Экология статистика: Экология. Статистика проблемы в России и регионах

Экология. Статистика проблемы в России и регионах

Экология 

Экология

в

России 

России

Современный человек каждый день испытывает влияние огромного количества химических, физических, биологических и других факторов окружающей среды. Некоторые из этих факторов влияют на нас положительно, другие — отравляют. Каждая четвертая смерть в мире связана с состоянием окружающей среды.

В России экологические проблемы ежегодно провоцируют несколько тысяч смертей и несколько миллионов случаев заболеваний: злокачественных новообразований, болезней органов дыхания, пищеварения и других.

К экологическим (или связанным с окружающей средой) относят самые разные проблемы современного мира: от глобального изменения климата и сокращения биоразнообразия до светового загрязнения городов и обращения с отходами.

Охватить все экологические проблемы в рамках одного исследования едва ли возможно, поэтому мы сосредоточились на четырех направлениях, которые, с одной стороны, оказывают значительное влияние на качество жизни людей в регионах страны, с другой — возможно оценить с помощью доступных статистических данных: качестве воздуха, воды и почв, а также обращении с отходами и объектах накопленного экологического вреда.

4,3 млн случаев

?

Роспотребнадзор: Государственный доклад «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Российской Федерации в 2021 году»

2021

Заболеваний, обусловленных качеством окружающей среды

46 %

?

Росгидромет: ежегодник «Обзор состояния и загрязнения окружающей среды в Российской Федерации» Расчеты: команда проекта «Если быть точным»

2021

Население в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения воздуха (% городского населения)

304 кг

?

Росприроднадзор: https://https.rpn.gov.ru/open-service/analytic-data/statistic-reports/production-consumption-waste/ Расчеты: команда проекта «Если быть точным»

2021

Твердых коммунальных отходов захоронено на душу населения

Методология

?

A — Низкая выраженность проблемы

B — Проблема выражена ниже среднего

C — Средняя выраженность проблемы

D — Проблема выражена выше среднего

E — Высокая выраженность проблемы

Материалы

Сравнение регионов

Аналитический отчёт

Все данные

Проект создан и поддерживается командой аналитиков и программистов благотворительного фонда «Нужна помощь». Фонд существует за счет пожертвований. Пожалуйста, поддержите нашу работу.

Поддержать проект

Для улучшения работы сайта и его взаимодействия с пользователями мы используем cookie-файлы. Продолжая работу с сайтом, вы разрешаете использование cookie-файлов. Пожалуйста, ознакомьтесь с политикой, чтобы узнать больше.

Статистика: главные экологические проблемы, которые влияют на жизнь и здоровье

По данным Роспотребнадзора, 136 тысяч смертей (6% общей смертности) и почти 4,3 млн случаев заболеваний (2% заболеваемости) в России в 2021 году были обусловлены плохой экологией — неудовлетворительным качеством атмосферного воздуха, питьевых вод, почв, небезопасными продуктами питания. Влияние химического, биологического и других видов загрязнения окружающей среды испытывают на себе более 90 миллионов человек (63,6% населения страны). Мы оценили состояние воды, воздуха, почв и обращение с отходами, чтобы понять, как экологические проблемы влияют на качество жизни россиян.  

Почти половина горожан в России дышит грязным и очень грязным воздухом

46% городского населения России живет в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения воздуха. Из 251 города, где Росгидромет ведет наблюдения, в 2021 году высокий и очень высокий уровень загрязнения наблюдался в 122.

Очень высокий уровень загрязнения атмосферы в 2021 году был отмечен в 42 городах из 23 регионов России. Больше всего таких городов — в Иркутской области (7) и Красноярском крае (6).

По сравнению с предыдущим годом доля населения в городах с высоким и очень высоким загрязнением воздуха выросла больше чем в пять раз (с 9% до 46%). При этом резкого ухудшения качества воздуха в стране, конечно, не произошло. Изменение в первую очередь связано с принятием новых санитарных норм и правил, снизивших (вернувших на уровень 2013 года) предельно допустимые концентрации некоторых загрязняющих веществ.

