можно построить множество различных моделей (различных как по используемой информации, так и по методам построения); например, имитационную (Жигальский, 1984), вербальную (Груздев, 1980; Симак, 1995), статистическую методом главных компонент (Ефимов, Галактионов, 1983) и др.

Принцип осуществимости Б.С.Флейшмана (1978, 1982): позволяет отличить модели сложных систем от обычных математических моделей. Математические модели требуют только указания необходимых и достаточных условий существования решения (логическая непротиворечивость: что есть на самом деле?). Модели конструктивной математики дополнительно к этому требуют указания алгоритма нахождения этого решения (например, путем полного перебора всех возможных ситуаций; как надо это сделать?). Системология рассматривает только те модели, для которых этот алгоритм осуществим, т.е. решение может быть найдено с заданной вероятностью    ро    за   время    to

95


(роДо-осуществимость; преодоление сложности или ответ на вопрос: что мы можем сделать?). Иными словами, принцип осуществимости может быть сформулирован следующим образом: мы не надеемся на везение и у нас мало времени.

Принцип формирования законов, постулируются осуществимые модели, а из них в виде теорем выводятся законы сложных систем. При этом законы касаются имеющих место или будущих естественных и искусственных систем. Они могут объяснить структуру и поведение первых и индуцировать построение вторых. Таким образом, законы системологии носят дедуктивный характер и никакие реальные явления не могут опровергнуть или подтвердить их справедливость. Последнее утверждение следует понимать так (Флейш-ман, 1982, с. 21): несоответствие между экспериментом над реальной сложной системой и законом может свидетельствовать лишь о несоответствии реальной системы тому классу осуществимых моделей, для которых выведен закон; с другой стороны, соответствие эксперимента закону никак не связано с его подтверждением (он в этом не нуждается, будучи дедуктивным) и позволяет "оставаться" исследователю в рамках принятых при выводе закона допущений и гипотез.

Принцип рекуррентного объяснения, свойства систем данного уровня иерархической организации мира выводятся в виде теорем (объясняются), исходя из постулируемых свойств элементов этой системы (т.е. систем непосредственно нижестоящего уровня иерархии) и связей между ними. Например, для вывода свойств экосистемы (биоценоза) постулируются свойства и связи популяций, для вывода свойств популяций - свойства и связи особей и т.д.

Принцип минимаксного построения моделей, теория должна состоять из простых моделей (min) систем нарастающей сложности (max). Другими словами, формальная сложность модели (например, число описывающих ее уравнений) не должна соответствовать неформальной сложности системы (принципы усложняющегося поведения; разд. 2.2). Отсюда следует, что грубая модель более сложной системы (например, модель динамики биоценоза из двух взаимодействующих популяций Лотки-Вольтерра) может оказаться проще более точной модели более простой системы (например, модель энергетического баланса особи; Ханин, Дорфман, 1975, 1978). Этот принцип рассматривается как аналог принципа "бритвы Оккама" *.

* Принцип "бритвы Оккама", известный в науке так же, как принцип бережливости, принцип простоты или принцип лаконичности мышления был сформулирован в XIV веке английским философом Уильямом Оккамом в следующем виде: frustrafitplura, quodfieripotestpauciora- не следует делать посредством булыпего то, что можно достичь посредством мйныпего.

2.6. ОБЪЯСНЕНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

96


в экологии

Любая естественно-научная теория выполняет несколько функций (Глинский и др., 1965), среди которых наиболее важными являются функции объяснения и предсказания наблюдаемых феноменов в исследуемом классе систем (Флейшман и др., 1982). При этом соотношение объяснения и прогнозирования при системном исследовании сложных экологических объектов практически всегда вызывает дискуссии и часто недопонимается экологами-практиками. Аналитическим моделям "приписываются" функции прогнозирования (например, Pielou, 1977; Пэнтл, 1979), а имитационным - объяснения (Arnold, Wit, 1976). В статье Ю.Лексина (1986) приведено интервью с Б.Я.Виленкиным, который выступает противником системного подхода в экологии и настаивает на всемерном упрощении сложных экологических систем с целью получения прогноза их функционирования. Поэтому рассмотрим вкратце функции объяснения и предсказания при анализе сложных систем.

При исследовании простых систем (например, в классической физике) функции объяснения и предсказания совмещаются в рамках одного закона. Так, одним из явлений, которые получили объяснение в законе всемирного тяготения И.Ньютона, было явление приливов и отливов на Земле, а предсказанием - анализ движения Луны, связанный с падением тел на Землю. Для сложных свойств сложных систем нельзя ожидать аналогичного успеха: одна модель (один закон) будет не в состоянии одновременно удовлетворительно выполнять как объяснительную, так и предсказательную функции (Флейшман, 1982; Розенберг, 1984). Иллюстрацией этому положению может служить следующий пример из фитоценологии.

И.Ной-Меир (Noy-Meir, 1975) построил аналитическую модель сезонного роста общей фитомассы растительного сообщества, используемого в качестве пастбища:

dy/dt = G(y) - С(у) ,

где dy/dt - скорость накопления фитомассы у ; G(y) - скорость роста этой фитомассы (описывается логистической кривой); С(у) - скорость ее поедания консументами (задается функцией с насыщением Михаэлиса-Ментена). Таким образом, эта модель представляет собой простое балансовое соотношение и ее анализ позволяет объяснить ряд наблюдаемых эффектов (например, поедаемость фитомассы только до некоторых пределов, влияние плотности животных на пастбище на устойчивость этой системы и пр.). Модель очень проста и позволяет легко проследить причинно-следственные связи элементов системы, т.е. получить удовлетворительное объяснение ее функционирования через малое число достаточно правдоподобных гипотез. Э.Пилу (Pielou, 1977, с. 107), анализируя возможности аналитических моделей в экологии, приводит список наиболее часто используемых допущений при их построении: система занимает гомогенное пространство, условия среды временно постоянны, система закрыта, взаимодействия популяций мгновенны и чаще всего линейны, игнорируются различия возрастной структуры популяций, стохастического эффекта и пр. На этом основании она делает вывод о том, что полезность этих моделей "...заключается не в ответах на вопросы, а в их постановке" (с. 109).

97


Прогностические способности модели Ной-Меира, даже при весьма точном определении ее коэффициентов (хотя среди них есть такие, "подобраться" к которым очень сложно, например максимальная скорость потребления фитомассы животными), будут низкими. Очевидность этого вытекает из факта сознательного упрощения данной экосистемы с тем, чтобы объяснить взаимодействие в подсистеме "растительное сообщество - травоядные животные" (не учитывается влияние на растительность факторов окружающей среды, погодных условий, хозяйственной деятельности человека и т.д.). Учет новых факторов значительно усложнит модель и переведет ее в ранг имитации, которая обладает хорошей прогностической способностью, но по которой сложно (или даже невозможно) проследить причинно-следственные связи с целью объяснения.

Имитационная модель растительности, используемой под пастбище, была предложена Д.Гудолом (Goodall, 1967). Это одна из первых имитационных сравнительно несложных моделей: растительность была "редуцирована" до пяти видов, осадки - до двух градаций (средние и слабые), рассматривался только сильный и слабый выпас, учитывались лишь три зоны удаленности от воды и три типа ее положения в рельефе (естественно, что анализируемые виды различались по степени их поедаемости, по скорости роста, по отношению к факторам среды и пр.). Это простое перечисление параметров модели указывает на ограниченные возможности объяснения, но позволяет получить удовлетворительный прогноз продуктивности растительного сообщества (из пяти видов) для различных комбинаций факторов среды и влияния выпаса.

