Оценка природно-хозяйственного риска и необходимости мелиорации сельскохозяйственных земель с учетом возможного изменения климата

Орлов, Илья Сергеевич

Автореферат диссертации по теме "Оценка природно-хозяйственного риска и необходимости мелиорации сельскохозяйственных земель с учетом возможного изменения климата"

На правах рукописи

ОРЛОВ ИЛЬЯ СЕРГЕЕВИЧ

ОЦЕНКА ПРИРОДНО-ХОЗЯЙСТВЕННОГО РИСКА И

НЕОБХОДИМОСТИ МЕЛИОРАЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ С УЧЕТОМ ВОЗМОЖНОГО ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА

Специальность 06.01.02 - Мелиорация, рекультивация и охрана земель

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2005

Работа выполнена в Московском государственном университете природообустройства

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Шабанов Виталий Владимирович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, академик

РАСХН

Маслов Борис Степанович

доктор сельскохозяйственных наук, главный научный сотрудник Федерального кадастрового центра "Земля" Сапожников Петр Михайлович

Ведущая организация: Государственное научное учреждение

Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова

Защита состоится 26 апреля 2005 г. в 15 часов на заседании диссертационного Совета Д220.045.01 при Московском государственном университете природообустройства по адресу: 127550 г. Москва, ул. Прянишникова, 19, ауд. 201/1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета природообустройства.

Автореферат разослан 24 марта 2005 года.

Ученый секретарь Диссертационного Совета-

Т.И. Сурикова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Человечество, в связи с ростом численности и возрастающими потребностями, вовлекает в производство все большее количество природных ресурсов, в том числе и земельных. В процессе перехода Российской Федерации к рыночным отношениям остро ощущается необходимость определения реальной экономической ценности природных ресурсов и условий, особенно это важно для обеспечения устойчивого развития государства.

Особое место в устойчивом развитии страны занимает сельское хозяйство. Сельскохозяйственное производство является единственной и незаменимой сферой, обеспечивающей человечество продуктами питания и многими видами сырья для промышленности. Оно постоянно находится в противоречии между достижением максимальной продуктивности в настоящем и сохранением устойчивости природы и плодородия для использования в будущем.

Основными факторами рационального и неистощительного природопользования в сельском хозяйстве являются: определение реальной стоимости земель, оценка риска с.-х. производства, а также обоснование необходимости проведения мелиоративных мероприятий.

При экономической оценке с.-х. земель неизбежно сталкиваются с понятием природно-хозяйственного риска, так как природные условия, влияющие на с.-х. производство изменяются во времени и пространстве и не всегда эти изменения благоприятны для урожая. При этих изменениях точно определить величину потерь или прибыли невозможно из-за стохастического характера факторов внешней среды.

В связи с тем, что основой любой экономики является инвестиционно-проектная деятельность, в рыночных условиях перед началом проектирования следует доказать ее необходимость, экономическую эффективность и экологическую безопасность.

Поскольку инвестиционное проектирование осуществляется в условиях неопределенности, нельзя заранее спрогнозировать и просчитать все возможные варианты развития событий в будущем, т.е. оценка эффективности капитальных вложений должна осуществляться на основе прогнозной информации. Вследствие неопределенности этой информации результаты реализации проекта подвержены рискам.

Воздействие внешних факторов может привести к недостаточной эффективности запланированных проектом мероприятий, изменению сроков окупаемости и т.п. Существенно снизить природно-хозяйственный риск в сельском хозяйстве можно путем проведения комплексных мелиораций.

В связи со сказанным выше разработка и освоение методики обоснования проведения мелиоративных мероприятий, оценки природно-хозяйственного риска становится актуальной, особенно в период развития рыночных отношений в России. Это связано с тем, что адекватная оценка земельных ресурсов

может быть сделана только на основе информации о варьировании стоимости ресурса при изменении природных условий. Цель и задачи исследований

Целью настоящего исследования является: - разработка методики обоснования проведения мелиоративных мероприятий; - оценка природно-хозяйственного риска, возникающего в аграрной сфере в связи с изменением климата и стохастическим характером условий среды; - расчет показателей эффективности производства для последующей оценки сельскохозяйственных земель.

В соответствии с поставленной целью были определены следующие задачи:

- исследовать и обобщить имеющиеся подходы по оценке земель;

- изучить и классифицировать риски по различным группам и признакам, дать определение рискам, возникающим в результате стохастического характера условий среды;

- рассмотреть мелиорацию как систему мероприятий по снижению риска в земледелии;

- изучить факторы среды, оказывающие влияние на продуктивность растений, определить основные факторы и разработать математические модели, характеризующие продуктивность растений в зависимости от количественных характеристик данных условий среды;

- при помощи математических инструментов теории вероятностей дать адекватное количественное описание условиям среды;

- изучить и определить показатели, на основе которых можно делать вывод о необходимости проведения мелиораций, величине стоимости земель и величине рисков, возникающих в аграрной сфере;

- провести расчеты относительной продуктивности в зависимости от величины регулирующего воздействия при проведении мелиоративных мероприятий, оценить степень риска сельскохозяйственного производства в конкретных областях и природно-климатических зонах, рассчитать показатели экономической эффективности производства для последующей оценки земель.

Результатом решения перечисленных выше задач стало создание расчетной компьютерной системы, позволяющей проводить массовые расчеты для большого количества сценариев изменения климата. Объекты исследований

Исследования проводились на примере земель Московской области (метеорологические станции: Волоколамск, Дмитров, Егорьевск, Кашира, Коломна, Немчиновка), Смоленской области (метеорологическая станция Рославль), Ярославской области (метеорологическая станция Ростов). Архангельской области (метеорологическая станция Шенкурск), Вологодской области (метеорологическая станция Тотьма). По всем областям расчеты выполнялись для агрогидрологического района максимального капиллярного увлажнения [Средние многолетние запасы продуктивной влаги..., Ленинград, Гидрометеоиздат

1986], а для Московской области по шести различным агрогидрологическим районам. В качестве сельскохозяйственной культуры, для которой проводится расчет, выбрана яровая пшеница. Расчет адекватности модели выполнен на примере картофеля для вышеуказанных областей. Расчеты были выполнены и для других областей, культур и различных геоморфологических условий, но не приводятся в диссертации в целях сокращения объема, за исключением отдельно взятых примеров.

Методология и методика исследования

Методологической основой работы является всестороннее рассмотрение факторов, влияющих на урожайность растений и тем самым на величину при-родно-хозяйственного риска, а также на необходимость мелиорации.

