CC BY
44
УДК 332.143
А. Н. Валеева, Л. Р. Галяутдинова
АНАЛИЗ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО БЛАГОПОЛУЧИЯ РЕГИОНА (НА ПРИМЕРЕ РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН)
Ключевые слова: Экологические показатели, рейтинговая оценка, кластерный анализ, качество жизни.
Бъти выбраны основные экологические показатели. Проведена рейтинговая оценка муниципальных образований республики Татарстан, по которой выявлены экологически благополучные и неблагополучные муниципальные образования. Проведен кластерный анализ.
Keywords: ecological index, rating appraisement system, cluster analysis, quality of life.
Mail ecological index was selected. Rating appraisement system of municipal units was done, environmentally friendly and unfriendly municipal units was detected. Clusteran alysis wasrealized.
Экологическое благополучие - это разумное равновесие между производственно-экономической деятельностью человека и биосферой [1].
Под экологическим благополучием региона понимается возможность оптимального воспроизведения основных элементов экосистемы в пределах определенной территории, закрепленной за тем или иным субъектом Российской Федерации.
Расчеты экологического благополучия проводились на примере муниципальных образований Республики Татарстан по следующим экологическим показателям:
- объем выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферный воздух от автомобильного транспорта, зарегистрированного на территории муниципального образования, тыс. т;
- выбросы загрязняющих веществ от стационарных источников на душу населения, кг/чел;
- качество питьевой воды по санитарно - химическим и микробиологическим показателям: удельный вес нестандартных проб по санитарно - химическим показателям, %;
- сброс загрязненных сточных вод в поверхностные объекты, млн. куб. м;
- количество имеющихся и образовавшихся отходов за вычетом использованных и обезвреженных, тыс. т.
Проведение рейтинговой оценки муниципальных образований республики Татарстаносуще-
ствлялось по формуле (1) -
sW
_ v,
(1)
где
2i - весовой коэффициент,
-JL
(2)
где - коэффициент корреляции между /-м экологическим показателем и ожидаемой продолжительностью жизни МО РТ;
ХИ - /-ос МО РТ /-го экологического показателя; )
- минимальное значение у-го экологического показателя;
ПИ1ф
1!1 - максимальное значение у-го экологиче-
ского показателя.[2]
Анализ рейтинговых оценок позволил выявить, что самая большая экологическая нагрузка на душу населения приходится на г. Альметьевск, это объясняется высокой концентрацией предприятий нефтегазохимического комплекса в сопоставлении с численностью населения. Этот результат можно сравнить с г. Казань, который занимает лишь четвертое место по экологической нагрузке на душу населения, но при этом экологическая нагрузка распределяется с меньшим объемом на человека.
Самым благополучным районом, по результатам проведения рейтинговой оценки, можно считать Агрызский р-н, в котором самый маленький объем экологической нагрузки.
Для статистического анализа был проведен кластерный анализ по следующим экологическим показателям: объем выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферный воздух от автомобильного транспорта, зарегистрированного на территории муниципального образования, выбросы загрязняющих веществ от стационарных источников и количество имеющихся и образовавшихся отходов за вычетом использованных и обезвреженных.[3]
Для проведения кластерного анализа совокупность районов была разделена на две однородные совокупности, в которых значения близки друг к другу, при этом два городских округа, Казань и Набережные Челны, и Тукаевский район были исключены из выборки по причине аномальных пиковых значений.
Для выполнения процедуры был выбран иерархический кластерный анализ с применением квадрата Евклидова расстояния (расстояние между кластерами - межгрупповые связи).
Для первой совокупности муниципальных образований оптимальное число кластеров составило - 3 (согласно полученным результатам, представленным в табл. 1).
Оптимальным считается число кластеров, равное разности количества наблюдений (21) и номера шага (18), после которого коэффициент агломерации увеличивается скачкообразно [4].