Рассмотрим теперь логическую структуру научного объяснения и предсказания (Ракитов, 1966). Процесс объяснения заключается в том, что некоторые явления или свойства сложных систем (известные или вновь открытые) пытаются подвести под заранее установленные и принятые в данной теории законы и гипотезы (дедуктивное объяснение). Если это не удается, то необходимо либо дополнять существующую теорию новым законом или гипотезой, либо отказаться от этой теории и строить другую. Кроме дедуктивного объяснения А.И.Ракитов выделяет методы индуктивного объяснения, связанные с выдвижением статистических гипотез и получением статистических описаний для объясняемого явления. В этот класс (в соответствии с качественными индуктивными методами предсказания Ю.З.Кулагина, 1982, 1985) следует отнести методы экстраполяции, адаптивных оценок и аналогий. Каждый из этих подходов имеет свои субъективные особенности. Так, например, главным моментом при использовании метода аналогий выступает сам подбор объекта-аналога (сходная или близкая структурно-функциональная организация объекта и, соответственно, сходная реакция на внешние воздействия; в частности, Ю.З.Кулагин предлагал приравнивать сольфатарные поля вулканов промышленным площадкам, каменистые горные крутосклоны и осыпи - отвалам горно-рудной промышленности и пр.). Таким образом, объяснение по аналогии рассматривается как вероятностное, что и определяет его принадлежность классу индуктивных объяснений.

Методы предсказания также делятся на дедуктивные (в количественном прогнозировании это - имитационные модели) и индуктивные (классический регрессионный анализ и методы самоорганизации; подробнее см.: Розенберг, 1984). А.И.Ракитовым было показано сходство структур процессов объяснения и предсказания (как дедуктивных, так и индуктивных). Различия этих процессов заключаются в том,   что предсказание имеет "положительную" направлен-

98


ность во времени (относится к настоящему или будущему), а объяснение -"отрицательную" (к настоящему или прошлому). Так, если мы находимся на средней стадии сукцессии растительности, то можем объяснить как этот процесс происходил в прошлом и предсказать его пути в будущем, используя соответствующие модели динамики растительных сообществ. Отсюда следует, что объяснение сопряжено с логическим анализом уже накопленного эмпирического материала, в то время как предсказание зависит не только от логических (или иных) процедур прогнозирования, но и от способов получения новой эмпирической информации.

С этих позиций рассмотрим аргументы Б.Я.Виленкина по упрощению процесса экологического прогнозирования (Лексин, 1986). Им приводится пример построения прогноза качества воды и состояния рыбных популяций при переброске части стока северных рек на юг. Но вот несколько цитат (с. 30-31): "Разработаны вполне приемлемые и оправдывающие себя суждения о том, как формируется качество воды в природных водоемах" (иными словами, есть хорошая объясняющая теория), "...водоемы обладают естественной способностью к самоочищению. Известны и характеристики, которыми они должны обладать, чтобы это самоочищение проходило самым быстрым образом" (есть некоторая экологическая информация), "...мы должны знать все источники загрязнения, места их расположения, количество сбросов и их компоненты... подобных сведений у нас никогда не было, нет и, сдается мне, не будет" (т.е., чтобы дать удовлетворительный прогноз, необходимо четко представлять структуру всей этой экосистемы и иметь хорошо налаженную службу мониторинга). Почему же далее следует вывод о том, что "...точного прогноза мы дать не можем, но не по свойственной якобы системе сложности (а почему же еще - ведь простая объяснительная теория у нас есть. - Ремарка наша), а потому, что не знаем простых конкретных вещей" ? Думается, что никто не мешает продолжить изучение этих "простых и конкретных вещей" с тем, чтобы построить и идентифицировать сложную прогностическую модель. Напротив, аргументы Б.Я.Виленкина лишний раз подчеркивают необходимость именно системного анализа экологической ситуации, основной особенностью которого является подчиненность исследовательских работ в поле задачам математического моделирования (Van Dyne, 1978; Федоров, Гильманов, 1980). Только при таком единении количественных и качественных подходов к изучению структуры и динамики экосистем можно рассчитывать на эффективность экологического прогнозирования - "...эксперимент и моделирование должны идти рука об руку" (Seligman, 1976, с. 94).

Разделение функций объяснения и прогнозирования для сложных систем в рамках, как минимум, двух моделей сводит на нет всю дискуссию о примате простоты или сложности в экологии. Для объяснения необходимы простые модели, и здесь, по меткому выражению У.Р.Эшби (1966, с. 177), "...в будущем теоретик систем должен стать экспертом по упрощению". Что касается экологического прогнозирования, то "...сложность модели для сложных объектов принципиально необходима" (Ивахненко и др., 1980, с. 6).

2.7. О РЕДУКЦИОНИЗМЕ И ХОЛИСТИЗМЕ В ЭКОЛОГИИ

99


Успехи современной физики повлекли не только проникновение в биологию физико-химических методов исследования объектов различных уровней биологической иерархии, но и определенное "навязывание" физического "образа мышления" при постановке и решении различных биологических задач. При этом забывалось, что физический научный метод - наблюдение, размышление и опыт - применялся к анализу простых свойств исследуемых систем: "...физик вынужден сильнее ограничивать свой предмет, довольствуясь изображением наиболее простых, доступных нашему опыту явлений, тогда как все сложные явления не могут быть воссозданы человеческим умом с той точностью и последовательностью, которые необходимы физику-теоретику. Высшая аккуратность, ясность и уверенность - за счет полноты" (Эйнштейн, 1965, с. 9).

Несмотря на это, один из основных принципов физического научного метода - редукция - широко используется в биологии. А.А.Любищев (1977) различал три основных типа редукционизма в биологии:

  1. молекулярно-биологический (принцип исследования, состоящий к сведению сложного к совокупности или сумме его частей, при изучении которых получают сведения и о свойствах исходного целого);
  2. иерархический (возможность интерпретации явлений высших уровней биологической иерархии на языке молекулярных моделей);
  3. эволюционный (сведение всей социальной эволюции к биологической).

Оптимизм физиков в объяснении экологических (надорганизменных) феноменов связан с первым и вторым типом редукционизма: "...но если б мы должны были назвать то самое главное, что ведет нас сейчас все вперед в наших попытках понять явление жизни, мы обязаны были бы сказать: «все тела состоят из атомов», все что происходит в живых существах, может быть понято на языке движений и покачивания атомов" (Фейнман и др., 1965, С. 64), "...либо будет найдено научное истолкование онтогенеза и филогенеза на основе общих свойств вещества и поля, либо мы должны вернуться к витализму, к представлениям о «жизненной силе», о «высшем разуме» непознаваемом средствами точного и единого естествознания" (Волькенштейн, 1978, с. 476), "...необходимо интерпретировать его (естественный отбор. - Ремарка наша) в точных молекулярных терминах, т.е. в конечном счете на языке квантовой механики" (Алексеев, 1978, с. 21-23). При этом сторонники редукционизма оказываются более воинствующими, чем системологи, и не приемлют иных точек зрения (А.А.Любищев говорит даже об "ультраредукционистском энтузиазме"; 1977, с. 252).

