CC BY
17
Н. Г. Вовченко, Л. В. Сахарова, Т. В. Алексейчик, Т. В. Богачёв
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ В РЕГИОНЕ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА
СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
Аннотация
Разработана методика комплексной оценки соответствия хозяйственной деятельности в регионе основным принципам экологического природопользования, основанная на применении методов нечеткой логики.
Ключевые слова
Нечеткие многоуровневые [0,1]-классификаторы, комплексная оценка, экологическое природопользование, показатели.
N. G. Vovchenko, L. V. Sakharova, T. V. Alekseychik, T. V. Bogachyov
METHOD OF ASSESSMENT OF ENVIRONMENTAL MANAGEMENT IN REGION BASED ON FUZZY-MULTIPLE ANALYSIS OF STATISTICAL DATA
Annotation
Method of complex assessment of compliance of economic activity in region with basic principles of environmental management based on use of fuzzy logic methods is developed.
Keywords
Fuzzy multi-level [0,1]-classifiers, integrated assessment, environmental management, indicators.
Введение
Экологическое состояние региона в значительной мере зависит от планирования и реализации природоохранной деятельности на уровне муниципальных образований — крупных городов и районов. Экологический ущерб, наносимый деятельностью человека, может быть существенно уменьшен за счет таких мероприятий, как: очистка сточных вод и загрязняющих выбросов в атмосферный воздух; рекультивация несанкционированных мест захоронения отходов и контроль за состоянием объектов размещения отходов, внесенных в государственный реестр; расширение охраняемых природных территорий; увеличение финансирования природоохранных мероприятий.
Контроль показателей, характеризующих перечисленные направления, осуществляется в Ростовской области на муниципальном уровне [1, 2]. Издание [1] ежегодно представляет подробный отчет о природоохранной деятельности в крупных городах и районах Ростовской области по фиксированному комплексу показателей разнородных показателей. При этом объем представляемой информации постоянно увеличивается, что делает труднообозримым комплексный анализ экологического природопользования в регионе в целом. Еще более серьезную задачу представляет собой аналогичный анализ отдельных муниципальных образований и ранжирование их с целью формирования стратегии эколо-
гического развития региона на муниципальном уровне. В настоящее время предпринимаются попытки разработки комплексных методик оценки природопользования в регионах [3, 4, с. 234238], однако все они, как правило, сводятся к вычислению различных частных коэффициентов экологической напряженности с последующим сравнением полученных величин с эталонными и сведением результатов в таблицы.
Материалы и методы
Целью статьи является разработка методики комплексной оценки соответствия хозяйственной деятельности в регионе основным принципам экологического природопользования, основанной на применении методов нечеткой логики. Методика обусловлена использованием стандартных нечетких пятиуровневых [0,1]-классификаторов, широко применяющихся в финансовом менеджменте [5]. Для оценки природопользования в регионе использованы авторские методики по оценке систем на основе комплексов разнородных показателей [6-9]. Для расчетов использован программный комплекс [10], реализующий вышеуказанные методики. В качестве статистического материала использованы стандартные данные о состоянии и охране окружающей среды в муниципальных образованиях Ростовской области (городах и районах), за пять лет: 2012-2016 гг. [1].
Предложенная методика включает в себя следующие этапы:
1) формирование для каждого муниципального образования пяти оценок: оценка динамики загрязняющих выбросов в атмосферный воздух; оценка динамики нагрузки на водную систему; степень захламленности территории; доля охраняемых природных территорий; уровень финансирования природоохранных мероприятий;
2) агрегирование полученных оценок в итоговую оценку муниципального образования — оценка соответствия
природопользования принципам экологического природопользования;
3) ранжирование муниципальных образований в соответствии с полученными оценками;
4) агрегирование оценок муниципальных образований в комплексную оценку региона.
Рассмотрим более подробно формирование каждой из оценок.
