Экология (от греч. "ойкос" - жилище и "логос" - наука) - общебиологическая наука, изучающая взаимоотношения организмов между собой и со средой обитания.

Термин "экология" был предложен в 1866 г. немецким зоологом Э. Геккелем для обозначения биологической науки, изучающей взаимоотношения организмов с окружающей их средой обитания. Однако более четкое и краткое ее определение было дано английским биохимиком X. Кребсом, определившим основное содержание экологии как изучение "распространения и динамики численности организмов". Современному определению экологии больше соответствует ее понимание как науки о структуре и функциях живой природы.

Экология как биологическая наука

Все разделы биологической науки изучают жизнь на молекулярном, клеточном или организменном уровнях, так как индивидуум является самой крупной единицей исследования (гены -> клетки -> органы -> организмы). Однако имеются и более сложные формы организации живого:

• Группы сходных индивидуумов одного вида объединяются в популяции, которые создают многовидовые сообщества - биоценозы.
• Биоценозы в свою очередь образуют биологические макросистемы более высокого ранга - биогеоценозы (экосистемы) и в целом биосферу нашей планеты.

Предметом исследования экологии, как биологической науки, являются биологические макросистемы: популяции, сообщества, экосистемы и их динамика во времени и пространстве (в зависимости от окружающей среды). Современная экология изучает различные уровни организации живой материи - популяционно-видовой, биогеоценотический, биосферный, т.е. жизнь, интегрированную в биологические системы более высокого ранга, чем организм. Этим экология отличается от других областей биологии, которые она обогащает, но ни в коем случае не растворяется в них и не исчезает как самостоятельная наука. Экология тесно связана с эволюционным учением, генетикой, систематикой и другими биологическими дисциплинами и получает свое развитие с дальнейшим развитием смежных дисциплин - ботаники, зоологии, микробиологии и т.д.

Уровни организации живой материи исследуемые экологией	Задачи экологии на каждом уровне
отдельные особи	изучение влияния на организм абиотических и биотических факторов и наоборот; процессы воспроизводства особей, их гибели и миграции
популяции	решение вопросов, связанных со степенью обилия отдельных видов, с изменениями и колебаниями численности популяций
сообщества	изучение состава и структуры сообществ и закономерности их функционирования (круговорот веществ и энергии)

На современном уровне развития общества экология превратилась в одну из ведущих биологических наук. Это в значительной степени обусловлено тем, что решение проблем, связанных с рациональным использованием природных ресурсов биосферы, возможно только с экологических позиций.

В настоящее время экология представляет собой систему наук, среди которых преобладает

• общая экология - изучающая закономерности связи со средой, присущие всем группам организмов
• узкие направления по экологической специфике отдельных групп организмов - экология растений, экология микроорганизмов, насекомых, птиц и т. п.

• аутэкология (экология отдельных видов) - изучает индивидуальные организмы (особи) или отдельные виды. При этом особое внимание уделяется жизненным циклам и их поведению как способам приспособления к условиям среды
• синэкология (экология сообществ) - исследует группы организмов, составляющих определенные единства. Особенно заметно выделяется в ней популяционная экология.
• физиологическая и биохимическая экология - выявляет закономерности определенных изменений, лежащих в основе адаптации и приспособительных преобразований организмов
• палеоэкология - изучает экологические связи вымерших групп
• эволюционная экология - исследует экологические механизмы преобразования популяций
• морфологическая экология - изучает закономерности строения органов и структур в зависимости от условий обитания

Выделяют также экологию наземных экосистем, экологию ландшафтов и водных экосистем. Формируется экология человека, включающая в себя ряд социальных проблем. Для отечественной экологии особенно характерна ее практическая направленность, прикладной характер научных разработок в интересах общества.

Экология как наука является теоретической основой охраны природы. Однако между понятиями "экология" и "охрана природы" ставить знак равенства нельзя, так как задачи экологии гораздо шире.

Задачи экологии

Экология как наука решает следующие задачи:

1. изучает принципы и законы, определяющие типы объединения организмов, динамику популяций и биогеоценозов во времени и пространстве
2. исследует закономерности взаимоотношений различных групп организмов с факторами окружающей среды, влияние организмов и их комплексов на среду обитания с целью выяснить механизмы преобразования популяций
3. изучает характер распределения растений и животных на планете, потоки вещества и энергии через отдельные трофические уровни и закономерности функционирования экосистем и биосферы в целом
4. разрабатывает основы для рациональной эксплуатации биологических ресурсов, прогнозирует изменения природы в связи с деятельностью человека, дает рекомендации по управлению процессами, протекающими в природе
5. разрабатывает биологические меры борьбы с сорняками и вредителями в связи со снижением эффективности инсектицидов и гербицидов и загрязнением ими природной среды
6. изучает возможности создания безотходных технологий на промышленных предприятиях: рекомендует внедрять соответствующие системы для переработки отходов производства, например, путем создания систем оборотного водопотребления в процессе которого промышленные воды отстаиваются, очищаются и возвращаются в технологическую цепь, либо для исключения или сокращения технологических процессов, приводящих к образованию основного количества отходов.