В работе широко использованы методы математического моделирования урожая растений, методы теории вероятностей при анализе стохастических условий среды и анализе показателей эффективности производства. Научная новизна

Элементами научной новизны диссертационной работы является разработка практической методики по обоснованию мелиорации и расчета показателей эффективности производства, с учетом рисков, возникающих в связи со стохастическим характером условий среды на основе расчета величины средней продуктивности.

Для решения поставленной задачи проведено исследование и анализ имеющихся методик по оценке природных ресурсов; обобщены представления о рисках, дано авторское определение природно-хозяйственного риска; предложена схема определения общей ценности земель; выбраны математические модели для описания условий среды, а также требований растений к условиям среды; разработана методика по определению средней продуктивности и других показателей эффективности производства с учетом гидротермических и пищевых условий; разработаны методы определения величины природно-хозяйственного риска; рассмотрены мелиоративные мероприятия, как метод управления природно-хозяйственным риском. Практическая значимость работы

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанные в диссертации практические рекомендации и методика обоснования необходимости мелиораций, расчета природно-хозяйственного риска могут быть использованы широким кругом сельскохозяйственных товаропроизводителей для определения рискованности производства, расчета величины регулирующего воздействия, расчета показателей эффективности производства. Методика расчета позволяет также проводить ряд исследований по оценке устойчивости природных экосистем, определению стоимости природоохранных зон с учетом возможного изменения климата и ряд других задач. Разработки диссертации используются для преподавания курсов: "Экологическая экспертиза", "Оценка риска сельскохозяйственной деятельности". Материалы работы также применимы при изучении предметов "Экономика сельского хозяйства", "Оценка земельных ресурсов".

Апробация работы

Основные результаты исследования на различных этапах докладывались на научно-технической конференции «Природообустройство сельскохозяйственных территорий», проводившейся в Московском государственном университете природообустройства в 2001 году, представлялись на Всероссийском выставочном центре в 2002 году, где получили медаль выставки.

Отдельные положения диссертационного исследования вошли в учебное пособие «Оценка природно-хозяйственного риска в условиях изменения климата» и используются в учебном процессе Московского государственного университета природообустройства.

Основные результаты исследования опубликованы в 6 работах общим объемом 12,65 п.л.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Мелиорация как метод управления природно-хозяйственным риском, оценка риска и оценка земель

Мелиорация земель осуществляется в целях повышения продуктивности и устойчивости земледелия, обеспечения гарантированного производства сельскохозяйственной продукции на основе сохранения и повышения плодородия земель, а также создания необходимых условий для вовлечения в сельскохозяйственный оборот неиспользуемых и малопродуктивных земель, формирования рациональной структуры земельных угодий.

Оценка эффективности мелиорации может проводится путем сравнения стоимости земель до и после проведения данных мероприятий.

Процедуру определения ценности земель и факторов, влияющих на нее можно представить схемой на рис. 1.

Из данной схемы видно, что процесс формирования природного ресурса, сохранение его качества и, в конечном счете, его экономическая оценка напрямую зависят от оказываемого на него воздействия условий внешней среды, в том числе и природно-климатических факторов.

Общая оценка земель складывается из стоимости продукции, стоимости услуг, стоимости экологических функций и социальной стоимости.

В стоимость продукции включается стоимость сырья или продовольствия, т.е. продуктов, которые могут потребляться непосредственно.

В стоимость услуг входит доход, получаемый от рекреации, туризма и т.п.

В стоимость экологических функций входят доходы от выполнения ресурсом средозащитных функций: связывание углекислого газа, очистка воды (испарение чистой воды при транспирации), защита от эрозии и других неблагоприятных воздействий, ассимиляционный потенциал территории, т.е. способность ассимилировать и перерабатывать загрязнения и т.п.

Социальная стоимость включает в себя нравственную ценность ресурса, этно-духовную ценность, т.е. такие качества, которые дороги человеку и за которые он готов платить дополнительные средства или благодаря которым сохраняется устойчивость и моральное состояние этноса.

Природная и антропогенная экосистемы могут иметь все виды перечисленных стоимостей.

Рис. 1 Процедура определения ценности земель

Природно-климатические изменения могут затронуть практически любую часть Земли, причем их влияние на сельское хозяйство может носить как положительный, так и отрицательный характер. В связи с этим достаточно актуально встают вопросы о том, насколько сильно может измениться продуктивность сельскохозяйственного производства в результате изменения условий среды, как это повлияет на получаемые прибыли или издержки производства.

Оценка природных условий может быть проведена путем оценки влияния их на экономическую эффективность хозяйственной деятельности и как результат этого, влияние на стоимость природного ресурса. Изменение природных условий является источником риска в хозяйственной деятельности. Поэтому экономическая оценка природных условий может быть сведена к оценке риска.

В общем случае риск можно определить как вероятность недостижения заданного результата.

Риски, появляющиеся в земледелии можно отнести к следующим классам: систематический (по источнику возникновения), природно-хозяйственный (по сфере проявления), а по субъекту - в земледелии.

Исходя из вышеизложенного, в работе предлагается использование термина природно-хозяйственный риск, под которым подразумевается систематический риск в земледелии, связанный с влиянием условий среды на с.-х. производство.

В сельскохозяйственном производстве одно из ведущих мест, в плане прогнозирования, занимает неопределенность природно-климатических условий. Учет стохастичности данных условий сельскохозяйственными предприятиями может снизить природно-хозяйственный риск в этой отрасли.

Для учета этого вида риска необходимо сконструировать метод, адекватно работающий в данной сфере. Представляется, что этот метод может быть выстроен на следующих принципах. Кривая распределения вероятностей рисков получается путем преобразования законов распределения ведущих метеорологических факторов, через детерминированную функцию связи продуктивности с.-х. растения и факторов внешней среды. Сценарная часть анализа природно-хозяйственного риска в земледелии реализуется через задание матрицы сценариев. В этой матрице фиксировано изменяются математические ожидания основных (для растения) факторов внешней среды. Например, влагозапасов в почве и температур. При введении в сценарии изменения не только математического ожидания, но и дисперсии (среднего квадратического отклонения), матрица сценариев становится трехмерной.

Расчеты по множеству сценариев дают возможность получить серию кривых распределения потерь (прибыли).

Поскольку риск - это вероятность наступления нежелательных событий, необходимо производить ряд действий по недопущению или снижению рисков, т.е. управлять рисками.

В земледелии можно отметить один наиболее важный метод управления рисками - это мелиорация.

Таким образом, можно говорить, что мелиорация - это система мероприятий по снижению риска в земледелии. В полной мере это относится только к комплексной мелиорации, но и однофакторные виды мелиорации, при правильном проведении, также снижают вероятность риска.