В 2014–2015 годах происходил обратный процесс. В связи с увеличением предельно допустимой концентрации в воздухе формальдегида и фенола воздух в городах России формально стал значительно чище. В 2013 году в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения воздуха проживало 52% городского населения страны, в 2015-м — всего 17%.

Из-за изменений методик и предельно допустимых концентраций (ПДК) не так просто сказать, что все эти данные означают в реальности. Статистика смертности и заболеваемости от загрязнения воздуха, публикуемая Роспотребнадзором, также меняется год от года: списки учитываемых в статистике болезней то сокращаются, то расширяются, и не всегда можно определить, чем вызвано изменение того или иного показателя.

Тем не менее нельзя не отметить смену в 2017–2018 годах динамики всех показателей, связанных с загрязнением воздуха. До 2017-го смертность и заболеваемость неизменно снижались, а затем  — начали расти.

В 2014 году число дополнительных смертей на 100 тысяч населения от всех причин, связанных с загрязнением атмосферного воздуха селитебных территорий , составляло 7,55, в 2018-м — 1,6, в 2021-м — 4,6.

Уровень выбросов в России в два раза больше, чем в среднем в мире

Уровень выбросов загрязняющих веществ в атмосферу на душу населения в России, по данным на 2019 год, в 2 раза выше среднего по миру, но в 1,3 раза ниже, чем в США.

С 2014 года выбросы официально сократились на 29%. Правда, и здесь не обошлось без изменений в методологии расчетов. С 2019 года выбросы от передвижных источников (автомобильного и железнодорожного транспорта) рассчитываются с учетом требований Таможенного союза и ОЭСР к экологическим классам транспортных средств и качеству топлива. После принятия новой методики объем выбросов от передвижных источников сократился на 65%: с 15,1 тыс. тонн в 2018 году до 5,3 тыс. тонн в 2019-м.

При этом объем выбросов от стационарных источников с 2014 года сократился всего на 1,5%, а по сравнению с 2018 годом — увеличился на 1%.

Загрязнение питьевой воды — главная причина смертей и болезней, связанных с экологией

Десять лет назад наибольшее количество смертей и случаев заболеваний, связанных с состоянием окружающей среды, было вызвано загрязнением воздуха. В 2021 году по обоим показателям лидирует загрязнение питьевой воды — 11 тысяч смертей и 1,54 млн случаев заболеваний.

Количество смертей, связанных с загрязнением воздуха или почв, за это время уменьшилось более чем вдвое (на 53,5% и 53,8% соответственно). Количество смертей, связанных с загрязнением питьевой воды, сократилось всего на 4,4%.

В целом в стране ситуация с питьевой водой постепенно улучшается: с 2018 года доля населения, обеспеченного качественной питьевой водой, выросла на 1,8% — до 87,4%, но в некоторых регионах (в частности в Калмыкии, где качественной питьевой водой из систем централизованного водоснабжения обеспечены всего 7,5% населения) остается пугающей.

«Качество воды в природных источниках не повышается. В государственных докладах сказано, что за последние 10-20 лет существенно сократился сброс сточных вод в водные объекты. Но в этих докладах учитываются только точечные источники — сброс через трубы и другие технические устройства. Но не учитывается диффузное загрязнение , на которое приходится как минимум половина загрязнения по стране. У нас нет ни мониторинга диффузного загрязнения, ни проектов, направленных на его снижение, — говорит Виктор Данилов-Данильян, научный руководитель Института водных проблем РАН.

Данные о точечных источниках, по словам эксперта, тоже очень ненадежные: они заполняются расчетным путем самими предприятиями. «То есть они берут паспорта на свое оборудование и высчитывают, сколько должно было бы быть отходов при имеющемся объеме производства. Износ оборудования при этом не учитывается, насколько сырье кондиционное — тоже. Мы проводили исследование: ставили датчики на сбросные трубы и сравнивали результаты с тем, что пишет предприятие в своей отчетности. Разница была иногда в 10 раз», — объясняет Данилов-Данильян.  

Количество очень грязных водоемов выросло в 1,5 раза с 2014 года

По данным опубликованного в марте 2022 года доклада Общественного совета при Минприроды России, цели федеральных проектов «Сохранение уникальных водных объектов», «Оздоровление Волги» и «Сохранение озера Байкал» на период с 2019 по 2021 год достигнуты. Расчищено 42 тысячи км² прибрежной полосы (на 18 тысяч км² больше запланированного) и 72,6 км русел (на 0,3 км больше).

