Л. Н. Гумилева L. N. Gumilyov eurasian national university



жүктеу 6.05 Mb.

бет26/53
Дата22.04.2017
өлшемі6.05 Mb.
1   ...   22   23   24   25   26   27   28   29   ...   53

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

222 

 

ФОТОГАЛЛЕРЕЯ 



(работа третьей секции) 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

223 

 

 



 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

224 

 

 



 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

225 

 

 



 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

226 

 

СЕКЦИЯ 4. БІЛІМ БЕРУ МЕН ҒЫЛЫМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ 



 

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ 

 

SECTIONS 4. INFORMATIZATION OF EDUCATION AND SCIENCE

 

 

З.Т. Ауезова 



география ғылымдарының кандидаты, доцент 

zaure58@mail.ru

 

А.А. Саипов 

педагогика ғылымдарының докторы, профессор 

Ж.О. Озгелдинова 

география ғылымының магистры 

 

ЭКОНОМИКАЛЫҚ ЖӘНЕ ӘЛЕУМЕТТІК ГЕОГРАФИЯДАҒЫ ТАЛДАУ, 

ЖҤЙЕЛЕУ ЖӘНЕ ГЕОГРАФИЯЛЫҚ АҚПАРАТТАРМЕН ЖҦМЫС ІСТЕУДІҢ 

ТҤРЛЕРІ 

70-шы жылдары жүйелік парадигманың географияға енуі аумақтық жүйелерді зерттеу 

барысында  моделдеу  әдістерінің  кеңінен  таралуына  ықпал  етті.  «Модель»  термині  адам 

ӛмірінің  түрлі  салаларында  кеңінен  қолданылады  және  түрлі  мағыналық  мәнге  ие.  Кең 

ұғымда модель ретінде шынайы ӛмірдің осы құбылысқа қатысты болжамдар жасауға рұқсат 

беретін  әлдебір  құбылыстың  сипаттамасы  (үлгісі)  түсініледі.  Логикада  модель  ретінде 

зерттеу  процесі  барысында  объект  түпнұсқаны,  оны  тікелей  зерттеу,  зерттеліп  отырған 

объект  туралы  жаңа  білім  беретіндей  етіп  ығыстыратын  материалды  немесе  ойша 

елестетілетін  объект  түсіндіріледі.  Осы  анықтамаға  сәйкес  моделдеу  моделдерді  құру, 

зерттеу және қолдану процестерін бейнелейді. 

Моделдеу процесі үш элементті қамтиды: 1) субъект (зерттеуші), 2) зерттеу объектісі, 

3) зерттеуші  субъект пен зерттелуші  объект қарым-қатынасын орталаушы модель. Моделді 

құру  кезеңі  объект-түпнұсқа  туралы  белгілі  бір  білімнің  болуын  талап  етеді.  Моделдің 

зерттеу  мүмкіндіктері  осы  модель  объект-түпнұсқаның  әлдебір  нақты  айшықтарын 

бейнелеумен  шартталады.  Түпнұсқа  мен  модельдің  қажеттілігі  және  жеткілікті  мӛлшерде 

ұқсас болу мәселесі нақты талдауды талап етеді. Моделді түпнұсқамен тұжырымдау (онда ол 

түпнұсқа  болмай  қалады)  жағдайындағыдай  түпнұсқадан  барлық  ӛзекті  қатынастары 

бойынша тым ерекшеленетін модель ӛз мәнін жоғалтады[1]. 



Математикалық-географиялық  моделдеу  –  бұл  географиялық  бейнелеулерді 

шынайы  географиялық  объектілердің  есептік  қатынастарын  бейнелейтін  логикалық-

математикалық құрылымдарды құру негізінде қалыптастыру әдісі. 

Моделдер географияда алуан түрлі функциялар атқарады: психологиялық (ӛзге әдістер 

арқылы  зерттеу  ӛте  қиын  объектілер  мен  құбылыстарды  зерттеу  мүмкіндігі);  жинақтық 

(қажетті ақпаратты анықтау, оны жинау және жүйелеу); логикалық (нақты құбылыстың даму 

механизмін  анықтау  және  түсіндіру);  жүйелеуші  (шынайылықты  ӛзара  байланысқан 

жүйелердің  бірігуі  ретінде  қарастыру);  құрылымдық  (заңдар  теориялары  мен  білімін 

зерттеу); танымдық (ғылыми ойларды таратуға кӛмектесу). 