Глава 2. Обоснование необходимости мелиорации, определение величины регулирующего воздействия и оценка природно-хозяйственного риска в

растениеводстве

Сельскохозяйственное производство является одним из самых чувствительных направлений хозяйственной и производственной деятельности к природно-климатическим рискам.

При неблагоприятных условиях, даже когда качество земли, т.е. основного средства производства в сельском хозяйстве, будет высокое, производитель рискует недополучать прибыли.

Неблагоприятные условия могут существовать изначально или возникать в результате антропогенной деятельности.

Мелиорация является методом снижения риска с.-х. деятельности, обоснование необходимости проведения мелиоративных мероприятий и расчет величины регулирующих воздействий может происходить на основе анализа тех же показателей эффективности производства, что и при оценке риска.

Для определения величины риска предлагается использовать показатели экономической эффективности производства, такие как относительная продуктивность и прибыль.

Анализ риска является достаточно субъективной процедурой и отвечает требованиям и предпочтениям конкретного субъекта хозяйственной деятельности.

Для достижения поставленной цели по оценке природно-хозяйственного риска необходимо иметь количественное выражение требований растений к условиям среды и математическое описание условий внешней среды. В дальнейшем, зная, насколько условия среды соответствуют требованиям растений, можно найти среднюю продуктивность. На основании такого показателя оценки земель, как продуктивность, учитывая издержки, можно рассчитать планируемую прибыль и сделать вывод о стоимостной оценке данных земель, а также построить интегральную кривую прибыли и рассчитать ее среднее значение и его отклонения. На основании этих показателей можно сделать вывод о величине риска с.-х. производства.

Рост и развитие растений, а также других биологических организмов, протекает в тесном взаимодействии и взаимосвязи с внешней средой, и подчиняются определенным биологическим законам.

Основными факторами, влияющими на рост и развитие растения, являются свет, температура, воздух, вода, питательные элементы.

Одной из основных и трудоемких задач является определение требований растений к условиям внешней среды.

Зависимость продуктивности растения от факторов внешней среды может быть описана различными функциями.

Существующие разработки позволяют сделать шкалы требований растений к условиям внешней среды. Эти шкалы могут быть основаны на уравнении требований растений к условиям внешней среды, предложенным В.В. Шабановым [В.В. Шабанов, 1973 а].

(1)

5 = 1

ор1/

тм

5 - относительная продуктивность; ф - текущее значение фактора; ф тах - максимальное значение фактора; фт - оптимальное значение фактора; у- коэффициент саморегулирования растения.

По формуле 1 в работе проводился анализ требований растений к водному и тепловому режимам почв.

Пищевой режим учитывается при помощи коэффициентов по основным показателям почвенного плодородия.

Так, для зерновых культур, на основе четвертого тура оценки земель (19801986 гг.,) институтом РосНИИземпроект разработана формула для расчета нормальной урожайности зерновых.

Ун=33.2х(АП/10)хК]хК2хК,;хК4 (2)

где: Ун - сопоставимая нормальная урожайность зерновых культур, ц/га; АП - величина местного агроклиматического потенциала для зерновых культур (по Карманову И.И.); 10 - базовое значение величины АП; 33.2 - нормальная урожайность (н/га) зерновых культур на эталонной почве, соответствует нормам зональных технологий при базовом значении АП (10.0); К1 - поправочный коэффициент на содержание гумуса в пахотном слое (в долях); К2 - поправочный коэффициент на мощность гумусового горизонта (в долях); К3 - поправочный коэффициент на содержание физической глины в пахотном слое (в долях); К4 - поправочный коэффициент на негативные свойства почв (в долях).

Принимая во внимание формулы (1) и (2) в работе был проведен пересчет коэффициентов, предложенных институтом РосНИИземпроект для зерновых культур, и учитывающих содержание гумуса, мощность гумусового горизонта. Целью пересчета было привести эти коэффициенты к шкале от минимального значения до 1, где коэффициент 1 соответствует наилучшим условиям для произрастания с.-х. культур. Исходя из вышеизложенного, на основе (1) и (2), относительная продуктивность в ьтый момент времени в зависимости от пищевого режима, при оптимальном значении водного и теплового режимов, можно представить формулой:

^Ъ^К'ХК'ХК; (3)

где: К', К2, К3', - соответственно поправочные коэффициенты на: содержание гумуса в пахотном слое, мощность гумусового горизонта, негативные свойства почв.

Одними из наиболее существенных факторов влияющих на большие колебания урожайности от года к году можно считать метеорологические условия. Таким образом, изучение закономерностей формирования метеорологических условий является необходимым этапом в перспективном планировании сельскохозяйственного производства.

Риск можно измерить вероятностью неблагоприятных условий. Следует отметить, что вероятность неоптимальных условий можно рассматривать как вероятность необходимости мелиорации.

Рриска = Рм (4)

Обосновать природную необходимость комплексной мелиорации [Шабанов В.В., 1992] - это значит найти количественный показатель потребности в ней биологического объекта или вновь создаваемой экосистемы. Практически это означает, что нужно найти связь между требованиями биологического объ-

екта и существующими в рассматриваемой зоне условиями внешней среды. Если внешние условия неблагоприятны для жизни биологического объекта, который планируется выращивать в данном районе, то следует запроектировать такую мелиоративную систему регулирования этих условий, при которой они были бы доведены до оптимального уровня.

В.В. Шабанов отмечает, что показатель необходимости проведения мелиорации должен иметь вероятностную структуру. Поскольку сумма вероятностей оптимальных Popt и неоптимальных (необходимости мелиорации) Рм равна единице, то вероятность необходимости мелиорации можно рассчитать по формуле:

Рм =1 - ^ (5)

В качестве оптимальной зоны требований растения предлагается использовать уровень продуктивности S=0,8. Данное значение выбрано исходя из того, что общий вид зависимости величины продуктивности от фактора среды (формула 1) показывает, что начиная с S<0,8 происходит резкое падение продуктивности при малом отклонении величины фактора.

Величину Рор1 для фактора среды можно вычислить по формуле:

Р„, =Ф*

-Ф*

(6)

где: Sm - верхняя граница оптимального диапазона; - нижняя граница оптимального диапазона; <р - центр распределения признака; аф - среднее квад-ратическое отклонение.

Но данный подход имеет ограничения. Задаваясь только определенным уровнем S>0,8 и определяя вероятность оптимальных и неоптимальных ^<0,8) условий нельзя ответить на вопрос какой именно уровень продуктивности будет в среднемноголетнем разрезе. Для получения полной картины необходимо построение интегральной кривой продуктивности, а также расчет среднемного-летней продуктивности для данных условий среды.

