Малые реки левобережья как ресурс для развитияИлья БейлинБесконтрольный рост пятна городской застройки, типичные объекты пойменных земель, развитие человеческого капитала
Шевчук А. В. "Изменение климата и экологическая безопасность"Galina PanteleevaЗаместитель Председателя по вопросам природопользования и экологии Совета по изучению производительных сил (СОПС) Министерства экономического развития России и Российской академии наук, доктор экономических наук
Малые реки левобережья как ресурс для развитияИлья БейлинБесконтрольный рост пятна городской застройки, типичные объекты пойменных земель, развитие человеческого капитала
Шевчук А. В. "Изменение климата и экологическая безопасность"Galina PanteleevaЗаместитель Председателя по вопросам природопользования и экологии Совета по изучению производительных сил (СОПС) Министерства экономического развития России и Российской академии наук, доктор экономических наук
Pico3.14 alexey sorokinRed Hat KiraThis document analyzes land use change and degradation in the Azov district of Rostov region in Russia. It estimates the total economic value of orchards and cropland using different valuation methods. It then calculates the costs of action against degradation from converting orchards to cropland over 6 and 30 year timeframes, as well as the costs of inaction. The ratio of costs of inaction to action and the ratio of action costs to inaction costs are also presented to analyze the economic impacts of degradation from land use change in the region.
Mo u eld-msu_final_en_21.04.2016Red Hat KiraThe memorandum of understanding establishes a framework for cooperation between the Economics of Land Degradation Initiative and Lomonosov Moscow State University. They will work together on projects related to assessing the economic costs of land degradation, promoting sustainable land management, and increasing awareness of the economic value of land. Activities may include joint research, conferences, and developing recommendations for land management in the Eurasian region. The partnership aims to strengthen knowledge sharing and support sustainable development.
Mo u eld-msu_final_ru_21.04.2016Red Hat KiraThis memorandum of understanding establishes a partnership between the Economics of Land Degradation Initiative (ELD) and the Lomonosov Moscow State University (MSU) to promote sustainable land management. Key areas of cooperation include knowledge sharing, joint projects on topics like valuation of ecosystem services, and outreach to raise awareness of land degradation issues. The memorandum aims to create the basis for collaboration utilizing the expertise of ELD and MSU's Economics of Land Degradation Laboratory. No financial obligations are established but parties may agree to future funding arrangements. Intellectual property rights remain with the originating organizations.
Red Hat Kira DemoRed Hat KiraМы мечтали создать приложение, интересное и для детей, и для их родителей. Современный мегаполис безжалостно отбирает драгоценный ресурс – наше время. Работа, бизнес-ланчи, пробки, торговые центры – каждый день мы мчимся по замкнутому кругу, стремясь успеть как можно больше.
Но в стремлении поймать день за хвост и наконец-то сделать все, что запланировали, мы часто забываем о самом главном. Например, о том, что наши дети ждут сказку на ночь. Такая уж традиция сложилась за сотни лет: малыши слушали истории, которые рассказывали им нянюшки, родители, дедушки и бабушки. Слушали и засыпали.
Наша «Красная Шапочка Кира» может стать замечательной историей перед сном. Только представьте: ваш ребенок уже в кроватке, вечер заглядывает в окна неярким светом фонарей. Волшебство случается именно в эти часы, когда улеглась суета дня, а на смену ему приходит таинственная темнота ночи.
Вы берете в руки не толстый томик сказок, а планшет, включаете приложение… Тут-то и начинаются чудеса. Комната наполняется звуками. Нежная музыка, которая была написана специально для приложения в романтичной Праге, превращает сон в явь, стирает границы сказки. Вы вместе с ребенком отправляетесь в Чудодейск, и вам так хорошо вместе!
