Экологический прогноз: почему природа до сих пор «неизведанная территория» для науки
Точно так же, как метеорологи ежедневно прогнозируют изменения температуры, траектории штормов и другие погодные явления, экологи также составляют прогнозы того, как экосистемы и состояние окружающей среды могут измениться в ближайшем будущем. Эти экологические прогнозы основаны на научном понимании того, как ведут себя и реагируют природные системы, и предоставляют не только предсказания будущего экосистем, но и информацию о связанных с ними неопределенностях.
Экологические прогнозы дают ощутимые, практические знания. Например, они могут оценить доступность и качество травы для скота или предсказать появление «красных приливов» (вредоносного цветения водорослей) вдоль побережья. Они способны поддерживать принятие решений во всех сферах общества, определяя стратегии управления фермами, лесами и рыболовством, а также помогая в мониторинге инвазивных или исчезающих видов, оценке качества воды и реализации природных климатических решений. Эти прогнозы могут влиять и на повседневный выбор людей, например, когда принимать лекарства от аллергии в сезон цветения, стоит ли избегать походов на пляж из-за вредоносного цветения водорослей или не переезжать ли в район, подверженный риску лесных пожаров.
Сегодня, перед лицом стремительных изменений окружающей среды и катастрофической потери биоразнообразия, экологические прогнозы становятся все более важными.
Спрос на экологические прогнозы растет по мере того, как все больше специалистов, принимающих решения, и управляющих природными ресурсами осознают важность экосистемных услуг, таких как хранение углерода, опыление, смягчение последствий стихийных бедствий, культурные блага, а также обеспечение водой, пищей и другими природными ресурсами. Критически важно то, что эти прогнозы, создаваемые сообществом исследователей и практиков из академических кругов, государственных учреждений и промышленности, сегодня становятся всё более необходимыми, поскольку мы сталкиваемся с быстрыми изменениями окружающей среды и катастрофическими потерями биоразнообразия.
Итеративная разработка прогностических моделей улучшает их предсказательную способность и научное понимание моделируемых систем. Например, модели прогноза погоды за последние несколько десятилетий достигли огромного прогресса в точности и надежности, во многом потому, что метеорологи используют их для создания и проверки гипотез о динамике атмосферы множество раз в день в миллионах точек.
Для сравнения, возможности экологического прогнозирования остаются недостаточно развитыми, отчасти потому, что это гораздо более молодая область, которой уделялось меньше последовательного внимания. Экологические прогнозы также охватывают гораздо большее разнообразие процессов и временных масштабов. Например, одни исследователи моделируют взаимосвязанные физические, биогеохимические и экологические процессы на обширных территориях, чтобы спрогнозировать продуктивность лесов на десятилетия вперед, в то время как другие должны учитывать узколокальные погодные условия, чтобы предсказать уровень растворенного кислорода в ручье всего на день вперед.
Ученый Геологической службы США Дженни Бриггс измеряет ствол дерева, погибшего от жука-короеда. Такие измерения помогают в экологическом прогнозировании, которое может помочь лесникам предсказывать будущие вспышки численности насекомых и реагировать на них. Источник: Геологическая служба США, общественное достояние.
Эта сложность привела к отсутствию единой или стандартизированной системы для экологического прогнозирования. В результате различные организации, такие как федеральные и государственные учреждения, отраслевые группы и академические институты, независимо друг от друга разработали свои собственные узкоспециализированные (индивидуальные) системы прогнозирования.
Разнообразие подходов необходимо для инноваций, особенно в развивающейся и междисциплинарной области. Однако отсутствие единой системы, общей инфраструктуры и масштабируемых практик часто создает ненужное дублирование и неэффективность, что может подорвать способность научного сообщества надежно создавать критические экологические прогнозы. Это также может ограничить наши возможности по углублению понимания окружающей среды. Короче говоря, текущее состояние экологического прогнозирования часто не соответствует потребностям общества.