Одним из возможных вариантов при обосновании необходимости мелиорации, а также при оценке рисков является рассмотрение множества возможных сценариев изменения условий среды.

Сценарием будем называть такое сочетание водного и теплового режимов, при котором могут происходить изменения продуктивности.

Сценарием изменения условий среды может быть изменение условий как в результате внешнего воздействия или глобальных изменений климата, так и в результате регулирующего (мелиоративного) воздействия. Таким образом, обоснование необходимости мелиорации может проходить по схеме, представленной на рис. 2.

На первом этапе описываются требования растений к условиям среды.

На втором этапе формируются математические модели, описывающие условия среды.

Задачей третьего этапа является определение средней продуктивности на основе зависимостей, полученных на этапах 1 и 2, а также определение вероятности необходимости и возможного направления ме-лиораций.

На четвертом этапе рассматривается множество сценариев изменения условий среды. В результате прогноза изменения математических ожиданий текущих условий среды определяется направление мелиоративных мероприятий и величина регулирующего воздействия. Последующий прогноз изменения среднеквад-ратических отклонений позволяет определить наибольшую возможную продуктивность с.-х. культуры, а также величину регулирующего воздействия в годы различной обеспеченности.

На рисунке 3 показаны кривые (сценарии) распределения: 1 - математическое ожидание не соответствует оптимальному, 2 - математическое ожидание соответствует требованиям растения, 3 - при оптимальном математическом ожидании уменьшены средне-квадратические отклонения фактора среды.

Задачей пятого этапа является, аналогично третьему этапу, определение средней продуктивности на основе зависимостей, полученных на этапах 1

и 2, а также определение вероятности необходимости и возможного направления мелиорации для сценариев изменения условий среды.

На шестом этапе происходит экономическое сравнение сценариев изменения (регулирования) условий среды.

В качестве экономического показателя оценки эффективности инвестиций многие авторы [Краснощеков В.Н. 2001] предлагают использовать чистый дисконтированный доход (ЧДЦ). Чистый дисконтированный доход определяется как превышение интегральных результатов над интегральными затратами за весь расчетный период.

т.=|>(-з,)о+я»г (л

где:

ЧДДт - чистый дисконтированный доход за расчетный период Т, руб.; Я1 - результаты, достигаемые в момент времени 1 расчетного периода Т, руб.; 31 - затраты, осуществляемые в момент времени 1, руб.;

Ек - норматив дисконтирования, отражающий минимальный уровень требований инвестора к доходности своих вложений и позволяющий привести разновременные затраты и результаты, получаемые в ходе реализации инвестиционного проекта, к сопоставимому виду.

Наилучший сценарий изменения условий среды, т.е. оптимальное значение величины регулирующего воздействия, будет при максимальном значении

ЧДД.

Для того чтобы инсценировать множество возможных сценариев изменения условий среды предлагается составить матрицу, где центральная зона является сценарием существующих условий среды. Далее необходимо задаться шагом, с которым будет изменяться математическое ожидание продуктивных влагозапасов и температур почвы, и для этих значений произвести расчеты.

В случае оценки природно-хозяйственного риска в земледелии случайная величина "относительная продуктивность" является функцией таких случайных величин, как продуктивные влагозапасы и температуры почвы в различные периоды времени 3,=/(№, ,Х1)

Из характеристик положения случайных величин на числовой оси важнейшую роль играет математическое ожидание случайной величины, которое, в частном случае является средним значением случайной величины.

Применительно к расчету среди™ ппп1гиг™лиОСТИ формула имеет вид:

5ф=Ё&х;и (8)

1-1

где:

8 - продуктивность при текущем значении определенного фактора (ф)

Ф - текущее значение фактора среды, находится в пределах от фтах=0 и до Фшйх=1 (в относительных единицах) или от нуля и до максимального значения для определенной культуры в абсолютных единицах. Чем меньше заданный шаг изменения фактора, тем точнее проводятся расчеты.

р{ - вероятность появления продуктивности Б, (или вероятность появления данного значения фактора при котором продуктивность =81).

р = Р1 - Ри (или р = Р11 - Р1, в зависимости от формы интегральной кривой обеспеченности)

Р1, Ри - координаты интегральной кривой обеспеченности фактора ф.

Для расчета средней продуктивности при учете совместно гидротермических и пищевых условий используется формула:

х Кр)х р„) (9)

где: БббЩщ - относительная продуктивность в 1-тый момент времени с учетом температурного, водного и пищевого режимов; Б((м) - заданный диапазон продуктивности; Кр - коэффициент, учитывающий снижение продуктивности за счет почвенных условий (Приложение 3); рм - вероятность появления заданного уровня продуктивности при совместном учете водного и теплового режимов почв.

М=Р» х Р (10)

где: рш - вероятность появления заданного уровня продуктивности по водному режиму почв; р1 - вероятность появления заданного уровня продуктивности по тепловому режиму почв.

Как было сказано выше, риск определяется не только математическим ожиданием продуктивности, но и варьированием этого показателя. Варьирование при нормальном законе распределения характеризуется дисперсией случайной величины.

Для расчета дисперсии продуктивности используется формула:

ОД=Х(Л-806щ)3Х.рЛ (И)

где: Л^) - дисперсия относительной продуктивности; - текущее значение относительной продуктивности; Бо6щ - математическое ожидание относительной продуктивности; р$1 - вероятность появления 1-го значения относительной продуктивности.

Дисперсия случайной величины имеет размерность квадрата случайной величины. Для характеристики рассеивания удобнее использовать величину, равную корню из дисперсии. Данная величина называется средним квадрати-ческим отклонением (СКО).

(12)

Относительное значение СКО может быть получено путем деления на математическое ожидание. Эта величина называется коэффициентом вариации.

Коэффициент вариации широко применяется для анализа рисков.

Для определения величины коэффициента вариации используется формула:

Су^а^общ (13)

Построение кривой, характеризующей вероятности появления заданного уровня продуктивности, проводится на основании математематических моделей, представленных ранее. Так, для заданного уровня продуктивности находится диапазон фактора, при котором она появляется, а затем по графику, построенному на основе моделей, характеризующих условия среды, находится вероятность появления полученного диапазона фактора, а, следовательно, и уровня продуктивности.

Наиболее объективно оценивать риск в денежном эквиваленте. В связи с этим необходимо перейти от безразмерной величины относительной продуктивности к прибыли, получаемой с единицы площади.

