Модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики

Загребина, Татьяна Аркадьевна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики
ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики"

На правах рукописи

0046102«

Загребина Татьяна Аркадьевна

МОДЕЛЬ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОМ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ДОРОЖНОМ ХОЗЯЙСТВЕ УДМУРТСКОЙ РЕСПУБЛИКИ

Специальность 25.00.30 - Метеорология, климатология, агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

Пермь-2010

1 4 ОКТ ?0Ю

004610232

Работа выполнена на кафедре метеорологии и охраны атмосферы Пермского государственного университета

Научный руководитель:

доктор географических наук, профессор Калинин Николай Александрович

Официальные оппоненты: доктор географических наук

Литовский Владимир Васильевич

доктор технических наук Пенский Олег Геннадьевич

Ведущая организация:

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Защита состоится «8» октября 2010 г. в 11.30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.189.10 при Пермском государственном университете по адресу: 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15, корп. 8, ауд. 215. E-mail: meteo@psu.ru, факс (342)239-63-54.

С диссертацией можно ознакомиться в читальном зале научной библиотеки ГОУ ВПО «Пермский государственный университет», автореферат размещен на сайте ГОУ ВПО «Пермский государственный университет» www.psu.ru

Автореферат разослан «3» сентября 2010 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

кандидат географических наук, (*/", ^

доцент Т.А. Балина

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Влияние неблагоприятных условий погоды и климата на развитие экономики усиливает роль информационной деятельности гидрометеорологической службы, которая, в свою очередь, позволяет уменьшить потери в экономической, экологической и социальной сферах. Актуальность темы обусловлена не только развитием экономики различных хозяйственных отраслей, но и повышением частоты возникновения опасных гидрометеорологических явлений и увеличением амплитудных изменений погодных условий в конце двадцатого и начале двадцать первого веков.

Для потребителей необходимо разработать определенный алгоритм действий, который позволил бы учитывать природный риск при принятии управленческих решений. Роль оценки влияния гидрометеорологических факторов и связанных с ними экономических потерь значительно возрастает, когда существует возможность выбора из совокупности альтернативных решений (стратегий защиты), обеспечивающей наибольшую вероятность наилучшего результата при наименьших затратах на защитные мероприятия.

Социально-экономическая эффективность и разнообразие гидрометеорологического обеспечения привело к появлению множества методов оценки экономической эффективности использования метеорологических прогнозов, и к еще большему количеству нерешенных вопросов и методологических неопределенностей. В связи с этим возникает необходимость в разработке региональной модели расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации применительно к различным объектам экономики, предполагающей районирование территории по гидрометеорологическим рискам.

Целью работы является разработка региональной модели расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве на территории Удмуртской Республики.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

• оценка степени воздействия метеорологической среды на производственно-хозяйственную деятельность региона, а также выявление наибольшего экономического эффекта от специализированного гидрометеорологического обеспечения (СГМО) различных отраслей Удмуртской Республики;

• определение региональных климатических особенностей, а также районирование территории Удмуртской Республики на основе расчета интегральных критериев уязвимости;

• адаптация методики оценки экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве для региональных условий с построением матриц потерь потребителя;

• проведение статистического анализа прогностической информации на основе матриц сопряженности с заданным уровнем дискретности;

• разработка алгоритма построения оценки экономической полезности СГМО в дорожном хозяйстве Удмуртской республики с использованием матриц потерь потребителя при различных погодных условиях.

Методы исследования: регрессионно-корреляционный анализ, метеоролого-экономическое моделирование на основе матриц сопряженности.

Информационной основой послужили нормативно-законодательные акты Российской Федерации, региональных органов власти, а также документы методического характера Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации -Мирового центра данных (ВНИИГМИ-МЦЦ).

В работе использованы статистические материалы Министерства РФ по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС России), Министерства экономического развития и торговли РФ, Федеральной службы государственной статистики и ее территориальных органов, Единого государственного фонда данных о состоянии окружающей природной среды Росгидромета, а также данные Удмуртского республикан-

ского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды.

Научная новизна работы:

• рассчитан экономический эффект использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности различных отраслей экономики Удмуртской Республики, определено влияние гидрометеорологических факторов на экономику региона, выявлены наиболее погодозавнсимые отрасли;

• проведен расчет критериев погодной изменчивости по пороговым значениям для Удмуртской Республики, а также районирование территории на основе расчета интегральных коэффициентов метеорологической уязвимости;

• адаптирована методика оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами (на примере зимнего содержания дорог) к региональным условиям, что позволило провести расчет матриц потерь потребителя при различных условиях скользкости;

• разработана модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологических прогнозов на основе комплексной матрицы интегральных издержек потребителя в конкретных региональных условиях, которая содержит комплексацию затрат, потерь и выгоды (на примере зимнего содержания дорог).

Практическая значимость работы заключается в возможности использования результатов диссертационной работы органами местного самоуправления для оценки гидрометеорологических рисков, а также для проведения проектных и изыскательских работ при разработке программ социально-экономического развития региона.

Рассчитанные климатические характеристики по метеорологическим станциям Удмуртской Республики можно использовать в других экономико-метеорологических и климатических исследованиях.

Разработанная модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации, может быть применена как в других регионах, так и для других хозяйственных отраслей.

Личный вклад автора: Автору принадлежит: обоснование актуальности темы диссертации, определении цели и задач работы, выбор методов исследования, научные результаты (анализ, обобщение и выводы), прикладные результаты и их внедрение.

работами (на примере зимнего содержания дорог) и использованы при оценке метеорологической уязвимости территорий в рамках проекта «Оценка экономических выгод от использования гидрометеорологической информации в России», проводимого Росгидрометом.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались на Международных научно-промышленных форумах «Великие реки 2002, 2003, 2004» (Нижний Новгород, 2002, 2003, 2004); на техническом совете Верхне-Волжского УГМС Росгидромета (Нижний Новгород, 2005, 2006), на научных семинарах кафедры метеорологии и охраны атмосферы Пермского государственного университета в 2008 и 2010 гг. Основные теоретические и методические положения диссертации используются в учебном процессе подготовки студентов географического факультета Удмуртского государственного университета в рамках дисциплины «Метеорология и климатология».

Результаты выполненных исследований опубликованы в 15 работах, из которых 7 статей (1 в журнале из списка ВАК) и 8 материалов и тезисов конференций, симпозиумов и научно-промышленных форумов.

Структура и объем. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Основной текст изложен на 149 страницах машинописного текста, включая 30 рисунков и 60 таблиц. Библиографический список содержит 122 наименования.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ЗАЩИТЫ

1. Экономический эффект использования СГМО в наиболее погодозависимых отраслях экономики Удмуртской Республики зависит от влияния гидрометеорологических факторов. Для Удмуртской Республики наибольшая доля экономического эффекта приходится на топливно-энергетический комплекс (ТЭК), сельское и дорожное хозяйство.

