В целом положительно, но с определенными оговорками: быть готовыми на вероятную опасность ошибки в ПО разработчиками, т.е. обыкновенный и пресловутый человеческий фактор.
Математические модели стоит оценивать исходя из начальных условий, их полноты и ПРАВИЛЬНОСТИ КРИТЕРИЕВ.
К примеру, выброс углекислого газа и продуктов сгорания предприятиями без учета зеленных насаждений вокруг них будет не корректным. Если упрощенно, одинаковые котельные по мощности, загруженности и топливу, один в степной местности, другой в лесопосадке, третий в лесу. Без учета растительности, результат окажется схожий с корректировкой по отклонению на розу ветров, но НЕВЕРНЫЙ.
И прогнозируемый результат воздействия на экосистему может оказаться не верным и даже ложным. Так как, из-за чадящей котельной, в степи может повысится например урожайность зерновых или плотность травяного покроя, в лесопосадке из-за перекосов в росте деревьев, удачливые деревца могут вытянуть больше влаги на себя, обрекая другие участки на обезвоживание почвы, то есть эрозию.
Любую математическую модель требуется постоянно совершенствовать и корректировать с учетом сравнения полученных результатов со статистикой длиною, как минимум в лет 20-30 ДО и столько же после. Если отсутствуют данные До, тогда лет 40-50 с запуска математической модели и лишь тогда можно утверждать, что данная модель верна на процентов 85-90.