Правда, количество очень грязных водных объектов, требующих неотложных водоохранных мероприятий, постоянно растет. С 2014 года их стало больше в 1,5 раза. Эксперты в отчете также отмечают, что перечень водных объектов, требующих восстановления, гораздо шире, чем реализуется в рамках федерального проекта. И данные Росгидромета во многом это подтверждают.  

3,5% площади России хронически загрязнены промышленными токсикантами 

Загрязненная почва опасна и как источник загрязнения токсичными веществами продуктов питания, и как источник загрязнения воздуха. Самоочищение и восстановление почв требует огромного времени, некоторые негативные изменения и вовсе необратимы, поэтому хроническое загрязнение почв химическими веществами — наиболее опасный вид загрязнения окружающей среды.

По данным Роспотребнадзора, в 2021 году загрязнение почв спровоцировало 1 752 смерти и 261 тысяча случаев заболеваний. Загрязнение пищевой продукции (химическими компонентами — кадмием, ртутью, нитратами, пестицидами  — микробиологическое и паразитологическое загрязнение) — еще 1,4 млн случаев заболеваний.

Поскольку число видов загрязнений очень велико, ежегодные исследования почв проводятся не во всех регионах, а часть из них — только на выбранных территориях, в этой части исследования использовались данные за более длительный период, чем в других — с 2011 по 2021 год.

По данным Института глобального климата и экологии имени академика Ю. А. Израэля, в России хронически загрязнены токсикантами промышленного происхождения 613,1 км ² почв (или 3,5% площади страны). Самая высокая доля хронически загрязненных территорий — в Центральном федеральном округе (19,4%), самая низкая — в Дальневосточном (0,4%). Наибольшая общая площадь таких территорий — в Сибирском федеральном округе (152,4 тыс. км ²), наименьшая — в Северо-Кавказском (14,1 тыс. км ²).

92% твердых бытовых отходов отправляются на полигоны

Хотя постоянно возрастающее количество отходов наносит вред и здоровью человека, и экосистемам, публикуемые цифры чаще связаны с состоянием экосистем: к 2050 году в океане будет больше отходов, чем рыбы (по весу), разлагающиеся отходы выделяют в атмосферу около 5% всех парниковых газов и так далее.
Это происходит в значительной степени потому, что оценить влияние отходов на здоровье или качество жизни людей сложнее. Зачастую это можно сделать только опосредованно — через загрязнение отходами воздуха, воды и почв — поэтому мы в первую очередь оцениваем обращение с отходами, а не непосредственный вред, который они наносят.

В начале 2020 года эксперты Счетной палаты посчитали, что при сохранении существовавших на тот момент объемов образования и захоронения твердых коммунальных отходов (ТКО) уже в 2022 году в 17 регионах России закончится место на полигонах. Девать отходы будет просто некуда: возможности создать новые полигоны у большинства регионов нет. Еще в 15 регионах оно должно закончиться в 2024-м. 

После начала пандемии объемы образования ТКО в России сократились на 20%: с 417 кг на душу населения в 2019 году до 331 кг в 2021-м — но это дает регионам лишь небольшую передышку. Ситуация с захоронением почти не меняется: 92% образованных твердых коммунальных отходов отправились на захоронение.

Комплексная система обращения с твердыми коммунальными отходами, являющаяся частью национального проекта «Экология», должна обеспечить к 2030 году 100% сортировку мусора в стране. Вот только сортировка вовсе не подразумевает такого же процента переработки. По данным Росприроднадзора, в 2021 году на сортировку отправились 46,5% твердых коммунальных отходов, а на переработку — всего 6,5%. Если пропорция сохранится, при прогнозируемой 100% сортировке переработано будет всего 14% отходов.

«Степень переработки твердых коммунальных отходов по стране — максимум 7%, хотя в ряде городов (пример — Орел, полигон «ЭкоСити») может достигать 69%», — говорит Дмитрий Левашов, руководитель Нижегородского отделения Межрегиональной экологической общественной организации «Союз “За химическую безопасность”». 