Спокойный и трезвый обзор соотношения редукционизма и холистизма можно найти в целом ряде работ (например, Любищев, 1977; Мейен, 1978; Борзенков, 1982). При этом авторы сходятся в том, что необходимо "...ясно сформулировать основные принципы такого подхода, который бы включал редукцию как рабочий метод, но не включал редукционизм как систему постулатов, не повторял увлечений редукционизма, но и не уступал ему по продуктивности" (Мейен, 1978, с. 164). Действительно, редукция втом или ином виде неизбежно присутствует в любом экологическом исследовании (хотя бы в принятии иерархической организации мира). И это справедливо подчеркивает Ю.Одум (1986, с. 18): "...и холистический, и редукционистский подходы следует использовать в равной мере, не противопоставляя их друг другу... Экология стремится к синтезу, а не к разделению". Аналогична и позиция А.А.Любищева (1977, с. 247): "...если редукционисты склонны утверждать, что только на пути редукционизма можно достигнуть решительных успехов в науке, то ирредукционисты вовсе не склонны претендовать на монополию".

100


В этой ситуации необходимо четко представлять, что редукция как метод применима для анализа простых свойств как простых, так и сложных систем. Однако степень экстраполяции полученного при такой редукции знания будет определяться естественной типологией исследованных объектов (в экологии -экосистем), а это уже сложная целостная характеристика. Так, примером активного "противостояния" редукционизма холистическому подходу может служить продолжающаяся и сейчас дискуссия между сторонниками доминантной и флористической классификации растительности. В первом случае имеет место прямая редукция видового состава растительного сообщества до одного-двух доминантных видов и нескольких им сопутствующих, во втором - учет всех видов (причем определенную индикаторную роль играет даже факт отсутствия того или иного вида в фитоценозе). Построение флористической классификации по Браун-Бланке позволяет самым полным образом выявить флору территории, установить ведущие экологические факторы распространения растительности, проводить сравнительный анализ растительности данного района и других территорий. Но этот подход не отрицает и возможности доминантной классификации: "...система Браун-Бланке, естественно, не единственная: для мелкомасштабного деления растительности земного шара удобнее и экономичнее физиономические классификации" (Миркин, 1985, с. 116-117). Это также свидетельствует о большей "демократичности" системного подхода в экологии.

101


3.  ВЕЩЕСТВЕННЫЕ, ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ  В ЭКОСИСТЕМАХ

Связь компонентов экосистемы (отдельных особей и популяций видов) осуществляется через три взаимосвязанных, но качественно разных, группы процессов (Свентицкий, 1976; Глушков и др., 1979) - преобразование и перемещение вещества, расходование энергии в ходе совершения работы и ее накопление в связанной форме (второе начало термодинамики и закон сохранения энергии) и, наконец, упорядочение этих процессов, которое может рассматриваться как передача, накопление и перекодирование информации (закон убывания разнообразия и принцип обратной связи; Эшби, 1959; Ляпунов, Тит-лянова, 1974; Арманд, Дроздов, 1976).

3.1. ЭЛЕМЕНТЫ БИОЭНЕРГЕТИКИ ЭКОСИСТЕМ

Особая роль растительности в общей структуре живой природы связана с основной функцией растительного покрова нашей планеты - аккумуляцией и превращением солнечной энергии в энергию химических связей органического вещества с последующей передачей ее тем компонентам экосистемы, которые не в состоянии самостоятельно фиксировать энергию Солнца. Предпринимались многочисленные попытки оценить соотношение биомасс растительных и животных компонентов всей биосферы в целом. Так как биосфера представляет собой уникальную экосистему, над которой невозможно проведение экспериментов в традиционном смысле этого слова (нельзя путем взвешивания всех (!) особей многочисленных видов на Земле определить биомассу биосферы планеты), то любые оценки биомассы растительных и животных компонент биосферы являются очень грубыми и часто различаются у разных авторов на несколько порядков.  В частности,  растительная биомасса биосферы оценива-

19       20

ется примерно в 10-10 г, в то время как биомасса животных - на 5-6 порядков меньше (Воронов, 1973); несколько меньшую оценку величины общей биомассы нашей планеты приводят  Р.Уиттекер и Г.Лайкинс (Whittaker, Likens,

18

1973) - более 1,8*10 г сухого вещества. Это растительное органическое вещество распределено крайне неравномерно (рис. 2 и 3) и в пространстве и во времени: почти вся биомасса органического вещества планеты (более 99%) сконцентрирована на суше, составляющей 29% поверхности Земли, главным образом в лесах (до 90%; Уткин, 1975). В силу того что растения на суше подняты над почвой, они имеют суммарную листовую поверхность, превышающую в 3-10 раз (в зависимости от типа растительности) площадь, на которой они обитают (Воронов, 1973; Whittaker, Likens, 1973). Это позволяет растениям более эффективно использовать поступающую солнечную энергию и подобно "солнечным комбинатам" перерабатывать ее в органическое вещество.   Причем,   поданным   Р.Уиттекера (1980),   в этой зеленой фитомассе со-

2

держится до 4 г хлорофилла на 1 м , что позволяет "связывать" в год до 9000 ккал солнечной энергии, что, в свою очередь, соответствует примерно 2 кг сухого органического вещества.

102

Скорость фиксации и накопления органического вещества, характеризующая продуктивность растительных сообществ, представляет собой одну из важных характеристик биоэнергетики фитоценозов. Чистая первичная продукция  (скорость накопления органического вещества в растениях за вычетом

о     о

потерь на дыхание) всей биосферы (площадь 5,1 «10 км ) оценивается (65-69)«10 ккал/год, причем на суше - (38-43)«10 ккал/год, т.е. порядка 60% (Golley, 1972; Lieth, 1973; Работнов, 1978). Следует отметить, что первичная продукция распределена на поверхности суши крайне неравномерно: обширные пространства Земли попадают в категорию низкопродуктивных, что связано с влиянием некоторых лимитирующих факторов (например, вода в пустыни или температура в тундре). Поданным Ф.Голли (Golley, 1972), чистая первичная продукция для всей суши планеты в среднем распределена по основным типам растительности следующим образом (ккал/м /год):

  1. тропический лес - 9300,
  2. бореальный лес - 4200,

•  сельскохозяйственные культуры - 3200,

  1. тропические саванны - 3100,
  2. степи - 1300,
  3. тундры - 900,
  4. пустыни - 300.

Более подробные сведения о продуктивности различных растительных сообществ можно найти в работе Л.Е.Родина и Н.И.Базилевич (1965). Приведенные выше оценки являются средними величинами и в особенно благоприятных условиях среды продукция растительных сообществ может быть в несколько раз больше.

Этот небольшой экскурс в область биоэнергетики фитоценоза позволяет увидеть и достаточно объективно оценить важность растительной составляющей в организации экосистем. Однако кроме круговорота вещества и потоков энергии, организация экосистем должна характеризоваться и информационными процессами (Александрова, 1961; Фрей, 1970, 1971; Пузаченко, 1971, 1974; Ляпунов, Титлянова, 1974; Арманд, 1975; Арманд, Дроздов, 1976; Пузаченко, Скулкин, 1981). Причем Ю.А.Шреидер говорит об информации как "...субстанции, ответственной наряду с массой и энергией за само существование реальных систем" (1976, с. 165). Правда при описании информационных процессов в экосистемах наметился целый ряд дискуссионных положений, которые прежде всего касаются того, что можно сопоставить в них таким традиционным понятиям теории информации, как "память", "канал связи", "приемник", "блок управления", "пропускная способность" и т.д.

