CC BY
54
Данные таблицы показывают устойчивую тенденцию сокращения объема вносимых удобрений на 1 га посева, также роста урожайности зерновых культур и нарастания в почве дефицита питательных веществ.
Усиление истощения плодородия почвы происходит под влиянием таких факторов, способствующих росту урожайности при сокращении объемов вносимых удобрений, как улучшение качества семян, рост обеспеченности техникой, способствующей выполнению полевых работ в более лучшие агротехнические сроки, устойчивость в регионе благоприятных погодных условий.
Факторы, определяющие деградацию плодородия почвы, не одинаковы по районам области. В пяти из 28 районов региона в 2010 г. было внесено минеральных удобрений на 1 га посева от 5 до 20 кг в д. в. В среднем по области доля посевов зерновых без применения удобрений составляла 56%, а в отдельных районах она колебалась от 3 до 20%. Ускорение истощения плодородия почвы происходит в условиях, когда неудержимо растут цены на топливо, технику, семена, удобрения, пестициды. Их рост опережает увеличение цен на зерно и другие виды сельскохозяйственной продукции. В результате ухудшается финансовое положение хозяйств, сокращаются возможности приобретения техники, удобрений а также повышения заработной платы работникам. Происходит нарушение не только закона плодородия почвы, но и законов воспроизводства средств производства, рабочей силы и населения.
Не менее трагична в регионе и другая тенденция, проявляющаяся в интенсивном приливе в сельское хозяйство крупного частного капитала. Так, компания «Мираторг» при интенсивной поддержке государства осваивает в 9 районах области беспрецендентную программу по откорму КРС, на внедрение которой будет израсходовано в два-три года 42 млрд руб. Брянский мясокомбинат в Жирятинском районе построил два свинокомплекса для от-
корма 75 тыс. голов в год. При откорме свиней и КРС потребуется большой объем комбикормов и значительные площади земли под зерновые культуры. В 2012 г. компания «Мираторг» освоит на интенсивной основе 125 млн га сельхозугодий. Но использование крупного капитала на интенсивной основе, как показывает мировой и отечественный опыт, а также эксперименты, проводимые на опытном поле Брянской ГСХА, кроме высоких результатов, имеет негативные экологические последствия. Они проявляются накоплением в почве, водоемах, растениях нитратов, тяжелых металлов, радионуклидов (этому способствуют и выбросы промышленных предприятий, транспорта, кислые дожди). Накопление вредных и отравляющих веществ происходит и в продуктах питания, естественной основой производства которых является почва, что создает угрозу здоровью населения.
Чтобы остановить деградацию земли и плодородия почвы, необходимо для регионов разрабатывать экологические стандарты, характеризующие рациональное соотношение почвенных, водных и лесных ресурсов, определять необходимую биогенную нагрузку (соотношение сельхозугодий, пашни и поголовья скота), а также устанавливать пределы уровня интенсификации по отраслям. Следует проводить оценку состояния сельскохозяйственных земель, своевременно выявлять негативные тенденции. Имея объективную экологическую информацию, можно разрабатывать систему мер по восстановлению плодородия почвы, определять размеры господдержки.
Источники
1. Иванов А.Л. Инновационные приоритеты в развитии земледелия в России //Плодородие, 2011. - №4 (61). - С. 4.
2. Охрана окружающей среды в Брянской области. Стат. сб. /Брянскстат -Брянск, 2011.- С.12-15.
3. Сельское хозяйство Брянской области. Стат. сб.//Брянскстат-Брянск, 2011. - С. 48, 65.
5.2. Географические информационные системы (ГИС) и глобальная навигационная спутниковая система (ГЛОНАСС)
ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
В ПРИВЯЗКЕ К ГЕОГРАФИЧЕСКОЙ КАРТЕ
Л.С. Корбут, к.э.н., ведущий науч. сотр. Всероссийского института аграрных проблем и
информатики имени А.А. Никонова
В зарубежной практике статистического наблюдения за развитием сельских территорий все большее количество информации становит-
ся доступным с помощью географических информационных систем (ГИС). Эти системы привязывают географические идентификаторы
к данным, что позволяет наносить их на карту. С помощью ГИС можно добавить информацию о типе почв или о сельскохозяйственной продукции. Это позволяет получать данные, например, о том, как варьирует производство сельскохозяйственной продукции с изменением высоты над уровнем моря или расстояния от крупных городов.
