CC BY
33
ственного управления (далее - БВУ) - Садыков Б.С., от российской части заместитель руководителя Нижне-Об-ского БВУ - начальник отдела водных ресурсов по Курганской области Овечкин А.Б. В состав рабочей группы от государств также входят представители природоохранных и гидрометеорологических ведомств.
На очередном (четырнадцатом) заседании Казах-станско-российской комиссии по совместному использованию и охране трансграничных водных объектов, состоявшемся в период с 21 по 22 сентября 2005 г в г Волгограде, были рассмотрены следующие вопросы: мониторинг трансграничных вод; режимы работы водохранилищ; ход работ по внесению изменений и дополнений в Соглашение между Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Казахстан о совместном использовании и охране трансграничных водных объектов от 1992 г; ход проведения демеркуризационных работ на Павлодарском ОАО "Химпром"; разработки водохозяйственного баланса рек Большой и Малой Узени, совместных Схем комплексного использования и охраны водных ресурсов рек Ишим и Иртыш; внедрение межгосударственной информационной системы обмена данными о состоянии и использовании водных объектов в бассейнах рек Илек и Урал; правомочность декларирования оросительной воды и др.
По основным бассейнам ситуация следующая.
Иртышский бассейн - самый обеспеченный водными ресурсами речной бассейн Казахстана. Среднемно-голетний сток реки Иртыш составляет 33.86 км3, из них трансграничный - 9.8 км3. Потери на испарение и фильтрацию составляют 6.8 км3, а необходимые санитарные и экологические попуски с учетом нерегулируемого стока составляют 13.1 км3. Располагаемые для нужд отраслей экономики водные ресурсы рек составляют 15.9 км3.
В отличие от других речных бассейнов использование воды на цели сельского хозяйства не является преобладающим. К тому же в сельскохозяйственных нуждах учтено затопление поймы Иртыша в весенний паводок, которое осуществляется и в экологических целях. В последние годы превалирует забор воды на промышленные нужды. Если иметь в виду, что водозабор на коммунальные и на прочие нужды стабилен и составляет около 20% общего водозабора, то по последнему отчетному году промышленный водозабор составил 50%, а на сельскохозяйственные нужды - всего 30%.
Урало-Каспийский бассейн является вторым крупным трансграничным с Россией речным бассейном. Его поверхностные водные ресурсы составляют 26.3 км3, из них трансграничный приток составляет 21.4 км3, остальной сток формируется в пределах республики. С учетом необходимых санитарных и экологических попусков, потерь воды на испарение и фильтрацию, располагаемые ресурсы составляют лишь 5.9 км3.
Главными потребителями воды в регионе являются промышленность и сельское хозяйство. На эти цели используется свыше 80% объема водозабора.
За механизированную подачу воды из Саратовского канала и Палассовской системы в Западно-Казахстанскую область в рамках Соглашения ежегодно из бюджета республики выделяются финансовые средства Российской Федерации.
Ишимский бассейн - третий по объему водных ресурсов трансграничный с Россией речной бассейн. Поступления воды с российской территории нет. В пределах бассейна поверхностный сток составляет 2.2 км3, из которых 0.5 км3 теряются за счет фильтрации и испарения, а 0.8 км3 представляют собой санитарные, экологические попуски и нерегулируемый сток.
Поверхностный сток Тобол-Торгайского бассейна составляет 1.5 км3. Река Тобол притекает из России и туда же вытекает. Из России поступает 0.056 км3. С учетом санитарных и экологических попусков, потерь на испарение и фильтрацию, располагаемые поверхностные водные ресурсы бассейна составляют 0.701 км3. Бассейн является вододефицитным в Казахстане.