Общие принципы работы стандартных пятиточечных [0,1]-классифи-каторов. Алгоритм формирования комплексной оценки объекта на основе совокупности показателей состоит из следующих этапов [8, с. 42-50, 9, с. 42-51].
Этап 1. Введение в рассмотрение лингвистической переменной «комплексная оценка состояния объекта на основе совокупности показателей», определение ее универсального множества, терм-множества, функций принадлежности термов.
Этап 2. Формирование списка значимых показателей, расчет нормированных значений показателей (принадлежащих отрезку [0,1]).
Этап 3. Введение в рассмотрение лингвистической переменной «уровень показателя», определение ее универсального множества, терм-множества, функций принадлежности термов.
Этап 4. Ранжирование показателей, указание их весовых коэффициентов в итоговой оценке.
Этап 5. Агрегирование нормированных значений показателей в комплексную оценку состояния объекта, лингвистическое распознавание полученной числовой оценки.
В настоящем исследовании каждой из пяти оценок соответствует лингвистическая переменная с универсальным множеством в виде числового отрезка [0,1]. Терм-множество каждой лингвистической переменной состоит из пяти термов О = [О1, О2, О, О, О} . В каждом случае каждый из термов несет свою смысловую нагрузку; однако, с
точки зрения экологического природопользования, можно считать, что: терм G1 — «отлично»; G2 — «хорошо»; G3 — «удовлетворительно»; G4 — «плохо»; G5 — «очень плохо». Функции принадлежности имеют стандартный трапециевидный вид (при этом увеличению числового значения оценки соответствует увеличение номера терма).
Каждому из показателей, участвующих в формировании оценок поставлена в соответствие лингвистическая переменная с универсальным множеством в виде числового отрезка [0,1]. Терм-множество каждой лингвистической переменной также состоит из пяти термов G = G2, G3, G4, G5}, причем: терм G1 — «очень низкий уровень показателя»; G2 — «низкий уровень показателя»; G3 — «средний уровень показателя»; G4 — «высокий уровень показателя»; G5 — «очень высокий уровень показателя». Функции принадлежности также имеют стандартный трапециевидный вид. В целях сокращения изложения для каждой из оценок приведены: список показателей, используемых для формирования оценки; формулы, позволяющие агрегировать их временные ряды; весовые коэффициенты показателей; смысловая расшифровка термов итоговой лингвистической переменной.
х
г=1
0,5 II + £ к111\, К =
где к — весовые коэффициенты, определяемые на основе правила Фишберна; N = 4 — число исследуемых периодов.
Нумерация временных периодов осуществлена в обратном порядке (то есть первый период — годы 2015-2016, а последний, четвертый, годы 20122013). ¡1 — целочисленные функции, определяемые таким образом, что зна-
N Q,
Хг =Х , к 1=1 К '
г
Qi — всего выброшено в атмосферу загрязняющих веществ от всех стационарных источников выделения, тыс. т
Результаты
1. Оценка динамики выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух по муниципальным образованиям региона
Введена в рассмотрение лингвистическая переменная g1 = «оценка динамики загрязняющих выбросов в атмосферный воздух». Терм-множество состоит из пяти термов G = G2, G3, G4, G5}, условно оценивающих состояние системы: G1 — «устойчивая тенденция к уменьшению выбросов в атмосферу»; G2 — «тенденция к уменьшению выбросов в атмосферу»; G3 — «стабилизация ситуации»; G4 — «тенденция к увеличению выбросов в атмосферу»; G5 — «устойчивая тенденция к увеличению выбросов в атмосферу». Формирование комплексной оценки произведено на основе временных рядов двух равновесомых показателей: количества загрязняющих веществ, отходящих от всех стационарных источников выделения, и доли неочищенных выбросов в атмосферу.
Количество загрязняющих веществ, отходящих от всех стационарных источников выделения, тыс. т, ^ (по годам). Статистические данные за пять лет агрегированы на основе формулы:
2 (Ы -г)
(ы - 1)ы!