Еще более неоднозначно выглядит ситуация с несанкционированными свалками, ликвидация которых входит и в задачи национального проекта «Экология», и в показатели оценки эффективности работы губернаторов. Свалки массово ликвидируются, а их количество при этом только растет. 

В конце 2019 года в России насчитывалась 13 371 несанкционированная свалка. За следующие два года было ликвидировано более 23 тысяч таких свалок, и к концу 2021 года их осталось 15 846. Потому что выявлено за это же время 25,5 тысяч новых свалок.

Окружающая среда и экологическая статистика | Дом

Электронный ISSN

1573-3009

Печатный ISSN

1352-8505

Абстрагировано и проиндексировано в

1. АГРИКОЛА
2. АНВУР
3. Австралийский совет деканов бизнеса (ABDC) Список качества журнала
4. Список BFI
5. БИОСИС
6. Байду
7. Биологические рефераты
8. Резюме CAB
9. ЧАСЫSS
10. ЦНКИ
11. CNPIEC
12. Химическая реферативная служба (CAS)
13. Current Contents/ Сельское хозяйство, биология и науки об окружающей среде
14. Текущий индекс к статистике
15. Размеры
16. Коллекция биомедицинских справочников EBSCO
17. Служба обнаружения EBSCO
18. Источник энергии и мощности EBSCO
19. ЭБСКО Окружающая среда
20. ЭБСКО ГринФАЙЛ
21. Справочный центр EBSCO по устойчивому развитию
22. EBSCO Исследования дикой природы и экологии по всему миру
23. ЭМБиология
24. Инженерная деревня — GEOBASE
25. Академия Google
26. Японское агентство науки и технологий (JST)
27. Journal Citation Reports/Science Edition
28. Мета
29. Навер
30. OCLC WorldCat Discovery Service
31. Портик
32. ProQuest ABI/ИНФОРМ
33. База данных передовых технологий и аэрокосмической отрасли ProQuest
34. ProQuest Aquatic Sciences and Fisheries Abstracts (ASFA)
35. ProQuest-ExLibris Primo
36. Вызов ProQuest-ExLibris
37. SCIMago
38. СКОПУС
39. Расширенный индекс научного цитирования (SCIE)
40. Служба обнаружения сети TD
41. Список UGC-CARE (Индия)
42. ВТИ АГ
43. Ванфан
44. Зоологическая запись

Информация об авторских правах

Почему карьера в статистической экологии?

У меня недавно брал интервью Lise Viollat, которая готовит документальный фильм для нашей национальной исследовательской группы по статистической экологии. Я написал свои два цента ответы на ее сложные и очень актуальные вопросы. Спасибо, Лиза, за интервью!

Можете представиться? В чем заключается ваша работа? Ваш фон?

Мотивом моей работы являются вопросы экологии крупных млекопитающих, в особенности крупных хищников (волков, медведей и рысей).

Какие вопросы? На первый взгляд очень простые вопросы: Сколько животных? Где они? Как объяснить тенденции в численности популяций и распространении видов?

Эти вопросы могут показаться простыми, но проблема в том, что крупных хищников трудно увидеть в полевых условиях. Нам нужны методы для выборки этих популяций, для управления неопределенностями при подсчете, при обнаружении особей и видов, а также для прогнозирования, где и сколько. Это где появляется статистическая экология.

Меня можно назвать статистиком-экологом, и я работаю в Национальный центр научных исследований.

У меня довольно стандартный бэкграунд. Я изучал математику до степени бакалавра. Степень, которую я повторил, до недавнего времени мне все еще снились кошмары. Затем, начиная со степени магистра, я обратился к прикладной математике и статистике. Я защитил докторскую диссертацию по статистике, применяемой в экологии и динамике популяций животных с оценкой выживания и расселения. Будучи постдоком, я провел время в Англии и Шотландии, чтобы посмотреть, как обстоят дела в других местах, создать свою собственную исследовательскую сеть и выучить английский язык.

Приняв на работу, я стал все больше интересоваться эволюционной экологией и вопросами охраны природы. Я также все больше и больше работал над вопросами, связанными с крупными млекопитающими и видами, взаимодействующими с деятельностью человека.