Данных много, но барьеры для прогнозирования остаются
В ходе серии встреч, проведенных с 2020 по 2022 год и организованных Инициативой по экологическому прогнозированию (EFI), представители федеральных агентств США пришли к выводу, что основные препятствия для создания действенных экологических прогнозов связаны не с техническими или научными недостатками текущих экологических моделей и не с доступностью данных. Вместо этого проблемы заключаются в эффективной генерации регулярных прогнозов и в их действенной коммуникации конечным пользователям.
Основным препятствием для эффективного создания экологических прогнозов является ограниченная совместимость (интероперабельность) систем прогнозирования [Geller et al., 2022]. Разные системы используют разные форматы данных и метаданных, подходы к моделированию и структуры рабочих процессов. Такое разнообразие не уникально для прогнозирования, но требования к вводу модели в эксплуатацию, такие как доступ к данным в реальном времени, отказоустойчивые рабочие процессы и преобразование результатов в значимые для принятия решений показатели, многократно усиливают трудности, вызванные несовместимостью систем.
Отсутствие стандартизации замедляет, а во многих случаях и предотвращает разработку надежных, масштабируемых прогнозов. Оно также ограничивает их повторное использование на разных платформах, снижая их общую эффективность. Принятие общих инструментов и стандартов в сообществе экологов-прогнозистов будет сигнализировать о взрослении области экологического прогнозирования, помогая укрепить доверие и стимулировать внедрение прогнозов лицами, принимающими решения.
Вторым серьезным барьером для эффективности является дублирование усилий в рамках различных проектов экологического прогнозирования. Многие учреждения и институты решают схожие задачи прогнозирования, используя разные инструменты и рабочие процессы, часто без координации. Это дублирование усилий приводит к потере ценного времени, труда и вычислительных мощностей, а отсутствие общей инфраструктуры и протоколов заставляет команды заново создавать процессы и наборы данных вместо того, чтобы опираться на существующие наработки. Например, организации и исследовательские группы часто поддерживают собственные внутренние рабочие процессы для загрузки сеточных прогнозов погоды, преобразования этих данных в более удобные форматы и их ввода в свои прогностические модели и инструменты.
Переход от индивидуальных подходов к повторно используемым, разрабатываемым сообществом рабочим процессам мог бы существенно повысить совместимость и сократить дублирование в экологическом прогнозировании. Использование общих инструментов, разрабатываемых и улучшаемых многими участниками, также может снизить время, усилия и затраты, необходимые для запуска новых прогнозов. Поддержка рабочих процессов на основе этих инструментов часто более доступна по цене, проще в управлении и менее подвержена ошибкам, чем поддержка отдельных, самостоятельно созданных систем [Fer et al., 2021]. Этот совместный подход также способствует инновациям, поскольку улучшенные инструменты и методы принимаются сообществом пользователей, а не используются только в специализированных индивидуальных проектах, которые могут не оправдать инвестиций в разработку этих инструментов.
Без эффективного сотрудничества сообщество экологического прогнозирования может упустить ценные возможности для объединения разнообразного опыта и ресурсов.
Неэффективность и отсутствие совместимости в экологическом прогнозировании часто возникают из-за того, что многие исследователи работают изолированно, ограниченные технологическими и институциональными барьерами. Эти барьеры ограничивают обмен знаниями, данными и инструментами. Без эффективного сотрудничества сообщество экологического прогнозирования может упустить ценные возможности для объединения разнообразного опыта и ресурсов, имеющихся в академических кругах, правительстве и промышленности.
Такая разобщенность приводит к фрагментации базы знаний и изолированности достижений, что затрудняет разработку целостных и интегрированных подходов к экологическому прогнозированию. Работая вместе над улучшением технической основы, или киберинфраструктуры, экологического прогнозирования, мы могли бы значительно расширить наши возможности по предвидению изменений в экосистемах и поддержке более качественного принятия решений.