Нам было важно создать такой продукт, который объединит детей и родителей. Вы получите обратную связь после того, как ваш ребенок пройдет очередное задание интерактивной сказки. Вы сможете наблюдать за успехами сына или дочки, и, что важно, корректировать и помогать там, где ребенок не сразу сумеет справиться с поставленной задачей. Эффективность такого метода работы с приложением очевидна: вы знаете, на какой стадии прохождения игры находится ребенок, узнаете о его успехах и подбадриваете в случае небольшой неудачи. Кроме того, вместе с детьми вы можете поучаствовать в наших творческих заданиях.
Здорово читать сказки, но еще лучше творить, сидя рядышком друг с другом. Взять в руки цветные карандаши, краски и нарисовать Киру и ее друзей или сочинить продолжение истории, а, может, написать Красной шапочке письмо. Проводите время вместе – это действительно бесценно.
2. Актуальность
В современных условиях ухудшения экологической ситуации и
угрозы глобальной экологической катастрофы, особую значимость
имеют исследования, посвященные решению различных
экологических проблем. Актуальность моей бакалаврской работы
определяется необходимостью проведения природоохранных
мероприятий для улучшения состояния земель, подверженных
различным видам деградации.
3. Цель исследования
Целью моей работы являлось проведение эколого-
экономического анализа деградации земель Тульской области.
4. Задачи исследования
1) Провести обзор отечественной и зарубежной литературы,
законодательных и нормативных документов в области эколого-
экономической оценки земель;
2) Оценить ущерб от деградации и загрязнения земель Тульской
области, опираясь на российские методологические подходы;
3) Предложить показатели деградации земель Тульской области,
определить методы их экономической оценки;
4) Использовать выбранные показатели в пространственной и
временной экономических моделях региона
5. Научная новизна и практическая значимость
Научная новизна работы:
Впервые проведен сопряженный эколого-экономический анализ
деградации земель Тульской области, включающий определение
ущерба, а также расчёты в соответствии с пространственной и
динамической моделями региона.
Практическая значимость работы:
Полученные результаты можно использовать при разработке
рекультивационных мероприятий н территории Тульской области.
6. Тульская область
Тульская область расположена в
северо-восточной части
Среднерусской возвышенности в
бассейне двух крупных рек – Оки и
Дона. Область занимает площадь
25,7 тыс. км2.
Особенностью природных условий
территории Тульской области
является ее положение на границе
перехода зоны широколиственных
лесов (в северной и северо-
западной частях области) в
лесостепную зону (в южной и юго-
восточной частях области). Лишь
небольшие участки территории
области оказываются в подзоне
южной тайги (хвойно-
широколиственных лесов).
7. Тульская область
Климат области умеренно-
континентальный.
Рельеф Тульской области в целом
является эрозионно-балочным.
Небольшая часть территории
Тульской области (менее 1% от
общей площади) находится в
подзоне дерново-подзолистых почв
южной тайги. Приблизительно
одинаковые по площади части
области (около 50% каждая)
оказываются в зоне серых лесных
почв широколиственных лесов и в
зоне оподзоленных, выщелоченных
и типичных черноземов и серых
лесных почв лесостепи.
8. Тульская область
Основу земельного фонда
Тульской области составляют
земли сельскохозяйственных
предприятий, организаций и
граждан, земли находящиеся в
ведении городских, поселковых
и сельских органов власти,
земли лесного фонда, земли
промышленности, транспорта,
обороны, связи и иного
назначения.
Одним из наиболее негативных
процессов для почвенно-
земельных ресурсов области
является эрозия.
9. Размер ущерба от деградации рассчитывался для каждого контура деградированных почв и земель согласно
«Методике определения размеров ущерба от деградации почв и земель» по формуле:
Ущ = Нс S Кэ Кс Кп + Дх S Кв
Ущ – размер ущерба от деградации почв и земель (тыс. руб.);
Нс – норматив стоимости;
Дх – годовой доход с единицы площади (тыс.руб.);
S – площадь деградированных почв и земель (га);
Кэ – коэффициент экологической ситуации территории;
Кв – коэффициент пересчета в зависимости от периода времени по восстановлению деградированных почв и
земель;
Кс – коэффициент пересчета в зависимости от изменения степени деградации почв и земель;
Кп – коэффициент для особо охраняемых территорий.
