CC BY
0УДК 519.24: 631.559
DOI: 10.24412/cl-37200-2024-1246-1251
НИЗКОУГЛЕРОДНАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РЕГИОНОВ
СТЕПНОЙ ЗОНЫ РОССИИ
LOW-CARBON TRANSFORMATION OF AGRICULTURE IN THE REGIONS OF THE
STEPPE ZONE OF RUSSIA
Сиптиц СО., Романенко И.А., Евдокимова Н.Е.
Siptits S.O., Romanenko I.A., Evdokimova N.E.
ВИАПИ им. А.А. Никонова - филиал ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ, Москва, Россия VIAPI named after A.A. Nikonov - the branch of FSBSI FSC AESDRA - VNIIESH, Moscow, Russia
E-mail: s.o.siptits@vniiesh.ru, i.a.romanenko@vniiesh.ru, n.e.evdokimova@vniiesh.ru
Аннотация. Глобальное изменение климата и необходимость устойчивого развития аграрного сектора экономики сопряжена с решением задач обеспечения продовольственной безопасности и защиты окружающей среды. Необходимы надежные инструменты проектирования показателей изменения землепользования, эмиссии парниковых газов и продовольственной безопасности, как основы для разработки адекватной аграрной политики, особенно в степных регионах России, где проблема изменения климата влечет за собой наибольшие риски и угрозы, чем в остальных регионах страны. Управление агропродовольственными системами представляет собой сложную многокритериальную задачу, которая требует особого аппарата для выбора и оценки целевых параметров.
Ключевые слова: моделирование, размещение, растениеводство, степь, Оренбургская область, агропродовольственная система, низко углеродная трансформация.
Abstract. Global climate change and the need for sustainable development of the agricultural sector of the economy are associated with solving the problems of ensuring food security and environmental protection. Reliable tools for designing indicators of land use change, greenhouse gas emissions and food security are needed as a basis for developing adequate agricultural policy, especially in the steppe regions of Russia, where the problem of climate change entails greater risks and threats than in other regions of the country. Management of agri-food systems is a complex multi-criteria task that requires a special apparatus for selecting and assessing target parameters.
Key words: modeling, placement, crop production, steppe, Orenburg region, agri-food system, low-carbon transformation.
Введение. Степные агропродовольственные системы (далее - АПС) нашей страны являются основной зоной производства зерновых культур и определяют в значительной части уровень продовольственной безопасности по большинству продуктовых групп. Степные АПС подверглись существенным преобразованиям в ходе развития сельского хозяйства, прежде всего, при преобразовании их территорий в пахотные земли. Особенно наглядна история освоения целинных земель, проводившаяся с 1954 по 1963 год, с точки зрения хорошо известных негативных последствий допущенных ошибок применяемой тогда системы земледелия. С этой точки зрения интересно моделирование социоагроэкологических процессов на примере Оренбургской области, которая за годы прошедшего века увеличила пашенный клин более чем в 3 раза к 1980 году, а затем в 90-х после массового выведения из оборота пашни уменьшила его вдвое и, в настоящее время, подвергается более сильному влиянию негативной динамики климата, чем в среднем по планете. Такие процессы не могли не сказаться на запасах почвенного органического углерода в оренбургских степях. В работе [1] с помощью динамической модели растительности LPJmL для оценки воздействия наблюдаемых изменений в землепользовании и климата были смоделированы балансы углерода, начиная с 1900 года. Моделирование [1] показало, что историческое расширение пахотных земель привело к значительным выбросам углерода по сравнению с землепользованием без расширения площади пашни. Авторами [1] был сделан вывод о том, что изменения в стратегии землепользования, в сочетании с климатическим фактором являются основными причинами изменения содержания органического вещества в почве. Отслеживанию и прогнозированию динамики запасов почвенного органического углерода ФАО уделяет все больше внимания в контексте изменения климата, продовольственной безопасности и деградации почв [2]. Антропогенное воздействие на запасы углерода в почвах
влияет на их способность поглощать углерод и может превратить почвы в источник эмиссии СО2 в атмосферу [2].
