Управление природно-ресурсным потенциалом региона на основе изменчивости эколого-экономических индикаторов
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-2-12Ключевые слова:
сбалансированное природопользование, природно-ресурсный регион, временная изменчивость, атмосферные ресурсы, водные ресурсы, лесные ресурсы, земельные ресурсы, данные временного ряда, эколого-экономический индикатор, управление природопользованиемАннотация
В условиях природно-ресурсных ограничений и техногенного разрушения природной среды назрела необходимость совершенствования механизмов управления природно-ресурсным потенциалом в регионах с соблюдением баланса между потреблением природных ресурсов и сохранением качества окружающей среды. В статье исследовано состояние сбалансированности природопользования с использованием анализа временной изменчивости эколого-экономических индикаторов с 1990 г. по 2018 г. в трех природно-ресурсных регионах Российской Федерации - Уральском, Сибирском и Дальневосточном федеральных округах. В работе авторы впервые применяют методику, основанную на теории пространственно-временной изменчивости и методе анализа временных рядов, который позволяет оценить динамику использования природных ресурсов и уровень их нарушения, визуализировать результаты анализа временной изменчивости эколого-экономических индикаторов, выбранных для данного исследования по каждому виду природных ресурсов (атмосферные, водные, лесные и земельные), а также определить вид изменчивости индикаторов с целью выявления тенденции к сбалансированности использования и восстановления природного ресурса в ресурсных регионах за достаточно продолжительный период времени. В процессе рассмотрения динамики изменчивости эколого-экономических индикаторов по 27 субъектам Федерации, во-первых, проведен анализ графического материала, во-вторых, осуществлена типизация индикаторов и группировка их по четырем основным типам - стабильный, нестабильный, однородный, неоднородный и их сочетание. Типизация демонстрирует тренд природопользования («положительный» или «отрицательный»), что, в свою очередь позволяет составить рейтинг по индексу соотношения и определить регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры по уровню сбалансированности природопользования. В целом по округам по приведенным ресурсам происходит преобладание «удовлетворительного» и «положительного» природопользования, хотя по отдельным индикаторам имеет место «отрицательное» природопользование с явным преобладанием использования ресурсов над их восстановлением, что предопределяет принятие кардинальных управленческих мер по исправлению ситуации. Данное исследование в последующем послужит информационной и аналитической базой при разработке методических основ составления эколого-экономических оценочных карт сбалансированного природопользования ресурсных регионов.Библиографические ссылки
Semyachkov, A. I. (Ed.). (2013). Ekologo-ekonomicheskie aspekty deyatelnosti predpriyatiy gornoy promyshlennosti [Environmental and Economic Aspects of the Activities of Mining Enterprises]. Ekaterinburg: IE UB RAS, 252. (In Russ.)
Hou, W. (2016). Environmental Economics. Beijing: Peking University Press, 266. (In Chin.) 候伟丽 (2016). 环境经济学. 北京：北京大学出版社, 266.
Xie, G. (2004). Political Economy. Yulin: Yulin University, 202. (In Chin.) 谢国忠 (2004). 政治经济. 榆林：榆林学院, 202.
Baturin, L. A., Ignatov, V. G. & Kokin, A. V. (1998). Sbalansirovannoe prirodopolzovanie [Balanced Use of Natural Resources]. Rostov-on-don: Rostizdat. 335. (In Russ.)
Golubetskaya, N. P. (2000). Sbalansirovannoe prirodopolzovanie v usloviyakh perekhodnoy ekonomiki [Balanced nature management in a transitional economy]. M.: NIA-Priroda, 168. (In Russ.)
Loginov, V .G. & Balashenko, V. V. (2019). Sustainable natural resource use: approaches to evaluartion. Izvestiya UGGU [News of the Ural State Mining University], 1(53), 156–161. DOI: 10.21440 / 2307–2091–2019–1-156–161(In Russ.)
Semyachkov, A. I. (Ed.). (2017). Institutsionalnye aspekty sbalansirovannogo prirodopolzovaniya [Institutional aspects of sustainable natural resource management]. Ekaterinburg: IE UB RAS, 134. (In Russ.)
Semyachkov, A. I. (Ed.). (2019). Teoretiko-metodologicheskie osnovy sbalansirovannogo prirodopolzovaniya [Theoretical and methodological foundations for optimal use of natural resources]. Ekaterinburg: IE UB RAS, 260. (In Russ.)
Akhatov, A. G. (1995). Ekologiya. Entsiklopedicheskiy slovar [Ecology. Encyclopedic Dictionary]. Kazan: TKI Ecopolis, 368. (In Russ.)