Экономический эффект рассматривается как фактически сбереженные материальные средства за вычетом необходимых затрат на производство гидрометеорологической информации:

Э = р-Х-[{11ия-ЕУЗт}, (1)

где Р — коэффициент долевого участия Росгидромета в получении экономического эффекта; N — общее число прогнозов; 3„„ — пред-производственные затраты на прогностическую информацию; /?„„ — потери при использовании инерционных прогнозов; Д,, — потери при использовании методических прогнозов; (/?„„ - /?,,) — снижение сред-

них потерь при использовании методических прогнозов по сравнению с использованием инерционных прогнозов.

Для сравнительной оценки полезности прогнозов, используемых различными потребителями, рассчитывают показатель экономической эффективности:

Для расчета экономической эффективности использования гидрометеорологической информации на территории Удмуртии предпочтительнее использовать модель приведенных затрат, включающую расчет не только размерных показателей, но и относительных.

На рис. 1. представлена диаграмма, характеризующая соотношение экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности различных отраслей экономики, в том числе предотвращенного ущерба от опасных явлений погоды (ОЯ), к стоимости СГМО этих отраслей в целом по Удмуртской Республике.

^ А Г^¥ПиПЫШН1РГК 1Л1А

2000

2001

2002

2003 год

Рис. 1. Экономический эффект, предотвращенный ущерб от ОЯ и стоимость СГМО по Удмуртии

Экономический эффект от использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности по Удмуртской Республике возрастает с каждым годом.

2. Интегральный коэффициент метеорологической уязвимости, рассчитанный на основе пороговых критериев влияния метеорологических элементов по основным отраслям экономики Удмуртии, позволяет районировать территорию Удмуртской Республики по различным сезонам года. Основными воздействующими гидрометеорологическими факторами являются ветровые нагрузки, а в холодный период года еще и минимальная температура воздуха.

Методики определения пороговых условий изменчивости погоды с позиции метеорологической уязвимости территории, а также с позиции устойчивого развития экономики разработаны в ГУ ВНИИГ-МИ лишь по отдельным субъектам РФ. Проведена адаптация данных методик к рассматриваемому региону.

Метеорологическую уязвимость по одной метеорологической величине определяет безразмерный коэффициент К, распределение которого подчиняется нормальному закону; при этом было использовано отношение порогового значения экстремума 5%-й повторяемости е к его средней величине М:

К = (3)

Критерий К оценивался для суточных значений трех основных метеорологических величин по рассматриваемой территории и по сезону: температуры — Кт; осадков — Кк; ветра — Кр.

Чтобы учесть только нужные слагаемые, в качестве множителя к каждой из метеорологических величин вводилась бинарная экспертная оценка Е, принимающая значения 0 или 1:

К0 = ЕгКгРт + Ея- Кя Рк + ЕуКуГу, (4)

где через Рт, Рк, Ру обозначены фактические повторяемости метеорологических величин.

Учитывая, что в работе исследуются три основных метеорологических элемента, в качестве основных, производных от них ОЯ, наносящих наибольшие экономические потери, выбраны: засухи — ; наводнения — /у-; ураганы, шквалы, смерчи — /,„.

В качестве критерия оценки уязвимости 1а от этих трех явлений выбирается суммарная оценка порогового значения их интенсивности (продолжительности) в баллах, умноженная на Р — фактическую повторяемость:

10 = Еи11с(Рк1 + £,///Л/ + £,„■/,„■/>„„. (5)

В качестве потенциально опасных явлений погоды рассматривались следующие явления: сильные морозы, сильная жара, заморозки

— Р(\ ограниченная видимость — 1\,; гололедные явления — /',; грозовая деятельность — Р>. Их сезонная повторяемость Р при заданном пороговом критерии интенсивности составляет третью группу оценок метеорологической уязвимости Р0:

Р0 = ЕГРУ + Е,Р, + Е,Р, + Е/Ру. (6)

Полная оценка метеорологической уязвимости О рассматриваемой территории будет составлять сумму перечисленных критериев:

¿) = Ко + 10 + Р0- (?)

Полная оценка метеорологической уязвимости показала, что наибольшее воздействие ОЯ и неблагоприятные условия погоды на экономику Удмуртии оказывают на территорию Можгинского, Вавож-

Рие. 2. Критерии погодной изменчивости по пороговым значениям для теплого (а) и холодного (б) периодов года

Применение пороговых интенсивностей позволило оценить возможную степень воздействия неблагоприятных условий погоды и опасных явлений по метеорологической уязвимости. Районирование территории республики по показателю й показывает, что к уязвимым территориям добавляется Глазовский район, где проходит северная ветка Транссибирской магистрали, а также располагается крупное промышленное предприятие — Чепецкий механический завод.

3. В основу оценки экономического эффекта в дорожном хозяйстве Удмуртии положен расчет матриц потерь потребителя при различных условиях скользкости.

Дорожное хозяйство является одной из наиболее погодозависи-мых отраслей экономики Удмуртии. Расчет матриц потерь в данной отрасли производился для наиболее важных, определяющих видов работ, в частности, на примере зимнего содержания дорог. Рассмотрены три категории дорог по следующим видам работ: 1 — борьба со стекловидным льдом; 2 — борьба со стекловидным льдом с учетом времени запаздывания; 3 — борьба со стекловидным льдом с учетом прогноза минимальной температуры воздуха; 4 — борьба со стекловидным льдом с учетом досыпки противогололедными материалами (ПГМ) при понижении температуры воздуха; 5 — профилактика образования стекловидного льда; 6 — удаление рыхлого снега; 7 — удаление снежного наката; 8 — профилактика образования снежного наката.

Оценка экономического эффекта использования специализированных прогнозов основана на сопоставлении средних потерь при стратегии доверия прогнозу и при пренебрежении им. Расчет ведется на один случай образования зимней скользкости любого вида. Потери потребителей описываются матрицей потерь определенного вида:

5» ^12!

Здесь 8И — суммарные потери от осуществившегося опасного явления — образование на дорожном покрытии зимней скользкости любого вида, — затраты дорожной организации на защитные мероприятия, 5,2 — потери при непредусмотренном возникновении зимней скользкости. Потери потребителя при отсутствии опасного явления равны нулю: Б22 = 0.

Суммарные потери на участке автодороги длиною Ь км для одного случая образования зимней скользкости можно разделить на 2 группы:

1) Потери от ухудшения дорожных условий:

• снижение скорости движения транспортных средств (ЛСк);

• увеличение риска возникновения дорожно-транспортного происшествия на скользком покрытии и потери от ДТП (Пдтп);

• экологический ущерб, наносимый окружающей среде за счет использования химических реагентов, перерасхода топлива, увеличения выбросов отработавших газов (Пэк).

2) Организации при зимнем содержании дорог, проведении работ по борьбе или профилактике образования зимней скользкости

(Пд). Величина затрат будет зависеть от вида зимней скользкости, погодных условий и применяемой стратегии производства работ.

Sn = Пск + Пдтп +17ж + Пд ■

(9)

Методика оценки экономического эффекта зимнего содержания дорог от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами адаптирована к региональным условиям. На основе данной методики рассчитаны матрицы потерь потребителя при различных условиях скользкости на 1км дорог I, II, III категории в рублях.

Матрицы потерь для борьбы со стекловидным льдом

110,72 110,72

175,70 0

1150,33 ¡150,33

117,53 О

46,97 46,97

54,16 0

Матрицы потерь для борьбы со стекловидным льдом

11110,72 344,30 II 110,72 0

с учетом времени запаздывания

50,33 50,33

218,98!