Таблица 1 - Шаги агломерации 1
Кластер Этап перво-
объединен го появления
с Ко- кластера Сле-
Кла- Кла- эффи- Кла- дую-
стер стер циен- стер Кла- щий
Этап 1 2 ты 1 стер 2 этап
1 1 14 0,000 0 0 6
2 15 16 0,000 0 0 10
3 4 12 0,000 0 0 5
4 7 19 0,000 0 0 15
5 4 6 0,000 3 0 8
6 1 3 0,000 1 0 11
7 5 17 0,000 0 0 10
8 4 20 0,001 5 0 11
9 8 18 0,001 0 0 12
10 5 15 0,001 7 2 15
11 1 4 0,002 6 8 17
12 8 10 0,002 9 0 20
13 9 13 0,002 0 0 16
14 2 11 0,002 0 0 16
15 5 7 0,003 10 4 17
16 2 9 0,006 14 13 18
17 1 5 0,007 11 15 19
18 2 21 0,011 16 0 19
19 1 2 0,023 17 18 20
20 1 8 0,075 19 12 0
В итоге был получен следующий состав кластерных групп (табл. 2):
Таблица 2 - Принадлежность к кластерам 1
Номер
Муниципальный район кластера
1: Агрызский 1
2: Аксубаевский 2
3: Актанышский 1
4: Алексеевский 1
5: Алькеевский 1
6:Атнинский 1
7:Балтасинский 1
8:Верхнеуслонский 3
9:Высокогорский 2
10: Дрожжановский 3
11:Елабужский 2
12: Камско -Устьинский 1
13:Кукморский 2
14:Мензелинский 1
15:Муслюмовский 1
16:Пестречинский 1
17:Рыбно-Cлободский 1
18:Спасский 3
19:Тетюшский 1
20:Тюлячинский 1
21:Черемшанский 2
Рис. 1 - Дендрограмма с использованием метода межгрупповых связей 1
Качественный анализ каждой кластерной группы был проведен по значению средних (табл. 3).
Таблица 3 -Статистические характеристики кластеров первой совокупности
AverageLm Объем Выбросы Кол-во
kage выбросов загрязняю- имеющихся
(BetweenGr вредных щих ве- отходов за
oups) веществ от ществ от вычетом
авто- стационар- использо-
транпорта, ных источ- ванных и
т/чел ников, т/чел обезврежен-
ных, т/чел
1 кластер
Среднее 0,1008 0,0063 0,0502
Стандартное
отклонение 0,0159 0,0051 0,0433
2 кластер
Среднее 0,1017 0,0540 0,1774
Стандартное
отклонение 0,0199 0,0422 0,0401
Общая
средняя 0,0987 0,0195 0,1230
Стандартное
отклонение 0,0174 0,0282 0,1150
Таким образом, третий кластер объединил три района, второй - пять районов, остальные двенадцать вошли в первый кластер (рис. 1).
Таким образом, можно сделать следующие выводы по первой совокупности муниципальных образований Республики Татарстан.
В первую очередь стоит отметить, что самый высокий приоритет по муниципальным образованиям РТ отдается количеству имеющихся и образовавшихся отходов за вычетом использованных и обезвреженных на душу населения. Большее значение этот показатель принимает для районов третьего кластера.
Второе место занимают выбросы вредных веществ от автомобильного транспорта на душу населения. Наибольшее значение у районов кластера номер два.
Самый низкий коэффициент у показателя «выбросы загрязняющих веществ от стационарных
источников», особенно это характерно для первого кластера.
В целом данная совокупность муниципальных образований экологически благополучна для проживания населения.
Аналогичным образом была проведена кластеризация второй совокупности, в состав которой вошли 21 муниципальных района.
Результаты объединения районов второй совокупности в кластеры, представлены на рис. 2.