(1)
чению «-1» соответствует отрицательный прирост по i-му показателю; значению «1 » — положительный прирост по ьму показателю; значению «0» — стагнация, нулевой прирост.
Доля неочищенных выбросов в атмосферу. Временные ряды агрегированы на основе формулы:
2 (ы +1-г)
(2)
(ы + 1)Ы
(по годам); расчет весовых коэффициентов к аналогичен тому, как это сделано в (1).
N -1
2. Оценка динамики использования водных ресурсов по муниципальным образованиям региона
Введена в рассмотрение лингвистическая переменная g2 = «оценка динамики нагрузки на водную систему». Терм-множество состоит из пяти термов G = {^1, G2, G3, G4, 05): 0\ — «устойчивая тенденция к уменьшению нагрузки на водную систему»; G2 — «тенденция к уменьшению нагрузки на водную систему»; G3 — «стабилизация ситуации»; G4 — «тенденция к увеличению нагрузки на водную систему»; G5 — «устойчивая тенденция к увеличению нагрузки на водную систему».
/ N-1
= 0,5 [1 - Ц кД
х
г
3. Оценка обращения с отходами потребления
Введена в рассмотрение лингвистическая переменная g3 = «степень захламленности территории». Терм-множество состоит из пяти термов G =
G2, G3, G4, G5}, условно оценивающих состояние системы: G1 — «захламленность территории практически отсутствует»; G2 — «низкая степень захламленности»; G3 — «средняя степень захламленности»; G4 — «высокая степень захламленности»; G5 — «очень высокая степень захламленности».
Оценка вычисляется по формуле: g3 = 1/3 * Х1 + 2/3 * Х2, где Х] — доля объектов размещения отходов, внесенных в государственный реестр объектов размещения отходов (шт.) в общем количестве по Ростовской области (санкционированные свалки); вычисляется делением количества санкционированных свалок в районе к их общему количеству N по всем районам; здесь Х1 = 1/Ы\,
Х2 — доля мест захоронения отходов, подлежащих рекультивации (шт.) в общем количестве по Ростовской области (несанкционированные свалки); вычисляется делением количества несанкционированных свалок в районе к их обще-
Оценка формируется на основе следующих показателей [1]: 1) забор воды всего; 2) забор воды из подземных источников; 3) потери при транспортировке; 4) сброс загрязненных вод без очистки; 5) объем оборотной и последовательно используемой воды (тыс. т).
Все пять показателей считаются равновесомыми, агрегирование временных рядов производится по формуле (1). Исключение составляет пятый показатель (доля оборотной и последовательно используемой воды). Поскольку его увеличение уменьшает нагрузку на водную систему региона, то он рассчитывается «в противофазе», т. е.
к =
2 N -1)
N -:
(3)
му количеству Ы2 по всем районам; здесь Х2=1/Ы2. Таким образом, данная оценка формируется без агрегирования на основе стандартных пятиточечных [0,1] -классификаторов.
4. Оценка охранного состояния территорий муниципального образования
Введена в рассмотрение лингвистическая переменная §4 = «доля охраняемых природных территорий». Терм-множество состоит из пяти термов G = G2, G3, G4, G5}, условно оценивающих состояние системы: G1 — «очень высокая доля охраняемых территорий»; G2 — «высокая доля охраняемых территорий»; G3 — «средняя доля охраняемых территорий»; G4 — «низкая доля охраняемых территорий»; G5 — «охраняемые территории практически отсутствуют».
Оценка вычисляется по формуле: ^ = 1 - Г / Г тах, где Г — доля площади ООПТ в общей площади муниципального образования; Гтах — максимальное значение доли площади ООПТ по региону.