0 I

46,97 46,97

95,01 О

Матрицы потерь для борьбы со стекловидным льдом с учетом прогноза минимальной температуры воздуха

197,35 197,35

175,70 О

89,71 89,71

117,53 О

83,72 83,72

54,1б| 0

Матрицы потерь для борьбы со стекловидным льдом с учетом досыпки ПГМ при понижении температуры воздуха (¡221,04 349,84ц цюо,47 235,06(1 ||93,77 108,311: 11221,04 0 II |[100,47 0 II Н93,77 0

Матрицы потерь для профилактики образования стекловидного льда у 38,31 16,61 и || 17,42 14,83(1 ((16.26 7,481 II 38,31 О II 1117,42 0 II 1116,26 О

Матрицы потерь для удаления рыхлого снега

(67,23 167,23

440,07 0

128,10 128,10

211,45 0

20,85 20,85

91,98 0

Матрицы потерь для удаления снежного наката

226,04 226,04

593,83|] 0

101,50 101,50

325,27 0

94,72 139,5811 94,72 0 ||

Матрицы потерь для профилактики образования снежного наката

1(93,21 II 93,21

439,11 0

39,88 39,88

211,01 0

37,19 37,19

91,57 0

4. Построенная модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики основана на комплексной матрице интегральных издержек потребителя.

Алгоритм расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве представлен в блок-схеме (рис. 3.).

Изучение особенностей

сто

дорожного хозяйства

Изучение и

Рассчет

метеорологи

ческих

критериев анализ ^

климатически*"30™0™

условий

региона

Районирование территории по метеорологической уязвимости

Выбор элементов для : составления матриц сопряженности

Рондономизация

Расчет} | гъ}}

Анализ}! п,;](|

Выбор комплекса | неблзгоприят ных условий погоды для дорожного хозяйства

№¡11

.] "1;

Выбор потребителем оптимальной

стратегии

Рис. 3. Блок-схема региональной модели расчета показателей экономической эффективности СГМО в дорожном хозяйстве

Наиболее эффективным способом статистического анализа прогностической деятельности является матричный способ. В анализе был задан альтернативный уровень дискретности. Для исследований были выбраны следующие категории опасных явлений погоды: 1 — все рассматриваемые опасные явления погоды; 2 — шквал; 3 — заморозки на почве и в воздухе; 4 — заморозки на почве; 5 — сильный дождь; 6 — сильный мороз (температура воздуха -40°С и менее); 7 — сильная жара (температура воздуха +35°С и более).

Статистический анализ прогностической информации включал в себя расчет следующих статистических величин: оправдываемость методических Ржт, инерционных Рин и случайных прогнозов Рсл. Все эти показатели имеют достаточно высокие значения, но ряд существенных недостатков данных критериев не позволяет отразить всей картины статистического распределения. Поэтому использовалась система критериев, включающая в себя: критерий надежности Багрова — //; критерий точности Обухова — 0; информационное отношение — V и количество прогностической информации — I, расчет которых основан на статистической энтропии; критерий Пирсона — подтверждающий нулевую гипотезу с заданным уровнем значимости равным 0,05 с использованием критерия Фишера; коэффициент связи Юла — У; коэффициент качественной корреляции — Л; коэффициент сопряженности Чупрова — К; меры Гутмана, основанные на расчете условных вероятностей—Я (таблица).

Критерии анализа прогностической информации по опасным явлениям погоды за 2000—2007 гг. по территории Удмуртии

Категории ОЯ | Рщт Рт Р„ V ' мет Л*. X Я".«. Л«™

1 0,99 0,96 0,96 0.951 0,951 0,9598 0,038 1934,02 1 0,951 41,309 0,905

2 0,99 0,98 0,98 0,933 0,875 0,9989 0,018 1780,82 1 0,935 38,037 0,867

3 1 0,99 0,99 1 0,999 1 0,006 1677,2^ 1 1 35,825 1

4 1 0,99 0,99 1 0,999 0,9999 0,002 547,39 1 1 11,692 1

5 0,99 0,98 0,98 0,941 0,999 0,9337 0,0171 1825,90 1 0,942 38,999 0,882

6 1 0,99 0,99 1 0,999 1 0,006 1677,29 1 1 35,825 1

7 1 0,99 0,99 1 0,999 1 0,006 1677,29 1 1 35,825 1

Потребитель прогностической информации характеризуется экономико-метеорологическим отношением А. При А > 1 потребитель использует стратегию пренебрежения прогнозами. В нашем случае это прогнозы минимальной температуры воздуха при борьбе со стекловидным льдом для дорог первой и третьей категории, прогнозы при профилактике образования стекловидного льда.

Выбор оптимальной стратегии проводился по следующим этапам:

1) Сравнение вероятностирю с А:

|р10> Л-»£„., 1 ПОч

ОПТ = | . _ \PMFT > Р„„р -> V

2) Расчет безразмерного параметра экономической результативности прогнозов:

Р = 511 - $21 (11)

Определение метеорологических параметров:

Х1 = Рп»%2 = Рп. (12)

Р 21 Ргг

Выбор потребителем стратегии Бот определяется правилом: Р<Х г-+й„л

с _

" ОПТ ~

(13)

3) на основе расчета условных вероятностей дн = пц/пщ и с\п = пфог используется следующее правило выбора оптимальной стратегии:

с / ^ а!Яп ' (14)

05)

Ы кт.2

Экономическая выгода прогнозов Q* составит:

Р\

Р* о'А. (16)

Наибольших значений экономическая выгода от метеорологических прогнозов достигается при удалении рыхлого снега, а также при профилактике образования снежного наката.

Используя матрицу интегральных издержек потребителя Р,/, предложенную Л.А. Хандожко, и внеся некоторые коррективы для конкретных условий, можно комплексно рассмотреть затраты, потери, выгоды, определяющие характер метеорологических издержек.

1) Частота Рц характеризуется издержками потребителя за счет мер стоимости защитных мер С и частичными не предотвращенными потерями ¿„. Выгода реализации прогноза находится по формуле:

Ши^пп[Щ-2е)-С\ (17)

2) При F/2 применяются защитные меры С* для предотвращения потерь до величины I*. Потери находятся по формуле:

Л,2=и12[(С*+е*1)-1%,)], (18)

3) Частота Гц характеризуется напрасно принятыми потребителем защитными мероприятиями стоимостью С. Потери составят:

Д21=и21С. (19)

4) При Р22 потребитель проводит работы при благоприятных метеорологических условиях. В этом случае потребитель получает доходы V, а общий доход потребителя составляет величину £>:

0 = п71У. (20)

1 0,8 0,6 0,4 0,2 0

Рис. 4. Интегральная зависимость экономико-метеорологического отношения А от меры ценности использования прогнозов Р в дорожном хозяйстве Удмуртии

Частоты Р,() и Р2о представляют собой издержки потребителя при первой климатической стратегии Р (стратегия постоянной защиты — ^клл) и второй климатической стратегии Т7 (стратегия пренебрежения — 5 и 2). При отсутствии опасных явлений погоды использование стратегии пренебрежения прогнозами приводит к выгоде И', а коэффициент к характеризует меру преобладания результатов производственного процесса над выгодой снижения потерь. Тогда меру ценности прогнозов можно рассчитать по формуле:

я*

Для долговременного выбора оптимальной стратегии рассматриваемого потребителя построена интегральная зависимость экономико-метеорологического отношения дорожного хозяйства Удмуртии от меры ценности использования прогнозов (рис. 4.).