Моделдер  мен  олардың  функцияларын  анықтау  жиыны  олардың  жіктелуі  мен 

типологиясына  қатысты  кӛптеген  әдіс-тәсілдердің  пайда  болуына  алып  келеді.  Ақпаратты 

бейнелеу  түріне  қарай  моделдер  материалды  және  идеалды  болып  бӛлінеді.  Материалды 

моделдер (субстрат тектес, геометриялық, аналогтық, изоформды) географияда дәстүрлі. Бұл 

–  табиғи  және  әлеуметтік-экономикалық  объектілерді  орындайтын  түрлі  карталар  мен 

макеттер.  Идеалды  моделдер  қалыптасу  деңгейіне  байланысты  қалыптаспаған 

(концептуалды),  жартылай  қалыптасқан  және  толық  қалыптасқан  (математикалық  және 

ақпараттық) болып бӛлінеді. Концептуалды моделдер кез-келген ғылымның іргесін қалайды. 

Географияда  зоналық  теориясы,  В.И.  Вернадскийдің  биосфера  туралы  ілімі,  В.Б.  Сочава 

геожүйесінің  концепциясы  және  т.б.  сияқты  концептуалды  моделдер  үлкен  мәнге  ие. 


227 

 

Жартылай  қалыптасқан  моделдерде  ақпараттың  қалыптасуы  графикалық  құралдардың, 



нұсқаулықтардың,  нормативті  актілердің  және  т.б.  кӛмегімен  жүзеге  асады.  Толық 

қалыптасқан  моделдер  жоғары  дәрежелі  абстракциямен  және  қолданбалы  математиканың 

толыққанды аппаратын қолданумен ерекшеленеді. 

Сонымен  қатар,  шынайы  объектілерді  белгілі  бір  терминология  кӛмегімен 

сипаттайтын  сипаттық  және  жүйе  дамуын  болжау  үшін  қолданылатын  нормативті 

моделдер де бар. Егер сипаттық моделдер тепе-теңдік құрылымдарын зерттеуге бағытталған 

болса,  оларды  статиcтикалық  деп  атайды;  егер  екпін  жүйелердің  қалыптасу  және  даму 

процестеріне  түсірілсе,  моделдер  динамикалық  болып  табылады.  Уақытша  құбылыстарды 

қарастыру  тарихи  моделдер  аясында  жүргізіледі.  Егер  модель  ақпаратты  реттеу  және 

жүйелеу функциясын атқаратын болса, ол жіктеуші (таксономиялы) деп аталады. 

Моделдерде қолданылатын қатынастарға байланысты олар детерменистикалық және 



стохастикалық  болып  бӛлінеді.  Біріншісі  моделденуші  жүйенің  уақыт  пен  кеңістікте 

дамуын  белгілі  шарттар  мен  қатынастарға  негізделіп  толық  болжауға  мүмкіндік  береді. 

Стохастикалық  (ықтималдықты)  моделдер,  керісінше,  кездейсоқ  шамаларға  негізделген. 

Олар  түрлі  факторлармен  детерминирленген  оқиғаларды  жалпылау  үшін  және  кездейсоқ 

шарттар әсер ететін оқиғаларды сипаттау үшін қолданылады. 

Математикалық  моделдердің  жалпы  классификациясына  сәйкес  олар  функционалды 

және  құрылымды  болып  бӛлінеді,  сонымен  бірге  аралық  формаларды  (құрылымды-

функционалды)  қамтиды.  Макродеңгейдегі  зерттеулерде  құрылымды  моделдер  жиірек 

қолданылады,  себебі  жоспарлау  мен  басқару  үшін  ішкі  жүйелердің  ӛзара  байланыстары 

үлкен мәнге ие. Типтік құрылымды моделдер болып салааралық байланыстардың моделдері 

табылады.  Функционалды  моделдер  басқару  тапсырмаларын  шешу  кезінде  объектінің 

(«шығу») мінез-құлқына  «кіру нүктесін»  ӛзгерту арқылы ықпал ету қолданылғанда кеңінен 

пайдалнылады. Бір объект бір уақытта құрылымды моделмен де, функционалды моделмен де 

сипаттала алады. 