Основными проблемами взаимодействия между Казахстаном и Россией в вопросах рационального использования и охраны трансграничных рек являются следующие вопросы:
• вододеление стока рек Малой и Большой Узени в период половодья;
• безвозвратный отъем китайской стороной водных ресурсов из реки Черный Иртыш и согласование объемов водозабора из реки Иртыш тремя государствами, расположенными в бассейне;
• декларирование оросительной воды, поступающей из Волгоградской области (Россия) в Западно-Казахстанскую область (Казахстан).
Перспективными направлениями сотрудничества являются:
• разработка совместных водохозяйственных балансов и схем комплексного использования и охраны водных ресурсов трансграничных рек;
• проведение совместного анализа гидролого-гидрохимических характеристик по согласованным пунктам наблюдений;
• внедрение межгосударственной информационной системы обмена данными о состоянии и использовании водных объектов в бассейнах рек;
• реализация совместных проектов по проведению мониторинга, состояния и оценки качества трансграничных вод;
• создание трехсторонней казахстанско-российско-китайской совместной комиссии по использованию и охране трансграничной реки Иртыш.
В целом сотрудничество с Россией достаточно конструктивное. Имеющийся опыт сотрудничества показывает, что наиболее успешно решаются вопросы совместного использования и регулирования трансграничных рек на двусторонней основе. Созданная на паритетной основе совместная Комиссия является органом взаимодействия сторон в принятии и решении проблемных вопросов, чего не скажешь о взаимоотношениях, касающихся многостороннего характера, это касается совместного управления водными ресурсами со странами Центральной Азии.
Ш.Н. Сапаргали
Институт экономики Министерства образования и науки Республики Казахстан
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА: МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ
Комплексный прогноз территориального аспекта социально-экономического развития страны является одним из основных инструментов исследования ее перспективного развития. Он отражает макроэкономические и региональные изменения в территориальной организации хозяйства, вытекающие из потребностей структурной перестройки экономики с учетом необходимости баланса интересов государства и регионов.
Основой для разработки модели устойчивого развития являются макроэкономические модели, расширенные социальными и экологическими факторами и связями.
В истории развития методологии разработки моделей устойчивого развития можно выделить несколько этапов.
Первый этап - разработка экономических моделей. Экономические модели позволяют выявить особенности функционирования экономического объекта и на основе этого предсказывать будущее поведение объекта при изменении каких-либо параметров. Предсказание будущих изменений, например, повышение обменного курса, ухудшение экономической конъюнктуры, падение прибыли может осуществляться интуитивно. Однако при этом могут быть упущены, неправильно определены или неверно оценены важные взаимосвязи экономических показателей, влияющих на рассматриваемую ситуацию. В модели все взаимосвязи переменных могут быть оценены количественно, что позволяет получить более качественный и надежный прогноз.
Процесс построения экономической модели включает несколько ступеней:
• формулируется предмет и цели исследования;
• в рассматриваемой экономической системе выделяются структурные или функциональные элементы, соответствующие данной цели, выявляются наиболее важные качественные характеристики этих элементов;
• качественно описываются взаимосвязи между элементами модели;
• вводятся символические обозначения для учитываемых характеристик экономического объекта и формализуются, насколько возможно, взаимосвязи между ними, тем самым формулируется математическая модель;
• проводятся расчеты по математической модели и анализ полученного решения.
На этом этапе были разработаны все классические экономические модели, такие как модель Кейнса, и др.
Следующим этапом в развитии методологии моделирования устойчивого развития стало исследование и моделирование эколого-экономических систем, т.е. систем, включающих в себя экологические компоненты, экономическую оценку природных ресурсов, антропогенной нагрузки на окружающую среду, емкости природной среды для человеческой деятельности, баланс экономической и экологической составляющих. Многочисленным работам по эколого-экономическому моделированию был открыт путь работами Форрестера (Форрестер, 1978), Медоуза (Meadows et al., 1972) и Леонтьева (Леонтьев, 1972).