Таким образом, главная теоретическая и практическая задача экологии заключается в том, чтобы вскрыть закономерности биологических процессов и научиться управлять ими в условиях все возрастающего влияния человека на окружающую среду.

Oсновные методы экологических исследований

Свои задачи экология решает определенными методами.

• Полевые исследования - изучение популяций видов и их сообществ в естественной обстановке. Позволяют выяснить характер влияния на популяцию того или иного комплекса факторов, общую картину развития и жизнедеятельности вида в конкретных условиях

  Однако полевые наблюдения не всегда могут дать точный ответ на поставленные вопросы. Например, на вопрос, какой из факторов среды определяет характер жизнедеятельности особи, вида, популяции или сообщества, можно ответить только с помощью эксперимента, главной задачей которого является выяснение причин установленных взаимоотношений.

• Экологический эксперимент - моделирование естественной системы в искусственных условиях (например, аквариум может служить натурной моделью водоема) и изучение особенностей влияния отдельных факторов на развитие организма.

  Экспериментальные методы позволяют вычленить и проанализировать роль отдельных факторов при постоянстве всех остальных в искусственно созданных и контролируемых условиях.

• Математическое моделирование биологических явлений - моделирование реально существующих объектов и явлений осуществляемое средствами языка математики.

  Математическое моделирование основано на создании и исследовании математической модели реальной системы, описанной с помощью математических уравнений. Имитация различных сигналов (например, изменение климатических условий, антропогенных нагрузок) по отношению к исследуемой математической модели позволяет теоретически определить поведение реальной системы без сложного, дорогого или опасного эксперимента, а также даёт возможность изучать явления, которые невозможно воспроизвести экспериментально.

В математическом моделировании выделяют несколько этапов [показать].

Этот этап не является специфическим для математического моделирования. Словесное (вербальное) описание (часто с использованием цифрового материала) в ряде случаев является конечным результатом физиологических, психологических, медицинских исследований. Математической моделью описание объекта становится только после того, как оно на последующих этапах переводится на язык математических терминов.

Модели в зависимости от используемого математического аппарата подразделяются на несколько классов. В медицине и биологии чаще всего применяются описания с помощью уравнений. В связи с созданием компьютерных методов решения так называемых интеллектуальных задач начали распространяться логико-семантические модели. Этот тип моделей используется для описания процессов принятия решений, психической и поведенческой деятельности и других явлений. Часто они принимают форму своеобразных "сценариев", отражающих врачебную или иную деятельность.

При формализации более простых процессов, описывающих поведение биохимических, физиологических систем, задач управления функциями организма, применяются уравнения различных типов.

Если исследователя не интересует развитие процессов во времени (динамика объекта), можно ограничиться алгебраическими уравнениями. Модели в этом случае называются статическими. Несмотря на кажущуюся простоту, они играют большую роль в решении практических задач. Так, в основе современной компьютерной томографии лежит теоретическая модель поглощения излучения тканями организма, имеющая вид системы алгебраических уравнений. Решение ее компьютером после преобразований представляется в виде визуальной картины томографического среза.

Для описания свойств систем, изменяющихся во времени, используются динамические модели, чаще всего в виде обыкновенных дифференциальных уравнений:

,

где х₁, х₂..., x_N - переменные, а₁, а₂,... a_m - параметры модели, u₁, u₂,..., u_i - внешние воздействия на систему, t - время, i = 1, 2,..., N.

Величина - производная x_i по времени (скорость изменения x_i). Разница между переменными (х) и параметрами (а) в уравнении заключается в следующем. К переменным относятся такие величины, которые могут влиять друг на друга и согласованно изменяться под действием внешних воздействий во время изучения объекта. Параметры отражают те свойства объекта, которые характеризуются неизмененными значениями в течение всего времени изучения объекта (модель с неизмененными постоянными параметрами) или меняются со временем, но вне всякой связи с изменением переменных (модель с изменяющимися параметрами). Параметрами модели являются коэффициенты описывающих ее уравнений. Следует отличать указанный смысл термина "параметры модели" от принятого в биомедицинской литературе, где часто под параметрами понимаются любые количественные характеристики состояния организма или его систем.

После записи математической модели проводится ее анализ с точки зрения адекватности задаче, которую планируется решать с ее помощью, - верификация модели. Верификация состоит в том, что на созданной модели воспроизводится (например, с помощью ЭВМ) круг моделируемых явлений или процессов, для которых имеется достоверный экспериментальный материал. При определенном совпадении результатов расчета с экспериментальными данными модель считается адекватной. В противном случае необходимо уточнять исходные концепции и допущения, а затем снова верифицировать модель. Удовлетворяющая исследователя модель анализируется и обсчитывается на ЭВМ, что называется вычислительным экспериментом. При анализе результатов вычислительных экспериментов следует учитывать, что модель - всегда лишь упрощенное описание реальных явлений. Поэтому выводы, получаемые с помощью моделирования, требуют дополнительного осмысливания.