Следует подчеркнуть, что данные в привязке к определенной территории, в том числе данные переписи, изображения, полученные с помощью искусственных спутников Земли и данные геологических исследований могут быть нанесены на карту только в том случае, если указаны их географические идентификаторы (долгота и широта). Это создает особый аналитический инструмент, поскольку затем данные, к примеру, по экологии, можно, использовать в комбинации с демографическими и социально-экономическими данными. Возможно также формировать массивы данных, связанных с заданным типом местности (например, определенная высота над уровнем моря и вид производимой сельскохозяйственной продукции).
Составление карт данных создает новые возможности для разработки географических или экологических показателей, но использование этих возможностей в России применительно к сельским территориям очень проблематично. Тем не менее, можно выделить следующие направления использования ГИС.
1. Для определения экологических показателей для отдельных территорий (например, такой показатель, как доля территории, занятая озером или прудом, средняя высота над уровнем моря, протяженность автодорог или автомагистралей на сельской территории или густота дорожной сети).
2. Для получения информации о расстояниях и близлежащих территориях (например, имея в ГИС базу данных об учреждениях здравоохранения и дорожной сети, можно рассчитать время в пути до региональной больницы в тех административно-территориальных единицах, в которых отсутствуют лечебные стационары).
3. Для определения новых социально-экономических параметров (например, при наличии данных о маятниковой миграции сельских жителей посредством ГИС можно получить статистические данные о ситуации на рынке труда на территориальном уровне).
Следует отметить, что использование показателей, связанных с окружающей средой, не всегда эффективно. Существенный объем данных по окружающей среде, таких, как климатические данные и сведения о загрязнении воздуха
или воды, собираются в определенных точках их получения и не всегда достаточно точны для характеристики ситуации на всей территории.
В заключение необходимо подчеркнуть, что статистика развития села может включать в себя различные источники статистических данных, причем полученных как в ходе официального статистического наблюдения, так и из неофициальных источников. При использовании имеющихся источников статистической информации необходимо учитывать:
- определения, используемые в различных источниках;
- различия в охвате единиц наблюдения;
- различия в точности сбора информации;
- проблемы, возникающие при комбинировании данных из разных источников для получения необходимых показателей.
Во всех выборочных обследованиях имеются как ошибки выборки, так и ошибки регистрации (нежелание респондентов давать точные ответы, неверное понимание вопросов, отказ от ответа, ошибки интервьюеров, неправильная классификация и т.д.). В этой связи важно использовать наиболее надежные источники информации.
Данные тематических обследований, если использование таковых будет признано необходимым для статистического наблюдения за развитием сельских территорий в России, необходимо подвергать проверке (в частности, формальному логическому контролю), учитывать, какими методами обрабатывались пропущенные данные в конкретном обследовании (например, домохозяйство было обследовано повторно или была проведена импутация отсутствующих данных и т.д.).
Важный аспект - соблюдение конфиденциальности сведений, от чего зависит участие или неучастие респондентов в обследованиях.
Поскольку домохозяйство (семейная единица) является основной единицей статистического учета, базовые определения должны быть четко описаны и проверены на совместимость. Также необходимо сравнивать эти определения с принятыми в других странах. В зарубежных источниках подчеркивается, что в связи со значительными расхождениями в определениях и охвате единиц наблюдения, используемых в разных странах, при проведении межстрановых сопоставлений целесообразно сравнивать не уровень того или иного показателя, а его динамику.
В нашей стране могут быть весьма значительные различия по уровню доходов населения в различных субъектах федерации (например, различия в уровне цен на потребительские товары и оплате услуг, в частности, тарифов на
жилье). Этим обусловлена необходимость использования показателей дохода, выраженных в покупательной способности населения.