Дескриптивті  және  нормативті  моделдерде  бар.  Біріншісі  бақыланатын  фактілерді 

түсіндіреді  немесе  ықтимал  болжамды  береді,  екіншісі  мақсатты  бағытталған  қызметті 

болжайды.  Математикалық  тәуелділіктер  қалпы  бойынша  сызықтық  моделдер  класы 

айрықша  ерекшеленеді,  олар  талдау  мен  есептеулер  үшін  ӛте  ыңғайлы,  кейінірек  кеңінен 

тарала  бастады.  Сызықтық  және  сызықтық  емес  моделдер  арасындағы  айырмашылықтар 

математикалық тұрғыдан ғана емес, сонымен бірге теоретикалық-географиялық қатынаста да 

едәуір, себебі  табиғаттағы және экономикадағы кӛптеген тәуелділіктер біржақты сызықтық 

емес  сипатқа  ие.  Моделде  қамтылатын  экзогенді  және  эндогенді  айнымалылардың 

қатынастары  бойынша  олар  ашық  және  жабық  болып  бӛлінеді.  Толық  ашық  моделдер 

болмайды,  модель  құрамында  кем  дегенде  бір  эндогенді  айнымалы  болуы  тиіс. 

Экономикалық-математикалық  моделдердің  басым  кӛпшілігі  аралық  орынға  ие  және 

ашықтық  (жабықтық)  деңгейі  бойынша  ажыратылады.  Математикалық-географиялық 

моделдер  кеңістіктік  факторлар  мен  шарттарды  қамтитын-қамтымайтынына  байланысты 

кеңістіктік (континуальды) және нүктелік (дискретті) моделдер болады [1,2,3]. 

ХХ  ғасырдың  ортасында  географияға  «есептік  тӛңкеріс»  деген  атауға  ие  болған 

зерттеудің  математикалық  әдістері  белсенді  ене  бастады,  бұл  дәстүрлі  әдістер  ӛзінің 

дамуының заманауи сатысында географияның маңызды тапсырмаларын шешуді қамтамасыз 

ете  алмауымен  байланысты.  Математикалық  әдістердің  географияға  енуі,  сонымен  бірге, 

жеке  ғылымдардың,  соның  ішінде  географияның  да  талаптарына  сай  жетілген  қолданбалы 

математиканың  жаңа  техникалық  тәсілдерінің  дамуына  ықпал  етті.  Географияны 

«математикаландыру»  үлкен  кӛлемдегі  ақпаратты  ӛңдеуге  жұмсалатын  уақыт  шығынын 

едәуір қысқартуға мүмкіндік берген ЭЕМ-сын қолдану нәтижесінде мүмкін болды. Сол сәтте 

математиканың  географияға  енуі  айтарлықтай  қиыншылықтарды  жеңумен  байланысты 

болды,  бұл  бір  жағынан  математиканың  ӛзінің  ерекшелігімен  шартталған,  бұл  ерекшелік 

жүздеген  жылдар  бойы  негізінен  физика  мен  техниканың  талаптарына,  бірақ  бастысы 

географиялық  объектілер  мен  процестердің  табиғатымен,  география  ғылымының 


228 

 

ерекшелігіне  байланысты  жетіліп  отырды.  Географияның  зерттеу  объектісі  – 



кибернетикалық  ұғымға  сәйкес  күрделі  жүйелерге  жататын  аумақтық  табиғи  және 

әлеуметтік-экономикалық жүйелер. Кез-келген, соның ішінде аумақтық жүйенің де маңызды 

қасиеті болып эмердженттілік табылады – жүйеге кіретін элементтердің біреуіне де тән емес 

қасиеттердің  болуы.  Сондықтан,  бұл  жүйелердің  ерекшеліктерін  түсіну  үшін  жеке 

элементтерді ғана қарастыру жеткіліксіз. 

Аумақтық  жүйелердің  күрделілігі  оларды  моделдеу,  математика  құралдарымен 

зерттеу мүмкін еместігінің негізі ретінде қарастырылды. Алайда қанша дегенмен кез-келген 

табиғаттағы, кез-келген күрделіліктегі объектіні моделдеуге болады, дәл күрделі объектілер 

моделдеу  үшін  үлкен  қызығушылық  тудырады,  дәл  осы  тұста  моделдеу  зерттеудің  басқа 

әдістері арқылы алуға болмайтын нәтижелерді бере алады. Кез-келген географиялық объект 

пен  процесті  математикалық  моделдеудің  потенциалды  мүмкіндігі  оның  сәтті  іске  асуын 

білдірмейді, сонымен бірге географиялық және математикалық білімдердің жетілуіне, қолда 

бар  нақты  ақпарат  пен  есептеу  техникасына  да  байланысты.  Бұдан  бӛлек,  қалыптасуға 

келмейтін  күрделі  мәселелер  әрқашанда  қалады  және  мұндай  жағдайда  математикалық 

моделдеу жеткілікті тұрғыда тиімді емес. 