Первыми математическими моделями простейших экологических систем хищник - жертва, и паразит - хозяин были теоретические разработки Вольтерра - Лотки [показать], выполненные в 1925-1926 гг. и послужившие основой для построения более сложных моделей.

Простейшая математическая модель существования двух биологических видов (популяций) типа "хищник-жертва" -
модель Вольтерра-Лотки

Впервые модель была получена А.Лоткой (1925 г.), который использовал для описания динамики взаимодействующих биологических популяций. Чуть позже и независимо от Лотки аналогичные (и более сложные) модели были разработаны итальянским математиком В. Вольтерра (1926 г.), глубокие исследования которого в области экологических проблем заложили фундамент математической теории биологических сообществ или так называемой математической экологии.

Пусть два биологических вида совместно обитают в изолированной среде. Среда стационарна и обеспечивает в неограниченном количестве всем необходимым для жизни один из видов, который будем называть жертвой. Другой вид - хищник также находится в стационарных условиях, но питается лишь особями первого вида. Это могут быть караси и щуки, зайцы и волки, мыши и лисы, микробы и антитела и т. д. Будем для определенности называть их карасями и щуками.

Итак, караси и щуки живут в некотором изолированном пруду. Среда предоставляет карасям питание в неограниченном количестве, а щуки питаются лишь карасями.

Обозначим:

• у - число щук
• х - число карасей

Со временем число карасей и щук меняется, но так как рыбы в пруду много, то не будем различать 1020 карасей или 1021 и поэтому будем считать (х) и (у) непрерывными функциями времени (t). Будем называть пару чисел (х, у) состоянием модели.

Попробуем из самых простых соображений найти, как меняется состояние (х, у).

Итак, если число карасей - х, а число щук - у, то вероятность, что карась встретится со щукой, пропорциональна произведению (ху). Другими словами, чем выше численность одного из видов, тем выше вероятность таких встреч. В отсутствие щук популяция карасей будет расти экспоненциально (по крайне мере вначале), а в отсутствие карасей популяция щук из за голода сократится до нуля. Теперь, если dх - изменение популяции карасей за время dt, а dу изменение популяции щук за тот же интервал времени, то две популяции описываются дифференциальными уравнениями:

dх /dt = rх – Aху
и dу /dt = –qу + Bху

где r - скорость роста численности карасей в отсутствие щук, а q - скорость сокращения численности щук в отсутствие карасей. Постоянные A и B - скорость, с которой встречи щук с карасями удаляют карасей из популяции, и скорость, с которой эти встречи позволяют щукам прибавлять численность своей популяции.

Знак минус в первом уравнении показывает, что встречи сокращают популяцию жертвы, а знак плюс во втором говорит о том, что встречи увеличивают популяцию хищника. Как видите, любое изменение численности карасей влияет на численность щук, и наоборот. Две популяции необходимо рассматривать вместе.

Эта система уравнений называется моделью Вольтерра-Лотки. Числовые коэффициенты r, q, A, B называются параметрами модели. Очевидно, что характер изменения состояния (x, y) определяется значениями параметров. Изменяя эти параметры и решая систему уравнений модели, можно исследовать закономерности изменения состояния экологической системы.

Решение этих уравнений показывает, что обе популяции развиваются циклически. Если популяция жертв-карасей увеличивается, вероятность встреч хищник-жертва возрастает, и, соответственно (после некоторой временной задержки), растет популяция хищников-щук. Но рост популяции щук приводит к сокращению популяции карасей (также после некоторой задержки), что ведет к снижению численности потомства щук, а это повышает число карасей и так далее. Эти две популяции как бы танцуют вальс во времени - когда изменяется одна из них, за ней следом изменяется и другая.

Примером сложного математического моделирования биологических явлений может служить математическая модель Азовского моря, разработанная учеными Северо-Кавказского научного центра. В основе этой модели лежит количественный анализ данных многолетних наблюдений, проведенных гидрологами, гидрохимиками, биологами на Азовском море. Данный анализ позволил с помощью ЭВМ воссоздать все основные процессы, протекающие в море, и предсказать реакцию его экосистемы на различные воздействия человека. Аналогичные модели разработаны для Каспийского и Балтийского морей, для озер Байкал, Севан и других экосистем.

Однако математическое моделирование процесса или явления не всегда может дать полного знания о нём. Это особенно существенно в том случае, когда предметом математического моделирования являются сложные системы, поведение которых зависит от значительного числа взаимосвязанных факторов различной природы. Поэтому иногда математическое моделирование дополняют натуральным модельным моделированием.

Методы математического моделирования в условиях научно-технического прогресса, в значительной мере зависящего от использования природных ресурсов, позволяют не только прогнозировать последствия воздействия человека на природу, но и эффективно управлять экосистемами.