Для расчета средней прибыли используется формула:

я

Пср=у£пы р'

(14)

где: Ш - прибыль при текущем значении факторов: температурного, водного и пищевого режимов; р1 - вероятность появления заданной прибыли при совместном учете водного и теплового режимов почв.

Дисперсия прибыли

В(п) = £(Ш-Пср)гхрш

(15)

где: Б(п) - дисперсия прибыли; Ш1 - текущее значение прибыли; Шср - математическое ожидание прибыли; рп - вероятность появления ьго значения прибыли.

Среднеквадратическое отклонение прибыли

ст„ = Тад (16)

Коэффициент вариации прибыли

Суп = а/Шср (17)

Ранее отмечалось, что основными показателями, используемыми при обосновании необходимости мелиораций могут быть вероятность оптимальных и неоптимальных условий при заданном уровне продуктивности ^>0,8) по рассматриваемому фактору и средняя продуктивность (Scp). В работе построены графики взаимозависимости вышеуказанных по-

казателеи для различных областей РФ для агрогидрологического района максимального капиллярного увлажнения на примере картофеля. Зависимость Scp от Р ^>0,8) показана на рисунке 4, а зависимость Scp от Р (^>0,8) на рисунке 5. Анализируя графики можно отметить, что при вероятности оптимальных условий меньше 0,1 резко начинает снижаться средняя продуктивность. В переломной же точке (Ропт приблизительно = 0,1) средняя продуктивность составляет около 0,5. Для совместного влияния водного и теплового режимов для Вологодской области график зависимость Scp от Р ^Л>0,8), при пищевом режиме равном 0,5 и 1, представлен на рисунке 6. Данный рисунок показывает, что переломной точкой приблизительно остается Ропт= ОД, где при пищевом режиме равном 1, Scp=0,5. При уменьшении коэффициента, характеризующего пищевой режим, средняя продуктивность уменьшается пропорционально изменению данного коэффициента. Расчеты, проведенные для других областей и для различных условий среды показывают, что взаимозависимость Scp и Р ^>0,8) сохраняется. Таким образом, при обосновании необходимости мелиорации возможно использование как одного, так и другого показателя.

Глава 3. Расчет величины регулирующего воздействия, стоимости земель и природно-хозяйственного риска сельскохозяйственной деятельности

В качестве примера в работе проведены расчеты показателей экономической эффективности производства, стоимости сельскохозяйственных земель на основе доходного подхода, а также оценка природно-хозяйственного риска для Московской, Смоленской, Ярославской, Вологодской, Архангельской областей. В качестве расчетной культуры выбрана яровая пшеница. Для обеспечения сопоставимости результатов расчеты по всем областям проведены для территорий, расположенных в одинаковом агрогидрологическм районе -максимального капиллярного увлажнения (МКУ). Дополнительно для Московской области проведены расчеты для шести различных агрогидрологических районов (ОБВ, МКУ, ПКУ, ВИУ, КППВ, ПВП). Расчет основных показателей эффективности производства, стоимости земель и природно-хозяйственного риска для текущих условий среды проведен как по фазам развития культуры, так и для всего периода вегетации. Уровень хозяйственной деятельности в работе учитывается в издержках производства и путем задания максимальной потенциальной урожайности культуры. Для рассматриваемых областей расчеты проводятся для одинакового уровня хозяйствования, характеризуемого максимально-возможной урожайностью пшеницы - 90 ц/га, постоянными издержками - 2800 руб/га и переменными издержками - 1500 руб/га.

Для реализации поставленных целей была разработана компьютерная программа в среде Microsoft Excel. Данная программа на основе вводимых исходных данных по выращиваемой культуре, условиям среды и уровню хозяйственной деятельности позволяет расчитать для различных сценариев изменения климата показатели эффективности производства, такие как относительная продуктивность, урожайность, прибыль и др., а также построить кривые риска для вышеуказанных показателей и определить вероятность необходимости мелиораций. Полученные данные позволяют проводить разносторонней анализ с.-х. земель, например, обосновать экологическую целесообразность и экономическую эффективность мелиорации, дать стоимостную оценку земле. Результаты расчетов для текущих условий среды с учетом фаз развития пшеницы для рассматриваемых областей представлены в табл. 1.

Области Средняя продуктивность, отн. ед. Средняя урожайность, ц/га Стоимо ловой ции, сть ва-продук-¡»уб/га Чистый доход, руб/га

без учета ФАР с учетом ФАР без учета ФАР с учетом ФАР без учета ФАР с учетом ФАР без учета ФАР с учетом ФАР

Архангельская 0,37 0,25 33,3 22,6 8324 5660 4024 2736

Вологодская 0,28 0,21 25 19 6268 4764 1968 1496

Ярославская 0,43 0,38 38 33,4 9570 8422 5270 4638

Московская 0,26 0,24 23,2 21,3 5794 5330 1494 1374

Смоленская 0,48 0,48 43 43 10726 10726 6426 6426

Таблица 1. Результаты расчетов показателей экономической эффективности производства

Кривые превышения заданных значений прибыли для рассматриваемых областей показаны на рис. 7.

На основе анализа результатов расчетов (табл. 1, рис. 7) можно сделать однозначный вывод, что наилучшей для выращивания картофеля в агрогидрологическом районе максимального капиллярного увлажнения является Смоленская область, где величина чистого дохода составляет 6426 руб/га. Риск безубыточного производства равен 0%. Ярославская область, средняя прибыль 5270 руб/га, риск безубыточного произ-

водства - 8%. Архангельская область, средняя прибыль 4024 руб/га, риск безубыточного производства - 8%. Вологодская область, средняя прибыль 1968 руб/га, риск безубыточного производства - 22%. Московская область, средняя прибыль 1494 руб/га, риск безубыточного производства- 37%.

Результаты расчетов средней относительной продуктивности пшеницы для текущих условий и для сценариев изменения условий среды на примере Ярославской области представлены на рис. 8.

-8 -6,4 -4,6 -3,2 -1,6 0 1,6 3,2 4,6 6,4 8

град. град. град. град. град. град. град. град. град. град.