Ұзақ  уақыт  бойы  географиядағы  математикалық  моделдеуді  тәжірибеде  қолданудың 

басты  қиыншылығы  болып  құрылған  моделдерді  нақты,  әрі  сапалы  ақпаратпен  толтыру 

табылды.  Біріншілікті  ақпараттың  дәлдігі  мен  толыққандылығы,  оны  жинау  мен  ӛңдеудің 

шынайы  мүмкіндіктері,  кӛп  жағдайда  қолданбалы  моделдердің  типтерін  таңдауды 

анықтайды. Сол сәтте аумақтық жүйелерді моделдеу бойынша зерттеулер ақпарат  жүйесіне 

жаңа  талаптар  қояды.  Моделденетін  объектілер  мен  моделдердің  тағайындамасына 

байланысты  оларда  қолданылатын  бастапқы  ақпарат  айтарлықтай  айрықшаланатын  сипат 

пен  шығу  тегіне  ие.  Ол  екі  санатқа  бӛлінуі  мүмкін:  объектілердің  бұрынғы  жетілуі  мен 

қазіргі  күйі  және  объектілердің  алдағы  дамуы  туралы,  соның  ішінде  олардың  ішкі 

параметрлері  мен  сыртқы  шарттарының  күтілетін  ӛзгерістері  туралы  деректер  (болжамдар) 

қамтылады.  Ақпараттың  екінші  санаты  тәуелсіз  зерттеулер  нәтижесі  болап  табылады,  олар 

да  моделдеу  арқылы  орындала  алады.  Кӛптеген  географиялық  процестер  үшін 

заңдылықтарды анықтау тек үлкен кӛлемдегі бақылаулардың жеткілікті болуы негізінде ғана 

мүмкін[1,4]. 

Екінші  бір  мәселе  географиялық  процестердің  динамикалығынан,  олардың 

кӛрсеткіштері  мен  құрылымдық  қатынастарының  ауыспалылығынан  туындайды.  Осының 

салдарынан  олар  жаңартылып  отыратын  деректердің  тұрақты  ағынын  қамтамасыз  ететін 

үнемі  бақылауда  болуы  тиіс.  Географиялық  процестерді  бақылау  мен  эмпирикалық 

деректерді ӛңдеу әдетте кӛп уақыт алатындықтан, экономиканың математикалық моделдерін 

құру кезінде бастапқы ақпаратты оның кешігуін ескеріп түзеу қажет. 

Географиялық  процестер  мен  құбылыстардың  есептік  қатынастарын  тану  сәйкес 

ӛлшемдерге  негізделеді.  Ӛлшем  дәлдігі  есептік  талдаудың  ақырғы  нәтижелерінің  дәлдігін 

моделдеу арқылы айтарлықтай дәрежеде алдын ала анықталады. Сондықтан, математикалық 

моделдеуді тиімді пайдаланудың қажетті шарты болып географиялық кӛрсеткіштер жүйесін 

жетілдіру  табылады.  Математикалық  моделдеудің  қолданылуы  әлеуметтік-экономикалық 

дамудың  түрлі  аспектілері  мен  құбылыстарын  ӛлшеу  және  есептік  салыстыру,  алынатын 

деректердің  растығы  мен  толыққандылығы,  оларды  қасақана  және  техникалық 

бұрмалаулардан қорғау мәселесін ұштады. 

Географиялық 

процестер 

мен 


құбылыстардың 

математикалық 

моделдері 

математикалық-географиялық  деп  аталады.  Бұл  моделдерді  жіктеу  үшін  түрлі  негіздер 

қолданылады.  Мақсаттық  тағайындамасы  бойынша  математикалық-географиялық  моделдер 

географиялық процестердің жалпы қасиеттері мен заңдылықтарын зерттеуде қолданылатын 

теориялық-талдаулық  және  нақты  тапсырмаларды  шешуде  қолданылатын  қолданбалы 

болып бӛлінеді (кеңістіктік талдау, болжау, басқару моделдері). 