Само понятие "информация" несет на себе два оттенка (Эйген, Винклер, 1979). Во-первых, это количественный аспект, игнорирующий смысл и значение сообщения. Предполагается, что различия сообщений связаны только с расположением символов в них и это расположение должно сохраниться (в известных пределах) при передаче информации. Этим аспектом занимается теория информации,   основоположниками которой являются   В.А.Котельников

104


и К.Шеннон. Во-вторых, это смысловая оценка сообщения или, как его иногда называют, семантический аспект информации (развитие этого направления связано с именами Р.Карнапа и И.Бар-Хиллела). Любая семантика зависит от известных соглашений, т.е. предполагает существование дополнительной информации, которая взаимодействует с информацией, содержащейся в сообщении (например, наличие определенной окружающей среды).

Внедрение кибернетических идей (в том числе и теории информации) в экологию пошло прежде всего в направлении формального подсчета количества информации, которая содержится в той или иной компоненте (в качестве символов-сообщений рассматриваются популяции видов). Подобный путь информационного анализа мало чем отличается от обычного корреляционного анализа - исследователь не намного продвигается в направлении понимания причинно-следственных связей изучаемой экосистемы. Поэтому более содержательных результатов при использовании теории информации в экологии следует ожидать от построения дедуктивных математических моделей информационных процессов в экосистемах и новой экологической интерпретации качественных выводов теорем К.Шеннона (1963).

Если исследование вещественных и энергетических процессов в экологии является достаточно традиционным, то изучение информационной составляющей взаимодействий в природе (исключая случаи формального применения тех или иных энтропийных показателей) пока не получило должного развития. Роль информационных процессов в организации растительных сообществ явно ниже, чем роль тех же процессов в организации сообществ животных, однако ее не следует недооценивать.

3.2. ИНФОРМАЦИЯ В РАСТИТЕЛЬНЫХ СООБЩЕСТВАХ

Определение количества информации, которое передается и воспринимается объектами растительного сообщества (допустим, что мы некоторым образом смогли определить процессы "передачи" и "приема" информации в растительном сообществе), еще не дает полного представления о характере взаимодействия этих объектов. Действительно, два воздействия АВ и ВА несут одинаковое количество информации (при условии независимости этих воздействий), оцениваемое некоторым энтропийным индексом, но могут быть причиной различного поведения системы, находящейся под воздействием. Таким образом, важное значение имеет не только количественная оценка информации, но и ее качественная составляющая (в данном случае - порядок воздействия). А.Д.Арманд (1975) построил интересный гипотетический пример физико-географической системы (снежный покров, залегающий на склоне), который позволил ему продемонстрировать качественное различие информационных воздействий на нее. Построим аналогичный пример для гипотетической экосистемы с учетом только факторов среды и автотрофного блока.

Пусть имеется растительное сообщество из четырех видов, связанных друг с другом конкурентными взаимоотношениями. Вид А1 - сильный конкурент, развивающийся в теплых и влажных условиях среды (иными словами, если условия среды благоприятны,  то вид А1   подавляет все другие виды со-

105


общества). Вид А4 - наиболее слабый в конкурентном отношении вид, способный развиваться только в сухих и холодных условиях среды. Виды А2 и A3 по своей конкурентной способности примерно равны и занимают промежуточное положение между видами А1 и А4. Кроме того, вид А2 предпочитает холодные и влажные условия среды, а вид A3 - теплые и сухие. Будем считать, что структура фитоценоза находится под воздействием двух независимых факторов-входов, воспринимающих температуру воздуха (без ограничения общности можно представить ее только двумя значениями: Т - тепло и X - холодно) и атмосферные осадки (также две градации: С - сухо, В - влажно). Предположим, что влияние других факторов (условия минерального питания, освещенность и т.д.) не существенны для организации этого гипотетического сообщества. Выходом системы является доминирование того или иного вида в сообществе. Будем считать, что входы системы остаются неизменными на протяжение некоторого отрезка времени (например, два месяца), по истечению которого они либо изменяются, либо остаются прежними. Также будем считать, что выход системы зависит не только от состояния входов в данный момент времени, но и от состояния входов в предыдущий момент времени (иными словами, доминирование того или иного вида условно в июне-июле определяется погодными условиями как за эти два месяца, так и за два предшествующих - апрель-май). Характер зависимости видов от погодных условий в данном примере нас не интересует, кроме тех указаний о предпочтении некоторых условий, которые были сделаны выше. Так как принято предположение о независимости переходов состояний входов по истечению интервалов времени, то полный перебор всех возможных воздействий даст шестнадцать вариантов. Отберем для дальнейшего рассмотрения только те четыре варианта, в которых нет одинаковых состояний входов:

ТС-ХВ - тепло-сухо (весной) - холодно-влажно (летом), ХС-ТВ - холодно-сухо (весной) - тепло-влажно (летом), ТВ-ХС - тепло-влажно (весной) - холодно-сухо (летом), ХВ-ТС - холодно-влажно (весной) - тепло-сухо (летом). Нетрудно убедиться, что количество информации, поступающей в растительное сообщество по этим последовательностям состояний входов, будет одинаковым при ее измерении некоторым энтропийным индексом (при условии неизменности вероятностей входных воздействий). Однако состояние выхода для этих последовательностей будет различным. Первая и последняя ситуации позволяют весной развиваться соответственно виду A3 или А2, а летом - наоборот. Так как эти виды, предположительно, равны по своей конкурентной способности, то следует ожидать, что в этих ситуациях будет наблюдаться содоминирование видов А2 и A3. Во втором случае успешно разовьется вид А4, но летом, когда условия среды станут более благоприятными для более сильного конкурента А1, произойдет его подавление и в сообществе будет доминировать вид А1. В третьей ситуации вид А1 сразу "захватывает лидерство" и, по-видимому, не упустит его до конца срока, так как хотя летом условия среды и более благоприятны виду А4, но он является слабым конкурентом и не в состоянии вытеснить вид, который уже занял все сообщество (иными словами, имеет место флористическая неполночленность растительного сообщества).

106


На данном примере можно видеть, что состояние выхода системы (доминирование того или иного вида) в большей степени зависит не от количественных значений состояний входов, а от их последовательности, т.е. организация растительного сообщества в данном случае определяется не только потоком вещества (осадки) и энергии (температура), но и информационным процессом, заключенным в последовательности воздействия этих факторов. Таким образом, количественные и качественные характеристики экосистем (в том числе и растительных сообществ) нельзя описать и прогнозировать, основываясь только на энергетическом и вещественном взаимодействии объектов (Левич, 1977, 1978, 1980). Еще раз подчеркнем, что формальное определение количества информации, содержащейся в том или ином сообществе, без качественного анализа или построения дедуктивных моделей информационных процессов вряд ли может рассматриваться как полнокровное приложение теории информации к экологическим и фитоценологическим исследованиям.