Данные по площади и степени деградации контуров брались из приведенных выше картосхем,
характеризующих деградацию земель Тульской области. Расчет площади контуров производился в
программе MapInfo.
Оценка ущерба от загрязнения и деградации земель
10. На приведенных картосхемах деградации земель Тульской области для наглядности
более высокий уровень деградации (загрязнения) показан более темным цветом.
Запыление
Радиоактивное
загрязнение
Эродированность
Состояние биоценозов
11. Были получены следующие значения
ущерба:
Ущерб от эрозии - 1 189 948 479 рублей,
Ущерб от запыленности - 870 612 913
рублей,
Ущерб для биоценозов - 20 404 979 360
рублей,
Ущерб от радиационного загрязнения -
875 715 838 рублей.
Суммарный ущерб составил 23 341 256
590 рублей.
Оценка ущерба от загрязнения и деградации земель
12. Для Тульской области были построены пространственная и динамическая
регрессионные модели деградации земель.
В качестве показателя деградации земель использовалась площадь
деградированных земель (в пространственной модели) и показатель
баланса плодородия (в динамической модели), а в качестве
независимых переменных использовались различные экономические
показатели по районам Тульской области.
Численные показатели, использованные в построении линейных
регрессий в программе IBM SPSS Statistics 22, представляли собой
натуральный логарифм от табличных данных (непосредственно
экономических показателей).
Эколого-экономический анализ Тульской области на основе
применения пространственной и временной моделей
13. Взаимосвязь между земельными ресурсами (или их качеством) и производством сельхозпродукции
оценивалась через производственную функцию Кобба-Дугласа:
Q = La * Ab * Kc
где:
Q – производство сельскохозяйственной продукции (в зависимости интерпретации модели также
используются показатели выручки от реализации сельскохозяйственной продукции, рентабельность
реализованной продукции, прибыль от сельскохозяйственной деятельности или темпы роста данных
показателей),
L – труд (количество занятых, затраты на оплату труда или темпы роста данных показателей),
A – земля (наличие земельных ресурсов или показатель качества земельных ресурсов),
K – капитал (инвестиции в сельхозпроизводство, себестоимость сельскохозяйственной продукции за
вычетом затрат на оплату труда и земельной ренты, темпы роста себестоимости),
a, b, c – соответствующие параметры, которые необходимо оценить при решении регрессионного
уравнения.
Эколого-экономический анализ Тульской области на основе
применения пространственной и временной моделей
14. Коэффициент баланса плодородия почв рассчитывался для сельскохозяйственных культур
(зерно, подсолнечник, кормовые культуры, картофель, овощи, сахарная свекла) по формуле:
КБП=БМ +(БО*0,034)
где БМ – баланс минеральных веществ, БО – баланс органики:
БМ=внесение мин. удобр. [кг/га] – вынос мин. вещ. с 10 ц урожая [кг]
БО= внесение орг. удобр. [кг/га] – вынос орг. вещ. с 10 ц урожая [кг]
После чего определялось среднее арифметическое значение от полученных значений
баланса плодородия каждой культуры, умноженного на ее посевную площадь, и это
значение прибавлялось к 100%. Полученное значение и являлось коэффициентом баланса
плодородия, использующимся как показатель деградации сельскохозяйственных почв.
Эколого-экономический анализ Тульской области на основе
применения пространственной и временной моделей
15. Был произведен анализ
полученных линейных
регрессий для определения
параметров, оказывающих
наиболее существенное
влияние на показатели
деградации земель Тульской
области.
Эколого-экономический анализ Тульской области на основе
применения пространственной и временной моделей
16. При расчетах определялся
коэффициент эластичности
уравнения (В)- мера
чувствительности одной
переменной к изменению
другой, показывающая на
сколько процентов изменится
первый показатель при
изменении второго на 1%, а
также другие коэффициенты,
показывающие насколько
точно независимые
переменные описывают
зависимую переменную.