Su, I. & Wang, H. (2016). The system of natural resources management in Russia and its understanding. China Water Potential, 55–60. (In Chin.) 苏颖 & 王海平 (2016). 俄罗斯的自然资源管理制度及其认识. 中国水势, 55–60.
Zhang, R. (2005). Theory and application of spatial variability. Beijing: Contemporary Outstanding Youth Science Library, 628. (In Chin.) 张仁铎 (2005). 空间变异性的理论与应用. 北京：当代杰出青年科学图书馆, 628.
Xu, B. (2016). Applied research of the method of time series analysis in processing deformation data. Journal of Geomatics, 64–69. DOI: 10.14188/j.2095–6045.2016.01.016 (In Chin.) 徐北海 (2016). 时间序列分析方法在变形数据处理中的应用研究. 测绘地理信息, 64–69.
Cheng, Z. (2002). Time series analysis: historical review and future prospects. Statistics and Decision, 45–46. DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2002.09.035 (In Chin.) 程振源 (2002). 时间序列分析：历史回顾与未来展望. 统计与决策, 45–46.
Wang, Y. (2005). Application of time series analysis. Beijing: Renmin University of China, 274. (In Chin.) 王洋 (2005). 时间序列分析的应用. 北京：中国人民大学, 274.
Hong, Y. (2017). Econometrics. Scientific Observation, 38–40. DOI: 10.15978/j.cnki.1673–5668.201705008 (In Chin.) 洪永淼 (2017). 计量经济学. 科学观察, 38–40.
Wang, Z. & Hu, Y. (2007). Application of time series analysis. Beijing: Chinese Academy of Sciences, 246. (In Chin.) 王振龙 & 胡永红 (2007). 时间序列分析的应用. 北京：中国科学院, 246.
Li, D. (2020). Lecture Notes on Financial Time Series Analysis. Shanghai: Shanghai University of Finance and Economics, 770. (In Chin.) 李东风 (2020). 金融时间序列分析的讲义. 上海：上海财经大学, 770.
Wang, J. (2000). Temporal and spatial variability of soil moisture in the small watershed of a Loess hilly area. Acta Geographica Sinica, 70–80. (In Chin.) 王军 (2000). 黄土丘陵区小流域土壤水分的时空变化. 地理学报, 70–80.
Fu, Q. & Jiang, Q. (2008). Research progress in the application of the theory of spatial variability to the analysis of soil characteristics. Soil and Water Conservation Research, 250–253. (In Chin.) 傅强 & 姜秋香 (2008). 空间变异性理论在土壤特征分析中的研究进展. 水土保持研究, 250–253.
Cheng, L. & Niu, J. (2017). Entropy-Based Investigation on the Precipitation Variability over the Hexi Corridor in China. Entropy, 101–111. DOI: 10.3390/e19120660 (In Chin.) 程亮 & 牛俊 (2017). 中国河西走廊降水时空变化研究. 熵, 101–111.
Zhao, L. (2007). Study of the method of periodic analysis of hydrological time series. Nanjing: He Hai University, 75. (In Chin.) 赵立宏 (2007). 水文时间序列周期性分析方法的研究. 南京：河海大学, 75.
Bondarik, G. K. (1971). Osnovy teorii izmenchivosti inzhenerno-geologicheskikh svoystv gornykh porod [Fundamentals of the Theory of Geotechnical Characteristic Variations in Rocks]. Moscow: «Nedra», 272. (In Russ.)
Wan, M. (2011). Time series and spatial dimension studies. Beijing: Capital University of Economics, 148. (In Chin.) 王玛妮 (2011). 时间序列和空间维度研究. 北京：首都经济大学, 148.
Lin, H. (2005). Investigation of a method for modeling non-stationary time series. Wuhan: Wuhan University of Technology, 72. (In Chin.) 林慧 (2005). 对非平稳时间序列建模方法的研究. 武汉：武汉理工大学, 72.
Yu, C. (2014). A Study on Estimating the Parameters of a Time Series Model Based on a Sustainable Distribution. Harbin: Harbin University of Science and Technology, 56. (In Chin.) 于成秀 (2014). 基于稳定分布的时间序列模型参数估计的研究. 哈尔滨：哈尔滨科技大学, 56. (In Chin.)
Zhu, J. (2010). Distribution Characteristics and Time Series Forecasting. Nanjing: Nanjing University of Information Technology, 52. 朱佳 (2010). 时间序列的分布特征和预测. 南京：南京信息工程大学, 52.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2021 Семячков Александр Иванович, Гао Жун, Атаманова Елена Александровна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