Список основных публикаций по теме диссертации В изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Загребина Т.А. Экономические эффекты от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве / Т.А. Загребина // Вестник ИжГТУ. Ижевск. 2006. С. 60—62.

В других изданиях:

2. Загребина Т.А. Загрязнение атмосферного воздуха / Т.А. Загребина // Завьяловский район: Природа, экономика, история. Ижевск. 2001. С. 255—259.

3. Загребина Т.А. Мониторинг поверхностных вод / Т.А. Загребина // Материалы международного симпозиума «Чистая вода России». Екатеринбург. 2001. С. 55.

4. Загребина Т.А. Чрезвычайные ситуации природного характера / Т.А. Загребина // Материалы круглого стола. Удмурт, ун-т. Ижевск. 2002. С. 35—38.

5. Загребина Т.А. Климат города. Загрязнение воздушного бассейна / под ред. В.И. Стурмана / Т.А. Загребина. М. — Ижевск. 2002. С. 4—28,49—-56.

6. Загребина Т.А. Роль мониторинга окружающей среды в процессе уничтожения химоружия / Т.А. Загребина // Международный

научно-промышленный форум «Великие реки». Нижний Новгород. 2002. С. 157—158.

7. Загребина Т.А. Анализ климатических изменений на территории Удмуртии за последние десятилетия / Т.А. Загребина // Труды ВНИИГМИ-МЦД. 2003, вып. 171. С. 182—188.

8. Коршунов A.A., Загребина Т.А., Филиппов И.А. Гидрометеорологическая безопасность жизнедеятельности как фактор устойчивого развития экономики региона / A.A. Коршунов, Т.А. Загребина, И.А. Филиппов // Генеральные доклады, тезисы докладов. Международный научно-промышленный форум «Великие реки 2003». Нижний Новгород. 2003. С. 146—147.

9. Коршунов А.А, Филиппов И.А., Загребина Т.А. Оценка экономической полезности использования информационной продукции Росгидромета / A.A. Коршунов, И.А. Филиппов, Т.А. Загребина // Генеральные доклады, тезисы докладов. Международный научно-промышленный форум «Великие реки 2004». Нижний Новгород. 2004. С. 133—134.

10. Загребина Т.А. Основные этапы проведения мониторинга в районах уничтожения химического оружия. Экономическая безопасность / под ред. В.М. Колодкина / Т.А. Загребина. Удмурт, ун-т. Ижевск. 2005. С. 19—20.

11. Загребина Т.А. Уязвимость территории при возникновении опасных природных явлений / Т.А. Загребина // Международный научно-промышленный форум «Великие реки». Нижний Новгород. 2006. С. 354—359.

12. Загребина Т.А. Гидрометеорологические риски и их последствия / Т.А. Загребина // Экологический ежемесячник № 3. Нижний Новгород. 2006. С. 25—30.

13. Загребина Т.А., Шаймарданов М.З., Коршунов A.A. Филиппов И.А. Опасные явления погоды и их влияние на экономику России / Т.А. Загребина, М.З. Шаймарданов, A.A. Коршунов, И.А. Филиппов // Международный научно-промышленный форум «Великие реки». Нижний Новгород. 2006. С. 361—362.

14. Загребина Т.А. Особенности обеспечения дорожного хозяйства / Т.А. Загребина // Научно-техническая конференция. Ижевск. 2006. С. 19—20.

15. Загребина Т.А. Статистический анализ матриц сопряженности опасных явлений погоды по территории Удмуртии / Т.А. Загребина // Географический вестник, 2008, № 2 (8). Пермь. С. 167—178.

Содержание работы

Введение

1. Современное состояние вопроса по оценке использования метеорологической информации в экономической деятельности

1.1. Основные показатели влияния факторов гидрометеорологического обеспечения на развитие экономики

1.2. Зарубежные модели экономической оценки использования гидрометеорологической информации

1.3. Экономические показатели эффективности использования гидрометеорологической информации

1.4. Экономические показатели метеорологического обеспечения на территории Удмуртии

2. Влияние неблагоприятных условий погоды на экономику Удмуртии

2.1. Климатическая характеристика региона

2.1.1. Физико-географические условия

2.1.2. Влияние циркуляционных факторов на климат Удмуртии

2.1.3. Исследование региональных особенностей климата

Удмуртии

2.2. Неблагоприятные природные явления и их влияние на отрасли экономики Удмуртии

2.3. Уязвимость территории при возникновении опасных явлений

2.4. Показатель степени воздействия метеорологической среды на территорию и производственно-хозяйственные объекты Удмуртии

3. Оценка влияния неблагоприятных гидрометеорологических явлений на дорожное хозяйство

3.1. Использование гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве

3.2. Особенности гидрометеорологического обеспечения дорожного хозяйства на территории Удмуртии

3.2.1. Методика расчета экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве

3.2.2. Оценка экономического эффекта от использования специализированных прогнозов погоды в дорожном хозяйстве

4. Региональная модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве

4.1. Анализ прогностической информации на основе матриц сопряженности

4.2. Построение и анализ матриц потерь в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики

4.3. Расчет критериев оптимальности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртии

Заключение

Библиографический список Приложение

Подписано в печать 31.08.2010. Формат 60*84 1/16. Усл. печ. л. 1,25. Тираж 100 экз. Заказ •

Типография Пермского государственного университета 614990, Пермь, ул. Буккрева, 15

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Загребина, Татьяна Аркадьевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ПО ОЦЕНКЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

1.1. Основные показатели влияния факторов гидрометеорологического обеспечения на развитие экономики.

1.2. Зарубежные модели экономической оценки использования гидрометеорологической информации.

1.3. Экономические показатели эффективности использования гидрометеорологической информации.

1.4. Экономические показатели метеорологического обеспечения на территории Удмуртии.

2. ВЛИЯНИЕ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ УСЛОВИЙ ПОГОДЫ

НА ЭКОНОМИКУ УДМУРТИИ.

2.1. Климатическая характеристика региона.

2.1.1. Физико-географические условия.

2.1.2. Влияние циркуляционных факторов на климат Удмуртии

2.1.3. Исследование региональных особенностей климата Удмуртии.

2.2. Неблагоприятные природные явления и их влияние на отрасли экономики Удмуртии.

2.3. Уязвимость территории при возникновении опасных явлений.

3. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ НА ДОРОЖНОЕ ХОЗЯЙСТВО

3.1. Использование гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве.

3.2. Особенности гидрометеорологического обеспечения дорожного хозяйства на территории Удмуртии.

3.2.1. Методика расчета экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве.

4. РЕГИОНАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ДОРОЖНОМ ХОЗЯЙСТВЕ.

4.1. Анализ прогностической информации на основе матриц сопряженности

4.2. Построение и анализ матриц потерь в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики.