Знаменитый уральский чернозем - природное богатство региона. На него приходится около 80% территории, а на каштановые почвы - 15% Оренбургской области. Регион находится в лесостепной (незначительно на севере) и степной природно-климатических зонах. Область характеризуется сухим континентальным климатом, перепады температур и малая влагообеспеченность которой являются ограничивающими природно-климатическими факторами, особенно в южных и юго-восточных районах, где преобладают малопродуктивные почвы. Высокая степень распашки территории области обусловлена равнинным рельефом региона. Однако, Оренбургские степи - это территория естественных пастбищ и кормовых угодий, которые в сочетании с развитым производством зернобобовых хороши для развития животноводства.
На территорию Оренбургской области приходится около 5% посевных площадей Российской Федерации, причем этот процент за последние 30 лет только рос (от 4,7% в 1990 г. до 5,4% в 2020 году). По доли распаханности территория Оренбургской области занимает с 60-х годов прошлого века одно из первых мест в Российской Федерации. Однако, основной недостаток региона - это высокая вариация урожайности сельскохозяйственных культур.
В структуре площадей региона доля сельхозугодий с 1960 года сильно не изменялась, принимая значения в 86-88% от всего земельного фонда в течение всего периода вплоть до наших дней. Структура самих сельскохозяйственных угодий несколько менялась, однако, с начала текущего века изменения долей пашни, сенокосов и пастбищ не превышает 1% (см. рисунок 1).
60,0 50,0 40,0
30,0 20,0 10,0 0,0
1960 1980 2000 2020
■ пашня ■ сенокосы П пастбища
Рисунок 1. Структура сельскохозяйственных угодий в Оренбургской области, %.
Источник: выполнено на основе расчетов авторов.
Площадь пашни, нараставшая с начала прошлого века, с 1970-х годов сменила тенденцию на очень медленное сокращение. В 1970 году этот показатель в хозяйствах всех категорий составил 6349,3 тыс. га, а в 2020 году - 6105,6 тыс. га. Структура посевных площадей также претерпевает изменения. В нижеследующей таблице 1 даны расчеты структуры посевных для всех категорий хозяйств за последнее столетие. Из таблицы 1 видно, что «царица полей» Оренбуржья - пшеница (преимущественно яровая), как и в целом зерновые культуры, вытесняются, преимущественно подсолнечником.
Экологи считают сокращение клина зерновых культур там, где их выращивание убыточно, положительной тенденцией при условии превращения этой пашни в пастбища. Однако, выращивание экономически выгодного подсолнечника приводит к необходимости интенсивного применения удобрений и пестицидов, что может наносить ощутимый вред экологии и воспроизводству почвенного плодородия.
Таблица 1
Структура посевных площадей Оренбургской области (хозяйства всех категорий), %
Годы 1913 1932 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020
Вся посевная площадь 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Зерновые культуры 95,5 83,7 83,7 78,6 73,5 76,0 76,1 67,4 70,8 68,1 62,3
в том числе:
озимые зерновые культуры н/д 16,2 16,2 15,3 10,4 7,1 4,0 10,2 5,5 14,7 17,0
из них:
рожь 15,1 16,1 16,1 14,9 10,4 7,0 3,4 9,0 2,9 5,8 4,5
пшеница н/д 0,0 0,1 0,3 0,0 0,1 0,6 1,2 2,6 8,8 12,4
яровые зерновые культуры н/д 67,5 83,7 78,6 73,5 68,9 71,1 57,2 65,3 53,5 45,3
из них:
пшеница 61,6 49,8 37,4 45,8 51,2 53,5 43,7 30,1 42,5 34,5 26,8
ячмень н/д 1,4 2,7 2,1 4,7 н/д 20,8 16,5 14,7 11,4 12,9
овес н/д 7,0 10,3 7,8 2,6 н/д 2,6 1,9 2,6 1,6 1,8
просо н/д 8,2 16,7 7,0 4,4 н/д 3,3 5,5 2,6 1,1 1,4
гречиха н/д 0,1 0,1 0,3 0,3 н/д 0,7 2,2 2,9 3,7 1,0
Технические культуры 1,5 9,0 6,1 4,7 2,7 2,5 0,5 3,8 5,8 14,5 22,1
в том числе:
подсолнечник 0,3 8,6 5,4 4,4 2,5 2,5 0,4 3,7 5,8 14,1 20,1
сахарная свекла (фабричная) н/д 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Картофель и овощебахчевые культуры 1,7 3,6 2,4 2,5 1,3 1,2 1,0 0,9 1,1 1,3 1,1
в том числе:
картофель 1,1 1,0 1,4 1,7 0,9 0,9 0,7 0,7 0,8 0,5 0,2
овощи 0,1 1,6 0,3 0,2 0,1 0,2 0,2 0,1 0,3 0,2 0,2
Кормовые культуры 0,7 3,7 7,8 14,2 22,5 20,3 22,5 27,9 22,1 15,1 12,5
в том числе:
кукуруза на силос, зеленый корм и сенаж н/д 1,9 0,0 0,0 10,2 8,8 6,7 8,4 4,2 1,8 1,5
укосная площадь многолетних трав посева 0,5 0,0 4,2 7,0 6,1 5,2 4,2 4,8 11,4 8,7 7,2
прошлых лет на сено
однолетние травы (включая посевы озимых на зеленый корм) 0,1 1,0 1,3 4,8 5,9 5,9 6,0 12,0 5,7 4,1 3,6
Примечание: 1913 г. в современных границах области.
Источник: данные по размерам посевных площадей из областных статистических ежегодников, структура рассчитана авторами.
Цель настоящего исследования состояла в разработке и апробации на примере Оренбургской области инструментария пригодного для оценки возможных резервов снижения эмиссии парниковых газов (далее - ЭПГ) и воспроизводства гумуса за счет совершенствования размещения отраслей растениеводства на территории области при условии достижения определенной доходности их производства.
Материалы и методы. Экологическая политика и управление агропродовольственными системами имеют сложный многокритериальный характер, связанный как с экономической эффективностью производственных процессов в сельском хозяйстве, так и с экологической устойчивостью.
По оценкам авторов работы [3] целинные степные экосистемы и залежные земли в зоне степей могут обеспечить 10-20% общего стока углерода в наземные экосистемы России. Авторы этой работы [3] полагают, что мощный стоковый потенциал целинных степей требует его более рационального использования: умеренного выпаса в животноводстве и почво-сберегающих технологий в растениеводстве. Однако, при всей экологической обоснованности такие изменения требуют экономических оценок трансформационных затрат.
В работе [4] рассмотрены три сценария развития степных регионов: неодикий, стагнационный и оптимизационный сценарий с адаптацией структуры сельскохозяйственных угодий к природно-климатическим условиям и рыночным требованиям, с концентрацией интенсивного земледелия на лучших землях, превращением малопродуктивных земель в долговременно управляемые степи, кормовые угодья адаптивного животноводства. В работах [5-7] представлены возможности цифровых многокритериальных решений для разработки регулирующих воздействий с учетом эколого-экономических параметров развития степных ландшафтов.
В отделе системных исследований экономических проблем АПК ВИАПИ им. А.А. Никонова - филиала ФНЦ ВНИИЭСХ в последние годы велись работы по созданию модели оптимизации региональной структуры растениеводства с учетом природно-климатических и экономических факторов с целью низко углеродной трансформации аграрного производства для регионов Российской Федерации [8]. Результатом этих усилий было создание типовой экономико-математической модели низкоуглеродной трансформации АПС регионального уровня с целью комплексной оценки эффективности таких стратегий [9].
В общем случае стратегия декарбонизации в типовой модели сводится к таким основным направлениям:
- адаптация отраслевой структуры растениеводства с учетом тенденций развития животноводческих отраслей;
- адаптация системы землепользования;
- адаптация технологического базиса сельского хозяйства;
- проектирование организационно-экономического механизма реализации данной стратегии.
Характеристики блока оптимизации производственной структуры растениеводства АПС региона с учетом секвестрации углерода и выбросов закиси азота следующие:
- критерий - эколого-экономический, равный приросту (относительно факта) чистого дохода и объема секвестрации углерода в почве за вычетом эмиссии Л^О;
- используемые зависимости: урожайности, как функции от доступных элементов питания растений (почвенные ресурсы плюс удобрения);
- эмиссия Л^ О в зависимости от внесенного в почву азота (минерального и органического);
- изменение запасов гумуса. (Считается баланс гумуса фактический и в сценарном варианте. Разность между ними составляет секвестрацию углерода в форме гумуса. Кроме этого определяется объем органических удобрений (коровий, естественной влажности), необходимый для простого воспроизводства гумуса).
Далее рассмотрим возможности, вытекающие из решения первой стратегической задачи - оптимизации отраслевой структуры растениеводства для Оренбургской области.
Результаты и их обсуждение. При оптимизации отраслевой структуры в типовой модели применяется комплексный критерий, состоящий из взвешенной суммы прироста чистого дохода и изменения массы гумуса. Таким образом, объем накопления почвенной органики может регулироваться введением весового параметра ко второй составляющей критерия оптимизации. Применительно к данной задаче предполагается, что рациональный выбор весовых коэффициентов будет реализован на этапе проектирования организационно-экономического механизма, как результат системы стимулирования поведения региональных товаропроизводителей с использованием ресурса федерального центра. При этом множество допустимых решений (вектор весовых коэффициентов для регионов) будет ограничен требованием соблюдения параметров Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации, актуальной на данном стратегическом этапе.
В следующей таблице 2 приведены решения задачи оптимизации отраслевой структуры растениеводства Оренбургской области при возрастающих значениях весового коэффициента в комплексном критерии, связанного с данной задачей.
Таблица 2
Изменение структуры посевных площадей Оренбургской области (хозяйства всех категорий) в разах
Вес прироста секвестрации углерода в комплексном критерии оптимизации отраслевой структуры, б/р 0 1 5 10 50 100 150
Сельскохозяйственные культуры Изменение структуры посевных площадей по вариантам
Пшеница яровая 0,94 0,94 0,95 0,95 0,72 0,79 0,79
Тритикале озимая 0,72 0,72 0,72 1,33 1,33 1,33 1,33
Ячмень яровой 0,70 0,70 0,70 0,70 1,30 1,30 1,30
Горох 1,30 1,30 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70
Подсолнечник на зерно 1,30 1,30 1,30 1,30 0,90 0,70 0,70
Рапс яровой 0,70 0,70 0,70 0,70 1,30 1,30 1,30
Лен-кудряш 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 1,30 1,30
Свекла сахарная 1,28 1,28 1,28 1,28 1,28 1,32 1,32
Картофель 1,32 1,32 1,35 1,35 1,16 1,50 1,50
Овощи открытого грунта 1,14 1,14 1,16 1,16 1,14 1,53 1,53
Культуры кормовые на силос 1,00 1,00 1,00 1,00 0,25 0,35 0,31
Многолетние травы посева прошлых лет 0,72 0,72 0,72 0,72 1,33 1,33 1,33
Источник: расчеты авторов.
Мы видим вполне ожидаемую реакцию системы на наши усилия по приросту секвестрации углерода в пахотном слое почвенного массива: рост посевов многолетних трав, овощей открытого грунта, некоторых культур сплошного сева, снижение доли подсолнечника.
Параметр, характеризующий вес прироста секвестрации углерода в комплексном критерии оптимизации отраслевой структуры, при решении задачи порождает нетривиальную динамику анализируемых экономических показателей, что можно видеть на нижеследующем рисунке 2.
9000
100
160
140
120
80
60
т с о
40
20
0
-20
-40
« «
я а
ас
е
н
Прирост чистого дохода, млн.руб
0- - Темп прироста ЧД,%
-©— Прирост секвестрации углерода в форме гумуса, тыс.т
0 1 5 10 50 100 150 Вес прироста секвестрации С в комплексном критерии
Рисунок 2. Зависимость анализируемых показателей от параметра, характеризующего вес прироста секвестрации углерода в комплексном критерии оптимизации отраслевой структуры Оренбургской области.
Источник: выполнено на основе расчетов авторов.
Легко видеть, что зона эколого-экономического компромисса находится между значениями весового коэффициента в интервале 10^50. Разумеется, выбор конкретной стратегии является прерогативой Производителя. При этом существенное влияние на его решение может оказать возможности реализовать «карбоновые единицы» на соответствующем рынке. Собственно от этого в большой мере зависит момент переключения со стратегии чисто экономической на эколого-экономическую.
Рассматриваемый метод дает возможность оценить пороговое значение цен «карбоновых единиц», а также предоставляет необходимую информацию для решений регуляторов регионального и федерального уровней.
Заключение. Глобальное потепление при всей неясности этиологии имеет среди причин возникновения один общепризнанный научным сообществом фактор - антропогенный. Нерациональное использование земель и ресурсов привело к запуску опасных процессов, которые пока называются обратимыми. В настоящее время одной из актуальнейших задач является проектирование углеродно-нейтральных агропродовольственных систем при сохранении, а лучше - восстановлении биоразнообразия. Агроценозы степной зоны, как одной из наиболее подверженной необратимой деградации почв и биоразнообразия зон, должны стать устойчивыми не только в их социально-экономической роли, но и в биосферной функции.
Использование экономико-математических моделей дает возможность для получения мультидисциплинарных оценок различных стратегий декарбонизации агроценозов степей. Широкий спектр возможных оптимизационных задач в типовой модели низко углеродной трансформации АПС регионального уровня позволяет получать количественные оценки элементов стратегий для таких процессов в конкретных регионах России.
Список литературы
1. Rolinski S. et al. Dynamics of soil organic carbon in the steppes of Russia and Kazakhstan under past and future climate and land use // Regional Environmental Change. 2021. Т. 21. P. 1-16.
2. Lefèvre C. et al. Soil organic carbon: the hidden potential. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 2017.
3. Курганова И.Н., Лопес Де Гереню В.О., Жиенгалиев А.Т., Кудеяров В.Н. Углеродный бюджет степных экосистем России // Доклады Академии наук. 2019. Т. 485. № 6. С. 732-735. DOI 10.31857/S0869-56524856732-735.
4. Levykin S.V., Chibilev A.A., Gulyanov Yu.A. [et al.]. Environmental and landscape significance of steppe mega-projects // Ukrainian Journal of Ecology. 2019. Vol. 9. No. 3. P. 371-375.
5. Чибилев А.А., Чибилев А.А., Руднева О.С. [и др.]. Геоинформационный анализ индикаторов эколого-экономической безопасности и оценка ландшафтно-экологической устойчивости природно-хозяйственных систем регионов степной зоны России. Оренбург: ИПК «Газпресс» ООО «СервисЭнергоГаз», 2020. 84 с.
6. Гулянов Ю.А., Чибилев А.А. Перспективы интеграции «цифрового землепользования» в ландшафтно-адаптивное земледелие степной зоны // Проблемы региональной экологии. 2019. № 2. С. 3237. DOI: 10.24411/1728-323X-2019-12032.
7. Чибилев А.А., Гулянов Ю.А., Левыкин С.В. [и др.]. Критерии малопродуктивной пашни для степных территорий Алтайского края для целей оптимизации степного землепользования и повышения эффективности поддержки сельхозтоваропроизводителей: Методические рекомендации. Барнаул: Изд-во Алтайского государственного университета, 2023. 54 с.
8. Сиптиц С.О., Романенко И.А., Евдокимова Н.Е. Модели проектирования эффективных и устойчивых агропродовольственных систем с низким углеродным следом // International Agricultural Journal. 2023. Т. 66, № 4. DOI: 10.55186/25876740_2023_7_4_1.
9. Сиптиц С.О. Типовая экономико-математическая модель низкоуглеродной трансформации агропродовольственных систем регионального уровня и ее применение для оценки эффективности таких стратегий // Экономика и управление: проблемы, решения. 2023. Т. 1. № 10(139). С. 57-71. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2023.10.01.006.
