4. На ключевых участках по единой программе и с учетом подобранных критериев подобия описываются природные комплексы, составляется окончательная ландшафтная карта предполагаемой зоны влияния;

5. Сравнение природных комплексов-аналогов и объектов прогноза с определением степени их однородности;

6. Непосредственное прогнозирование – перенос характеристик изменения природных условий с аналогов на объекты прогноза.

7. Логический анализ и оценка достоверности полученного прогноза.

Среди формализованных методов выделяются статистический, экстраполяции, моделирования и др.

Изложенный метод хорошо физически обоснован и позволяет составлять долгосрочные комплексные прогнозы. Физико-географические аналоги в неискаженном виде воспроизводят

Статистический метод опирается на количественные показатели, позволяющие сделать вывод о темпах развития процесса в будущем.

Метод экстраполяций представляет собой перенесение установленного характера развития определенной территории или процесса на будущее время. Если известно, что при создании водохранилища при неглубоком расположении грунтовых вод на участке началось подтопление и заболачивание, то можно предположить, что здесь в дальнейшем будут продолжаться эти процессы и образуется заболоченный участок. В основе этого метода лежит представление об инерционности изучаемых явлений и процессов, поэтому их будущее состояние рассматривается как функция ряда состояний в прошлом и настоящем. Наиболее достоверные прогнозные результаты дает экстраполяция, которая базируется на познании фундаментальных законов развития геосистем.

Прогнозирование методом экстраполяций включает проведение следующих операций:

1. Исследование динамики прогнозируемых природных комплексов на основе использования стационарных наблюдений, индикационных и других методов.

2. Предварительная обработка числовых рядов с целью уменьшения влияния случайных изменений.

3. Производиться выбор вида функции и осуществляется аппроксимация ряда.

4. Расчет по полученной модели параметров процесса для обоснованного промежутка времени и оценка пространственных изменений в природе.

5. Анализ полученных прогнозных результатов и оценка их точности и достоверности

Главным достоинством метода экстраполяции является его простота. В связи с этим он нашел широкое применение при составлении социально-экономических, научно-технических и других прогнозов. Однако использование данного метода требует большой осторожности. Он позволяет получить достаточно надежные результаты лишь при условии неизменности факторов, определяющих развитие прогнозируемого процесса, и учете качественных изменений, накапливающихся в системе. Необходимо учитывать, что используемые эмпирические ряды должны быть продолжительными во времени, однородными и устойчивыми. Согласно правилам, принятым в прогностике, период экстраполяции на будущее не должен превышать одной трети периода наблюдения.

Метод моделирования заключается в процессе построения, изучения, и применения моделей. Под моделью мы понимаем образ (в том числе условный или мысленный – изображение, описание, схема, чертеж, план, карта и т.п.) или прообраз, какого либо объекта или системы объектов («оригинала» данной модели), используемый при определенных условиях в качестве их «заместителя» или «представителя».

Именно метод моделирования, с учетом возрастающих возможностей высокотехнологичного компьютерного оборудования, позволяет более полно использовать потенциал заложенный в географическом прогнозировании.

Стоит отметить, что существуют две группы моделей – модели материальные(предметные), например глобус, карты и пр., и модели идеальные (мысленные), например графики, формулы и пр.

К группе материальных моделей используемых в природопользовании, наибольшее распространение получили физические модели.

В группе идеальных моделей наибольших успехов и масштабов добилось направление глобального имитационного моделирования. Одним из самых важных событий и достижений в области имитационного моделирования стало событие произошедшее в 2002 году. На территории Института наук о Земле в Иокогаме (Yokohama Institute for Earth Sciences) в специально построенном для него павильоне заработал самый мощный на тот момент суперкомпьютер в мире - «Симулятор Земли» (Earth Simulator), который способен обрабатывать всю информацию, поступающую со всевозможных «наблюдательных пунктов» - на земле, воде, воздухе, космосе и так далее.

Таким образом, «Симулятор Земли» превращается в полноценную «живую» модель нашей планеты со всеми процессами: климатическими изменениями, тем же глобальным потеплением, землетрясениями, тектоническими сдвигами, атмосферными явлениями, загрязнением окружающей среды.

Ученые уверены, что с его помощью удастся спрогнозировать, насколько вероятно увеличение количества и силы ураганов в связи с глобальным потеплением, а также в каких областях планеты этот эффект может проявляться наиболее сильно.

Уже сейчас, спустя несколько лет, после запуска проекта «Симулятор Земли» любой заинтересованный ученый может ознакомиться с полученными данными и результатами работы на Интернет-сайте специально созданном для этого проекта – http://www.es.jamstec.go.jp

В нашей стране вопросами глобального моделирования занимаются такие ученые как И.И. Будыко, Н.Н. Моисеев и Н.М. Сватков [15, 85, 97].

Следует отметить и ряд моментов, которые вызывают определенные трудности при использовании метода географического прогнозирования:

1. Сложность и недостаточную изученность природных комплексов (геосистем) – основных объектов физической географии. Особенно слабо изучены динамические аспекты, поэтому географы пока не располагают надежными данными о скорости протекания тех или иных природных процессов. В результате отсутствуют достаточно удовлетворительные модели развития геосистем во времени и пространстве, а точность оценок предсказываемых изменений оказывается чаще всего невысокой;

2. Качество и объем географической информации часто не отвечает требованиям прогнозирования. Имеющиеся материалы собирались в большинстве случаев не в связи с прогнозом, а для решения других задач. Поэтому они недостаточны полны информацией, репрезентативны и достоверны. Ещё не до конца решен вопрос о содержании исходной информации, сделаны лишь первые шаги на пути создания систем информационного обеспечения географических прогнозов большой точности;

3. Недостаточно четкое представление о сущности и структуре процесса географического прогнозирования (в частности, в содержании специфических этапов и операций составления прогноза, их соподчинении и взаимосвязях, последовательности выполнения) [43].

4. Достоверность и точность являются важными показателями, определяющими качество любого прогноза. Достоверность – это вероятность осуществления прогноза для заданного доверительного интервала [43]. О точности предсказания принято судить по величине погрешности – разности между предсказанным и фактическим значением исследуем переменной.