-84 мм. 0,093389 0,134736 0,180985 0,225747 0,263671 0,29164 0,309395 0,318755 0,321786 0319525 0,310978

-67,2 мм.. 0,100027 0,148055 0,204281 0,261981 0,314296 0,355796 0,384121 0,400036 0,405418 0,401456 0,386946

-50,4 мм. 0,103107 0,154843 0,217299 0,284107 0,34776 0,401073 0,439478 0,462088 0,469967 0,464214 0,443617

-33,6 мм. 0,104187 0,15744 0,222718 0,294088 0,363957 0,424267 0,469029 0,496057 0,505631 0,43867 0,474053

-16,8 мм. 0,10412 0,157345 0,222635 0,294123 0,364265 0,42499 0,470205 0,497585 0,507303 0,500241 0,475302

0 I мм. 0.102859 0,154474 0,216925 0,284025 0,348395 0,402784 0,44234 0,465828 0,474061 0,468058 0,446661

16,8 мм. 0,099198 0,146778 0,20272 0,260576 0,313649 0,356392 0,386057 0,402987 0,40877 0,404522 0,389093

33,6 мм. 0,091546 0,131906 0,177381 0,221922 0,260301 0,289212 0,308001 0,318126 0,321455 0,318963 0,309743

50.4 мм. 007919 0,109503 0,141894 0,171581 0,19531 0,211815 0,22173 0,226708 0,228268 0,227092 0,222538

67,2 мм. 0,063912 0,083328 0,102872 0,119507 0,131737 0,139521 0,143805 0,145786 0,146373 0,145922 0,144102

84 I мм. 0,049497 0,05979 0,069539 0,07723 0,082414 0,085418 0,066923 0,087558 0,087734 0,087596 0,087009

РИС. 8 Результаты расчетов средней относительной продуктивности для текущих условий и для сценариев изменения условий среды для Ярославской области (Почва аллювиальная (пойменная), дерновая супесчаная на озерных отложениях. ПВ - 352 мм. ВЗ - 84

мм.)

Анализ рисунка 8 показывает, что в агрогидрологическом районе МКУ при выращивании пшеницы в Ярославской области наибольшая продуктивность будет при сценарии уменьшения продуктивных влагозапасов на 16,8 мм. и увеличении температур почвы на 4,8 градуса. Поскольку максимально возможный урожай пшеницы при оптимальном сочетании всех факторов среды принят 90

ц/га, то в данном случае относительная продуктивность увеличится с 0,4, или с 36 ц/га (текущие условия среды) до 0,5, или 45 ц/га (оптимальный сценарий изменения условий среды). Т.е. прибавка урожая составляет 9 ц/га. После расчета издержек на мелиоративные мероприятия можно сделать вывод об экономической целесообразности их проведения.

Если условия среды меняются под воздействием внешних факторов (регулирующее воздействие, не оказываемое непосредственно землепользователем), т.е. постоянные издержки остаются прежними, то средняя прибыль для текущих условий среды и для сценариев изменения условий среды может быть представлена на рис. 9.

0, 51 0,61 0,71 0,81 0, 91 1 1,11 1.21 1,31 1,41 1,51

0 5\\ -1046,54 270 21 5981559 1438 6 2150,673 2675814 3009,184 3184 91 3241834 3199 374 3038 907

0.6\\ 921 902 -201408 1035 56 2118 94 3101187 3880 4 4412,223 4711,083 4812,104 4737,701 4465,272

0.7\\ -664 063 107,3243 1279,993 2534 369 3729505 4730 518 5451,609 5876,13 6024 071 5916,039 5529 32

0.8Ш -843,787 156,089 1381,735 2721,769 4033,617 5165 995 6006,457 6513 919 6693 682 6562 985 6100,773

0.9Ш -845,053 154 2966 1380186 2722,429 4039,417 5179,569 6028,533 6542,611 6725.074 6592 477 6124,227

\ -868,731 100,3927 1272,971 2532 835 3741,432 4762,637 5505 345 5946,35 6100,923 5988,212 5586,473

1.Ш -937 475 -44,0999 100625 2092 557 3089,057 3891,593 4448,584 4766 444 4875 025 4795 28 4505 579

1.2\\ -1081,14 -323,351 530,4943 1366,782 2087,386 2630218 2983 ,00З 3173,099 3235,62 3189,19 3015,707

1.3\\ -1313,14 -743,979 -135,818 421,6997 867,1269 1177,022 1363,19 1456,642 1485,945 1463858 1378,347

1 ,Ш -1599,99 -1235,44 -868492 -556,149 -326518 -180357 -99 9222 -62,7287 -51,7038 -60,1712 -94,3536

1.5\\ -1870,65 -16774 -1494,34 -1349 93 -125261 -1196,2 -1167,93 -1156/32 -1152 72 -1155,31 -116633

Рис. 9 Результаты расчетов средней прибыли для текущих условий среды и сценариев изменения климата для Ярославской области

Изменение температуры на 4,8 градуса практически не возможно, поэтому реально возможно регулирование только водного и пищевого режимов. Изменение в сторону уменьшения средней величины продуктивных влаго-запасов на 168 м3/га приводит к тому, что в годы различной обеспеченности, для поддержания в оптимальном диапазоне влагозапасов, требуется регулирующее воздействие значительно отличающееся по своей

„ Рис. 10 Величина регулирующего воздействия для лет

величине. Величина

различной обеспеченности по продуктивным влагозапа-

регулирующего воздействия для лет раз-

личной обеспеченности для Ярославской области показана на рис. 10. Под регулирующим воздействием в работе понимается величина на которую требуется изменение продуктивных влагозапасов для достижения их оптимального значения в заданном году. Анализируя рис. 10 видно, что для достижения максимальной продуктивности по водному фактору целесобразно строительство сушительной системы позволяющей, отводить воду в различных объемах в зависимости от года процентной обеспеченности, а в некоторых случаях проводить и оросительные мелиорации. При этом прибыли увеличиваются с 5179 руб/га (постоянное уменьшение продуктивных влагозапасов на 168 м3/га) до 6058 руб/га (регулирование влагозапасов в соответствии с рис. 10). На следующем этапе должно проводится экономическое обоснование проведения мелиоративных мероприятий. В качестве экономического показателя оценки эффективности инвестиций предлагается использовать • чистый дисконтированный доход (ф-ла 7).

Во многих случаях актуальным является вопрос о том, какая величина относительной продуктивности является оптимальной. Что лучше, получать небольшие величины продуктивности с небольшими значениями отклонений, или ориентироваться на высокие значения продуктивности с большой величиной отклонений?

В работе был проведен анализ зависимости величины СКО и Су от величины относительной продуктивности картофеля (Зер).

Так, на рис. 11 по-

04 Ш М

§ оа а* 0.1 ■Л* ♦ г- Л

* X** * V

**

ч

) ¥ —

и м и и « в 04 О? 05 03

Рис. 11 Зависимость СКОэ от вер

казана зависимость CKOS от Scp для различных сценариев изменения климата. Эти сценарии характеризуются различными величинами средних значений продуктивных влагозапасов, температур, а также различными среднеквадрати-ческими отклонениями условий среды.