Эколого-экономический анализ Тульской области на основе
применения пространственной и временной моделей
17. Пространственная модель
Пространственная модель региона включала в себя экономические показатели по 23 районам Тульской области.
Достаточно высокие коэффициенты корреляции (R) и детерминации (R2), значит, изменяемость зависимой
переменной относительно полно описывается выбранными факторами.
Коэффициент Дарбина-Уотсона близок к значению 2, что означает отсутствие автокорреляции между выбранными
факторами.
Рост посевной площади и урожая зерновых прямо коррелирует с ростом площади деградированных земель. Это
может быть связано с истощением почв из-за недостаточного внесения удобрений.
18. Пространственная модель
Достаточно высокие коэффициенты корреляции (R) и детерминации (R2), значит, изменяемость зависимой
переменной относительно полно описывается выбранными факторами.
Коэффициент Дарбина-Уотсона близок к значению 2, что означает отсутствие автокорреляции между выбранными
факторами.
Затраты на труд имеют положительный коэффициент, что, вероятно, связано с ростом интенсивности эксплуатации
земель, вызвавшем их деградацию. В то же время остальные затраты в растениеводстве имеют отрицательный
коэффициент, что может быть обусловлено тем, что в остальные затраты входят меры по борьбе с деградацией.
19. Динамическая модель
Динамическая (временная) модель региона включала в себя экономические показатели по Тульской области с 1995
по 2014 год.
Достаточно высокие коэффициенты корреляции (R) и детерминации (R2), значит, изменяемость зависимой
переменной относительно полно описывается выбранными факторами.
Коэффициент Дарбина-Уотсона близок к значению 2, что означает отсутствие автокорреляции между выбранными
факторами.
Урожай зерновых имеет отрицательный коэффициент, с его ростом баланс плодородия понижается, что может быть
связано с истощением почвы.
Посевная площадь имеет положительную корреляцию с балансом плодородия.
20. Динамическая модель
Достаточно высокие коэффициенты корреляции (R) и детерминации (R2), значит, изменяемость зависимой
переменной относительно полно описывается выбранными факторами.
Коэффициент Дарбина-Уотсона близок к значению 2, что означает отсутствие автокорреляции между выбранными
факторами.
Урожай картофеля имеет отрицательный коэффициент, с его ростом баланс плодородия понижается.
Затраты на растениеводство имеют положительную корреляцию с балансом плодородия.
21. 1) Анализ отечественной и зарубежной литературы, законодательных и
нормативных документов выявил существование различных методических
подходов к эколого-экономической оценки земель, среди которых особое
место занимают методы оценки ущерба/вреда от загрязнения, деградации и
захламления почв и земель, методика оценки действия или бездействия
против деградации земель.
2) Оценен ущерб от деградации и загрязнения земель Тульской области за
2014 год по «Методике определения размеров ущерба от деградации почв и
земель» (Комитет по земельным ресурсам и землеустройству РФ, 1994),
составивший 23 341 256 590 рублей (9082 руб/га), из них ущерб от эрозии - 1
189 948 479 рублей (463 руб/га), ущерб от запыленности - 870 612 913 рублей
(339 руб/га), ущерб для биоценозов - 20 404 979 360 рублей (7940 руб/га),
ущерб от радиационного загрязнения - 875 715 838 рублей (341 руб/га),
наибольший вклад в общий ущерб вносит ущерб для биоценозов.
Выводы
22. 3) Предложены показатели деградации земель Тульской области –
площадь деградированных земель для пространственной модели (по 23
районам Тульской области) и баланс плодородия для динамической
модели (в целом по области с 1995 по 2014 год); определены методы их
экономической оценки.
4) Выбранные показатели были использованы построении
пространственной и временной экономических моделей региона, и
проанализированы при помощи математических методов в программе
SPSS Statistics; на усиление деградации земель (рост площади
деградированных земель и снижение баланса плодородия) оказывают
влияние такие факторы как: экстенсификация и интенсификация
сельского хозяйства (рост посевных площадей, рост урожайности, рост
затрат на труд), уменьшение затрат на удобрения.
Выводы