4.3. Расчет критериев оптимальности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртии.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики"

Актуальность. Влияние неблагоприятных условий погоды и климата на развитие экономики усиливает роль информационной деятельности гидрометеорологических органов, которая, в свою очередь, позволяет уменьшить потери в экономической, экологической и социальной сферах.

Актуальность темы обусловлена не только развитием экономики различных хозяйственных отраслей, но и повышением частоты возникновения опасных гидрометеорологических явлений и увеличением амплитудных изменений погодных условий в конце двадцатого и начале двадцать первого веков.

Снижение масштабности ущерба наряду с другими факторами обеспечивается за счет точности и своевременности прогностической информации об опасных явлениях погоды, что в свою очередь требует определенных материальных затрат. Выгода использования потребителем стратегии полного доверия полученной метеорологической информации должна быть взаимной. Однако если экономическая сторона решения данной комплексной задачи достаточно хорошо исследована специалистами, то специфика гидрометеорологического обеспечения учтена далеко не во всех сферах хозяйственной деятельности.

Оценка влияния условий погоды на устойчивое развитие общества и решение задачи минимизации экономических потерь невозможны без оценки степени воздействия опасных явлений и неблагоприятных условий погоды на конкретные производственные объекты и конкретные территории. Поэтому научный и практический интерес представляет как исследование опасных гидрометеорологических явлений, так и обобщение данных об их распределении в пространстве и во времени, а также их воздействие на экономику.

В связи с этим возникает необходимость в разработке региональной модели расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации применительно к различным объектам экономики, предполагающей районирование территории по гидрометеорологическим рискам.

На территории Удмуртской Республики наибольшую долю в экономическом эффекте наряду с топливно-энергетический комплексом (ТЭК) и сельским хозяйством составляет дорожное хозяйство. Дорожная отрасль (хозяйство) является частью дорожно-транспортного комплекса, представляющего собой совокупность автомобильного транспорта, автомобильных дорог и организаций, обеспечивающих их функционирование. Существенное влияние на экономическую эффективность деятельности дорожно-транспортного комплекса оказывают погодно-климатические условия. Необходим учет многообразных погодно-климатических факторов, их интенсивность, продолжительность и вероятность появления при выборе параметров и характеристик дорог в процессе проектирования, строительства, ремонта и содержания, который направлен на поиск оптимальных решений, обеспечивающих повышение безопасности движения, уменьшение себестоимости перевозок, снижение затрат на ремонт и содержание, повышение экологической безопасности придорожных территорий. В целом, повышение эффективности функционирования дорожного хозяйства должно осуществляться на основе выбора оптимальных управленческих решений при использовании различных видов гидрометеорологической информации.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

Методы исследования: регрессионно-корреляционный анализ, метео-ролого-экономическое моделирование на основе матриц сопряженности.

Информационной основой послужили нормативно-законодательные акты Российской Федерации, региональных органов власти, а также документы методического характера Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации — Мирового центра данных (ВНИИГМИ-МЦД).

Научная новизна работы:

Рассчитанные климатические характеристики по метеорологическим станциям Удмуртской Республики возможно использовать в других экономико-метеорологических и климатических исследованиях.

Результаты работы реализованы в виде методических рекомендаций оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами (на примере зимнего содержания дорог) и использованы при оценке метеорологической уязвимости территорий в рамках проекта «Оценка экономических выгод от использования гидрометеорологической информации в России», проводимого Росгидрометом.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались на Международных научно-промышленных форумах «Великие реки 2002, 2003, 2004» (Нижний Новгород, 2002, 2003, 2004); на техническом совете ВерхнеВолжского УГМС Росгидромета (Нижний Новгород, 2005, 2006), на научных семинарах кафедры метеорологии и охраны атмосферы Пермского государственного университета в 2008 и 2010 гг. Основные теоретические и методические положения диссертации используются в учебном процессе подготовки студентов географического факультета Удмуртского государственного университета в рамках дисциплины «Метеорология и климатология».

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Загребина, Татьяна Аркадьевна

Выводы:

1. В данной главе представлена региональная модель расчета экономической полезности СГМО в дорожном хозяйстве на территории Удмуртии. В основу модели положен матричный способ статистического анализа с заданным уровнем альтернативной дискретности.

2. Проведен анализ прогностической и фактической информации на основе матриц сопряженности методических, инерционных и случайных прогнозов. Проверена статистическая значимость прогностических функций с использованием системы качественных и количественных критериев. Построены матрицы условных вероятностей прогнозов как для отдельных метеорологических элементов, так и для комплекса неблагоприятных условий погоды.

3. Разработаны матрицы потерь для наиболее важных, определяющих видов работ, в наибольшей степени зависящих от условий погоды, в дорожном хозяйстве Удмуртской республики. Полученные матрицы потерь позволяют перейти к решению комплексной экономико-метеорологической задачи выбора оптимальной стратегии — долговременного использования того или иного вида информационной гидрометеорологической продукции. Проведен сравнительный поэтапный анализ экономико-метеорологических показателей с целью выбора оптимальной стратегии потребителя при различных погодных условиях.

4. Сформулированы основные принципы построения матрицы интегральных издержек потребителя для конкретных региональных условий. Предложена дихотомическая система погодо-хозяйственных решений, позволяющая комплексно рассмотреть затраты, потери, выгоды, определяющие характер метеорологических издержек.

5. Построена долговременная интегральная зависимость между экономико-метеорологическим отношением дорожного хозяйства Удмуртии и мерой ценности использования прогнозов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе представлена модель расчета показателей экономической эффективности метеорологических прогнозов, которая была опробована на примере дорожного хозяйства Удмуртской Республики при различных условиях погоды. Для расчета экономической эффективности использования гидрометеорологической информации использована экономико-метеорологическая модель приведенных затрат.

В результате проведенного исследования были сделаны следующие выводы.

1. Для Удмуртской Республики наибольшая доля экономической эффективности от использования СГМО приходится на топливно-энергетический комплекс (ТЭК) и составляет 40,5% от общей эффективности СГМО, на сельское хозяйство приходится 32,6%, на дорожное хозяйство — 18,5%. Четко прослеживается тенденция к повышению экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности Удмуртской Республики.

2. Анализ линейных функций трендов с параметрами линейного приближения по методу наименьших квадратов выявил рост температуры воздуха у земли в зимний период. Тенденция повышения среднемесячной температуры воздуха в зимний период, выявленная на всех станциях Удмуртии, составляет 0,14—0,16°С за год. Расчетная температура воздуха самой холодной пятидневки для Ижевска увеличилась за последнее тридцатилетие на 3,4°С. Значимых трендов в изменении относительной влажности не выявлено. Линейная фильтрация годового хода повторяемости ОЯ выявила четкую тенденцию к увеличению их повторяемости на территории Удмуртии, особенно в теплый период. Устойчивых изменений в количестве осадков не выявлено. Об изменении циркуляционного режима региона свидетельствует трансформация розы ветров.