На этом графике видно, что малые продуктивности ^<0,2) и высокие ^>0,8) имеют малую изменчивость (малые величины СКО), у средних продук-тивностей разброс СКО существенен и меняется от 0,05 до 0,35.

Таким образом, абсолютные величины отклонений математического ожидания относительной продуктивности уменьшаются в зонах малых и высоких урожаев, следовательно в этих зонах уменьшается и риск за счет снижения варьирования продуктивности.

Иная картина наблюдается при анализе зависимости О, продуктивности от математического ожидания - Scp (рис. 12).

В областях критических для растения условий (слишком переувлажненные или засушливые, очень жаркие или холодные условия среды) происходит снижение Оу при очень маленьких относительных продуктивностях. С нормализацией условий среды, еще не приводящих к увеличению продуктивности, резко повышается коэффициент вариации. И лишь при появлении устойчивой тенденции к росту продуктивности, коэффициент вариации начинает снижаться.

Таким образом, можно сделать вывод об общей тенденции зависимости СКО и О, от Scp. На основе анализа рисунков 11-12 видно, что при увеличении относительной продуктивности, снижается ее 0„, при величине Scp приблизительно >0,5 происходит уменьшение СКО.

На вопрос о том, какая величина относительной продуктивности является оптимальной можно однозначно ответить, что наиболее целесообразным является получение относительной продуктивности на уровне > 0,7 - 0,8.

Ранее говорилось, что изменение климата, происходящее в последнее время, это не только изменение среднемноголетних значений условий среды, а в основном увеличение их отклонений. Иными словами, происходит увеличение слишком жарких и холодных, влажных и засушливых и т.п. периодов внутри года (увеличение аномалий). Такие изменения оказывают существенное влияние на сельскохозяйственное производство, затрудняют проведение прогнозов.

В работе, на примере картофеля, проведены расчеты как для изменения математического ожидания гидротермических условий на ± 50% от существующих условий, так и для изменения среднеквадратического отклонения условий среды на ± 90 %, при неизменном математическом ожидании.

График зависимости урожайности картофеля для сценариев изменения математического ожидания условий среды на ± 50% показан на рис. 13. График зависимости урожайности для сценариев изменения среднеквадратического отклонения условий среды на ± 90% показан на рис. 14.

Анализируя рисунки 13 и 14 видно, что изменение средне-квадратического отклонения условий среды на ± 90% приводит к значительно меньшим колебаниям урожайности с.-х. культур по сравнению с изменением математического ожидания на ± 50%.

Сказанное выше приводит к выводу о том, что происходящие изменения (климатические аномалии без изменения средних многолетних величин) не окажут существенного влияния на среднюю многолетнюю урожайность.

Выводы

1. Использование предложенной методики обоснования комплексной мелиорации, оценки природно-хозяйственного риска и определения стоимости земель позволяет получить целый ряд показателей, характеризующих текущие и потенциальные возможности развития хозяйств в конкретных природно-климатических условиях. На основании полученных показателей предприниматель, исходя из своих финансовых возможностей, может принять решение, заключающееся в выборе направления сельскохозяйственного производства на определенных землях.

2. Данная методика позволяет проводить массовые расчеты, которые значительно упрощают научно-исследовательскую работу по изучению практически всего спектра факторов и показателей, влияющих на рост и развитие растений.

3. При обосновании необходимости мелиораций требуется не только определение средней величины регулирующего воздействия, которая показывает

общее направление мелиоративных мероприятий, но и распределения регулирующего воздействия по годам различной обеспеченности. Проведенные по различным областям расчеты показывают, что основывать свои выводы о направлении и величине воздействий на основе средневегетационной величины регулирующего воздействия не корректно, а необходимо анализировать всю кривую обеспеченности. Так, практически во всех областях для которых проводился расчет, для получения максимальных урожаев, в большей или меньшей степени существует вероятность проведения как оросительных, так и осушительных мелиораций. Иными словами, расчеты показывают, что наибольшая урожайность растений достигается при проведении комплексных мелиораций.

4. На основе анализа показателей риска можно отметить ряд их достоинств и недостатков.

Среднее значение может являться хорошим показателем при оценке риска в случае анализа длительного периода времени. Причем среднее значение необходимо всегда использовать совместно с такими показателями, как дисперсия или среднее квадратическое отклонение. В этом случае можно более корректно оценить возможные последствия от реализации проекта и диапазон изменения среднего значения. Анализ природно-хозяйственного риска при помощи среднего значения может оказаться не всегда объективным. Необъективность появляется из-за того, что затратив определенные средства мы планируем в ближайшее время начать получать прибыли, но нередко случается, что на протяжении нескольких лет природно-климатические условия являются неблагоприятными и не позволяют получать положительные результаты. В результате многие хозяйства просто неспособны выжить в такой ситуации и дождаться когда условия среды изменятся на благоприятные, которые могут продлиться более длительный промежуток времени и за счет чего среднее значение прибыли принимает положительное значение.

Коэффициент вариации отдельно от других показателей также не может являться показателем риска, так как показывает вариацию как положительных, так и отрицательных значений средней величины.

Наглядным и удобным является анализ риска при помощи интегральной кривой распределения параметра, характеризующего риск. При наличии кривой распределения на графике можно задавшись определенным значением параметра определить вероятность реализации проекта, а также оценить ряд других показателей.

Таким образом, можно сделать вывод, что необходимо использовать все возможные параметры при обосновании мелиорации и анализе риска в комплексе. Только в этом случае мы получим объективную картину возможных последствий при реализации проекта.

5. На основе анализа расчетных данных можно сделать однозначный вывод, что при обосновании мелиораций, определении стоимости сельскохозяйственных земель, оценке природно-хозяйственного риска, определении других показателей экономической эффективности производства необходимо проводить расчеты для каждой фазы развития выращиваемых культур. В проведен-

ных расчетах отличие в чистом доходе при расчете по фазам и в среднем за вегетацию доходит до 215%. В зависимости от распределения факторов среды и их отклонений по периоду вегетации, а также в зависимости от сельскохозяйственных культур, для которых проводится расчет, и, соответственно, их требований к факторам среды в каждую фазу развития, изменяются и значения рассчитываемых величин. Большее значение может быть как при расчете одним, так и другим способом. Это положение становится актуальным в условиях изменения климата. Ранее отмечалось, что в условиях изменения климата меняются не только математические ожидания факторов среды, но и их отклонения. Более того, эти изменения происходят неравномерно и могут иметь как несущественное влияние на продуктивность при изменении в фазы развития, которые несильно влияют на конечную продуктивность, так и оказывать огромные воздействия на с.-х. деятельность при изменении факторов среды в значимые для растений фазы развития.