Учимся на историях успеха
Примеры того, как общая киберинфраструктура может улучшить прогнозы, касающиеся экосистем, приходят как из самого сообщества экологического прогнозирования, так и извне. Например, десятилетия устойчивого финансирования и постепенных улучшений инфраструктуры прогнозирования погоды под руководством таких агентств, как Национальная метеорологическая служба NOAA, позволили создать масштабируемые, надежные системы, которые преобразуют огромные объемы данных в надежные и действенные прогнозы. Эти прогнозы поддерживают принятие решений в правительстве, промышленности и среди населения, влияя на выбор, связанный с безопасностью, планированием, управлением ресурсами и многим другим.
Ярким примером продвижения экологической науки с помощью общей киберинфраструктуры является Конкурс экологического прогнозирования Национальной экологической обсерватории (NEON) [Thomas et al., 2023; Thomas and Boettiger, 2025]. Эта инициатива предложила экспертам и студентам в области прогнозирования использовать крупномасштабные экологические данные NEON и модели прогнозирования для предсказания экологических изменений на 81 участке по всей территории США.
С момента запуска конкурса в 2021 году через общую киберинфраструктуру было обработано более 82 миллионов прогнозов, что позволило обобщить навыки прогнозирования десятков моделей и экосистем. Например, температура воздуха оказалась ключевым предиктором в прогнозах температуры воды в озерах и содержания растворенного кислорода [Olsson et al., 2025], а точность прогнозирования сроков распускания листьев весной в лиственных лесах зависела от скорости этого процесса (прогнозы распускания листьев менее точны там, где процесс «озеленения» идет быстрее) [Wheeler et al., 2024].
Перелетная деревенская ласточка (Hirundo rustica) отдыхает на ветке в национальном заповеднике Seedskadee в Вайоминге. Объединяя традиционные методы кольцевания птиц с радиолокационными технологиями и машинным обучением, исследователи теперь могут более точно прогнозировать миграции птиц (например, с помощью BirdCast). Эти прогнозы помогают в усилиях по сохранению птиц и способствуют повышению общественной безопасности в периоды миграции. Источник: Том Кернер/Служба охраны рыбных ресурсов и диких животных США, общественное достояние.
Множество других примеров демонстрируют ценность киберинфраструктуры для экологического прогнозирования, а также связанных с ним услуг и принятия решений [e.g., White et al., 2019; Zwart et al., 2023]. Однако многие из этих инициатив были разовыми проектами, которым не хватало устойчивости или широкой применимости. Чтобы уменьшить зависимость сообщества от специализированной киберинфраструктуры и методов и обеспечить совместимость между системами, крайне важно, чтобы сообщество экологического прогнозирования разработало и приняло стандарты и протоколы для управления данными, входных и выходных данных моделей, а также рабочих процессов [Dietze et al., 2023; Geller et al., 2022]. Установление этих соглашений повысит согласованность данных и эффективность их анализа, облегчит распространение прогнозных данных и поддержит создание общих, многократно используемых инструментов.
Преодоление препятствий на пути создания инфраструктуры прогнозирования
В ходе семинара EFI 2024 года, посвященного обобщению лучших практик для киберинфраструктуры, участники согласовали ключевые принципы проектирования, которые следует применять, такие как общие стандарты метаданных, использование технологий с открытым исходным кодом, а также модульная и масштабируемая архитектура. Однако они также признали, что создание инфраструктуры, придерживающейся этих лучших практик, сталкивается с препятствиями и институциональными проблемами, включая техническую сложность, организационную разобщенность и ограниченность ресурсов, а также отсутствие централизованного руководства.
Технические навыки, необходимые для разработки экологических прогнозов, такие как разработка программного обеспечения, облачная архитектура и управление данными, могут представлять собой сложную кривую обучения для экологов. Чтобы преодолеть этот пробел в навыках, сообщество экологического прогнозирования могло бы внедрить программы наставничества, в которых экологи сотрудничают с экспертами по киберинфраструктуре и технологиям с открытым исходным кодом для развития навыков, необходимых для автоматизированных систем прогнозирования. Интеграция разработки программного обеспечения и облачных технологий в учебные программы высшего образования позволила бы знакомить с этими концепциями на ранних этапах экологического образования. А включение профессиональных инженеров-программистов в команды прогнозистов, вместо того чтобы ожидать от ученых-предметников развития технических знаний наряду с их основными обязанностями, позволило бы распределить техническую нагрузку, необходимую для создания систем прогнозирования.
Институциональная культура и разобщенность структур часто стимулируют краткосрочные, конкурентные исследования, сосредоточенные на новой науке, а не на разработке стабильных, итеративных и многократно используемых подходов к прогнозированию. Кроме того, различия в миссиях и политике между агентствами, а также между агентствами, промышленностью и академическими институтами могут непреднамеренно препятствовать сотрудничеству.
Преодоление этих барьеров может включать создание широких, трансдисциплинарных сообществ практиков, объединяющих экологов, специалистов по моделированию, ИТ-специалистов и лиц, принимающих решения. Такие сообщества могут способствовать сотрудничеству, согласовывать стимулы и продвигать принятие лучших практик в экологическом прогнозировании. Низовые инициативы, такие как EFI, и более формальные структуры, такие как Межведомственный совет по развитию метеорологических служб, предлагают взаимодополняющие модели для такого взаимодействия.
Связывая людей с взаимодополняющими знаниями, эти сообщества могут облегчить обмен знаниями, установить общие стандарты, выступать за инвестиции в киберинфраструктуру и совместно разрабатывать надежные инструменты прогнозирования, которые решают реальные экологические проблемы. Кроме того, успех общей киберинфраструктуры в конечном итоге зависит от лидеров в агентствах, промышленности и академических кругах, которые поддерживают эти усилия, — лидеров, которых низовые сообщества могут помочь выявить и поддержать. Такие лидеры могут появиться на любом уровне организации, от аспирантов до профессоров и от техников до директоров.
Сильное сообщество и четкое лидерство особенно важны сейчас, когда системы, поддерживающие экологическое прогнозирование, быстро переходят на облачные вычисления, что открывает как возможности, так и создает проблемы. Облачные платформы предлагают беспрецедентную масштабируемость, позволяя создавать модели высокого разрешения, ассимилировать данные в реальном времени и автоматизировать конвейеры прогнозов. Принципы проектирования киберинфраструктуры, такие как модульность, хорошо согласуются с облачной архитектурой, поскольку модульные конструкции позволяют компонентам масштабироваться независимо в зависимости от спроса, изолируют сбои, чтобы предотвратить системные аварии, и способствуют повторному использованию в различных облачных проектах.
Прогресс, достигнутый в прогнозировании погоды, демонстрирует, что становится возможным, когда научные сообщества инвестируют в общую инфраструктуру, открытые стандарты и устойчивое сотрудничество.
Однако, по мере того как организации углубляют свою зависимость от коммерческих облачных сервисов, они могут столкнуться с более высокими затратами и усилением зависимости от поставщиков. Чтобы снизить эти риски, учреждения могли бы сотрудничать в разработке общих стратегий, которые балансируют преимущества облачных инструментов со стабильностью и автономией поддержки отдельных локальных ресурсов, особенно для предсказуемых, долгосрочных задач, которые более экономически эффективно размещать локально.
Прогресс, достигнутый в прогнозировании погоды, демонстрирует, что становится возможным, когда научные сообщества инвестируют в общую инфраструктуру, открытые стандарты и устойчивое сотрудничество. Например, средняя ошибка в прогнозе траектории урагана за 3 дня снизилась с примерно 220 миль (354 км) в 2000 году до примерно 70 миль (113 км) сегодня, что является свидетельством силы улучшенных моделей, систем данных и скоординированного опыта [Ritchie, 2024].
Экологическое прогнозирование могло бы достичь аналогичных преобразующих успехов, но успех зависит от создания единой, управляемой сообществом системы лучших практик для преодоления барьеров и развития надежной общей киберинфраструктуры. В конечном итоге, эти коллективные усилия повысят надежность и влияние экологических прогнозов, предоставляя лицам, принимающим решения, возможность лучше управлять природными ресурсами, предвидеть изменения окружающей среды и защищать общественное благосостояние.