Заканчивая краткое рассмотрение основных процессов, протекающих в фитоценозах, интересно сделать ряд предположений о возможных носителях информации в растительных сообществах. В качестве информационных сигналов могут выступать различные лимитирующие факторы, а также факторы, зависящие от плотности особей и т.д. Кроме того, ряд авторов называет ал-лелохимические (например, Уиттекер, 1980; подробнее см. разд. 3.4) и их частный случай - аллелопатические взаимодействия (Гродзинский, 1967; Ра-ботнов, 1978; Райе, 1978). Отмечается и определенная роль в организации растительных сообществ электромагнитных полей биологического происхождения (Журбицкий, 1969; Гуляев и др., 1975; Макеев и др., 1975). А.П.Левичем (1977) даже сделано предположение о существовании "экологического кода", с помощью которого осуществляется организация структуры и регулирование в экосистемах. Все эти предполагаемые носители информации, а также различные характеристики круговорота веществ и потоков энергии в растительных сообществах требуют не только детального экспериментального изучения, но должны исследоваться и на математических моделях, описывающих те или иные процессы, протекающие в фитоценозах. Математическое моделирование в этом случае выступает в качестве расширения традиционного естественно-научного понятия «лабораторный эксперимент» (Флейшман, 1982).

3.3 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОЛЯ животных

Как уже отмечалось, предмет экологии составляют три системных уровня живого: особь, популяция и биоценоз. Информационные взаимодействия в животном мире, как и вещественно-энергетические, наиболее отчетливо проявляются на уровне популяции. На более высоком уровне информационные взаимосвязи представляют, по-видимому, интегрированную совокупность внутри- и межпопуляционных информационных потоков. На популяционном же уровне процессы информации тесно связаны с динамикой плотности населения.

Представление о наличии в любой популяции своей оптимальной плотности говорит о том, что и высокая и низкая плотность должны вызывать к действию регуляторные механизмы. Любые внешние по отношению к популяции факторы влияют на ее численность не прямо,   а через специализирован-

107


ные отношения, действующие уже внутри популяции и ведущие либо к ее разреживанию, либо к уплотнению через интенсификацию размножения. Эти механизмы работают по принципу обратной связи и представлены процессами беспрерывной информации. Материальными носителями такой биологической информации являются многообразные акты и следы деятельности животных. Уровень запахового фона, частота меток, частота непосредственных встреч животных, вообще степень любых изменений среды животными - все это служит информацией для популяции. "Свойство насыщать среду информацией, сохраняющей свое биологическое влияние в течение некоторого времени после того, как она была продуцирована, послужило Н.П.Наумову основанием для формирования теории биологических (или сигнальных) полей... Сущность ее сводится к тому, что в биогеоценотических отношениях имеет значение не только прямое воздействие животных на неорганическую и биологическую среду, но и информационный «фон», создаваемый ими и играющий специфическую роль в числе других свойств биогеоценоза" (Шилов, 1977,  с. 140).

Количественная сторона информации сообщает животным о плотности населения. Каждая особь, таким образом, является приемником информации и ее продуцентом. Эта информация и вызывает ответную реакцию, направленную на восстановление оптимального уровня интенсивности сигнального биологического поля, а следовательно,  и оптимального уровня численности.

В современной экологии, вышедшей за рамки изучения вещественно-энергетических процессов в живых системах, важным является вопрос: каким образом интегрированные память и опыт накапливаются и обобщаются, например, в популяции? По Н.П.Наумову (1973), существуют три пути интеграции индивидуального опыта в надиндивидуальных системах:

  1. сигнальная наследственность, осуществляемая при непосредственных контактах особей друг с другом (например, детей и родителей, молодых и взрослых,  половых партнеров и др.);
  2. морфологически обусловленная наследственность, закрепляемая отбором;
  3. интеграция индивидуального опыта путем адаптивного изменения организмами среды их обитания.

Для экологов предмет науки составляют первый и третий пути. Первый путь (сигнальная наследственность) в настоящее время наиболее интенсивно изучается методом прямых наблюдений и экспериментов в условиях вольерного содержания животных, реже - в полевых условиях. Третий путь до последнего времени исследуется слабо, так как не было разработано соответствующей теории и концептуальной основы сбора материала и его анализа. И только в 1973 г. Н.П.Наумов опубликовал общие идеи, а в 1977 г. - цельную концепцию значения адаптивного изменения среды обитания животными для трансформации, передачи и хранения информации об индивидуальном опыте.

Н.П.Наумов показал, что возможен опосредованный через среду обитания обмен опытом между особями, поколениями одного вида и разными видами, т.е., по существу, обмен информацией. Такой "средовой" обмен информацией не имеет адресата, как при индивидуальном обучении при непосредственных контактах животных (например, родителей и детенышей). В большинстве случаев он действует по принципу: "всем, кого это касается". Так, мочевая точка на границе индивидуального участка адресована потенциальным нарушителям границ или потенциальным половым партнерам в период размножения.   Но следы кормежки,  комфортного поведения,  просто следовая до-

108


рожка животного не имеют адресата, хотя и могут нести информацию, например о кормности участка. Следовательно, при "средовом" обмене сигналами направление информационного потока в популяции задается первичной активностью реципиента при соответствующем внимании к следам деятельности животных, оставленным в среде. Здесь важны как степень внимания (индивидуальное качество), так и разрешающие способности сенсорных и анализаторных систем животного-реципиента (видовое свойство).

В теории биологического сигнального поля понятия «среды», как суммы факторов и условий существования в их взаимосвязи, нет. Средой для животных здесь является биологическое сигнальное поле. Именно оно определяет поведение, жизнеспособность особей и в то же время формируется ими. Такая трактовка понятия «среды» в теории сигнального поля привела и к другому взгляду на особь: важна не сама особь в ее морфологическом, "вещественном" воплощении, а ее сигнальные связи, опосредованные объектами биологического поля, ее участие в формировании каналов. Именно эти связи порождают сигналы и информацию - "память" экосистемы следующего иерархического уровня, представленную биологическим сигнальным полем. Следовательно, жизнеспособность например популяции определяется не столько числом входящих в нее особей (здесь всегда есть предел - видотипичная плотность популяции), сколько их двигательной активностью, порождающей сигнальные связи во всем их разнообразии. В связи с этим Ю.Г.Пузаченко (1987, с. 1623) в конкретной и достаточно емкой форме определил задачу, стоящую перед современной экологией: "Эколог неизбежно исследует объект с очень высокой размерностью, он неизбежно должен совершенствовать свое мышление, оперируя не состояниями множества объектов, а их отношениями (разрядка наша), существенно понижая тем самым размерность, обеспечивая мыслимую обозримость объекта исследования". Представление о биологических сигнальных полях млекопитающих и является одной из тех концептуальных баз, которые ориентируют конкретные экологические исследования именно на анализ отношений между объектами в надиндивидуальных системах одного и разных уровней иерархии.

По Н.П.Наумову (1973, 1977), сигнальное биологическое поле можно понимать как упорядоченную совокупность изменения организмами исходных физических и химических характеристик мест их обитания, выступающих как совокупность сигналов или система связей, сплачивающих животных в более или менее тесные группы с согласованным поведением. Биологическое сигнальное поле можно рассматривать как групповой механизм управления живой системой, локализованный вне организма, в окружающей среде, и поэтому обладающий известной самостоятельностью.