Несмотря на вышеизложенное, проведение расчетов по средневегетацион-ным данным тоже может иметь свое применение. Такой расчет, аналогично расчету по фазам развития, отражает все особенности рассматриваемой методики по оценке природно-хозяйственного риска и определению экономической эффективности производства. Представляется, что расчеты по средневегетаци-онным данным можно проводить для предварительного анализа. При расчете не только для текущих условий среды, но и для сценариев изменения климата можно предварительно оценить соответствие факторов среды, которыми мы располагаем, требованиям растений, сделать предположения о необходимости регулирования тех или иных факторов среды.

6. На основе анализа результатов расчетов можно сделать однозначный вывод, что наилучшей для выращивания пшеницы в агрогидрологическом районе максимального капиллярного увлажнения является Смоленская область, где величина чистого дохода составляет 6426 руб/га. Риск безубыточного производства равен 0%. Ярославская область, средняя прибыль 5270 руб/га, риск безубыточного производства - 8%. Архангельская область, средняя прибыль 4024 руб/га, риск безубыточного производства - 8%. Вологодская область, средняя прибыль 1968 руб/га, риск безубыточного производства - 22%. Московская область, средняя прибыль 1494 руб/га, риск безубыточного производ-ства-37%.

7. Абсолютные величины среднеквадратических отклонений математического ожидания относительной продуктивности уменьшаются в зонах малых и высоких урожаев, следовательно в этих зонах уменьшается и риск за счет снижения варьирования продуктивности.

В областях критических для растения условий (слишком переувлажненные или засушливые, очень жаркие или холодные условия среды) происходит снижение Су при очень маленьких относительных продуктивностях. С нормализацией условий среды, еще не приводящих к увеличению продуктивности, резко повышается коэффициент вариации. И при появлении устойчивой тенденции к росту продуктивности, коэффициент вариации начинает снижаться.

Проведенные расчеты позволяют сделать вывод об общей тенденции зависимости СКО и О, от Scp. При увеличении относительной продуктивности, снижается ее О,, а также при величине Scp приблизительно >0,5 происходит и уменьшение СКО. Таким образом, наиболее целесообразным является получение относительной продуктивности на уровне > 0,7 - 0,8.

8. Предлагаемая методика и програмно-вычислительный комплекс по обоснованию необходимости мелиорации и расчету природно-хозяйственного риска, позволяет построить кривые, характеризующие зависимость прибыли от коэффициента саморегулирования растения для различных значений максимальной урожайности и после анализа этих кривых выбрать наилучший сорт культуры для данных условий среды.

9. Изменение среднеквадратического отклонения условий среды на ± 90% приводит к значительно меньшим колебаниям урожайности с.-х. культур по сравнению с изменением математического ожидания условий среды на ± 50%. Это положение особенно актуально при происходящих в последнее время глобальных изменениях климата, т.к. в основном изменяются не средние значения условий среды, а увеличиваются аномалии, связанные непосредственно с увеличением отклонений.

Публикации по теме диссертации

1. Необходимость оценки природных ресурсов и условий как один из основных факторов при природопользовании. Материалы научно-технической конференции «Природообустройство сельскохозяйственных территорий», М. 2001, (соавтор В.В. Шабанов, Д.Н. Вонаков).

2. Оценка природно- хозяйственного риска в условиях изменения климата (на примере сельскохозяйственной деятельности). Часть 1 - Теория. Учебное пособие, РИО МГУП, Москва 2003, (соавтор В.В. Шабанов).

3. Оценка природно- хозяйственного риска в условиях изменения климата (на примере сельскохозяйственной деятельности). Часть 2 - Практика. Учебное пособие, РИО МГУП, Москва 2003, (соавтор В.В. Шабанов).

4. Оценка экологической устойчивости заповедников. Экологические проблемы сохранения исторического и культурного наследия. Материалы 8 Всероссийской конференции 12-14 ноября 2003 года. Бородино 2004, (соавтор В.В. Шабанов).

5. Сценарный подход к обоснованию необходимости мелиорации. Научно-практический журнал "вопросы мелиорации", 2004, № 5-6. - Деп. в ФГНУ ЦНТИ "Мелиоводинформ", № 876, (соавтор В.В. Шабанов).

6. Экономическая оценка природных условий на природоохранных территориях. Научно-практический журнал "вопросы мелиорации", 2004, № 5-6. -Деп. в ФГНУ ЦНТИ "Мелиоводинформ", № 877, (соавтор В.В. Шабанов).

Московский государственный университет природообустройства Подписано в печать 21 03 2005 г Тираж 100 экз Объем 1,0 п л Заказ 138

..1881

1 7 "fj

L i • . <i ¿J,J

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Орлов, Илья Сергеевич

Глава Мелиорация как метод управления природнохозяйственным риском, оценка риска, оценка земельстр. 9

1.1 Ценность природных ресурсовстр. 9

1.2 Общие сведения об оценке земельных ресурсовстр. 14

1.3 Оценка природных условий как оценка рискастр. 20

1.4 Методы оценки рисковстр. 26

1.5 Мелиорация как метод управления природно-хозяйственным рискомстр. 31

Глава Обоснование необходимости мелиорации, определение величины регулирующего воздействия и оценка природно-хозяйственного риска в растениеводстве стр. 37

2.1 Требования биотических объектов к условиям среды стр. 39

2.2 Условия среды стр. 54

2.3 Общая схема обоснования необходимости мелиораций и определения величины регулирующего воздействия, расчет показателей эффективности сельскохозяйственной деятельности и природно-хозяйственного риска стр. 62

Глава Расчет величины регулирующего воздействия, стоимости земель и природно-хозяйственного риска сельскохозяйственной деятельностистр. 75

3.1 Общие сведения о рассматриваемой территории стр. 75

3.2 Архангельская областьстр. 83

3.3 Вологодская областьстр. 92

3.4 Ярославская областьстр. 100

3.5 Смоленская областьстр. 108

3.6 Московская областьстр. 116

3.7 Сравнение показателей эффективности производства и природно-хозяйственного риска для рассматриваемых областей. Определение вероятности необходимости мелиорациистр. 134

3.8 Исследование показателей, используемых в модели, проверка адекватности расчетов.стр. 142

Выводы; стр. 150

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Оценка природно-хозяйственного риска и необходимости мелиорации сельскохозяйственных земель с учетом возможного изменения климата"