Анализ взаимосвязи экономики и климата в городах России
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2022-3-15Ключевые слова:
город, экономика, климат, коэффициент координации связи, ВВП, объем отгруженной продукции, среднегодовая температура воздуха, коэффициент Джини, климатический пояс России, урбанизация, экологияАннотация
Глобальные климатические изменения становятся важным фактором, определяющим динамику и спектр значимых параметров развития мировой экономики в целом и российской экономики в частности, что актуализирует необходимость разработки методических подходов и специальных моделей, позволяющих оценить взаимодействие климата и экономики для формирования научно обоснованных управленческих решений. Цель статьи — разработать и апробировать методику анализа координации связи климата и городского экономического развития в городах России. Информационной базой послужили данные Федеральной службы государственной статистики, расчет среднегодовых температур проводился по данным портала «Погода и климат». Объект исследования — города России с численностью населения более 100 тыс. чел. Период исследования — 2009–2019 гг. Представленный авторский методический подход позволяет расчетным путем получить коэффициент координации связи климата и экономики в городах России. Полученные значения коэффициента координации связи определяют наличие и степень взаимосвязи. Стабильно высокие значения коэффициента координации связи получены для Москвы и Санкт-Петербурга. Значения коэффициента координации связи варьируют от нескоординированного до базового уровня. Оптимальная координация связи наблюдается в городах с высоким уровнем развития экономики. Высокие дифференциация и пространственная неоднородность коэффициента координации связи экономики и климата характерны для городов России, коэффициент Джини по данному показателю варьирует в диапазоне от 0,56 (УрФО в 2019 г.) до 0,88 (ЦФО в 2017, 2019 гг.). За период 2009–2019 гг. значимых изменений в динамике координации связи не выявлено, что демонстрирует стабильность городских систем России. Полученные автором количественные оценки могут стать предпосылкой для формирования раздела управления эколого-экономическим развитием в городских стратегиях и частью экологической политики регионов России.
Библиографические ссылки
Almeida, T. A. D. N., Cruz, L., Barata, E. & García-Sánchez, I.-M. (2017). Economic growth and environmental impacts: an analysis based on a composite index of environmental damage. Ecological Indicators, 76, 119-130. DOI: 10.1016/j.ecolind.2016.12.028.
Berger, C., Rosentreter, J., Voltersen, M., Baumgart, C., Schmullius, C. & Hese, S. (2017). Spatio-temporal analysis of the relationship between 2D/3D urban site characteristics and land surface temperature. Remote Sensing of Environment, 193, 225-243.
Bobylev, S. N. (2007). Relationship between the level of welfare and sustainable development. Kuznets curve. In: L. Hens, L. Melnik (Eds.), Sotsialno-ekonomicheskiy potentsial ustoychivogo razvitiya [Socio-economic potential of sustainable development] (pp. 134-159). Sumy: University book. (In Russ.)
Brelsford, C., Lobo, J., Hand, J. & Bettencourt, L. M. A. (2017). Heterogeneity and scale of sustainable development in cities. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 114, 8963-8968. DOI: 10.1073/ pnas.1606033114.
Cao, M., Rosado, P., Lin, Z., Levinson, R. & Millstein, D. (2015). Cool roofs in Guangzhou, China: outdoor air temperature reductions during heat waves and typical summer conditions. Environmental Science & Technology, 49(24), 14672- 14679.
Chen, D., Lu, X., Liu, X. & Wang, X. (2019). Measurement of the eco-environmental effects of urban sprawl: theoreti- cal mechanism and spatiotemporal differentiation. Ecological Indicators, 105, 6-15. DOI: 10.1016/j.ecolind.2019.05.059.
Chikaraishi, M., Fujiwara, A., Kaneko, S., Poumanyvong, P., Komatsu, S. & Kalugin A. (2015). The moderating effects of urbanization on carbon dioxide emissions: A latent class modeling approach. Technological Forecasting and Social Change, 90, 302-317.
Druzhinin, P. V., Shkiperova, G. T., Potasheva, O. V. & Zimin, D. A. (2020). The assessment of the impact of the economy’s development on air pollution. Ekonomicheskie i sotsialnye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz [Economic and social changes: facts, trends, forecast], 13(2), 125–142. DOI: 10.15838/esc.2020.2.68.8. (In Russ.)
Estoque, R. C., Murayama, Y. & Myint, S. W. (2017). Effects of landscape composition and pattern on land surface temperature: an urban heat island study in the megacities of Southeast Asia. Science of the Total Environment, 577, 349-359.