Основными направлениями исследований в экологической экономике, в круг интересов которой входит изучение и моделирование эколого-экономических систем, являются [1]:
• устойчивость как поддержание систем жизнеобеспечения;
• оценка природных ресурсов и природного капитала;
• макроэкономический учет в эколого-экономичес-кой системе;
• разработка инновационного инструментария для управления природопользованием;
• эколого-экономическое моделирование на локальном, региональном и глобальном уровнях.
Последним на текущий момент этапом процесса развития методологии моделирования устойчивого развития являются сами модели устойчивого развития.
Как определяется в трудах по теории моделирования устойчивого развития, существенной чертой модели является масштабный и долгосрочный подход к деятельности человечества в пространстве и времени, включающий сеть взаимодействий между экономическими и экологическими системами различного уровня [2]. Модель устойчивого развития основывается на принципах УР и удовлетворяет условиям макроэколого-экономической стабильности:
• справедливое распределение доходов и собственности;
• экологический императив (обеспечение экологической безопасности);
• обеспечение населения основными видами социальных услуг, удовлетворяющими его базовые, жизненные потребности.
В отличие от традиционных экономических моделей, где природные блага и человеческий труд имеют ресурсный статус, в рамках модели устойчивого развития они становятся внутренними факторами социально-экономической системы.
Касаясь экономического аспекта более детально, следует отметить, что в модели устойчивого развития должны отражаться требования всесторонней сбалансированности экономики: ресурсной, межотраслевой, материально-финансовой, межрегиональной. Таким образом, будет обеспечена основа для устойчивости развития экономической системы в ее экологических пределах.
Для достижения устойчивости экономика устойчивого развития включает в учет экосистемные услуги и природные ресурсы как товары. Для этого нужно установить их стоимости, сопоставимые со стоимостями созданной трудом продукции и услуг При этом необходимо определить, сколько из необходимых человеку природных систем жизнеобеспечения он может позволить использовать безвозвратно; до какой степени можно заместить капиталом, произведенным трудом, природный капитал и какая часть природного капитала является невосстановимой. На каждом промежутке времени необходимо, чтобы природные ресурсы распределялись на основе их реальной стоимости в данный период времени [3].
Ущерб или польза для окружающей среды в модели устойчивого развития могут оцениваться следующим образом. С точки зрения антропоморфического подхода различают две широкие категории стоимости: инструментальную (характеризует способность используемого объекта удовлетворять потребность или предпочтение) и внутреннюю (нечто, присущее объекту).
Инструментальная стоимость состоит из прямой, косвенной и опционной стоимости. Внутреннюю стоимость называют также стоимостью существования. Совокупная экономическая стоимость = прямая стоимость использования + косвенная стоимость использования + опционная стоимость + стоимость существования.
Прямая стоимость использования - это продукция из природного материала и др., экотуризм. Косвенная стоимость использования - экологические функции экосистем: водо- и почвоохранные функции на водосборе, обеспечение кругооборота минеральных веществ, формирование комплекса веществ, переносимых в дельту реки, и др. Опционная стоимость соответствует сумме, которую люди готовы заплатить за сохранение экосистемы для будущего поколения, для которых она может быть использована в будущем. Стоимость существования относится к внутренней стоимости экосистемы, не связанной с ее использованием.
Система уравнений модели устойчивого развития
должна быть, желательно, как можно более простой. Простота ее заключается в статичности, линейности и немногочисленности связей. Достоинством такой модели является универсальность ее схемы, которую можно применить к системам различного уровня и сложности. Используя ее в качестве базы, вводя временную зависимость и расширяя систему связей, можно разработать более сложные модели устойчивого развития для различных уровней.
Моделирование устойчивого развития эколого-эко-номических систем является эффективным инструментарием научного прогнозирования устойчивости развития экономики как страны, так и региона.
Комплексный прогноз территориального аспекта социально-экономического развития страны является одним из основных инструментов исследования ее перспективного развития. Он отражает макроэкономические и региональные изменения в территориальной организации хозяйства, вытекающие из потребностей структурной перестройки экономики с учетом необходимости баланса интересов государства и регионов.
Методология прогнозирования развития отдельного региона и оценки его с позиций устойчивости предусматривает анализ динамики экономических и социальных аспектов этого развития в ретроспективном периоде и, кроме того, оценку текущего уровня жизни населения и его занятости, миграционных процессов, экологической ситуации и антропогенной нагрузки.
В процессе прогнозирования важнейшими направлениями экономического анализа являются определение влияния экономической специализации на рациональное использование природных ресурсов и формирование регионального хозяйственного комплекса, выявление территорий ускоренного экономического роста и депрессивных зон.
В региональном прогнозировании выделяются следующие аспекты:
• производственный, касающийся воспроизводства основного капитала, формирования внутренних финансовых ресурсов и налоговой базы;
• финансовый, относящийся к источникам и направлениям расходования финансовых ресурсов, в том числе и бюджета региона;
• социальный, связанный с динамикой уровня жизни и доходов населения, спроса и предложения трудовых ресурсов;
• ресурсный, определяющий ресурсную обеспеченность экономики регионов;
• экологический, выявляющий уровень антропогенной нагрузки на окружающую среду, качество окружающей природной среды и степень воздействия на нее и др.
Среди методов прогнозирования в настоящее время наиболее распространены экстраполяция и интерполяция, моделирование, экспертный анализ, историческая аналогия, прогнозные сценарии, матрицы взаи-мовлияющих факторов типа "затраты - выпуск", а также методы, основанные на построении графов, дерева проблем, дерева целей, нейронных сетей и т.п. Их можно объединить в следующие группы:
• трендовые;
• адаптивные;
• основанные на многомерном статистическом анализе;
• экспертные;
• основанные на имитационных моделях.
При использовании трендовых методов обычно предполагается, что сохраняются основные факторы и
тенденции прошлого периода на период прогноза или можно обосновать и учесть направление их изменений в перспективе. Наиболее часто эти методы используются для поискового прогнозирования.
Адаптивные методы прогнозирования имеют целью построение самонастраивающихся моделей, которые способны учитывать информационную ценность различных членов временного ряда и давать достаточно точные оценки будущих членов данного ряда. Среди последних можно выделить такие, как методы авторегрессии и экспоненциального сглаживания.
Методы, основанные на многомерном статистическом анализе, представлены методами парной и множественной регрессии.
Экспертные методы относятся к "качественным" методам прогнозирования, в которых исходной информацией выступают качественные характеристики исследуемого фактора или процесса, являющиеся мнениями специалистов.
При моделировании социально-экономических систем предпочтение отдается имитационным моделям балансового типа. Имитационное моделирование как информационная технология получило широкое распространение в исследованиях организационных, экономических и социальных систем, оно не только активно развивается в настоящее время, но и становится ведущим направлением исследования социально-экономических процессов [4].
Сущность метода имитационного моделирования -в математическом описании динамических процессов, воспроизводящем функционирование изучаемой системы. Данный метод позволяет анализировать сложные динамические системы, такие как предприятия, банки, отрасли экономики, регионы и т.д. Имитационное моделирование опирается на знание содержательных закономерностей происходящего процесса и позволяет алгоритмически описать сложные нелинейные взаимодействия внешних, управляющих и траекторных (фазовых) переменных [5].
Его применение предполагает два этапа - построение комплекса динамических имитационных моделей и выполнение аналитических и прогнозных расчетов. Он предоставляет исследователю следующие возможности:
• оценка последствий различных сценариев;
• моделирование показателей, по которым отсутствует ретроспективная информация или её недостаточно;
• моделирование нелинейных воздействий и внутренних механизмов, действующих в экономике;
• проведение многократных модельных экспериментов, позволяющих собрать статистику о будущем поведении системы.
В имитационных расчетах изучаемые социально-экономические и производственные процессы описываются в виде разностных соотношений экономико-математической модели, отражающей динамику развития этих процессов. Математическое описание модели разрабатывается на основе использования существующих экономико-математических методов в сочетании с интуитивным моделированием и реализуется в виде компьютерной программы, на которой и проводятся эксперименты путем подачи на вход внешних воздействий в форме задания значений входных показателей модели и расчета выходных показателей. Варианты сценариев расчетов формируются путем задания значений входных показателей. Дополнительной проблемой имитационных экспериментов является обеспечение необходимой адекватности разрабатываемых моделей реальным объектам.
Успешное использование методов прогнозирования, основанных на имитационных моделях, связано с появлением метода системной динамики Джоя Форрестера. Особое внимание в нем уделяется учету и моделированию многочисленных обратных связей. Дж. Форрестер применил его последовательно к таким системам, как предприятие, город, мировое хозяйство в целом.
Для адекватного отражения реальности необходим синтез подходов: имитационная модель должна быть основана на содержательном анализе закономерностей поведения объекта с применением эконометрики для оценки зависимостей и проверки основных гипотез.
При многовариантном прогнозировании регионального развития возникает задача сравнения альтернативных вариантов с целью выбора наилучшего. Каждому варианту соответствуют вполне определенные сценарные условия, при реализации которых исследователь получает вполне определенное "прогнозное" состояние региона, которое характеризуется множеством социально-экономических показателей. Для сравнения вариантов необходимо найти некоторую обобщенную оценку прогнозного состояния. Методы ранговой оценки представляют собой удобный и эффективный аппарат определения такой обобщенной оценки вариантов регионального развития для проведения сравнительного анализа.
Последним пунктом в вопросе моделирования и прогнозирования устойчивого развития регионов стоит оценка устойчивости развития региона. Этот вопрос о показателях и критериях региональной устойчивости остается пока практически открытым.
В теории устойчивого развития выделяются два основных подхода к оценке устойчивости социально-экономической системы.
Первый заключается в разработке отдельных интеграционных показателей, характеризующих состояние в целом. Так, для оценки устойчивости экономики Всемирным банком был разработан показатель "Истинные накопления" (Genuine Savings), который определяет благосостояние экономики в более широком плане, чем национальные счета. Другие примеры данного подхода:
• "Индекс устойчивости окружающей среды" (Environmental Sustainability Index), предложенный Йель-ским и Колумбийским университетами для Всемирного экономического форума в Давосе. Значение индекса рассчитывается по 22 индикаторам, каждый из которых определяется усреднением 2-5 переменных, всего выделено 67 переменных. Согласно этому показателю, в десятку наиболее устойчивых стран вошли Финляндия, Норвегия, Канада, Швеция, Швейцария, Новая Зеландия, Австралия, Австрия, Исландия, Дания и США. Страны СНГ, включая Казахстан, занимают места с 35 по 50;
• "Индекс устойчивого экономического благосостояния" (Index of Sustainable Economic Welfare), рассчитанный в 1989 г. Коббом и Дэли. Показатель представляет собой размер ВВП на душу населения, скорректированный на сумму затрат на социально-экономические и экологические факторы;
• "Экологический след" (Ecological Footprint), предложенный Фондом дикой природы;
• "Поток ресурсов" (Resources Flow), разработанный Институтом мировых ресурсов.
Другим методологическим подходом к оценке устойчивости является использование системы показателей-индикаторов. Такие системы используются в ряде стран, таких как США, Великобритания, Дания, Португалия и др. [6]. Индикаторы как средства оценки устойчивости развития, как измерители прогресса и состояния стали широко применяться в последнее время.
Индикаторы - инструменты для измерения и представления социо-эколого-экономических тенденций. Индикаторы используются для описания базовых условий внешней среды и предсказания возможных воздействий на нее, сравнения вариантов альтернатив и текущего контроля за выполнением планов развития в соответствии с их целями [7, 8].
Существуют отдельно экологические индикаторы трех типов [9]:
• предельно допустимые концентрации, характеризующие состояние окружающей среды на данный момент (например, уровень содержания азота в атмосфере);
• индикаторы воздействия, определяющие степень антропогенного воздействия на окружающую среду (например, уровень выбросов загрязняющих веществ в атмосферу);
• индикаторы действия, которые измеряют степень эффективности применяемых средозащитных мероприятий (например, процент автомобилей с каталитическими конвертерами от общего количества автомобилей).
Социальные индикаторы, такие как уровень безработицы, индекс бедности, индекс дифференциации доходов и др. характеризуют социальную устойчивость развития.
Экономическая компонента устойчивого развития измеряется индикаторами экономической устойчивости, такими как ВВП на душу населения, доля обрабатывающей промышленности в производственном секторе, индекс Джини и др.
Для современного этапа развития экономики характерно динамичное, ускоренное изменение социально-экономических условий. Сложный вопрос принятия приемлемых управленческих решений на региональном уровне усугубляется кризисными процессами в экономике страны и регионов, характеризующихся значительной неопределенностью ее развития. В связи с этим особую роль приобретает способность органов управления (государственных, региональных) своевременно принимать соответствующие эффективные меры. Обеспечение информационной поддержки их выработки и обоснования возможно посредством систем поддержки принятия решения (СППР), обеспечивающих проведение вариантных прогнозных расчетов последствий реализации управленческих решений для более аргументированного обоснования выбора того или иного решения на уровне регионов.
В общем случае под СППР понимаются программные системы, имеющие следующие компоненты:
• информационный (совокупность ретроспективных данных предметной области);
• аналитический (специальные аналитические методы обработки накопленных данных, отыскания закономерностей и другие функции анализа ретроспективной информации);
• прогнозный (функции прогнозирования, моделирования последствий различных вариантов эндогенных и экзогенных воздействий, планирования процессов принятия решений с учетом результатов моделирования и прогнозирования).
Важное место здесь занимает сценарный подход, позволяющий проводить многовариантный ситуационный анализ моделируемой системы. Сценарий является некоторой оценкой возможного развития. Каждый сценарий связывает изменение внешних условий с результирующими переменными.
Применение имитационного моделирования и сценарного подхода позволяет строить эффективные СППР, предназначенные для решения следующего круга задач
в различных отраслях и для различных объектов (регионов, корпораций, макроэкономических систем):
• прогнозирование и анализ последствий управленческих решений;
• исследование эффективности и сравнение принимаемых мер;
• выбор либо построение оптимального решения. С использованием СППР решается следующий
класс задач:
• анализ тенденций и закономерностей в динамике контролируемых показателей в функциональном и территориальном разрезах;
• моделирование и вариантное прогнозирование на основе комплекса имитационных моделей состояния и взаимосвязей функциональных и социально-экономических показателей отраслевых, ведомственных, региональных комплексов;
• оценка эффективности принимаемых решений;
• формирование и ведение аналитических баз данных социально-экономических и финансовых показателей;
• комплексный анализ сложившейся социально-экономической ситуации;
• сравнительный анализ уровня развития регионов с целью выделения диспропорций и точек роста;
• формирование сценариев управленческих решений по перспективному социально-экономическому развитию регионов во взаимосвязи с макроэкономическими параметрами;
• анализ и прогноз влияния макроэкономических и региональных факторов на развитие экономической и социальной ситуации в регионах [10].
Таким образом, СППР объединяют в себе инструменты моделирования, прогнозирования и оценки устойчивости развития социально-экономической системы региона.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Costanza R., 1991: 'Ecological Economics: The Science and Management
of Sus-tainability, Columbia University Press, New York. P. 1-20 .
2. Перринг Ч. Экономический рост и устойчивое развитие. М.: Мир
науки, 1991. Т. 35, N0 1. С. 5-9.