Чтобы лучше понять эти взаимодействия, нам нужны гуманитарные и социальные науки. Поэтому я вернулся к изучению социологии. Я прошел несколько курсов, но не смог пройти весь путь до магистра. Я все еще учусь на работе.

Что для вас экология?

Я определенно не тот человек, который может ответить на этот вопрос, я никогда не изучал экологию в университете. Я учился у своих студентов и коллег, а также на работе.

Мне нравятся определения, поэтому я беру их. Экология — это изучение процессов, влияющих на распространение и численность видов, взаимодействие между этими видами и взаимодействие между этими видами и окружающей их средой. Диссертация Мод Керуэ является примером изучения этих взаимодействий между видами с использованием новых статистических моделей.

В двух словах это наука о взаимодействии, и это то, что мне нравится в этой дисциплине. Между видами, между видами и их средой. Под видами я также подразумеваю людей. И здесь мы возвращаемся к этой идее мобилизации экологии, гуманитарных и социальных наук и изучения социо-экосистем, в которых мы смешиваем экологию, политику, экономику, социологию и антропологию. Диссертация Жиля Морера является иллюстрацией этого подхода и объединяет демографию, генетику, экономику и антропологию для изучения отношений между азиатскими слонами и людьми.

Наконец, когда мы говорим об экологии, мы должны понимать ее в широком смысле, с идеей, что мы также говорим об эволюционных процессах, которые способствуют объяснению изменчивости биологических систем. Тезисы Марлен Гамелон и Матье Буоро — примеры работы, сочетающей экологию и эволюцию, чтобы лучше понять динамику популяций животных.

В статистическая экология , статистическая — это прилагательное, определяющее существительное экология. Именно экология мотивирует, задает вопросы. Это не делает статистику простым набором инструментов, но вы должны принять заявления экологии, чтобы сделать соответствующую статистику.

Исходя из математики и статистики, это то, что не пришло мне в голову естественным образом. В статистике данные экологии часто рассматриваются как численное приложение, показывающее, что статистический метод работает в реальном мире (часто в дополнение к смоделированным данным).

Я узнал о важности мотивации статистики экологическими вопросами из Жан-Доминик Лебретон, один из руководителей моей диссертации, который сам получил ее от Жан-Мари Легей, который много думал о месте моделирования в биологии и междисциплинарности.

Таким образом, статистическая экология означает применение и, прежде всего, разработку статистических методов и инструментов для ответа на вопросы экологии. Во Франции научное сообщество встречается по этим темам в исследовательская группа по статистической экологии, которую мы создали в 2014 году.

Статистика в целом — это наука о сборе, анализе и выводах из данных. Все три важны для экологии. Как мы собираем данные для проверки экологических гипотез. Как мы это анализируем. И как вы интерпретируете результаты.

Именно на этапе анализа в основном используются модели. Модель в этом контексте представляет собой абстракцию реальности, основанную на том, что известно, и используется для извлечения информации с использованием вероятностей. Примером статистической модели является простая линейная регрессия, в которой мы пытаемся провести линию через точечную диаграмму, чтобы объяснить тенденцию.

Почему важно задавать вопросы «где виды?» и «сколько там животных?»? Изучаемые нами виды находятся в контакте с людьми и их деятельностью. Например, промысел афалин в Средиземном море или разведение овец для волков во Франции.

В этом контексте я бы сказал, что статистическая экология и моделирование служат трем основным целям. Понимать, предсказывать и помогать в принятии решений.

Возьму в пример волка, над которым мы много работаем с коллегами из Французское бюро по биоразнообразию.

Прежде всего, нам нужно понять. Нам необходимо знать факторы, объясняющие распространение вида, это информация, которая позволяет нам установить охранный статус вида. Это было Диссертация Жюли Луврье, которая показала, что этот вид пластичен, и как он повторно заселил страну.

Предсказание тогда. Джули также показала, что можно предсказать краткосрочное расселение видов с помощью математической модели, адаптированной к данным. В качестве другого примера, Нина Сантостази в своей диссертации оценила эффективность различных сценариев управления гибридизацией собак и волков в Италии.