Таблица 4 - Статистические характеристики кластеров второй совокупности
Зеленодольский Мамады шский Азнакаевский Нижнекамский Арский Кайбицкин Чистопольский Лайневский Ленино горский Апастовский " Но в о ш еш минский Бавпинский Нурпатский Сабинский Сармановский Ютазинский Бугульминский Менделеевский Буинский Альметьевский Заинский
Объединение кластеров по масштабированному расстоянию
5 10 15 20 _I_I_I_I_
_г
Рис. 2 - Дендрограмма с использованием метода межгрупповых связей 2
Числовые характеристики каждого кластера по второй совокупности представлены в табл. 4.
Можно констатировать, что для всех кластерных групп большую нагрузку имеет количество имеющихся и образовавшихся отходов за вычетом использованных и обезвреженных на человека. Наибольшее значение этого показателя во втором кластере.
Выбросы загрязняющих веществ от стационарных источников на душу населения в этой совокупности на втором месте, а самое высокое значение так же во втором кластере.
Третье место занимает объем выбросов вредных веществ от автомобильного транспорта и в нем самый высокий показатель снова у третьего кластера.
Первому кластеру присущ низкий объем выбросов вредных веществ от автомобильного транспорта. Второй кластер характеризуется своими низкими выбросами вредных веществ от стационарных источников.
По результатам кластерного анализа второй совокупности имеет место сказать, что районы, входящие в эту совокупность менее благоприятны для проживания человека, чем районы первой совокупности.
AverageLinkage (BetweenGroups) Объем выбросов вредных веществ от авто-транпорта, т/чел Выбросы загрязняющих веществ от стационарных источников, т/чел Кол-во имеющихся отходов за вычетом использованных и обезвреженных, т/чел
1 кластер Среднее Стандартное отклонение 0,0984 0,02303 0,1247 0,1879 0,6764 0,3796
2 кластер Среднее Стандартное отклонение 0,1106 0,0306 0,2146 0,0727 5,1987 1,1398
3 кластер Среднее Стандартное отклонение 0,0970 0,0312 0,0732 0,0963 2,6460 0,5699
Итого: Общая средняя Стандартное отклонение 0,0992 0,0245 0,1210 0,1629 1,5760 1,5455
Таким образом, оценка экологического благополучия региона и его муниципальных образований может быть проведена с использованием многомерных сопоставлений. В данном исследовании результаты расчета рейтинговых оценок уровня экономического благополучия согласуются с полученными характеристиками кластерных групп. Выделение однородных районов по уровню экологического благополучия является необходимым для принятия обоснованных решений при реализации региональных программ экологического мониторинга.
Литература
1. Митяшова И. В. Экологическое благополучие нашей местности/ И. В. Митяшова//Региональная экологическая газета. - 2012. - Апрель.
2. М.В.Гальперин. Экологические основы природопользования: Учебник. -М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2003.256 с.
3. Хасанов И.Ш. Трансакционно-секторная методология исследования структуры региональной экономики России: топливно-энергетические, трудовые и финансовые ресурсы Республики Татарстан «// Вестник Казан. технол. ун-та. 2013, Т.16. №24
4. Гадельшина Г.А., Аксянова А.В. Прогнозирование динамики потребления газа с учетом сезонных колебаний по заволжской зоне РТ // Вестник Казан. технол. ун-та. 2013, Т.16. №22
© А. Н. Валеева - доцент кафедры бизнес-статистики и математических методов в экономике (БСМЭ), КНИТУ, [email protected]; Л. Р. Галяутдинова - к.ф.-м.н., доцент кафедры правовой информатики, информационного права и ЕНД. Казанский филиал ФГБОУ ВПО «Российская академия правосудия» [email protected].
© A. N. Valeeva - associate professor of business-statistics and mathematical methods in economics department, KNRTU, [email protected]; L. R. Galyautdinova - candidate of physical and mathematical sciences, associate professor of legal informatics, information law and natural science subjects department, Russian academy of justice (Kazan's filial), [email protected].