Estrada, F., Botzen, W. J. W. & Tol, R. S. J. (2017) A global economic assessment of city policies to reduce climate change impacts. Nature Climate Change, 7, 403-406. DOI: 10.1038/nclimate3301.
Fan, Y., Fang, C. & Zhang, Q. (2019). Coupling coordinated development between social economy and ecological environment in Chinese provincial capital cities-assessment and policy implications. Journal of Cleaner Production, 229, 289-298. DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.05.027.
He, B. (2019). Towards the next generation of green building for urban heat island mitigation: zero UHI impact building. Sustainable Cities and Society, 50, 101-116. DOI: 10.1016/j.scs.2019.101647.
He, X., Li, Y. & Wang X. (2019). High-resolution dataset of urban canopy parameters for Beijing and its application to the integrated WRF/Urban modelling system. Journal of Cleaner Production, 208, 373-383.
Huang, X. & Wang, Y. (2019). Investigating the effects of 3D urban morphology on the surface urban heat island effect in urban functional zones by using high-resolution remote sensing data: a case study of Wuhan, central China. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 152, 119-131.
Li, Y., Li, Y., Zhou, Y., Shi, Y. & Zhu, X. (2012). Investigation of a coupling model of coordination between urbanization and the environment. Journal of Environmental Management, 98, 127-133. DOI: 10.1016/j.jenvman.2011.12.025.
Liu, H., Huang, B. & Chen Yang, C. (2020) Assessing the coordination between economic growth and urban climate change in China from 2000 to 2015. Science of the Total Environment, 732, 139283. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.139283.
Liu, H., Zhan, Q., Yang, C. & Wang, J. (2019). The multi-timescale temporal patterns and dynamics of land surface temperature using ensemble empirical mode decomposition. Science of the Total Environment, 652, 243–255. DOI: 10.1016/j. scitotenv.2018.10.252.
Liu, N., Liu, C., Xia, Y. & Da, B. (2018). Examining the coordination between urbanization and eco-environment using coupling and spatial analyses: a case study in China. Ecological Indicators, 93, 1163-1175. DOI: 10.1016/j.ecolind.2018.06.013.
Manoli, G., Fatichi, S., Schläpfer, M., Yu, K., Crowther, T. W., Meili, N., … Bou-Zeid, E. (2019). Magnitude of urban heat islands largely explained by climate and population. Nature, 573, 55-60. DOI: 10.1038/s41586-019-1512-9.
Patz, J. A., Campbell-Lendrum, D., Holloway, T. & Foley, J. A. (2005). Impact of regional climate change on human health. Nature, 438, 310-317. DOI: 10.1038/nature04188.
Peng, J., Jia, J., Liu, Y., Li, H. & Wu, J. (2018). Seasonal contrast of the dominant factors for spatial distribution of land surface temperature in urban areas. Remote Sensing of Environment, 215, 255-267. DOI: 10.1016/j.rse.2018.06.010.
Postnikov, V. P. (2014). The analysis of atmospheric air pollution: national and regional aspects. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. 3. Ekonomika. Ekologiya, 1, 117-124. (In Russ.)
Turner, B. L., Lambin, E. F. & Reenberg, A. (2007). The emergence of land change science for global environmental change and sustainability. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 105, 20666- 20671. DOI: 10.1073/pnas.0704119104.
Wu, J., Xiang, W. & Zhao, J. (2014). Urban ecology in China: historical developments and future directions. Landscape and Urban Planning, 125, 222–233. DOI: 10.1016/j.landurbplan.2014.02.010.
Yang, J., Sun, J., Ge, Q. & Li, X. (2017). Assessing the impacts of urbanization-associated green space on urban land surface temperature: a case study of Dalian, China. Urban Forestry & Urban Greening, 22, 1-10.
Yardley, J., Sigal, R. J. & Kenny, G. P. (2011). Heat health planning: the importance of social and community factors. Global Environmental Change, 21(2), 670-679. DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2010.11.010.
Zhao, L., Lee, X., Smith R. B. & Oleson K. (2014). Strong contributions of local background climate to urban heat islands. Nature, 511, 216-219. DOI: 10.1038/nature13462.
Zhi, Y., Shan, L., Ke, L. & Yang, R. (2020). Analysis of Land Surface Temperature Driving Factors and Spatial Heterogeneity Research Based on Geographically Weighted Regression Model. Complexity, 2020, 1-10. DOI: 10.1155/2020/2862917.
Zhou, D., Zhao, S., Zhang, L. & Liu, S. (2016). Remotely sensed assessment of urbanization effects on vegetation phe- nology in China’s 32 major cities. Remote Sensing of Environment, 176, 272-281.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Манаева Инна Владимировна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