5. Оценка финансирования мероприятий, направленных на охрану окружающей среды
Введена в рассмотрение лингвистическая переменная g5 = «уровень фи-
нансирования природоохранных мероприятий». Терм-множество состоит из пяти термов G = G2, G3, G4, G5},
условно оценивающих состояние системы: G1 — «очень высокий уровень финансирования природоохранных мероприятий»; G2 — «высокий уровень финансирования природоохранных мероприятий»; G3 — «средний уровень финансирования природоохранных мероприятий»; G4 — «низкий уровень финансирования природоохранных мероприятий»; G5 — «финансирование природоохранных мероприятий практически отсутствует».
Оценка вычисляется по формуле: ^ = 1 - Б / Б тах, где Б — величина затрат в расчете на одного человека по всем муниципальным образованиям региона; Бтах — максимальная величина затрат в расчете на одного человека по всем муниципальным образованиям региона.
6. Формирование агрегированной оценки состояния природопользования в муниципальном образовании
Комплексная оценка состояния природопользования формируется на основе агрегирования полученных выше пяти оценок:
g1 = «оценка динамики загрязняющих выбросов в атмосферный воздух»;
g2 = «оценка динамики нагрузки на водную систему»;
g3 = «степень захламленности территории»;
g4 = «доля охраняемых природных территорий»;
g5 = «уровень финансирования природоохранных мероприятий».
Введена в рассмотрение лингвистическая переменная: g (муниципальное образование) = «оценка соответствия принципам экологического приро-допол ьзования».
Терм-множество состоит из пяти термов G = ^^ G2, G3, G4, G5}, условно оценивающих состояние системы: G1 — «полное соответствие принципам эколо-
гического природопользования»; G2 — «соответствие принципам экологического природопользования в целом»; G3 — «частичное соответствие принципам экологического природопользования»; G4 — «несоответствие принципам экологического природопользования»; G5 — «полное несоответствие принципам экологического природопользования».
7. Исследование крупных городов Ростовской области на соответствие принципам экологического природопользования
На основе статистических данных [1] осуществлено комплексное исследование крупных городов Ростовской области с использованием вышеизложенной методики. Результаты вычислений по крупным городам Ростовской области представлены в таблице 1.
Итоговая оценка Ростовской области по крупным городам: g = 0,513, что соответствует терму «частичное соответствие принципам экологического природопользования».
Наивысшее место в рейтинге экологического природопользования по Ростовской области занимает Ростов-на-Дону, что обусловлено относительно высоким уровнем финансирования программ по охране окружающей среды. Низшее место в рейтинге занимает Новочеркасск, что вызвано, в первую очередь, тенденцией к увеличению нагрузки на водную систему: ростом потерь при транспортировке воды, увеличением сброса неочищенных сточных вод, уменьшением объема оборотной и последовательно используемой воды. Как отмечается в [1], ситуация в Новочеркасске связана с увеличением техногенной нагрузки на водную систему: возрастанием водопотребления на технологические нужды Новочеркасской ГРЭС по причине увеличения выработки электроэнергии. В Новочеркасске также отсутствуют особо охраняемые территории, один из самых низких показателей по финансированию природоохранных мероприятий.
Таблица 1 — Ранжирование крупных городов Ростовской области с лингвистическим распознаванием оценки
Город Числовое значение оценки
Gl — «полное соответствие принципам экологического природопользования»
- -
G2 — «соответствие принципам экологического природопользования в целом»
Ростов-на-Дону 0,370
G3 — «частичное соответствие принципам экологического природопользования»
Батайск 0,411
Донецк 0,452
Новошахтинск 0,492
Шахты 0,532
Каменск-Шахтинский 0,536
Зверево 0,539
Таганрог 0,544
Волгодонск 0,567
Азов 0,579
Гуково 0,588
G4 — «несоответствие принципам экологического природопользования»
Новочеркасск 0,601
G5 — «полное несоответствие принципам экологического природопользования»
- -
Место в рейтинге всех остальных городов определяется состоянием природопользования в них по первым двум показателям, поскольку для них характерен относительно низкий (по сравнению с Ростовом-на-Дону) уровень финансирования природоохранных мероприятий, практически полное отсутствие особо охраняемых территорий, при практическом отсутствии захламленности территорий (исключение — Каменск-Шахтинский). В частности, достаточно низкие позиции Азова, Волгодонска и Таганрога объясняются увеличением выбросов в атмосферу в период 2014-2016 гг. В соответствии с оценками, приведенными в [1], отмечены тенденции: увеличения в Азове загрязнения воздуха взвешенными веществами; в Волгодонске — формальдегидом и бензапиреном; в Таганроге — взвешенными веществами, диоксидом азота и хлоридом водорода.