Биологическое сигнальное поле само по себе, вне связи с конкретной изучаемой надиндивидуальной системой, не существует. Сигнальное поле -это один из аспектов ее существования, так же, как, например, вещественно-энергетический аспект этой системы. В то же время это один из методов изучения экологических систем надиндивидуального уровня (особи семейной группы, популяции и т.п.), причем метод изучения конкретного аспекта их жизнедеятельности - информационного. Средством описания и изучения биологических полей служит системный анализ, в настоящее время широко разрабатываемый применительно к общим экологическим проблемам (см. выше гл. 2).

109


При конкретных экологических исследованиях сигнальное биологическое поле удобно рассматривать как информационную систему, имеющую три параметра: величину, напряженность и анизотропность биологического поля.

Рассмотрим параметр "величина биологического поля". Здесь системной целостностью выступает что-то, организованное из элементов-объектов и событий среды, вовлеченных животным в процессе двигательной активности в сферу своей деятельности. Это пространственный параметр биологического сигнального поля. Он видится как одна из субсистем целой системы "биологическое сигнальное поле".

Элементами "напряженности биологического поля" выступают уже не физические объекты и события среды, имеющие сигнальное значение для реагирующих на них особей, а реакции особи на них. Здесь в системное интегрированное единство объединены функциональные элементы. Напряженность поля определяется через двигательные реакции на объекты и события среды, т.е. через поведение, разложенное на отдельные функциональные "кирпичики" - элементарные двигательные реакции на объекты и события среды. Их можно объединить в структурные блоки, отражающие какую-то поведенческую реакцию.

Параметр "анизотропность биологического поля" подразумевает субсистему, организованную одновременно из элементов физико-химической природы (объектов и событий среды) и функциональных элементов (повторных реагирований на объекты и события среды сходной сигнальной природы, т.е. несущих одинаковый для воспринимающей его особи сигнал).

Таким образом, информационная система "биологическое поле" состоит из трех подсистем, интегрированными компонентами которых в одном случае являются структурные элементы, во втором - функциональные, а в третьем - и то и другое.

Использование сигнального биологического поля, как предмета и как метода конкретных экологических исследований, позволяет решать широкий круг экологических задач. Например, была дана количественная оценка степени восприимчивости нового (адаптивной гибкости) у разных особей, внут-рипопуляционных групп и видов млекопитающих; показана разная длительность характерного времени у особей одного вида и у разных видов; выявлена и количественно определена потенциальная возможность особей, их групп и видов к освоению среды с разной степенью антропогенных изменений (Мозговой, 1972, 1986, 1987, 1989). Появилась возможность подойти к анализу механизма связи между биологическими сигнальными полями разного иерархического уровня.

Сигнальные биологические поля имеют иерархическую организацию, соответствующую системной организации живого надорганизменных уровней:

  • индивидуальное (или элементарное) биологическое поле;
  • групповое биологическое поле;
  • общее сигнальное поле популяции;
  • сигнальное поле коадаптивного комплекса экологически близких видов;
  • биоценотическое сигнальное поле.

ПО


Индивидуальное биологическое сигнальное поле - поле особи, представленное ее сигнальными связями с окружающей живой и неживой природой. У видов, ведущих индивидуально-семейный образ жизни, каждая особь имеет свой индивидуальный участок. Механизмом, обеспечивающим пространственное распределение особей в пределах популяционного ареала, являются коммуникативные связи, чаще опосредованные через сигналы, оставленные особями в среде в процессе их активности. Эти сигналы, в форме изменения физико-химических параметров среды (следовые дорожки животного, норы, убежища, мочевые точки, следы охоты и др.), а также следы реакции на сигналы, оставленные другими особями этого же или иных видов, и составляют элементарное биологическое поле особи.

Следы жизнедеятельности животных является лишь потенциальным механизмом регуляции территориальной структуры популяции или внутрипопуля-ционной группы. В качестве реальных механизмов они выступают только будучи актуализированными животным, сигнальное поле которого изучается. Следовательно, теоретически допуская наличие системы сигналов и информации как аппарата памяти и управления надиндивидуальными системами, в конкретных полевых исследованиях можно описать их как биологическое сигнальное поле каждой конкретной особи исключительно по реакциям животного на эти сигналы и информацию. Описание на любой иной основе отразит не реальное биологическое поле особи, а субъективную ориентацию исследователя.

Следующий уровень - групповое биологическое поле как интегрированная совокупность индивидуальных (элементарных) полей. Под группой в данном случае понимаются семьи, стаи, колонии, т.е. территориальные группы, объединенные в системное единство четкими функциональными связями. Вероятно, к этому уровню следует отнести и биологические поля внутрипопу-ляционных функциональных групп, таких,  как половые и возрастные.

Третий иерархический уровень биологических сигнальных полей - общее сигнальное поле популяции как интегрированная совокупность групповых сигнальных полей.

По-видимому, высшему уровню в иерархии биологических сигнальных полей, предложенной Н.П.Наумовым, биоценотическому сигнальному полю, должен предшествовать еще один уровень - сигнальное поле коадаптивного комплекса экологически близких видов (можно предложить термин «кон-сортивное сигнальное поле»). Характер функционирования биоценоза определяется именно такого рода комплексами-консорциями, как его структурными элементами.

Биоценотическое сигнальное поле формируется как интегрированный комплекс видовых полей. Его функции - обслуживание межвидового общения (Наумов, 1977). По-видимому, это справедливо для фоновых видов биоценоза. Остальные виды млекопитающих выступают структурными элементами биоценоза только в форме коадаптивных комплексов, подобных рассмотренному выше, и функциональными элементами - в форме сигнальных полей этих комплексов.

Сигнальные биологические поля перечисленных уровней организуют поток информации как в пределах каждого уровня, так и между ними.

Как в физике свойства частицы "здесь" и "теперь" имеют смысл только в соприкосновении частицы с системой отсчета,   так и в биологии сигнальное

ill


биологическое поле особи, групповое биологическое поле или общее биологическое сигнальное поле популяции имеют смысл и могут изучаться только в их связи с более общим целым. Так, индивидуальное сигнальное поле может быть выявлено и описано только через контакты особи с биологически сигнальным полем более высокого порядка - групповым, популяционным или биоценотическим. Биологический объект мыслим только во взаимодействии с системой, элементом которой он является. Результатом такого взаимодействия будет изменение и положения объекта, и скорости его движения, т.е. изменение его постранственно-временных координат. При большом числе степной свободы, свойственном системам надиндивидуального уровня, определить эти координаты нелегко. Поэтому Н.П.Наумов говорит о статистико-вероятностном характере механизмов взаимодействия особей и видов, создающих биологическое сигнальное поле (типичный пример методологии четвертого периода развития экологии; см. гл. 1).