Наконец, информирование о процессе принятия управленческих решений. Вид управляется французским государством, и это на основе количество, которое мы производим благодаря статистической экологии, что максимальное количество отбраковки устанавливается каждый год. Это было Диссертация Люсиль Мареско. Нам также необходимо знать влияние отстрела на хищничество волков на домашний скот — сложная проблема пространственной статистики. Это Недавно защищенная диссертация Оксаны Гренте.

Подводя итог, можно сказать, что ведется много дискуссий о биоразнообразии и экосистемных услугах и, следовательно, о взаимозависимости между человеком и природой. Связь, о которой все чаще забывают, если процитировать тема, дорогая Аликс Коскер, которая является частью нашей команды и работает в области психологии окружающей среды.

В этом контексте статистическая экология используется для понимания, прогнозирования и информирования при принятии решений о взаимодействии между видами, животными и людьми, а также их окружающей средой.

Почему вы выбрали эту карьеру?

Несколько причин в произвольном порядке.

• Быть исследователем, особенно государственным служащим, — это невероятная привилегия. Лично мне не хотелось испытывать тяжелые условия работы родителей. В профессиональном плане этот статус предлагает хорошие условия для выполнения нашей работы. Постоянная должность позволяет нам работать коллективом. Это важный момент, потому что исследование — это приключение, в котором участвуют несколько человек, командное приключение; вы ничего не достигаете или не достигаете многого, когда работаете в одиночку (по крайней мере, для меня). Вы не проводите хороших исследований, настаивая на больше конкуренции.
  Наш статус также позволяет нам смотреть вдаль, в долгосрочную перспективу, которая необходима для качественных исследований, исследований, которые также служат обществу. Наша работа над волком, о которой я упоминал, началась более 10 лет назад! Эти длительные временные рамки подрываются прекаризацией занятости, которая сильно бьет по исследовательскому миру, со все большим количеством срочных контрактов, и я, конечно, беспокоюсь о последствиях для молодого поколения. Больше конкуренции. Больше администрации. Больше совершенства. Иди быстрее. Количество. Производительность. Меньше рабочих мест. Меньше ресурсов. Исследования и преподавание управляются как компания, мы должны оптимизировать, рационализировать, студенты являются клиентами. Это не сработает. Извините, я сбиваюсь с пути…

• Еще одна причина, по которой я выбрал эту профессию, заключается в том, что я хотел решать прикладные проблемы, которые могли бы иметь конкретное применение для людей, для общества. Или, по крайней мере, внести свой вклад в этом смысле. Чтобы быть полезным, в основном.

• Другая причина в том, что очень (очень) полезно сопровождать и поддерживать новое поколение ученых. Это интересно, я люблю идти по пути с теми, кто поступает в магистратуру, диссертацию или постдокторантуру.

• Наконец, эта работа позволяет вам постоянно двигаться в своей голове. Вы учитесь все время. Вы постоянно интеллектуально стимулированы. Я люблю это.

Нужно ли хорошо разбираться в математике, чтобы выполнять эту работу?

У всех нас есть математический горб. Чувство числа, счета. Тренируя это чувство, мы совершенствуемся, становимся лучше в математике. Как с музыкальным инструментом.

Главным препятствием, безусловно, является язык, потому что математика — это тоже язык. Опять как с музыкой. Вы должны научиться читать, писать и понимать, что люди, которые это делают, говорят друг другу. Приложив некоторые усилия, вы действительно сможете получить удовольствие.

Важно понимать, что математику можно использовать в экологии на любом уровне. От простого правила трех, которое я освоил, до использования стохастических дифференциальных уравнений, которых я не понял. Каждый может найти то, что ищет, и провести соответствующее исследование. Для статистики рекомендую Книга Дэвида Шпигельхальтера, которая очень доступно знакомит с дисциплиной.

Что вам нравится в том, чем вы занимаетесь?

В первую очередь это люди, с которыми я работаю. Моя самая большая мотивация исходит от моих учеников. Я хочу с ними работать, обмениваться, взаимодействовать. Это все о взаимодействиях. Это также люди в нашей команде. Я все время учусь. И это люди из статистического экологического сообщества во Франции и за рубежом. Это сообщество, которое не воспринимает себя слишком серьезно, но проводит серьезные и захватывающие исследования, чтобы ответить на серьезные вопросы о кризисе биоразнообразия. Также очень приятно чувствовать себя частью сообщества. Кстати, мы организуем следующий Дни экологической статистики ГДР в Монпелье в начале апреля 2022 года, присоединяйтесь к нам!