8. Исследование районов Ростовской области на соответствие принципам экологического природопользования
Проведено ранжирование 43 районов Ростовской области на основе той же методики. Установлено, что рейтинг возглавляют Усть-Донецкий, Ремонт-ненский и Цимлянский районы. В Ре-монтненском и Цимлянском районах высока доля особо охраняемых территорий (соответственно 27,3 и 23,29 % в общей площади муниципального образования). Усть-Донецкий район характеризуется высоким уровнем финансирования природоохранных мероприятий (объем финансирования в 2016 г. составил 88 699,98 тыс. руб. из местного бюджета). Матвеево-Курганский район, завершающий рейтинг, характеризуется тенденцией к увеличению использования воды, ростом потерь при транспортировке, нулевым объемом оборотной и последовательно используемой воды; отсутствием особо охраняемых территорий, крайне низким уровнем затрат на финансирование природоохранных мероприятий.
Заключение
Разработана методика оценки степени соответствия природопользования в регионе основным принципам эколо-
гического природопользования. Оценка региона формируется на основе нечетко-множественного агрегирования соответствующих оценок его муниципальных образований — крупных городов и районов. Оценка каждого муниципального образования формируется на основе агрегирования временных рядов статистических данных по пяти направлениям: динамика загрязняющих выбросов в атмосферный воздух; динамика нагрузки на водную систему; степень захламленности территории; доля охраняемых природных территорий; уровень финансирования природоохранных мероприятий.
Методика основана на применении стандартных нечетких пятиуровневых [0,1]-классификаторов. В качестве статистического материала использованы данные по Ростовской области. Анализ проведен для 12 крупных городов Ростовской области и ее 43 районов. Получены оценки муниципальных образований по каждому из пяти направлений, затем агрегированные в итоговые комплексные оценки, позволившие ранжировать крупные города и районы Ростовской области по степени соответствия природопользования основным принципам экологического природопользования.
Анализ позволил установить, что первые места в рейтинге занимают муниципальные образования, характеризующиеся либо высоким уровнем природоохранных мероприятий, либо высокой долей особо охраняемых территорий. Последние места в рейтинге занимают муниципальные образования, отличающиеся ростом увеличением атмосферных выбросов либо увеличением нагрузки на водную систему при практическом отсутствии особо охраняемых территорий и финансирования природоохранных мероприятий. Выводы подтверждены статистическими данными и выводами из [1]. Места в рейтинге остальных муниципальных образований
распределяются в соответствии с уровнем интенсивности их воздействия на атмосферу и водную среду. Разработанная методика позволила оценить состояние природопользования в Ростовской области и сделать вывод о том, что имеет место «частичное соответствие принципам экологического природопользования».
Библиографический список
1. О состоянии окружающей среды и природных ресурсов Ростовской области в 2011/2016 гг. // Экологический вестник Дона. — Ростов н/Д, 2012-2017.
2. О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Ростовской области в 2016 г. : доклад [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://61.rospotrebnadzor.ru (дата обращения: 30.04.2018).
3. Арустамов, Э. А., Левакова, И. В., Баркалова, Н. В. Экологические основы природопользования. — М. : Дашков и Ко, 2008.
4. Петрищев, В. П., Дубровская, С. А. Методика комплексной оценки экологического состояния городских территорий // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. — 2013. — № 3. — Т. 15.
5. Недосекин, А. О. Нечеткие множества и финансовый менеджмент. — М. : AFA Library, 2003.