Биологическое сигнальное, или информационное поле - это, по определению, информационная система, т.е. такая система, в которой системообразующим фактором (фактором отбора элементов и характера взаимодействий между ними) выступает информация. Эта мера упорядоченности движения, имеющая место в процессах активного отражения при сигнальном, а не силовом (энергия) воздействии. Информацию можно рассматривать и как сообщения, снимающие существующую до их получения неопределенность, или как энергетически слабое воздействие, воспринимаемое организмом как закодированное сообщение о возможности многократно более мощных влияний на него со стороны других организмов или факторов среды и вызывающее его ответную реакцию. Из приведенных определений видно, что понятие «информация» само по себе достаточно абстрактно. При выявлении сигнала и информации опосредованно, через движение особей в среде, уровень абстрагирования снижается: движение животного в течение его суточной активности -реальный процесс, ориентируемый комплексным воздействием на животное внешних и внутренних факторов. Такими факторами со стороны среды выступают сигналы, несущие определенную информацию о среде, ее свойствах, состоянии и изменениях. Характер движения животного может отражать сигнальные и информационные свойства среды, в данном случае - сигнального биологического поля. Следовательно, используя реальный процесс - двигательную активность животного, - можно насытить конкретным содержанием достаточно абстрактные понятия сигнала и информации и, более того, дать им количественную оценку.

Биологическое сигнальное поле можно рассматривать как систему сигналов, воздействующих на животных. Параметры сигнального поля выявляются опосредованно, через реакции животных на сигналы среды. Значит, в процессе изучения биологического сигнального поля любой надиндивидуаль-ной системы, выявляются не только факторы среды сигнальной природы, но и их взаимоотношения с живой системой. Отсюда уникальность биологического поля любого животного. Зафиксированное в цифрах или графически сигнальное поле экологической системы - это мгновенный пространственно-временной срез чрезвычайно подвижной информационной составляющей этой системы. Любые попытки изучать сигнальное поле как стабильную структуру, вне беспрерывного пространственно-временного изменения, неправомочны. С другой стороны,    состояние биологического сигнального поля не может быть

112


выявлено и изучено вне связи с определенной экологической системой. Такому анализу может быть подвергнут только отдельный сигнал, подобно любому отдельно взятому фактору среды. Но такой анализ не отразит реальной ситуации, поскольку, как и другие факторы среды, сигналы действуют комплексно (имеет место своеобразная констелляция воздействия сигналов на животных; Мозговой, Розенберг, 1992).

Возвращаясь к поставленному в начале раздела вопросу о популяцион-ном гомеостазе, можно сформулировать основную проблему популяционной экологии: какие механизмы принимают участие в регуляции плотности популяции?

Можно представить три основных уровня популяционной регуляции:

  • фактор-информатор сам же выступает регулятором плотности популяции;
  • фактор-информатор влияет на поведение животных и регуляция плотности популяции осуществляется через поведение;
  • фактор-информатор вызывает адекватные формы поведения, поведение изменяет физиологические функции в организме, регулирующие уровень рождаемости и смертности (Шилов, 1977).

Рассмотрим первый уровень популяционной регуляции: фактор-информатор есть регулятор плотности популяции.

В 20-х годах Р.Чепмен (R.Chapman) ставил опыты с мучными хрущаками и показал, что уровень их численности зависит от объема сосуда с отрубями. По мере подхода к максимальной для данной емкости плотности увеличивается каннибализм и снижается вероятность развития личинок. Фактором-информатором в данном случае выступает газообразный секрет, выделяемый личинками мучных хрущей: по мере его накопления, на определенном уровне (пороговая концентрация газа в сыпучей среде), он снижает вероятность развития личинок и интенсивность размножения имаго. Таким образом, происходит поддержание оптимальной плотности населения самой популяцией через продукты метаболизма, а не кормом. И это очень важно, так как ограничение плотности популяции непосредственно ресурсом поставило бы под угрозу самое ее существование. Ограничивающим фактором выступает сигнал о плотности:  продукты жизнедеятельности блокируют размножение.

В опытах с головастиками был показан характер действия метаболитов. Оказалось, что при критической плотности большинство головастиков замедляет развитие, а какое-то меньшинство резко вырывается вперед. И это меньшинство генетически отличается от остальных головастиков (Шварц, Пяс-толова, 1970). На этом примере прослеживается совмещение двух биологически важных процессов: регуляции численности и поддержании разнокачественное™ популяции.

Вторая форма регуляции плотности популяции наиболее полно выражена у высших животных - регуляция через поведение. Какие-то формы информации в биологическом сигнальном поле стимулируют определенные формы поведения, а последние регулируют уровень смертности и интенсивность размножения (информация -^ поведение = регуляция плотности). Наиболее простой пример такой регуляции дают черепахи. Если на кладку яиц идут большие количества черепах, то новые особи перекапывают уже отложенные кладки, чем и осуществляется механическая регуляция плотности через продуктивное поведение.

113


Третья форма регуляции плотности связана с изменением физиологических функций в организме в ответ на адекватные полученной информации формы поведения: информация -> поведение -> изменение физиологических функций = регуляция рождаемости. Такая форма регуляции наблюдается у млекопитающих (Кристиан, 1956) и осуществляется через реакцию стресса. При росте плотности популяции растет интенсивность сигнального поля, усиливается борьба за ранг, растут антагонистические формы поведения, и в результате растет уровень стресса, оказывающий влияние на плодовитость и смертность в популяции.

Еще Г.Селье (1960) показал, что стресс влияет на репродукционные способности животных, вплоть до их блокировки: прекращается овуляция, не происходит имплантация оплодотворенного яйца, начинается рассасывание эмбрионов, прекращается лактация. Кортикостероидные гормоны ингибируют репродуктивные функции, но полностью способность к размножению не уничтожают. Поэтому выселившиеся животные, выйдя из-под давления стресса, восстанавливают в крови уровень половых стероидов и могут снова благополучно размножаться. То есть, срабатывает та же схема: информация -^ поведение физиология = регуляция. Причем эта схема постоянно проверяется обратной связью и популяция быстро улавливает возможность нового размножения.

Отсюда прямой выход в практику: человечество много сил тратит, например, на борьбу с грызунами, но результат всегда один и тот же - 100%-й гибели грызунов никогда не бывает, даже при использовании очень сильных ядов. В результате, остаточная популяция, получив информацию о низкой плотности, включает реакцию поиска. Быстро формируются новые внутрипо-пуляционные группы, и в них снова начинается интенсивное размножение. Дератизацию, например, вынуждены теперь проводить до 12 раз в год (!). Человек сам включает регуляторные механизмы, ведущие к резкой вспышке численности грызунов. Отсюда важнейшая проблема современной прикладной экологии - поиск новой стратегии борьбы с грызунами, вредителями сельскохозяйственных культур и переносчиками инфекций.

Во всех рассмотренных случаях "...исходным раздражителем, включающим функцию регуляторных механизмов и определяющим уровень и направленность их функционирования, являются информационные процессы, отражающие динамику плотности и ее соотношение с конкретной экологической ситуацией" (Шилов, 1977, с. 192). Прямые контакты животных в пределах популяции зачастую ведут к усилению конкуренции, поэтому преимущество получает опосредованный через сигналы среды информационный обмен. Н.П.Наумов (1977) отмечал, что любые изменения, внесенные животными в окружающую среду, - от долговременных нор и логовищ до элементарной следовой дорожки, - могут иметь информационное значение, восприниматься как информация, интенсивность которой пропорциональна плотности заселения территории особями данной популяции.

Сигналы и информация, оставляемые животными в процессе жизнедеятельности, выполняют не только регуляторную, но и очень разнообразную биологическую функцию - от "пассивной" информации до активных форм информационного обмена. Г.Темброк (1977, с. 255) в связи с этим выделяет два типа информации - коммуникативную и некоммуникативную: "...при некоммуникативных процессах информации происходит семантическая нагрузка, осуще-

114


ствляемая перципиентом, в то время как при коммуникативных процессах, имея в виду передачу информации, семантическую нагрузку осуществляет передатчик, и процесс передачи информации происходит лишь в том случае, если значение узнано перципиентом".

