Geum.ru

Проблемы и перспективы развития исторической информатики

Вид материалаАнализ

Содержание


Компьютерное моделированиепрогнозных показателей развития популяции
С.Ю. Малков, А.А. Маркова (Москва)
С.А. Нефедов (Екатеринбург), П.В. Турчин (Сторрс, США)
Подобный материал:
1   ...   9   10   11   12   13   14   15   16   ...   70
^

Компьютерное моделирование
прогнозных показателей развития популяции


Демографическое прогнозирование как способ наблюдения за развитием населения тесно связано с задачами планирования социально-экономических процессов: планирования перспективы производства и потребления товаров и услуг, жилищного строительства, развития социальной инфраструктуры, решения геополитических проблем.

Для оценки структуры и численности популяции и выявления степени влияния на её развитие различных факторов предлагается использовать компьютерную модель, работа которой основана на использовании матричной модели популяции, предложенной Лесли.

Предполагается, что популяция содержит возрастных групп, и размножение происходит в определенные моменты времени . Тогда в каждый фиксированный момент времени популяцию можно охарактеризовать вектор - столбцом. Для момента времени вектор - столбец будет иметь вид: ,где — численность - ой возрастной группы в момент времени .

Матрица Лесли включает следующие элементы: под диагональными элементами матрицы стоят коэффициенты дожития i-ой группы, в первой строке согласно порядковому номеру столбцов размещены коэффициенты рождаемости i-ой группы. Все остальные элементы матрицы равны нулю. Зная структуру матрицы и начальную структуру популяции можно прогнозировать состояние популяции в любой заданный момент времени:

Матрица перехода задаёт условия изменения структуры популяции, при этом элементы и в общем случае не зависят от начальной структуры, т.е. вектора . С другой стороны начальный вектор структуры популяции так же оказывает влияние на дальнейшее ее развитие. С целью учета данного влияния предлагается использовать компьютерную модель для определения репродуктивной ценности популяции, позволяющей оценить популяцию с точки зрения её качественного состава, то есть возрастной составляющей. Для этого рассматривается сопряженная к матрице Лесли матрица , на основании которой происходят вычисления. Путём проведения моделирования для матрицы можно получить скорость размножения популяции и оценить репродуктивную ценность популяции в любой заданный момент времени.

Использование моделей позволяет решать следующие задачи: проследить за динамическими изменениями состава и структуры популяции; прогнозировать различные варианты развития популяции в зависимости от структуры начального вектора популяции; реализовывать различные варианты прогнозов при гипотезе о неизменном режиме воспроизводства и при гипотезах о различных вероятностных изменениях уровней рождаемости и смертности.
^

С.Ю. Малков, А.А. Маркова (Москва)

Связь глобальной демографической динамики
с изменениями климата 


Цель исследования заключается в определении степени влияния климатических изменений на глобальные демографические процессы на основе имеющихся статистических данных. В исследовании рассматривается доиндустриальная эпоха, когда основой экономики было сельскохозяйственное производство. Объектом исследования являются аграрные и кочевые общества в период с начала нашей эры до XIX века.

Проблема анализа заключается в том, что изменение численности населения различных регионов Земли и мира в целом зависит от множества факторов, при этом наиболее ярко проявляются социальной факторы, связанные с техническим прогрессом, гражданскими войнами, внешними завоеваниями и т.п. Климатические факторы имеют плавный и долговременный характер, поэтому их достаточно сложно выделить на фоне изменчивых факторов социальной природы.

Анализ имеющихся данных показал, что общий долговременный тренд демографического роста как для Земли в целом, так и для ее основных регионов очень хорошо описывается степенной функцией и определяется прогрессом в развитии технологий, способствующих повышению урожайности, освоению новых сельскохозяйственных культур, выведению новых сортов растений и пород животных и т.п. Климатические изменения являются одним из факторов, обусловливающих колебания вокруг долговременного тренда. Таким образом, сначала выделялся долговременный тренд в демографической динамике, затем определялись локальные отклонения от этого тренда и вычислялась корреляция между этими отклонениями и изменениями среднегодовой температуры Северного полушария. Значение коэффициента корреляции является показателем степени влияния климатических факторов на глобальную демографическую динамику.

Данные об изменении среднегодовой температуры Северного полушария в течение последних двух тысячелетий брались из работ В.В. Клименко, данные о демографической динамике Земли и ее крупных регионов – из работ M. Kremer, C. McEvedy, R. Jones. При проведении расчетов в качестве периода усреднения (периода фильтрации данных) было выбрано одно столетие. Рассматривалась демографическая динамика мира, Европы, Азии, Африки, Китая, Индии.

Результаты расчетов показали, что наибольшего значения корреляция между изменениями климата и численностью населения достигает для мира в целом (коэффициент корреляции r = 0,7). Здесь можно говорить о высокой степени зависимости глобальных демографических процессов от климатических условий. При уменьшении географических размеров регионов степень этой зависимости снижается, что указывает на относительное повышение роли локальных политических и социально-экономических факторов в сравнении с факторами природно-климатическими. При этом обращает на себя внимание то, что коэффициент корреляции для Северо-Западной и Восточной Европы выше, чем для Европы в целом, а для Китая выше, чем для Азии.

Анализ показал, что коэффициент корреляции r выше в тех регионах, через которые проходит нулевая изотерма января (то есть где средняя температура января близка к 0оС). К этим регионам относятся Северо-Западная Европа, Восточная Европа, Китай. Данные регионы чувствительны к изменению средней температуры, особенно в зимний период, поскольку принципиально важным для жизнедеятельности является наличие или отсутствие устойчивых холодов в зимнее время.

К регионам, где коэффициент корреляции сравнительно небольшой (r < 0,33) относятся Индия, Южная Европа (Средиземноморье), Африка. Эти регионы объединяет то, что в этих регионах устойчивое тепло сохраняется круглый год и некоторое изменение средней температуры слабо сказывается на условиях жизни и на демографической ситуации.

Таким образом, можно констатировать, что:
  • корреляция между отклонениями численности народонаселения от тренда и средней глобальной температурой значима. При этом значимость корреляции тем выше, чем обширнее территория;
  • наиболее высокое значение корреляция имеет для территорий, где средняя температура января близка к нулю (Северо-Западная Европа, Восточная Европа, Китай). Это, по-видимому, обусловлено тем, что условия жизни на этих территориях в доиндустриальную эпоху в большей степени, чем в других регионах, зависели от изменения погодных факторов.
^

С.А. Нефедов (Екатеринбург), П.В. Турчин (Сторрс, США)