Прогнозування в економічній географії

Прогнозування (Прогноз (від грец. “Prognosis”) – передбачення, пророкування про розвиток чого-небудь, засноване на певних даних.) – Це специфічний вид людської діяльності, якийсь процес, в якому застосовуються конкретні інструменти. У прогнозному процесі предметом діяльності виступає інформація. Після її переробки, систематизації, упорядкування, з’являється можливість форматувати судження про те, як зміниться прогнозований об’єкт. Таке судження, оцінка (числове значення показника або якісна характеристика ситуації) також носять інформаційний характер.
Прогнозування може бути спрямоване на різноманітні об’єкти, які можуть відноситися і до різних галузей (сфер) людської діяльності.
Можна запропонувати різні варіанти зв’язків між природними, економічними, соціальними об’єктами прогнозування.

На цій схемі можливі зв’язки галузевих прогнозів показані в їх логічній (тимчасової) послідовності реалізації. Повною мірою ієрархію здійснити не вдалося. Це проявилося в тому, що прогноз зовнішньополітичної ситуації хоча і розташований на нижньому рівні, але одночасно використовується при проведенні економічного прогнозування.
Географічне прогнозування – розгляд імовірнісного стану і розвитку геосистем з розкриттям змін до просторових відносинах як усередині систем, так і між ними.
Під методами прогнозування розуміють сукупність прийомів мислення, способів, що дозволяють на основі аналізу інформації про прогнозний об’єкті винести щодо достовірне судження про майбутній розвиток об’єкта. Від типу об’єкта залежить тип застосовуваного методу.
Більшість російських фахівців сукупність прогнозних методів ділять на три групи: фактографічні, експертні, комбіновані. Фактографічні методи базуються на первинної інформації про об’єкт, зазвичай документально зафіксованої на будь-якому носії. Експертні методи передбачають використання інформації, одержуваної від фахівців-експертів; які в свою чергу попередньо узагальнюють фактографическую чи іншу інформацію. Комбіновані методи засновані на застосуванні змішаних інформаційних масивів, тобто та фактографічних та експертних.
Найбільш поширеними фактографічними методами прогнозування є ектраполяціонние. Опис змін часового ряду на основі залежностей між змінними і механізму його формування часто використовують для статистичного прогнозування, яке в більшості випадків зводиться до екстраполяції виявлених тенденцій розвитку, тобто до продовження в майбутнє тенденції, що спостерігалася в минулому.
До ектраполяціонним методам прогнозування відносять: метод прогнозування екстраполяцією динамічного ряду показників (нерідко дослідники називають його методом прогнозування за допомогою тренда); метод прогнозування екстраполяцією регресійних залежностей (в літературі даний метод ототожнюється з методом прогнозування за допомогою багатофакторних виробничих функцій – регрессий); метод прогнозування екстраполяцією кривої, дотичної в деякі моменти часу з кривими для коротких періодів (в літературі його іноді називають методом обвідних кривих).
У географії застосовують також просторовий аналіз. Він може бути корисний для прогнозування у випадках, коли відсутня інформація по часових рядах. Суть його полягає в пошуку стійких просторових структур, що відображають тенденції розвитку. Ці тенденції є базовими, так як з їх допомогою оцінюють можливості виникнення тих чи інших ситуацій в майбутньому.
Масове прояв будь-яких подій, що фіксуються у вигляді певної закономірності, задає в просторі певну структуру. Певна спрямованість географічних процесів, що виражається в тому, що в просторі протікають спрямовані і, найчастіше, що визначають один одного або випливають одне з одного процеси (просторова концентрація, ефект агломерації, сфери і зони впливу, поля і потоки, міграція і т. д. ).
Географічне прогнозування – ціла галузь наукових знань, коротко описати яку неможливо. У зв’язку з цим розглянемо як приклад розробки географічних прогнозів лише два напрямки: прогнозування природних ресурсів та демографічне прогнозування.
Прогнозування природних ресурсів знаходиться в основі галузевої класифікації прогнозів. Природні ресурси становлять природний базис виробництва. Їх наявність є головним чинником виробництва в зростаючих економіках; вони визначають виробничу спеціалізацію регіонів. У структурі природних ресурсів провідне місце займають енергетичні.
Характерна для нафтових і газових покладів приуроченість до локальних поднятиям дозволяє починати пошуки родовищ з виявлення цих підняттів. Для їх виявлення проводять геологічні дослідження різних фізичних полів: гравітаційного, магнітного, електричного. Найважливіший геофізичний метод – сейсморозвідка. Вона дозволяє “просвітити” земну твердь і встановити місця розташування локальних підняттів. На виявлених поднятиях бурять глибокі свердловини, призначені для виявлення, розкриття і випробування покладів, їх попередньої і детальної розвідки, підрахунку запасів нафти і газу та збору фактичних геологічних даних, необхідних при проектуванні розробки покладів та управлінні самим процесом розробки.
Якщо геологічне тіло має форму пласта, при математичному моделюванні його зручно розглядати як сукупність незліченної кількості відрізків прямих – “проколів” тіла, приблизно перпендикулярних поверхням, що обмежує пласт зверху і знизу. Роль носія властивостей приймають на себе “проколи”. Подумки замінивши кожен “прокол” точкою, отримаємо просторово-двомірну математичну модель пласта – плоску геометричну фігуру (рис. 11.7).

Щоб відобразити просторові положення і форми геологічних тіл, треба використовувати такі засоби, за допомогою яких, спираючись на заздалегідь обрану систему просторових координат, для будь-якої точки модельного простору за її координатами можна було б визначити, чи належить вона тієї чи іншої з геометричних фігур, які в цьому просторі служать моделями тел.
Для прикладу виберемо в якості моделі куля радіусом R. Центр кулі знаходиться в точці з координатами (x0, у0, z0). Щоб дізнатися, чи належить точка з координатами (хi, yi, zi) даному тілу, досить обчислити значення виразу

R2 = [(xi – х0) 2 + (уi – у0) 2 + (zi – z0) 2].

Вираз у квадратних дужках визначає величину квадрата відстані від точки (хi, yi, zi) до центру (х0, у0, z0) нашого кулястого тіла. Якщо точка належить тілу, відстань буде менше R, і при підстановці в формулу чисельних значень фігурують у ній змінних після виконання всіх арифметичних операцій отримаємо число, більше нуля. Для точки, що належить кордоні тіла, розрахунок дасть значення нуль. Якщо ж точка не належить ні кордоні тіла, ні його внутрішньої частини, то в результаті вийде число, менше нуля.
Прикладні аспекти застосування подібних моделей досить великі. Їх використання виправдане не тільки в геологічному прогнозуванні.
Демографічне передбачення (прогнозування) може мати різний діапазон: від загальної оцінки майбутньої чисельності населення країни або регіону до детального розрахунку передбачуваної статево-вікової структури або складу населення за іншими ознаками. Загальну оцінку часто називають демографічним прогнозом; детальний розрахунок – проекцією населення.
Передбачення майбутнього режиму відтворення населення прямо залежить від того, наскільки повно і всебічно вивчені фактори, під впливом яких цей режим змінюється. На практиці, на жаль, найчастіше майбутні тенденції народжуваності і смертності або передбачаються незмінними, або екстраполюються на підставі минулих закономірностей.
Труднощі однозначної оцінки майбутньої зміни режиму відтворення призводить до необхідності складання перспективного розрахунку в декількох варіантах і вибору потім найбільш ймовірного з них. Серйозну проблему при складанні прогнозів чисельності населення для окремих міст, районів з інтенсивною зовнішньою міграцією представляє оцінка майбутніх переміщень населення.
Розрізняють прогнози трьох видів: реалістичні; застережливі; аналітичні. У реалістичних прогнозах показують, що буде, а не що може бути. Застережні прогнози дозволяють виявляти такі перспективи, яких обов’язково слід уникати. Аналітичні прогнози використовують для вивчення впливу змін у рівні плодючості і смертності на вікову структуру населення.


1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (1 votes, average: 5.00 out of 5)

Прогнозування в економічній географії