Переменные, характеризующие опасность, меняются друг относительно друга не как угодно, а поддерживают определенные соотношения. Например, при стабильном составе продукции химического предприятия соотношения выбросов входящих в продукт соединений будут постоянны. Это и наблюдается в реальных данных. То же происходит в устойчивых перестройках: синхронно меняются физиологические показатели организма при заболевании, нозологические показатели популяции при изменении типа медико-демографической ситуации и т.д.
Такое стабильное соотношение ассоциированных друг с другом переменных будет более типичным, чем отклонения от него. Оно называется паттерном (буквально - "узор"). Устойчивый паттерн - одна из основных характеристик опасности. Будучи узором, он относительно легко распознается в данных. Когда устойчивых паттернов в данном типе опасности может быть несколько, один вариант может иметь один паттерн, а другой вариант - другой. Точно так же в рамках одного паттерна объекта "опасность" могут сосуществовать несколько паттернов подобъектов - составляющих опасности.
Наиболее простые визуальные паттерны образуются на карте. В качестве примера можно привести паттерны географического распределения годовой смертности по субъектам РФ. Ниже приводится небольшая выдержка из этих данных.
1989
1990
1992
Данные по смертности приведены на 100 000 человек по субъектам федерации.
Смертность нормирована на половозрастное распределение численности населения.
Белый цвет - превышение верхнего предела нормировки.
Здесь паттерн состоит в увеличении смертности с запада на восток. Сравнение данных за разные годы показывает, что паттерн является устойчивым во времени.
Паттерн зависит от выбора системы отсчета. В частности, выбор в качестве системы отсчета среднего за тот же период времени (например, средние данные по территории за тот же год) убирает из паттерна временной тренд и четче выявляет тенденции развития паттерна. Примеры смотри здесь и здесь (анимация). При выборе в качестве системы отсчета среднего по времени для каждого региона, из данных убираются постоянный по времени пространственный паттерн и более реально выделяется паттерн, отражающий динамику. Анимационный пример можно посмотреть здесь.
Паттерн пронизан обратными связями между переменными. Поэтому в паттерне, как правило, нет смысла различать фактор-причину и фактор-следствие. Так, в объекте "производственная когорта" устойчивый паттерн включает на равных правах "положительную" обратную связь "экспозиция -> заболевание" и "отрицательную" обратную связь "заболевание -> избегание экспозиции". Выделять причинно-следственную "нить" из паттерна (что создает большие сложности в эколого-эпидемиологических исследованиях) просто не нужно, пока мы имеем дело с паттерном как целым.
Исходя из этого, можно представить опасность и вообще любой объект, с которым работает система, набором подобъектов, соответствующих возможным для объекта типам устойчивых паттернов. (При этом паттерн "отображается" на уровень ниже - в подобъект). Например, отрасль может быть представлена набором предприятий - представителей разных технологических паттернов, популяция - представителями разных сценариев поведения и экспозиции и т.д. Это резко упрощает моделирование, т.к. нужно работать не со всеми экземплярами подобъектов какого-либо типа объекта, а только с "типичными представителями". Именно из них состоавляется пакет вариантов.
Важное достоинство паттерна - подгонка к данным всего по нескольким координатным интервалам переменной (как слово угадывается по нескольким буквам). Это свойство широко применяется на практике (хотя и не в области "среда-здоровье") в алгоритмах распознавания.
Паттерн может включать ассоциацию логических, вербальных переменных с количественными переменными. Его можно, так сказать, "прочитать" по этим переменным. Это облегчит и работу эксперта с опасностью, и понимание ЛПР сценариев развития опасности.
Возьмем модельный объект "регулируемая опасность". Здесь должны быть, как минимум, два паттерна. Первый - устойчивое текущее состояние с высоким уровнем загрязнения и заболеваемости и отсутствием согласованного плана действий. Другой - регулируемое состояние, в котором загрязнение и заболеваемость ниже, существует и выполняется некий план, а главное, источники загрязнения, "приемники" загрязнения и ЛПР'ы связаны в единую информационно - управленческую цепочку.
Главная задача всех модельных механизмов, да и режима контроля модели экспертом,- обеспечить, чтобы паттерн "регулируемое состояние" мог устойчиво существовать (сначала в модели, потом в реальности) - как в целом для опасности, так и для отдельных объектов.