3. Наибольший вклад в изменчивость условий погоды на территории республики вносят осадки. Выявлено, что ОЯ и неблагоприятные условия погоды оказывают наибольшее воздействие на экономику Удмуртии на территории Можгинского, Вавожского и Кизнерского районов. Метеорологическая уязвимость рассматриваемой территории учитывает воздействие метеорологических факторов на основные отрасли экономики республики. Районирование территории республики по показателю Д который меняется от 146 до 798, показывает, что к уязвимым территориям добавляется Глазовский район. Основными воздействующими гидрометеорологическими факторами являются ветровые нагрузки в теплый период, а также минимальная температура в холодный период.

4. Проведена адаптация методики оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами к региональным условиям (на примере зимнего содержания дорог). На основе данной методики рассчитаны матрицы потерь потребителя при различных условиях скользкости. Величина потерь потребителя зависит от вида зимней скользкости, используемых стратегий производства работ, а также от времени нахождения покрытия в условиях зимней скользкости. Экономический эффект (ДЭ) от использования метеорологической информации и специализированных прогнозов при оперативном управлении работами по борьбе с зимней скользкостью обусловлен уменьшением потерь по сравнению с базовым вариантом, при котором метеорологическая информация не используется. Наибольший экономический эффект составил 373 руб./1км по расчетной матрице потерь для уборки рыхлого снега.

5. Проверка статистической значимости прогностической гидрометеорологической информации проводилась с использованием системы качественных и количественных критериев. В критерий Пирсона для дихотомической матрицы была внесена поправка Иэйтса на аппроксимацию дискретного полиномиального распределения. Снижение показателя Пирсона до 547,39 вызвано допущенными ошибками прогноза заморозков на почве. Максимальное значение Пирсона соответствует матрице сопряженности первой категории и составляет 1934,02. Условные вероятности, представленные мерой Гутмана, изменяются от 0,082 до 1. Наименьшие значения связаны с такими явлениями погоды конвективного характера, как шквал и сильный дождь. Анализ условных вероятностей первого типа показал высокую степень предупрежденности опасных явлений погоды. Сопряженность условных вероятностей второго типа имеет скошенность в сторону ошибок-страховок.

6. Сформулированы основные принципы построения матрицы интегральных издержек потребителя для конкретных региональных условий. Предложена дихтометрическая система погодо-хозяйственных решений, позволяющая комплексно рассмотреть затраты, потери, выгоды, определяющие характер метеорологических издержек.

7. Построена долговременная интегральная зависимость между экономико-метеорологическим отношением дорожного хозяйства Удмуртии и мерой ценности использования прогнозов. Для определения меры ценности использования прогнозов ^ при кардинальных мерах защиты были рассчитаны потери потребителя при использовании стратегии полного доверия методическим прогнозам и при использовании первой климатической стратегии. Наибольшую ценность представляют прогнозы неблагоприятных условий погоды для борьбы со стекловидным льдом, особенно для дорог второй категории, а также при использовании прогноза понижения температуры воздуха при досыпке противогололедных материалов. Наибольшее значение мера ценности прогнозов Т7 достигает при удалении снежного наката на дорогах первой категории.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Загребина, Татьяна Аркадьевна, Пермь

1. Агафонов Н.Т., Исляев P.A. Основные положения концепции перехода Российской Федерации на модель устойчивого развития. СПб.: Изд-во «Центр регионально-политических исследований и проектирования», 1995. 117 с.

2. Алыпанский Я.Ю., Бедрицкий А.И., Вимберг Г.П., Коршунов A.A., Шаймарданов М.З. Влияние погоды и климата на экономическую безопасность России // Метеорология и гидрология, 1999, № 6. С. 5—9.

3. Бабанов В.Н., Печенкина В.В., Цикорев H.H. Экономическая безопасность региона. Учебное пособие // Орел. Изд-во ОРАГС, 2001. 196 с.

4. Багров H.A. Об экономической полезности прогнозов // Метеорология и гидрология, 1966, № 2. С. 3—12.

5. Басовский Л.Е., Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М.: ИНФРА-М, 2003. 260с.

6. Бедрицкий А.И. Влияние погоды и климата на устойчивость и развитие экономики // Бюллетень ВМО, 1999. Т. 48, № 2, С. 215—222.

7. Бедрицкий А.И., Коршунов A.A., Шаймарданов М.З. Опасные гидрометеорологические явления и их влияние на экономику России. Обнинск, ВНИ-ИГМИ-МЦД, 2001.36 с.

8. Бедрицкий А.И., Коршунов A.A., Хандожко Л.А., Шаймарданов М.З. Показатели влияния погодных условий на экономику: адаптивность потребителей //Метеорология и гидрология, 1999, № 9. С. 17—25.

9. Бедрицкий А.И., Коршунов A.A., Хандожко Л.А., Шаймарданов М.З. Показатели влияния погодных условий на экономику: чувствительность потребителя к воздействующему гидрометеорологическому фактору // Метеорология и гидрология, 2000, № 2. С. 5—9.

10. Брундтланд. Наше общее будущее // Доклад. М. 1989.

11. Возняк В.Я., Фейтельман Н.Г., Арбатов A.A. и др. Экологическое оздоровление экономики. М.: Наука, 1994. 234 с.

12. Гранберг А.Г., Данилов-Данильян В.И., Циканов М.М., Шопхоева Е.С., Стратегия и проблемы устойчивого развития России в XXI веке. М.: Экономика, 2002. С. 36, 112, 274—341.

13. Гранберг А.Г., Основы региональной экономики. М.: ГУ ВШЭ, 2003. 475 с.

14. Гроот М. Дс. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974. 491 с.

15. Жуковский Е.Е. Метеорологическая информация и экономические решения. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 303 с.

16. Загребина Т.А. Загрязнение атмосферного воздуха / Завьяловский район: Природа, экономика, история. Ижевск. 2001. С. 255—259.

17. Загребина Т.А. Мониторинг поверхностных вод // Материалы международного симпозиума «Чистая вода России», Екатеринбург, 2001. С. 55.

18. Загребина Т.А. Чрезвычайные ситуации природного характера. Материалы круглого стола. Удмурт, ун-т. Ижевск, 2002. С. 35—38.

19. Загребина Т.А. Климат города. Загрязнение воздушного бассейна / Под ред. В.И. Стурмана. М. — Ижевск, 2002. С. 4—28, 49—56.

20. Загребина Т.А. Роль мониторинга окружающей среды в процессе уничтожения химоружия. Международный научно-промышленный форум «Великие реки» Нижний Новгород, 2002. С. 157—158.

21. Загребина Т.А. Анализ климатических изменений на территории Удмуртии за последние десятилетия // Тр. ВНИИГМИ-МЦД, 2003, вып. 171. С. 182—188.

22. Загребина Т.А. Основные этапы проведения мониторинга в районах уничтожения химического оружия «Экономическая безопасность», сборник статей под редакцией Колодкина В.М. Удмурт, ун-т. Ижевск, 2005. С. 19—20.

23. Загребина Т.А. Уязвимость территории при возникновении опасных природных явлений. Международный научно-промышленный форум «Великие реки». Нижний Новгород. 2006. С. 354—359.

24. Загребина Т.А. Гидрометеорологические риски и их последствия. Экологический ежемесячник № 3, Нижний Новгород, 2006. С. 25—30.

25. Загребина Т.А., Шаймарданов М.З., Коршунов A.A. Филиппов И.А. Опасные явления погоды и их влияние на экономику России. Международный научно-промышленный форум «Великие реки», Нижний Новгород, 2006. С. 361—362.