Математикалық-географиялық  моделдер  халық  шаруашылығының  түрлі  қырлары 

(жекелегенде,  оның  ӛндірістік-технологиялық,  әлеуметтік,  аумақтық  құрылымдары)  мен 



229 

 

жеке  салаларын  зерттеуге  арнала  алады.  Моделдерді  зерттеліп  отырған  процестері  мен 



мазмұнды  күрделілігі  бойынша  жіктеу  барысында  халық  шаруашылығының  моделін 

тұтастай  және  оның  ішкі  жүйелерін,  ӛндіріс  моделдерінің  кешендерін,  кірістерді,  еңбек 

қорларын,  тұтынуды,  қалыптастыруды  және  үлестіруді  ерекшелеп  кӛрсетуге  болады. 

Алғашқы  дайындық  кезеңінде  мақсат  қойылып,  зерттеу  тапсырмалары  анықталады.  Бұл 

кезең  моделденетін  объектінің  маңызды  кескіндері  мен  қасиеттерін  ерекшелеуді  және 

жанамалардан  абстракциялауды  қамтиды;  объект  құрылымы  мен  оның  элементтерін 

байланыстырушы  негізгі  тәуелділіктерді  зерттеу;  объектінің  мінез-құлқы  мен  дамуын 

түсіндіретін  (ең  болмағанда  алдын  ала)  гипотезаларды  қалыптастыру.  Екінші  кезең зерттеу 

тапсырмаларын  сәйкестендіруді,  оларды  шешудің  логикалық  реттілігін  және  бастапқы 

ақпараттың  дайындығын  қамтиды.  Моделдеу  ақпарат  жүйесіне  қатаң  талаптар  қояды.  Сол 

сәтте  ақпаратты  алудың  шынайы  мүмкіндіктері  іс  жүзінде  қолдануға  арналған  моделдер 

таңдауын шектейді. 

Бұл  кезде  назарға  (белгілі  бір  мерзімде)  ақпарат  даярлығының  біржақты  мүмкіндігі 

ғана  емес,  сонымен  бірге  сәйкес  ақпараттық  массивтерді  дайындауға  кеткен  шығындар  да 

алынады.  Бұл  шығындар  қосымша  ақпаратты  пайдалану  тиімділігін  асырмауы  тиіс. 

Ақпаратты  даярлау  барысында  ықтималдықтар  теориясы,  теортетикалық  және 

математикалық статистика әдістері кеңінен қолданылады. 

Үшінші  кезеңде  математикалық  моделдің  құрылуы  іске  асады.  Бұл  географиялық 

мәселені  қалыптастыру,  оны  нақты  математикалық  тәуелділіктер  мен  қатынастар 

(функциялар,  теңдеулер,  теңсіздіктер  және  т.б.)  түрінде  ӛрнектеу  кезеңі.  Әдетте  алдымен 

математикалық моделдің негізгі құрылымы (типі) анықталады, сонан соң осы құрылымның 

бӛлшектері (айнымалылар мен кӛрсеткіштердің нақты тізімі, байланыс түрлері) анықталады 

[1,5]. 

Ӛз  кезегінде,  моделдің  құрылуы  бірнеше  сатыға  бӛлінеді.  Модель  неғұрлым  кӛп 



фактілерді ескеретін болса, соғұрлым жақсы «жұмыс жасайды» және үздік нәтижелер береді 

деп  ойлау  қателік.  Дәл  осылай  модель  күрделілігінің  математикалық  тәуелділіктердің 

(сызықтық  және  сызықтық  емес)  қолданылатын  формалары,  кездейсоқтық  пен 

анықталмағандық  факторларын  ескеру  және  т.б.  сияқты  сипаттамалары  туралы  да  айтуға 

болады.  Моделдің  тым  күрделі,  әрі  ауыр  болуы  зерттеу  процесін  қиындатады.  Ақпарттық 

және  математикалық  қамтамасыз  етудің  шынайы  мүмкіндіктерін  ескеріп  қана  қоймай, 

моделдеуге кеткен шығындарды алынған тиімділікпен салыстыру қажет (модель күрделілігі 

артқан кезде шығын ӛсімі тиімділік ӛсімінен артық болуы мүмкін). 