Сравнение относительной покупательной способности разных регионов может выполняться несколькими способами с использованием:
- удельных показателей на федеральном уровне, что позволяет проводить сравнения по одинаковой потребительской корзине между регионами и средним уровнем по стране, а также между регионами;
— удельных показателей на региональном уровне путем определения стоимости региональной репрезентативной корзины. Это позволяет проводить сравнения по репрезентативной потребительской корзине для каждого отдельного региона с учетом того, сколько бы стоила эта корзина с использованием средних цен по стране;
— среднего геометрического удельных показателей на федеральном и региональном уровне.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЛОБАЛЬНОЙ НАВИГАЦИОННОЙ СПУТНИКОВОЙ СИСТЕМЫ (ГЛОНАСС) С ЦЕЛЬЮ РАСЧЕТА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ
СЕВООБОРОТОВ
Р.У. Гусманов, д.э.н., зав. отд., К.Ю. Кимаев, асп. Башкирского НИИ сельского хозяйства
На сегодняшний день в условиях глобальных климатических и экологических изменений остро стоит проблема выбора структуры севооборотов в каждой природно-климатической зоне Республики Башкортостан.
Значительные сложности в выборе системы севооборотов обусловлены нестабильностью метеорологических условий и особенно участившимися засухами, а также экономическими факторами, такими как рыночная конъюнктура, нестабильные, часто изменяющиеся цены на продукцию растениеводства, ГСМ, сельскохозяйственную технику, коммунальные услуги и многими другими.
Необходимо помнить, что в каждом отдельном хозяйстве и даже поле (или участке поля) наблюдаются различия в условиях, в соответствии с которыми необходимо подобрать подходящий для них севооборот. Для определения оптимального севооборота, как правило, проводят многолетние наблюдения.
На сегодняшний день точный учет показателей севооборотов проводится только на опытных станциях. Результаты, полученные на опытных станциях, расположенных в каждой природно-климатической зоне, приравниваются к результатам, которые могут быть по луче -ны в хозяйствах. Недостатком данного способа прогнозирования результатов севооборотов является множество неучтенных характеристик каждого отдельного поля в хозяйстве: водный режим, ветровые характеристики, конфигурация поля, химический состав почвы и другие.
К сожалению, очень мало хозяйств ведёт учет показателей, необходимых для оценки экономической эффективности севооборотов, поскольку учет этот необязателен. Учет таких показателей, как валовой сбор продукции рас-
тениеводства, урожайность культур, объем внесения удобрений, гербицидов, пестицидов и других производится по предприятию в целом, не затрагивая каждое поле, что создает трудности при определении точной оценки эффективности отдельно взятых севооборотов и системы севооборотов в целом.
На данный момент достаточно сложно точно вычленить чистую эффективность севооборотов в связи с множеством различных неучтенных факторов. При оснащении сельскохозяйственной техники Глобальной Навигационной Спутниковой Системой (ГЛОНАСС) возможен точный учет множества показателей. Например, во время уборочной кампании откроется возможность вести учет сборов сельскохозяйственных культур не только с каждого поля, но и с отдельных его участков.
Контроль заполнения бункеров у комбайнов ведется по показателю объема. Учет массы собранного зерна не ведется в связи с особенностями технологического процесса -тряской во время уборки. Во многих комбайнах, например, таких как Case, в бункере установлены датчики, фиксирующие его заполнение на отметках 70% и 100% объема. Эти отметки (70% и 100%) выбраны с целью предупреждения комбайнера о заполнении бункера. Вполне возможно оснастить комбайн подобными датчиками с отметками заполнения каждого процента объема бункера, так как их стоимость невелика. Например, объем бункера составляет 7,4 м3, следовательно, масса 1% объема бункера для пшеницы составляет 56-59 кг. По итогам уборки поля необходимо установить среднюю массу единицы объема зерна (его насыпную плотность) и далее определить точную массу 1% объема бункера. Далее при помощи ГЛОНАСС определить расстояние,