26. Загребина Т.А. Особенности обеспечения дорожного хозяйства. Научно-техническая конференция. Ижевск, 2006. С. 19—20.

27. Загребина Т.А. Экономические эффекты от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве // Вестник ИжГТУ, Ижевск, 2006. С. 60—62.

28. Загребина Т.А. Статистический анализ матриц сопряженности опасных явлений погоды по территории Удмуртии // Географический вестник, 2008, № 2 (8). Пермь. С. 167—178.

29. Иванова А.И., Ромашин А.Ф., Филиппов И.А. Экология территорий. Учебное пособие. Нижний Новгород, ВВАГС, 2003. 238 с.

30. Изард У. Методы регионального анализа: введение в науку о регионах. М., 1966.

31. Каравашкин И.П., Жмачинский В.И. Региональная привлекательность иностранных инвестиций. Учебное пособие. Нижний Новгород: ФГОУ ВГАВТ, 2004. 124 с.

32. Катастрофы и человек. Книга 1. / Под ред. Ю.Л. Воробьева. М.: Изд-во АСТ-ЛТД, 1997. 255 с.

33. Кистанов В.В., Копылов Н.В. Региональная экономика России. М.: Финансы и статистика, 2004. 584 с.

34. Коваленко Е.Г. Региональная экономика и управление. СПб.: Дом «Питер», 2005. 288 с.

35. Козьева И.П., Кузьбожев Э.Н., Экономическая география и регионали-стика. М.: КНОРУС, 2005. 336 с.

36. Комиссия Государственной Думы по проблемам устойчивого развития, Научная основа стратегии устойчивого развития Российской Федерации. М.: Государственная Дума, 2002. 231 с.

37. Концепция гидрометеорологической безопасности государств участников Содружества Независимых Государств, утверждена Решением Совета Глав правительств СНГ, Бишкек, 2004.

38. Корнфорд С.Г. Социально-экономические последствия явлений погоды в 1996 г. // Бюллетень ВМО, 1997. Т. 46, № 4. С. 351—369.

39. Коршунов A.A., Петрова М.В., Шаймарданов М.З. Опыт становления и развития специализированного гидрометеорологического обеспечения экономики и населения в России // Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2001, вып. 168. С. 29— 40.

40. Коршунов A.A., Филиппов И.А. Опасные гидрометеорологические явления и неблагоприятные условия погоды: некоторые результаты анализа статистики // Труды ВНИИГМИ-МЦЦ, 2002, вып. 169. С. 134—147.

41. Коршунов A.A., Хандожко JI.A., Шаймарданов М.З. Некоторые аспекты экономической метеорологии // Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2001, вып. 168. С. 3—11.

42. Коршунов A.A., Шаймарданов М.З. Использование гидрометеорологической информации в различных отраслях экономики // Новые тенденции в гидрометеорологии, вып. 2. М.: Гидрометеоиздат, 1995. С. 20—25.

43. Коршунов A.A., Шаймарданов М.З. О концепции гидрометеорологической безопасности экономики России: цели, основные задачи и показатели // Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2002, вып. 169. С. 3—12.

44. Леш А., Географическое размещение хозяйства. М.: Иностранная литература, 1959.

45. Ллойд Э., Ледерман У. Байесовский подход в статистике. Справочник по прикладной статистике. Т. 2. М.: Финансы и статистика, 1990. С. 143—204.

46. Лось В.А., Урсул В.Д., Устойчивое развитие. М.: «Агат», 2000. 254 с.

47. Макроэкономика. Теория и российская практика: учебник / Под ред. А.Г. Грязновой и H.H. Думной. М.: КНОРУС, 2005. 688 с.

48. Маслов С.Ф., Моисеев Ю.В. Стихийные бедствия и урожай сельскохозяйственных культур в России // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М., 2000, вып. 4. С. 25—34.

49. Монин A.C. Об использовании ненадежных прогнозов // Известия Академии наук СССР, серия геофизическая, 1962, № 2. С. 218—228.

50. Морозова Г.А. Управление маркетингом в регионе. Нижний Новгород: ВВАГС, 2002. 240 с.

51. Моррис У. Наука об управлении. Байесовский подход. М.: Мир, 1971.

52. Новоселов A.C., Теория региональных рынков. Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002. С. 27—34.

53. Олсон J1.E. Климатическое обслуживание в интересах обеспечения устойчивого развития // Бюллетень ВМО. 1997. Т. 46, № 1. С. 33—35.

54. Осипов В.И. Природные катастрофы на рубеже XXI века // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М., 2001, вып. 1. С. 54—79.

55. Основные положения региональной политики в Российской Федерации. Утверждены Указом Президента Российской Федерации от 3 июня, Собрание законодательства Российской Федерации, № 803, 1996 г. // 1996. Ст. 2756.

56. Повышение защищенности от экстремальных метеорологических и климатических явлений. ВМО, № 936. Женева, 2002. 36 с.

57. Постановление Правительства РФ от 08.05. 1996 №559 «О разработке проекта государственной стратегии устойчивого развития Российской Федерации» // Собрание законодательства РФ 13.05.1996, № 20, ст. 2351.

58. Потапов JI.B., Шагжиев К.Ш., Варламов A.A., Бурятия: концептуальные основы стратегии устойчивого развития. М.: «Круглый год», 2000. 256 с.

59. Распопов Н.П., Кильсеев Е.И., Розанов П.А., Симонов И.В., Чернышова A.B. Регионоведение: социально-политический аспект. Учебное пособие. Нижний Новгород: ВВАГС, 2000. 230 с.

60. Регионы России. Социально-экономические показатели // Статистический сборник. М.: Госкомстат России, 2003.

61. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. JL: Гидрометеоиз-дат, 1986. Ч. 1.702 с.

62. Розанова Т.Г. Экономика региона: теория и практика. М.: МГТУ им. Р.Э. Баумана, 2004. 360 с.

63. Само Дурова Т.В. Оперативное управление зимним содержанием дорог: Научные основы. Монография. Воронеж, архит.-строит. ун-т. Воронеж.: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2003. 168 с.

64. Самофалова Е.В., Кузьбожев Э.Н., Вертакова Ю.В. Государственное регулирование национальной экономики: учебное пособие. М.: КНОРУС, 2005. 272 с.

65. Степанов А.Г. Государственное регулирование экономики региона. М.: Финансы и статистика, 2004. 240 с.

66. Стратегическое планирование / Под ред. Уткина Э.А. М.: ЭКМОС, 1999. 440 с.

67. Татаркин А.И., Львов Д.С., Кукоин A.A., Мызин А.Л., Богатырев Л.Л., Коробицын Б.А., Яковлев В.И. Моделирование устойчивого развития как условие повышения экономической безопасности территории. Екатеринбург: Уральский университет, 1999. 276 с.

68. Томпсон Дж. Экономическая эффективность метеорологии // Бюллетень ВМО. 1968. Т. 16, № 4. С. 14—21.

69. Тюпкин Ю.С. Международное десятилетие по уменьшению ущерба от стихийных бедствий // Материалы гляциологических исследований, № 70, 1990. 245 с.

