В качестве примера можно привести раздел учебника школьной физики, где температуру тела при нагреве можно вычислить на основе несложных алгебраических формул. Если же нагревать, предположим, неоднородный металлический сплав с помощью лазерного источника, то для решения задачи о распределении во времени температурных полей по всему объему нагреваемого тела необходимо будет исследовать сложные нелинейные дифференциальные уравнения в частных производных, теории анализа которым посвящены многие и многие тома известных отечественных и зарубежных ученых. Иными словами, в сложных системах зависимости не только нелинейны и на несколько порядков сложнее, но и принципиально иные, они «контринтуитивны».
Таким образом, если опираться на опыт, полученный на примере простых систем и попытаться применить этот опыт к сложным системам, то это заведомо приведет к ошибкам, так как мы, в своих рассуждениях, оперируем симптомами, а не причинами. В результате принятые меры будут неэффективны и приведут к потерям. Выбор неэффективных программ – результат естественного конфликта между целями долгосрочного планирования и краткосрочными решениями, касающимися сложных систем. Зачастую меры, которые кажутся легко осуществимыми и многообещающими в ближайшее время, могут привести к усугублению проблем в более отдаленном будущем. Примером может служить отечественная автомобильная промышленность.
Учитывая ограниченные мощности автопредприятий в советское время и закрытость автомобильного рынка, можно было десятилетиями не совершенствовать выпускаемую продукцию, не обновлять производственную базу и при этом еще ежегодно повышать цены на автомобили, аналоги которых в Европе были сняты с производства несколько десятилетий назад. При этом руководители предприятий и отрасли не испытывали никаких экономических проблем: автомобили, в виду их дефицита, раскупались, мизерная заработная плата рабочим предприятий выплачивалась, планы ежегодно выполнялись и перевыполнялись. После того как десять лет назад стал открыт внешний рынок европейских легковых автомобилей, истинная цена такой политики очевидна для всех: ведущие автопредприятия России постоянно вынуждены останавливать сборочный конвейер из-за затоваривания складов готовой продукцией, и только протекционистские меры Правительства пока еще не позволяют им остановиться окончательно.
Если рассматривать проблему развития городов, то существует ряд примеров, когда принимались недостаточно обоснованные усилия по ограничению роста крупных городов, исходя из желательной проектной величины города. Это приводило к консервации структуры градообразующей базы, было препятствием для расширения и модернизации производства, ограничении в развитии высшего образования и науки, в том числе и ее наиболее перспективных направлений.
Учитывая перечисленные особенности современных городов, можно сформулировать ряд принципов, используемых при создании планов их стратегического развития.
1. Принцип обобщенной эффективности.
Это понятие включает прямой эффект, получаемый на основе анализа вариантов развития городских объектов и подсистем, и потенциальный эффект (косвенный), который по своим масштабам во многих случаях обширнее и часто носит синергетический характер. В рамках обобщенной эффективности рассматриваются следующие составляющие:
- экологический эффект (экономия инвестиционных ресурсов в результате реализации проектных решений);
- социальный эффект (улучшение условий жизни, создание возможности более широкого выбора профессий для населения, удачный подбор предприятий, учитывающий демографическую ситуацию в городе);
- экономический эффект (оздоровление условий жизни, рациональное размещение промышленных и жилых районов в городе, исключающее загрязнение воздуха, воды и т.д.);
- информационный эффект, т.е. создание «информационного ресурса», позволяющего принимать правильные решения при разработке стратегии развития города.
Критерии оценки интегрального эффекта развития городской системы сложны и требуют дальнейшей разработки с привлечением современных достижений в области системного анализа, теории принятия решений, математического моделирования.
2. Принцип субординации.
Согласно этому принципу, независимая оптимизация подсистем не приводит к оптимальности системы в целом. Более того, улучшение характеристик одной из подсистем может привести к негативным последствиям для системы в целом. Понимание этого принципа поможет избавиться от соблазна оптимизировать одну из подсистем (гидростроительства, транспортной подсистемы, промышленности) в ущерб эффективности системы в целом.
3. Принцип долговременной перспективы.
Специфика города состоит в том, что последствия принимаемых к реализации проектов окажут свое влияние через несколько десятилетий. Исполнение перечисленных при разработке стратегий и принципов развития городов возможно только при условии правильного использования информации о развитии всех подсистем города.
Исходя из основных положений теории информации, поиск и использование необходимой информации является задачей далеко не простой. В то же время потери в результате отсутствия информации могут быть весьма велики. Они могут касаться не только сиюминутных решений, но и влиять на развитие ситуации в более долговременной перспективе.
Движение информации на всех этапах разработки проекта связано с ее потерями и искажением. Причины этих потерь носят не только субъективный характер (недостаток квалификации и опыта персонала), но и объективный. В последнем случае это слишком большой объем информации (невозможность выбора необходимых данных); неизвестность или недоступность источников информации; пробелы в исходной информации; непонимание специалистами смежных дисциплин друг друга и целей своей работы.
Необходимо иметь в виду следующие факторы при использовании информации в процессе проектирования и прогноза развития городов:
- возрастающие объемы различных информационных характеристик объектов и связей между ними при переборе вариантов решений; широкие контакты с другими областями знаний при создании проекта,
- ситуация, при которой необходимость обработки возрастающих объемов информации будет все более обостряться, определяется ростом массивов научно-технической информации, связанных с проектированием развития различных подсистем города. Развитие наиболее перспективных научных методов (экономико-математического моделирования, теории принятия решений, компьютерных методов обработки информации) потребует новых обширных массивов, исходных данных, что увеличит во много раз информационные потоки и усложнит задачу их переработки.
При росте общего объема информации увеличивается парадоксальная нехватка ее по вопросам, представляющим наибольший интерес. В то же время в поле зрения попадает в значительной мере случайная информация, содержащая неисправные в данный момент сведения.
Использование информации в целях разработки наиболее эффективных проектов городского развития невозможно без применения современных математических методов и моделей. Использование этих методов необходимо в силу следующих причин:
1. применение моделирования в широком смысле как основного «способа мышления»;
2. необходимость широкого перебора альтернативных решений и учета многих взаимосвязанных и нередко противоречивых факторов;
3. накопленным опытом применения количественных методов, благодаря традиционному подходу, связанному с технико-экономическими расчетами.
При постановке оптимизационных задач планирования городской застройки, развития транспортной сети, размещения производственных объектов и т.д. стала очевидна необходимость первоначальной разработки всего комплекса проблем традиционными приемами. И лишь потом должен следовать отбор актуальных задач, для эффективного решения которых привлекается математический аппарат, с помощью которого осуществляется уже более тонкий выбор управляющих воздействий.
При проектировании планов развития городов, когда важен не только поиск закономерностей, но и предлагаемое конкретное проектное решение, несовершенство существующих моделей, исходных данных и полученных результатов ощущается особенно остро. Возникает вопрос: почему это происходит? Причина этого, по-видимому, в том, что по мере расширения масштабов применения математического моделирования зона неизведанного, неясного, непознанного отнюдь не уменьшается. В этой связи уместно вспомнить высказывание В.И. Вернадского: «В общем и сейчас математические формулы и механические модели играют роль не большую, чем прежде, если только мы обратим внимание не на отдельные области знания, а на всю науку в целом».
Естественно, что сказанное не следует понимать, как преуменьшение роли математического моделирования в анализе сложных процессов, но важно не подменять «игрой в модели» содержательный анализ исследуемых тенденций и закономерностей.
Специалисты знают, что чрезмерное усложнение процедур после известного предела не способствует нахождению правильного решения, а лишь искажают исследуемую ситуацию. Поэтому для качественного формирования массивов исходных данных необходимо участие высококвалифицированных специалистов, способных понимать значение, характер и границы применения вводимых показателей. Особую трудность представляет адекватное определение взаимодействия и взаимовлияния всех факторов модели.
Предварительные расчеты по модели часто приводят к необходимости уточнения и дополнения исходной информации, поэтому на всех этапах разработки проекта необходимо сохранить контроль над процессом моделирования: ясно понимать степень условности вводимой исходной информации, квалифицированно осмысливать промежуточные и конечные результаты, широко использовать информацию, полученную на основе проектного опыта и традиционных инженерных расчетов, во всех случаях, когда получить ее строго математическим путем сложно или нецелесообразно. При работе по математическому моделированию необходим постоянный контакт и сотрудничество всех групп специалистов, участвующих в работе.