Поскольку между животным и средой постоянно осуществляется сигнальный или информационный обмен, Г.Темброк выделяет три среды, характер сигнально-информационных связей с которыми различен:

  • среда "внешнего самоконтроля";
  • среда,   представленная любыми процессами и событиями внешнего мира, активно воспринимаемыми животным;
  • социальная среда, образуемая особями своего вида.

Во всех трех случаях имеют место информационные процессы, но в разных аспектах: синтаксическом (код информации), семантическом (значение информации) и прагматическом (ценность информации),.

Информация структурно неоднородна и включает в себя синтаксическую (форма), семантическую (значение) и прагматическую (ценность) составляющие, описываемые тремя соответствующими разделами семиотики - общей теории знаковых систем. Выше было показано, что биологическое поле - это информационная система. Отождествление сигнальных биологических полей с информационными системами позволяет рассматривать параметры полей (величина, анизотропность и напряженность) как аналоги трех составляющих информации:

Составляющая информации

Параметры биологического сигнального поля

синтаксическая (форма)

величина

семантическая (значимость)

анизатропность

прагматическая(ценность)

напряженность

Так, синтаксическая составляющая информации в сигнальных биологических полях представлена объектами и событиями среды - потенциальными физико-химическими носителями какого-либо сигнала. Физические свойства носителя сигнала (объекта среды) могут иметь значение величины (кода) информации.

Если сигнал значим для животного в данном поведенческом контексте, он будет воспринят животным и выступит показателем семантической составляющей информации - значения. Но сигнал еще не свободен от субстратных свойств своего носителя, он включает в себя физико-химические характеристики объекта среды. Прагматическая же (ценностная) составляющая информации, будучи связанной с сигналом, свободна от физических характеристик субстрата и связана лишь с готовностью особи воспринять эту информацию. Так, объект среды, например колышущийся и трущийся о снег сухой стебель травы, выступает физическим носителем сигнала о каком-то движении, сопровождаемом шуршанием. В этом его значение для животного: что-то движущееся и шуршащее. Ценность же данного сигнала в том, что он несет информацию о потенциальной пище и вызывает соответствующее поведение   -

115


поиск пищи, если преобладающая мотивация у животного в данный момент была кормопоисковая. При кормопоисковой мотивации объекты среды, подобные шуршащему стеблю, или шуму грызуна из-под снега, как сигналы будут наиболее значимы для животного. Животное будет искать соответствующие сигналы и повторно на них реагировать. Следовательно, показателем семантической (значимой) составляющей информации может выступать второй параметр биологического сигнального поля - его анизотропность.

"Дистантное восприятие обычно дает животному лишь поверхностную, сигнальную информацию. Отражение же собственных действий, собственного поведения, направленного на объекты окружающего мира, дает животному наиболее полноценную информацию об этом мире" (Фабри, 1976, с. 11). Более того, чем ценнее информация (прагматическая составляющая), которую животное извлекает из данного сигнала, например сигнала о возможной пище при чувстве голода, тем активнее будет поиск пищи в ответ на данный сигнал и тем многообразнее двигательные реакции животного. Количество же элементарных двигательных реакций на объекты и события среды - это показатель напряженности, третьего параметра биологического сигнального поля.

Таким образом, связь между параметрами биологического сигнального поля и тремя составляющими информации вполне органична и закономерна. Кроме того, можно видеть, что синтаксическая составляющая информации связана преимущественно с внешней, по отношению к особи, средой - с объектами среды, потенциальными носителями сигналов. Семантическая составляющая информации (ее значение) связана в большей степени с особью, воспринимающей сигнал, а прагматическая (ценностная) - отражает только внутреннее состояние животного. Иначе говоря, три параметра биологического сигнального поля (величина, анизотропность, напряженность) и, соответственно, три составляющих информации (код, значение, ценность) могут характеризовать три стадии совмещения внешней реальности с внутренними процессами особи: побуждением, мотивацией. Если количественно выразить все три рассмотренных параметра, можно проследить три стадии процесса инте-риоризации - превращения внешней реальности во внутренний образ. И полученные данные можно использовать при сравнительном анализе информационных систем и поведения особей разных видов (Мозговой, Розенберг, 1992).

Расчленить процесс интериоризации (превращение внешней реальности - объектов среды - во внутренний образ, с параллельным процессом его внутренней оценки) очень сложно, так как это непрерывный, континуальный акт. Любое его дробление будет достаточно условным. И граница между тремя предлагаемыми стадиями интериоризации тоже в значительной степени условна. Более того, три раздела семиотики (или три составляющих информации), как и процессы интерио- и экстериоризации, описываются в литературе, главным образом, применительно к человеку. В данном случае они используются применительно к коммуникативным системам животных в связи с отсутствием соответствующих терминов для описания аналогичных процессов в животном мире.

116


3.4. ХИМИЧЕСКИЕ МЕХАНИЗМЫ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ

ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ

Один из способов быть несъеденным -

это стать несъедобным.

К.Шмидт-Ниельсен

("Физиология животных, приспособление

и среда", 1982, т. 1, с. 225).

3.4.1. ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ

Афористичность высказывания известного физиолога не отражает того длительного эволюционного пути, который прошли живые организмы, прежде чем обрели эффективные средства химической защиты и нападения. Стратегия использования химических веществ, включая токсины, в живой природе имеет два основных направления - это выработка собственных биологически активных веществ (БАВ) из неактивных предшественников, либо накопление в организме экзогенных БАВ. В соответствии с этими типами стратегий можно разделить организмы, использующие БАВ в наиболее категоричной форме - в виде токсинов - на две группы: первично- и вторичноядовитых.*

В сравнительном аспекте вторичная ядовитость выглядит менее "выгодной", по крайней мере по следующим причинам. Во-первых, такой тип химической защиты требует зависимости от определенного источника питания, т.е. специализации. Во-вторых, он потенциально более опасен для организма, аккумулирующего токсины, так как биологические механизмы резистентности к ядовитым веществам, поступающим с пищей, могут не сработать в экстремальных ситуациях, связанных с передозировкой, непредсказуемыми флуктуациями в химизме пищи и т.д. В-третьих, вторичная ядовитость не обеспечивает, как правило, индивидуальной защиты, а лишь ценой гибели отдельной особи повышает шансы выживания популяции в целом.

Взаимодействия между различными организмами, опосредуемые с помощью химических веществ, сбалансированы удивительным образом, и кажущиеся отклонения от естественной гармонии являются, скорее всего, результатом нашего незнания конкретных механизмов химических взаимодействий у разных видов.

В настоящее время спектр вопросов, касающихся химических аспектов экологических взаимодействий между организмами, изучает химическая (биохимическая) экология. Дж.А.Розенталь (1986, с. 56) указывает, что "...исследование... химических взаимодействий между организмами составляет основу новой быстро развивающейся области биологии - химической экологии. Химическая экология изучает роль природных химических веществ «во взаимоотношениях между организмами»".

Подробнее в отношении ядовитых животных см. 3.4.6.2.

117


 



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.