3. Акимова Т.А., Батоян В.В., Моисеенков О.В., Хаскин В.В. Основные
критерии экоразвития. М.: Рос. экон. акад., 1994.
4. Цыбатов В.А., Дубровин Д.В. Методы, модели и системы прогнозиро-
вания регионального развития. Самара, 2003.
5. Андрианов Д.Л. и др. Имитационное моделирование и сценарный
подход в системах поддержки принятия решений // Проблемы теории и практики управления. 2002. №12.
6. Индикаторы устойчивого развития для Республики Казахстан.
Алматы: De-Lux, 2002.
7. Goodland R. Strategic environmental assessment: strengthening the
environ-mental assessment. P. 213.
8. Региональный отчет по оценке выполнения Повестки дня на 21 по
странам Центральной Азии. Алматы, 1999.
9. Куатбаева Г.К., Хафизов Е.Б., Ибраимзанова Е.К., Рудецких А.П.
Стратегическая экологическая оценка: адаптация в Республике Казахстан. М.: МАКС пресс, 2000.
10. Андрианов Д.Л. Системы поддержки принятия управленческих
решений для федеральных и региональных органов власти // Business. Новые решения для новой экономики (специальный выпуск eRussia ФОРУМ). 2001. №12.
А.В. Тихонов
Лаборатория геоинформационных исследований и технологий, Курганский государственный университет, г.Курган
ИЗУЧЕНИЕ ЛЕСОВ КУРГАНСКОЙ ОБЛАСТИ ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
В статье рассматриваются результаты исследований лесов Курганской области по данным дистанционного зондирования Земли. В работе использовались космические снимки российской спутниковой системы Ресурс-0/МСУ-Е, которые были обработаны и географически привязаны в программах Image Transformer, Mapinfo.
Современные средства дистанционного зондирования Земли в совокупности с комплексом программ для их обработки являются мощным инструментом при изучении состояния и динамики лесов УрФО в целом и Курганской области в частности.
Лаборатория геоинформационных технологий Курганского государственного университета, обладая солидной базой космических снимков (Ресурс-0, Aster, Landsat, Irs) и набором Гис-программ для обработки ДДЗ, может вести исследования по ряду направлений изучения лесного покрова Курганской области:
- картографирование лесного покрова;
- мониторинг состояния и динамики лесов;
- оценка повреждений лесного покрова в результате лесозаготовок, пожаров, массового размножения насекомых-вредителей, вымокания лесов.
Территория Курганской области довольно хорошо обеспечена лесными ресурсами. На её территории можно выделить несколько видов лесных природных комплексов:
1.Крупные боровые сосновые массивы, относящиеся к зоне южной подтайги: Шатровский, Иковско-Илец-кий, Боровлянский.
2.Ленточные островные боры, протянувшиеся вдоль рек Тобола, Исети, Миасса, произрастающие на песчаных массивах.
3.Берёзовые и осиновые колки и дубравы.
У сотрудников лаборатории уже имелся опыт ведения мониторинга и оценки состояния лесов на территории Курганской области в районе Приисетья.
В работе использовались космические снимки российской спутниковой системы Ресурс-0/МСУ-Е, которые были обработаны и географически привязаны в программах Image Transformer, Mapinfo.
Исследования продвигались в нескольких направлениях.
Методом визуального дешифрирования снимков были выявлены современные площади лесных массивов, их породный состав на территории Катайского, Дал-матовского, Шадринского, Шатровского, Каргапольского, Белозерского районов.
Важной проблемой является сведение лесов в результате промышленных и частных рубок. Были определены площади вырубок, выявлены многочисленные нарушения норм и правил рубок, степень зарастания территорий сведённых лесов вторичной растительностью.
Ещё одной важной экологической проблемой лесов Курганской области является их вымокание. Процесс вымокания затронул большие площади лесных массивов. Он происходит в местах скопления влаги и подтопления территории грунтовыми и поверхностными водами,