Второе, как я уже говорил, это то, что вы всегда в интеллектуальном движении. Вы учитесь, пробуете, исследуете, играете, пишете, читаете, думаете, все время чувствуя себя полезным на своем уровне в построении знаний.

Третье — делиться. Обмен знаниями путем сопровождения студентов в первую очередь, как я уже упоминал. И обучение тоже. Я мало что делаю, так как у меня уже есть проблемы с тем, чтобы держать голову над водой в моей работе исследователя. Я восхищаюсь своими коллегами в университетах, которые выполняют две работы: исследователи и преподаватели! В обмен я также включаю семинары, которые мы предлагаем в течение нескольких дней, в течение которых мы обучаем людей методам статистической экологии. Эти семинары бесплатны и записываются на видео, чтобы как можно больше людей имели к ним доступ.

Каковы будущие проблемы экологии?

Понятия не имею! Я не считаю себя экологом. Единственное, что приходит на ум, конечно же, связано с темами наших исследований. Я думаю о сохранении биоразнообразия. Как нам найти баланс и устойчивый баланс между нашей деятельностью и природой вокруг нас? Это означает лучшее понимание взаимодействия между человеческими и нечеловеческими субъектами, почему эти взаимодействия могут привести к конфликтам и как их разрешать. Это также означает работу со сложными системами, так называемыми социоэкосистемами, и, следовательно, еще большее открытие экологии для гуманитарных и социальных наук.

Мне не обязательно удобнее говорить о будущих проблемах статистики и моделирования, но мы немного подумали об этом с коллеги из ЭкоСтата ГДР, так что я немного менее сух, чем за экологию. Я вижу три.

• Во-первых, моделирование социоэкосистем. Существует необходимость интеграции различных дисциплин в агентные подходы (экономика, география, этнология). Вопрос в том, как использовать подходы к моделированию для оценки множества величин в этих сложных моделях.

• У нас есть взрыв технологических средств, развернутых на всех уровнях организации. Я имею в виду фотоловушки, ДНК окружающей среды, GPS, беспилотники, аэрофотоснимки или фотографии со спутника и т. д. Мы сталкиваемся с огромным объемом данных, из которых часто трудно извлечь соответствующую информацию. Таким образом, вторая проблема связана с массивными данными и разработкой подходов, которые позволяют нам учиться на этих данных и автоматизировать задачи, выполнение которых становится невозможным для людей. Я, очевидно, думаю о машинном обучении, и особенно глубокое обучение.

• Третье направление — прогностическая экология. Как можно прогнозировать экологические явления? Это требует манипулирования крупномасштабными системами, объединяющими, например, экологию и физику, или океан и атмосферу, если взять еще один пример. Также необходимо подумать о том, как распространять неопределенности на протяжении всего анализа, вплоть до прогноза.

Есть ли инструмент, школа мысли, открытие, которое изменило для вас все в вашей области?

Да понятно! Это введение байесовской теории в начале 2000-х годов. Я открыл для себя эту теорию, будучи постдоком в Англии, а затем в Шотландии с моя коллега Рут Кинг и другие.

Что такое байесовская теория? Идея состоит в том, чтобы обновить наши априорные знания о биологической системе данными, которые мы накопили об этой системе. Это априорное знание можно рассматривать как нашу уверенность в гипотезе, и байесовская теория позволяет нам обновлять эту степень уверенности благодаря данным. Байесовская теория позволяет нам формализовать естественный способ рассуждений, определить вероятность того, что гипотеза верна или ложна.

Теория Байеса используется повсеместно в науке, но также и в повседневной жизни, например, в медицине для постановки диагноза, в информатике для калибровки защиты от спама в вашей электронной почте, в финансах для управления портфелями акций , и это даже позволило Алану Тьюрингу взломать машину Enigma, которая позволяла немцам общаться с помощью закодированных сообщений.