6. Sakharova, L. V., Stryukov, M. B., Akperov, G. I., Alekseychik, T. V., Chu-venkov, A. Ph. Application of fuzzy-set theory in agro-meteorological models for yield estimation based on statistics [Электронный ресурс] // 9th International Conference on Theory and Application of Soft Computing, Computing with Words and Perception (24-25 August 2017, Budapest, Hungary). — Режим доступа : https://www. sciencedirect.com (дата обращения: 30.04.2018).
7. Стрюков, М. Б., Сахарова, Л. В., Алексейчик, Т. В., Богачёв, Т. В. Мето-
дика оценки интенсивности сельскохозяйственного производства на основе теории нечетких множеств // Международный научно-исследовательский журнал. — 2017. — № 07 (61). — Ч. 3. — C. 123-129.
В. Крамаров, С. О. Управление сложными экономическими системами методом нечетких классификаторов / М.Б. Крамаров, Л.В. Сахарова // Научный вестник Южного Университета Менеджмента. — 2017. — № 2 (18).
9. Крамаров, С. О., Сахарова, Л. В. Мягкие вычисления в менеджменте: управление сложными многофакторными системами на основе нечетких аналог-контроллеров // Научный вестник Южного Университета Менеджмента. — 2017. — № 3 (19).
10. Альбеков, А. У., Арапова, Е. А., Карасёв, Д. Н., Стрюков, М. Б., Сахарова, Л. В. Программа для оценки интенсивности сельскохозяйственного производства посредством нечеткого 5-точечного классификатора // Федеральная служба по интеллектуальной собственности. — 2018. — Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2018613875.
Bibliographic list
1. On the state of environment and natural resources of Rostov region in 2011/2016 : Ecological Bulletin of Don. — Rostov-on-Don, 2012-2017.
2. On the state of sanitary and epidemiological welfare of population in Rostov region in 2016 : report [Electronic resource]. — Mode of access : http://61.ros potrebnadzor.ru (date of access: 04.04.2018).
3. Arustamov, E. A., Levakova, I. V., Barkalova, N. V. Ecological foundations of nature management. — M. : Dashkov and Co, 2008.
4. Petrishchev, V. P., Dubrovs-kaya, S. A. Method of comprehensive assessment of ecological condition of urban areas // Proceedings of Samara Scientific Center of Russian Academy of Sciences. — 2013. — № 3. — Vol. 15. —
5. Nedosekin, A. O. Fuzzy-sets and financial management. — M. : Library, 2003.
6. Sakharova, L. V., Stryukov, M. B., Akperov, G. I., Alekseychik, T. V., Chu-venkov, A. Ph. Application of fuzzy-set theory in agro-meteorological models for yield estimation based on statistics [Electronic resource] // 9th International Conference on Theory and Application of Soft Computing, Computing with Words and Perception (24-25 August 2017, Budapest, Hungary). — Mode of access : https://www. sciencedirect.com (date of access: 30.04.2018).
7. Stryukov, M. B., Sakharova, L. V., Alekseichik, T. V., Bogachiov, T. V. Methods for estimating the intensity of agricultural production on basis of theory of fuzzy-sets // International Research Journal. — 2017. — № 07 (61). — Vol. 3. — P. 123-129.
8. Kramarov, S. O., Sakharova, L. V. Management of complex economic systems by method of fuzzy classifiers // Scientific herald of South University of Management. — 2017. — № 2 (18).
9. Kramarov, S. O., Sakharova L. V. Soft calculations in management: management of complex multifactor systems based on fuzzy analog controllers // Scientific Herald of Southern University of Management. — 2017. — № 3 (19).
10. Albekov, A. U., Arapova, E. A., Karasiov, D. N., Stryukov, M. B., Sakharova, L. V. Program for assessing the intensity of agricultural production through a fuzzy 5-point classifier // Federal Service for Intellectual Property. — 2018. — Certificate of registration of the computer program № 2018613875.
