CC BY
7ДИНАМИКА ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ (НА ПРИМЕРЕ ЯРАНСКОГО РАЙОНА КИРОВСКОЙ ОБЛАСТИ) Коноплев А. Л.
Коноплев Андрей Леонидович - магистр, кафедра природообустройства, Институт строительства и архитектуры Поволжский государственный технологический университет, г. Йошкар-Ола
Аннотация: в статье представлен анализ динамики земель сельскохозяйственного назначения, с применением методов статистического анализа, на основе данных о распределении земель по категориям. Применено использование математической среды Curve Expert-1.40, с использованием биотехнических законов. Оценена адекватность полученной модели, путем вычисления доверительной вероятности формулы динамики земель сельскохозяйственного назначения, выявлена погрешность статистических моделей. Составлен прогноз развития категории земель на 2018 год, с возможными расчетными значениями площади земель сельскохозяйственного назначения. Ключевые слова: категория, земельный фонд, площадь, доверительная вероятность, погрешность, статистическая формула, динамика.
Существует множество определения понятия динамика. В физике, в машиностроении, астрономии, термодинамике, гидравлике и в аэродинамике, во всем присутствует и прослеживается определенная динамика. Динамика категорий земель представляет собой один из показателей движения земельного фонда [1]. Динамика категорий земель - это перераспределение площади земель между категориями, в пределах земельного фонда, с течением времени. Для динамики моделирование нам необходимо в программном обеспечении Curve Expert-1.40 в столбец Х вставить количество лет динамики t, а в столбец Y вставить значения изменения площади каждой категории последовательно. При составлении прогноза важное значение играет основание прогноза, в нашем случае основание прогноза равно 2015-2000=15 лет. Из опыта современных прогнозов, известно, что горизонт прогноза должен быть равен не более чем одной трети основания прогноза [2]. Следовательно, максимальный прогноз можно вести до 2015+5=2020 года. Данный период необходим для долгосрочного прогноза. В нашем случае достаточно прогноза до 2018 года. Динамика земель сельскохозяйственного назначения. По исходным данным, полученным из табл. (1) произведем моделирование динамики, и прогноз развития земель сельскохозяйственного назначения по формуле:
S = 170709,37062 exp (0,029624?) + ^
+ 3,020583-108 i17'766294exp(-17,38017i 0'48122)cos(^/13,31344)
в = 1906.16756984 г = 0.96715186
Рис. 1. Результаты идентификации динамики земель сельскохозяйственного назначения
Далее проведем расчет по формуле (1) и сравним рассчитанную площадь с табличной, за каждый год динамики обследования. Затем найдем максимальную относительную погрешность и вычислим доверительную вероятность формулы. На (рис. 1) видим, что самая наименьшая площадь земель данной категории наблюдалась в период с 2003 г. по 2005 г., затем произошло резкое возрастание площади земель сельскохозяйственного назначения и приняло близкое к современному положению фактическое значение. Что свидетельствует о рациональном использовании земель на протяжении последних 10 лет.
Таблица 1. Динамика земель сельскохозяйственного назначения
Год Время 1, лет Площадь 5 Расчетные значения
Л 5 £ Д,%
2000 0 171558 170709,37 848,63 0,49
2001 1 170937 171208,97 -271,97 -0,16
2002 2 171197 170408,77 788,23 0,46
2003 3 164336 164963,57 -627,57 -0,38
2004 4 165422 162819,25 2602,75 1,57
2005 5 165436 168332,01 -2896,01 -1,75
2006 6 178428 175048,41 3379,59 1,89
2007 7 178428 178487,56 -59,56 -0,03
2008 8 178428 178994,91 -566,91 -0,32
2009 9 178408 178330,49 77,51 0,04
2010 10 178426 177646,32 779,68 0,44
2011 11 178466 177324,70 1141,30 0,64
2012 12 178245 177356,38 888,62 0,50
2013 13 178245 177626,08 618,92 0,35
2014 14 178293 178030,64 262,36 0,15
2015 15 178293 178504,07 -211,07 -0,12
2016 16 179010,47
2017 17 179532,22
2018 18 180061,28
Проведя расчет согласно формуле (1), получили расчетные данные площадей, и относительную погрешность [3]. Из таблицы как мы видим, что наибольшая погрешность приходилась с 2004 г. по 2006 г. Максимальная относительная погрешность составляет 1,89%. Это говорит о том, что доверительная вероятность формулы (1) становиться не ниже 98,11%. Прогнозирование площади земель сельского хозяйства по формуле (1) имеет высокую доверительную вероятность. Можно принимать ее как наиболее правильную и наиболее вероятную, с учетом всех погрешностей и возможных недочетов. По прогнозу на 2018 г. данная категория увеличиться на 0,98%.
Список литературы
1. Мазуркин П. М. Закономерности распределения земельного фонда (на примере Республики Марий Эл) / П. М. Мазуркин, А. Н. Фадеев. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. 125 с.
2. Мазуркин П. М. Математическое моделирование. Идентификация однофакторных статистических закономерностей: Учебное пособие / П. М. Мазуркин, А. С. Филонов. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. 292 с.
3. Коноплев А. Л. Ранговое распределение площадных показателей категорий земель (на примере Яранского района Кировской области) // Научные исследования и разработки молодых ученых: сборник материалов XIV Международной молодежной научно-практической конференции / Под общ. ред. С. С. Чернова. Новосибирск: Издательство ЦРНС, 2016. № 14. С. 71-76.
4. Коноплев А. Л. Сравнение физической площади полигона и расчетной [Текст] / А. Л. Коноплев // Научное сообщество студентов: материалы УШ Междунар. студенч. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 31 март 2016 г.) / редкол.: О. Н. Широков [и др.]. Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2016. С. 183-187.
5. Мазуркин П. М. Факторный анализ сельскохозяйственного производства: научн. издание / П. М. Мазуркин, А. Д. Арзамасцев, Н. В. Максимец. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2007. 359 с.
6. Мазуркин П. М. Статистическая эконометрика: учебное пособие. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. 376 с.