Сила байесовской теории также заключается в том, что она поставляется с очень мощными алгоритмами для ее применения на практике. Очень мощная в том смысле, что мы можем использовать все более сложные модели, которые все ближе и ближе к тому, что мы знаем об изучаемых нами видах, модели, о которых мы раньше не могли и мечтать.

Чтобы привести конкретный пример, я могу придумать один. В экологии мы часто пытаемся моделировать распространение видов. Для этого требуются данные о больших площадях, чтобы быть уверенными, что мы отобрали все среды обитания, благоприятные или неблагоприятные для вида. Это трудно сделать с требовательным и дорогим научным протоколом. Мы видим, что совместная наука позволяет брать пробы на больших площадях с меньшими затратами. Но данные необъективны, потому что если мы много видим там, где есть наблюдатели, это не значит, что там, где никого нет, вида нет; это просто означает, что там, где есть люди, вид определяется. Байесовский анализ позволяет комбинировать эти различные типы мониторинга для количественной оценки распределения, объединяя преимущества обоих типов мониторинга, объективные данные из научных протоколов и широкий пространственный охват программ участия. Это тезис Валентин Лоре.

Не заставляйте меня рассказывать о байесовской теории, Я преподаю его в нашей магистерской программе и аспирантам в нашей докторской школе, и мне этого мало!

Не могли бы вы привести пример своей работы?

Недавно мы много работает над рысью во Франции. Основная причина гибели рысей – столкновения с автомобилями. Поэтому основная задача состоит в том, чтобы найти способы снижения этой смертности в результате столкновений. Мы разработали модель, которая позволяет нам оценивать сценарии снижения этой смертности. Например, строительство перехода для диких животных, в основном туннеля или моста, по которому животные могут без риска переходить дорогу. Мы хотели, чтобы этим инструментом пользовались те, кто занимается рысиным досье, и, в частности, региональное правительство. Поэтому мы инкапсулировали все компоненты моделирования в программное обеспечение, которое могут использовать неспециалисты. Все делается в R, так что это открыто и воспроизводимо!

Почему я решил поговорить именно об этом проекте?

Во-первых, потому что это проект, который смешивает различные типы моделирования, статистики и компьютерных наук, различные дисциплины с экологией и статистикой, а субдисциплины экологии с экологией ландшафта, экологией движения и динамикой населения.

Во-вторых, потому что это был проект, в котором я много задавал себе вопросов. Мы решили показать моделирование актерам с помощью мастер-классов, где мы представили модели и где нас поставили на место. Заинтересованные стороны возлагали очень большие надежды на модели, их использование, результаты, долгосрочное обслуживание программного обеспечения и обновление данных. В конце концов, совместное конструирование позволило нам быть гораздо более актуальными, чем если бы мы выполняли ту же работу по моделированию в лаборатории.

С человеческой точки зрения, это проект, который закончился хорошо, поскольку постдоктор, который был связующим звеном между различными партнерами и выполнял большую часть работы, Сара Бодуэн была нанята французским Управлением по биоразнообразию.

Наконец, это проект, который открывает другие исследовательские вопросы, с акцентом на проблемы подключения из-за фрагментации инфраструктуры наземного транспорта (автомобиль и поезд). Это Диссертация Маэлис Кервеллек, которую она только что начала.

Любое сообщение для молодых людей, которым может быть интересен этот маршрут?

Вы имеете в виду послание старого пердуна молодому поколению? Мне всегда трудно что-то сказать, дать совет. Тем более, что у меня это сработало, но явно мне повезло, очень повезло. То, что сработало для меня, не обязательно сработает для других. В этом смысле мое послание и мой совет мало чего стоят.

Я процитирую Тед Лассо, и я скажу: интересуйтесь, читайте, задавайте вопросы, интересуйтесь тем, что делают другие люди и почему они это делают. Не слушайте слишком много советов стариков и идите своим путем.

И получайте удовольствие, не относитесь к себе слишком серьезно!

Хотите поделиться анекдотом?

Довольно положительное последствие заточения. Это история учебного курса по демографической динамике, который мы предложили в 2006 году, в котором на тот момент было около 30 участников. Мы собираемся на перезагрузку в следующем году с двумя коллегами и друзьями команды, Орельен Бенар и Сара Кубейнс.