Модель құрылып болған соң, оның жалпы қасиеттері анықталады. Мұнда зерттеудің 

тек  математикалық  тәсілдері  ғана  қолданылады.  Аса  маңызды  сәт  –  қалыптастырылған 

моделде шешімдердің бар екендігін дәлелдеу (тіршілік ету теоремасы). Егер математикалық 

тапсырманың  шешімі  жоқ  екені  дәлелденсе,  онда  моделдің  бастапқы  нұсқасы  бойынша  әрі 

қарай  жұмыс  жасау  қажеттілігі  жарамсыз  болып  қалады,  экономикалық  тапсырманың 

қойылымын немесе оны математикалық түрде қалыптасуын түзету қажет. Тапсырма шешімі 

алгоритмдердің тапсырманы есептік шешуге, бағдарламаларды ЭЕМ-да құруға және тікелей 

есептеулер  жүргізуге  арналған  құруды  қамтиды.  Бұл  сатыдағы  қиындықтар  ең  алдымен 

географиялық тапсырмалардың үлкен ӛлшемділігімен, ақпараттың едәуір массивтерін ӛңдеу 

қажеттілігімен  шартталған.  Әдетте  математикалық-географиялық  модель  бойынша 

есептеулер кӛп нұсқалы сипатқа ие. Заманауи ЭЕМ-ның жоғары тиімділігі арқасында кейбір 

шарттардың  түрлі  ӛзгеруі  кезіндегі  моделдің  мінез-құлқын  зерттей  отырып,  кӛптеген 

«моделді»  тәжірибелер  жүргізуге  мүмкіндік  бар.  Есептік  әдістермен  жүргізілетін  зерттеу 

жұмысы  талдаулық  зерттеулер  нәтижесін  айтарлықтай  толықтыра  алады,  ал  кӛп  моделдер 

үшін ол жалғыз жүзеге асатын зерттеу болып табылады. Есептік әдістермен шешуге болатын 

географиялық тапсырмалардың класы талдаулық зерттеуге қолжетімді тапсырмалар класына 

қарағанда анағұрлым кең. 

Қорытынды  сатыда  (нәтижелер  талдауы)  шынайы  объектіге  алынған  деректердің 

барлығы және олардың тәжірибеде қолданылу дәрежесі туралы сауал туындайды. Тексерудің 


230 

 

математикалық  әдістері  моделдің  дұрыс  емес  құрылуын  анықтай  алады  және  сол  арқылы 



потенциалды дұрыс моделдер класын тарылтады. Моделдің кӛмегімен алынатын теориялық 

қорытындылар мен есептік нәтижелердің бейресми талдауы, оларды қолда бар деректермен 

салыстыру  да  экономикалық  тапсырма  қойылымының,  құрылымдалған  математикалық 

моделдің, оның ақпараттық және математикалық қамтамасыз етілуінің кемшіліктерін табуға 

мүмкіндік береді. 

Халық  пен  шаруашылықты  талдауға  диффузиялы  моделдер  үлкен  қызығушылық 

тудырады.  Жаңалықтардың  кеңістіктік  диффузиясы  моделін  құрған  тұңғыш  георграф 

Хагерстранд болды. Ол түрлі ауыл шаруашылық (агротехникалық) жаңалықтардың орталық 

Швецияда қалай қабылданғандығын, әрі олардың аумақ бойынша қалай таралғанын зерттеді. 

Хагерстранд  диффузияның  тӛрт  кезеңін  бӛліп  кӛрсетті:  бастапқы  –  жаңалықтар  кӛзі  мен 

перифериялы  аудандар  арасындағы  оқыс  айырмашылықпен  сипатталады;  екінші  кезең  – 

шалғай  аудандарда  жаңа,  жылдам  жетілетін  орталықтардың  құрылуы,  сол  орталықтан 

жаңалықтар тарай бастайды; конденсация кезеңі – жаңалықтар барлық жерде бірдей тарайды; 

қанығу кезеңі – максимумға дейін баяу ӛрбумен сипатталады. 

Аумақтық жүйелерді моделдеудің ең келешектегі әдістерінің бірі болып имитациялы 



моделдеу  табылады.  Осы  салада  танымал  ғалым  Р.  Шеннонның  айтуынша,  имитациялы 

моделдеу идеясы қарапайым, әрі  тартымды жүйелермен шынайы объектіде жасалуы мүмкін 

емес  тәжірибелер  жасауға  мүмкіндік  береді.  Бұл  әдістің  негізінде  есептеу  жүйелерінің 

теориясы, статистика, ықтималдықтар теориясы, математика жатыр. 

Имитациялы  моделдеу  қарастырылып  отырған  объект  туралы  эмпирикалық  білімді 

заманауи ЭЕМ қолданып қалыптастыруды бейнелейді. Барлық имитациялық моделдер «қара 

жәшік» типі бойынша құрылған, яғни жүйенің ӛзі (оның элементтері, құрылымы) экзогенді 

айнымалылармен сипатталатын (сыртқы себептер әсерінен жүйеден тыс пайда болады) оған 

кіру  нүктесі  ретінде  және  жүйе  әрекетінің  нәтижесін  сипаттайтын  шығу  нүктесі  ретінде 

(шығу айнымалыларымен сипатталады) бейнеленген. 

Имитациялы  тәжірибелер  кіру  параметрлерінің  ӛзгеруі  барысында  берілген  модель 

бойынша  кӛп  реттік  есептеулерден  тұрады  және  тиімді  шешімдердің,  жекелей  алғанда, 

табиғи  және  шаруашылық  аумақтық  жүйелердің  ӛзара  байланыстарының  тепе-теңдігіне 

қатысты  мақсатты  бағытталған  іздеуін  болжайды.  Бұл  моделдерді  қолдану  геожүйелердің 

антропогенді  әсер  етудің  түрлі  деңгейлері  жағдайында  ӛздігінен  тазару  және  ӛздігінен 

қалпына  келудің  табиғи  қабілетін  ескеріп,  функционалдау  нұсқаларын  сапалық,  әрі  есептік 

бағалауға мүмкіндік береді. 

Имитациялы зерттеуде моделді бағалау сатысы үлкен мәнге ие, ол келесі қадамдарды 

қамтиды: 1) моделді верификациялау (модель ӛзін зерттеуші ойластырғандай етіп ұстайды); 

2)    мәселені  бағалау  (моделдің  шынайы  жүйеге  сәйкестігін  тексеру);  3)  мәселені  талдау 

(моделмен  жүргізілген  тәжірибелер  нәтижесінде  алынған  деректер  негізінде  статистикалық 

мәнді қорытындыларды қалыптастыру). 

Имитациялы  моделдеуде  басқару  теориясы  саласының  ірі  маманы,  профессор  Дж. 

Форрестер құрған жүйелік динамика концепциясы да үлкен қызығушылық тудырады. Оның 

осы  саладағы  алғашқы  кітабы  –  «Мекеме  кибернетикасы»  әлемдік  ғылымның  осы  әдіске 

үлкен қызығушылығын тудырды. Форрестердің ӛзге еңбегі – «Әлемдік динамика» ғаламдық 

моделдеудің  бастамасын  салды,  бұл  еңбегінде  ғалым  әлемді  түрлі  ӛзара  әрекеттесуші 

процестер  (демографиялық,  ӛндірістік,  табиғи  қорларды  тауысу  және  қоршаған  ортаны 

ластау,  азық-түлік  ӛнімдерін  ӛндіру)  бірлігі  сияқты  тұтас  бір  зат  ретінде  қарастырады. 

Есептеулер  кӛрсеткендей,  қоғам  дамуының  қазіргі  беталысын  сақтай  отырып,  адам  мен 

қоршаған  ортаның  ӛзара  әрекеттесуінің  айтарлықтай  күйзелісінен  қашып  құтылу  мүмкін 

емес,  бұл  табиғи  қорлардың  шектеулігі,  ауыл  шаруашылық  ӛңдеуге  жарамды  аудандардың 

азаюы және артып отырған халықтың үздіксіз ӛсіп жатқан тұтыну шапшаңдығы арасындағы 

қарама-қайшылықпен  түсіндіріледі.  Ӛндірістік  және  ауыл  шаруашылық  ӛнімдерінің  артуы 

қоршаған  ортаның  жылдам  ластануына,  табиғи  қорлардың  азаюына  және  ӛлім  санының 


231 

 

артуына  да  алып  келеді.  Осы  нәтижелерді  талдау  негізінде  ӛндірістік  ӛсу  мен  материалды 



тұтынуды тұрақтандыру қажеттілігі туралы қорытынды жасалады. 

 



1   ...   22   23   24   25   26   27   28   29   ...   53


©emirb.org 2017
әкімшілігінің қараңыз

войти | регистрация
    Басты бет


загрузить материал