70. Указ Президента РФ от 01.04. 1996 №440 «О Концепции перехода Российской Федерации к устойчивому развитию» // Собрание законодательства РФ 08.04.1996, № 15, ст. 1572.

71. Филиппов И.А., Коршунов A.A. Устойчивое развитие и гидрометеорологическая безопасность обеспечения жизнедеятельности общества // Экологический ежемесячник: Нижегородская область, Нижний Новгород, 2005, № 1. С. 21—27.

72. Филиппов И.А., Коршунов A.A. Экономическое и социальное обеспечение жизнедеятельности Волго-Вятского региона в условиях растущей погод-но-климатической неустойчивости // Генеральные доклады, тезисы докладов.

73. Международный научно-промышленный форум «Великие реки 2004», Нижний Новгород, 18—21 мая 2004.

74. Хандожко J1.A. Гидрометеорологическое обеспечение народного хозяйства. JL: Гидрометеоиздат, 1984. 232 с.

75. Хандожко JI.A. Оптимальные погодо-хозяйственные решения. СПб.: Гидрометеоиздат, 1999. 162 с.

76. Хандожко JI.A. Оценка экономического эффекта использования метеорологических прогнозов // Межвузовский сборник научных работ «Физика пограничного слоя атмосферы» (ЛГМИ). JL: ЛПИ. 1984, вып. 85. С. 133—142.

77. Хандожко JI.A. Практикум по экономике гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства. СПб.: Гидрометеоиздат, 1993. 311 с.

78. Хандожко J1.A. Региональные синоптические процессы. Учебное пособие. Л.: ЛГМИ, 1988. 103 с.

79. Хандожко Л.А. Региональная оценка успешности и экономической полезности метеорологических прогнозов (новые аспекты в разработке проблемы). СПб.: РГТМИ, 1994. 35 с.

80. Хандожко Л.А., Коршунов A.A. Показатели влияния погодных условий на экономику: оценка коэффициента непредотвращенных потерь // Метеорология и гидрология, 2000, № 12. С. 14—23.

81. Хандожко Л.А., Коршунов A.A. Гидрометеорологический фактор в системе национальных счетов // Труды ВНИИГМИ-МЦД , 2002, вып. 169. С. 13 —28.

82. Хандожко JI.A. Экономическая метеорология. СПб.: Гидрометеоиздат, 2005. 492 с.

83. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. М.: Финансы и статистика, 1987. 335 с.

84. Шаститко А.Е., Плаксин С.М Концептуальные подходы к моделированию результатов гидрометеорологического обеспечения экономической деятельности // Бюро экономического анализа, 2009. М.: Макс Пресс. 74 с.

85. Adams R.M., Bryant K.J., McCarl В.А., Legler D.M., O'Brien J., Solow A., and Weiher R., (1975) value of improved long-range weather information. Contemp. Econ. Policy, 13, pp. 10—19.

86. Alston J., Norton G. and Pardey P. (1995). Science Under Scarcity, Cornell University Press, Ithica.

87. Anaman K. and Lellyett S. (1996). Contingent Valuation Study of the Public Weather Service in the Sydney Metropolitan Area, Economic Papers, 15(3), pp. 64— 77.

88. Anaman K. et al, (1998). Benefits of meteorological services: evidence from recent research in Australia, Meteorological Applications, 5, pp. 103—115.

89. Baquet A.F., Halter A.N., Conlin F.S. The value of frost forecasting: A Bayesian appraisal. Amer. J. Agric. Economics, 1976, vol. 5, pp. 511—520.

90. Brown L.R. «The acceleration of history». In: State of the World 1996, L. R. Brown and C. Flavin (Eds.), Earthscan Publication, London, pp. 4—20.

91. Chapman, R. (1992). Benefit-Cost Analysis for the Modernisation and Associated Restructuring of the National Weather Service, National Institute of Standards and Technology, U.S. Department of Commerce, Washington.

92. Conference of the Economic Benefits of Meteorological and Hydrological Services. Geneva, Switzerland, 19—23 September 1994, WMO/TD. № 630, 390 p.

93. Easterling D.R., Evans J.L., Groisman P.Ya., Karl T. R., Kunkel K. E. and Ambenje P. 2000, Observed Variability and Trends in Extreme Climate Events: A Brief Review, BAMS. Vol. 81. No. 3, pp. 417—425.

94. Economic and Social Benefits of Meteorological and Hydrological Services. Proceedings of the Technical Conference, Geneva, Switzerland, 26—30 March 1990, WMO.№ 733,461 p.

95. Hanemann M. (1994). Valuing the Environment through Contingent Valuation, Journal of Economic Perspectives, 8(4), pp. 19—44.

96. Johnson S. and Holt M. (1997). The value of weather information, in Katz and Murphy (eds), Economic Value of Weather and Climate Forecasts, Cambridge University Press, Cambridge, pp. 75—108.

97. Karl T. et al., 2000, An Introduction to Trends in Extreme Weather Events: Observations, Socioeconomic Impacts, Terrestrial Ecological Impacts, and Model Projections, BAMS. Vol. 81. No. 3, pp. 413—416.

98. Katz R.W., Murphy A.H. Quality/value relationship for imperfect weather forecasts in a prototype multistage decision-making model. Journal of Forecasting, 1990, № 9; pp. 75—86.

99. Murphy A.H. The value of climatological categorical and probabilistic forecasts in the cost-loss ratio situation. Mon. Wea. Rev., 1977, vol. 105, № 7, pp. 803—816.

100. Natural Disasters in the World. Statistical Trend on Natural Disasters. National Land Agency: Japan, IDNDR. Promotion Office. 1994.

101. Nicholls J.M. (1996). Economic and Social Benefits of Climatological Information and Services, WCASP-38, World Meteorological Organisation, Geneva, 38 p.

102. Rodenburg E., Tunstall D., Van Bolhuis F. «Environmental Indicators for Global Cooperation». Global Environment Facility. Working paper, number 11, 1995.

103. Sonka S.T., Meldje J.W., Lamb P.J., Hollinger S.E., Dixon B.L. Valuing climate forecast information. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1987, № 26, pp. 1080—1091.

104. Stewart T.R. (1979). Forecast value: descriptive decision studies, in Katz and Murphy (eds.), Economic Value of Weather and Climate Forecasts, Cambridge University Press, Cambridge, pp. 147—182.

105. Sumner D., Hallstrom D. and Lee H. (1998). Trade policy and the effects of climate forecasts on agricultural markets, American Journal of Agricultural Economics 80(5), pp. 1102—1108.

106. Teske S. and Robinson P. (1994). The Benefit of the United Kingdom Meteorological Office to the National Economy, World meteorological Organisation Publication, WMO/TD. No. 630, Geneva.

107. Tompson J.C. The potential economic benefits of improvement in weather forecasting. 1972, San Jose, Calif., California State University, Department of Meteorology, Final Report. 80 p.

108. White R. M. Weather and the construction industry. The economic benefits of national meteorological services. WMO, Geneva, 1968, pp. 31—35.122. http://ru.wikipedia.org.

Информация о работе

Загребина, Татьяна Аркадьевна
кандидата географических наук
Пермь, 2010
ВАК 25.00.30

Диссертация

Модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы