Океанологические и биологические исследования арктических и южных морей России : к 70-летию Мурманского морского биологического института / Рос. акад. наук, Кол. науч. центр, Мурм. мор. биол. ин-т ; [редкол.: Г. Г. Матишов (отв. ред.) и др.]. - Апатиты : КНЦ РАН, 2006.

Океанологические и биологические исследования арктических и южных морей России В современной экономике производится только то, что обеспечено платежеспособным спросом. С этих позиций любые разработки в области экоинформатики должны начинаться с изучения спроса на информацию. Эта задача в большинстве работ облегчается тем, что заказчиком выступают органы государственного управления. В таких случаях исполнитель обычно сам должен определить, какая информация и в каких формах соответствует требованиям заказчика. Нередко так складывается взаимодействие и с ком мерческими структурами, поскольку в них вопросами экологии и природо пользования занимаются специалисты, ранее работавшие или получившие образование в государственной системе природопользования. Предложенная в ММБИ концепция информационного обеспечения (Дженюк, 2001, 2002) основана на том, что все измеренные или рассчитан ные показатели состояния природной среды представляют собой вероятно стные оценки, полученные по временным рядам периодически коррелиро ванных случайных процессов. Обязательным атрибутом данных является информационный лаг - интервал времени между моментом или интервалом времени, когда выполнено наблюдение, и моментом или интервалом, когда информация используется для принятия управленческого решения. Обычно это формулируется как “старение данных”, но при таком подходе негласно принимается, что на некотором начальном отрезке времени процесс старения не влияет на качество информации. В действительности снижение точности вероятностной характеристики имеет место в любой момент времени и под дается количественной оценке только при условии, что свойства временного ряда известны хотя бы в первом приближении. Если это не так, любые результаты мониторинга могут быть поставлены под сомнение при сколь угодно малом информационном лаге. Качество данных оценивается по суммарной погрешности, которая складывается из погрешностей инструментальной, методической и инфор мационного лага. Альтернативными по отношению к оценкам, полученным непосредственно по данным наблюдений, являются климатические (по мно голетним нормам), расчетные (полученные с применением регламентиро ванных алгоритмов) и экспертные оценки. Качество альтернативных оценок повышается по мере пополнения баз данных и совершенствования расчетных методов, что и должно быть критерием соответствующей деятельности. Предложенный подход распространяется также и на оценки качества и достоверности опубликованных данных мониторинга. Для них должны быть известны техника и методика наблюдений, интервалы пространственно- временного осреднения, масштабы изменчивости, наличие цикличностей (суточных, годовых, приливных). Эти требования более или менее полно соблюдаются в научных статьях и отчетах, но на более высоком уровне обобщения (в докладах, аналитических обзорах, картографических издани ях) связь с первичными данными теряется и достоверность полученных по ним выводов не всегда очевидна. 447