CC BY
20
- разработка набора климатических сценариев с траекториями выбросов, концентраций углекислого газа: "репрезентативные пути концентрации" (RCP - Representative Concentration Pathway), связанные со стабилизацией общего антропогенного воздействия в 2100 году также на разных уровнях;
- разработка новых социально-экономических сценариев (SSP, Shared Socio- Economic Pathways) [10], включая варианты динамики макроэкономических показателей, таких как численность населения, динамику ВВП в странах с разным уровнем развития, варианты землепользования, эффективность производства в растениеводстве и животноводстве, уровни потребления продуктов животного потребления, таких как мясо и молоко. Всего сценарии SSP включают в себя пять различных сюжетных линий, которые показывают различные тенденции в ключевых измерениях (таких как демография, экономика и образ жизни, политика и институты, технологии, окружающая среда и природные ресурсы). Сюжетные линии были использованы для получения демографических [11] и экономических прогнозов в рамках обоснованных социально-экономических и климатических сценариев [12]; - этап интеграции и распространения [9].
Выводы: Различные предлагаемые здесь методы могут быть использованы в соответствии с информацией о вероятностях возникновения и в соответствии с политическим выбором, особенно по весовым коэффициентам, который человек хочет приписать экстремальным сценариям. Независимо от выбранного метода решение в конечном итоге остается политическим решением. Сценарный анализ позволяет ограничить объем стратегий, соответствующих имеющейся информации,
но в целом не дает возможности определять «правильную» стратегию, даже если использовалась вся имеющаяся информация, поэтому во многих случаях риски дезадаптации очень велики.
Список использованной литературы:
1. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.
2. https://www.ladocumentationfrancaise.fr/var/storage/ rapports-publics/104000108.pdf
3. Ambrosi, P. (2006) Attention au rythme du changement climatique! Nat.Sc.S., vol.14, p.133-143.
4. Henry, C. (1974) Investment decisions under uncertainty. Am. Ec. Rev. 64(6):1006-1012.
5. Lempert, R. J., et al. (2000) The Impacts of Variability on Near-Term Policy Choices and the Value of Information, Clim. Change 45, 129-161.
6. Hallegatte, S. (2009) Strategies to adapt to an uncertain climate change. Gl.Env.Ch. 19:240-247.
7. IPCC, 2000 - Cambridge University Press, UK. pp 570.
8. Romanenko, I. A.; et al. (2007) Constructing regional scenarios for sustainable agriculture in European Russia and Ukraine for 2000 to 2070. Reg. Environ. Change. Vol. 7 (2), pp. 63-77.
9. Moss RH, et al. (2010) The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature 463: 747-756.
10. O'Neill, B.C., et al., The roads ahead: Narratives for shared socioeconomic pathways describing world futures in the 21st century. Global Environ. Change (2015), http://dx.doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2015.01.004
11. Samir KC, W. Lutz The human core of the shared socioeconomic pathways: Population scenarios by age, sex and level of education for all countries to 2100. Global Environ. Change. Vol. 42, Jan. 2017, pp.181-192.
12. Dellink et al., 2017 Long-term economic growth projections in the Shared Socioeconomic Pathways. Global Environ. Change, 42 (2017), pp. 200-214.
13. Романенко И.А. Оценка воспроизводственного потенциала региональной экосистемы в долгосрочной перспективе // МСХЖ. 2005. №1. С.25-27.
ТРЁХФАКТОРНАЯ КЛИМАТИЧЕКАЯ МОДЕЛЬ УРОЖАЙНОСТИ НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ
О.С. Соболев, к.т.н., в.н.с. Всероссийский институт аграрных проблем и информатики имени А.А. Никонова -
филиал ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ E-mail: oleg209sob@viapi.ru , м.т. 8-916-710-54-98
Введение. Долгосрочные климатические изменения на территории России нередко проявляются в виде следующих погодных явлений: увеличения повторяемости засушливых летних периодов; расширения продолжительности вегетационного периода; роста повторяемости более тёплых зим; смещения периода выпадания снежных осадков в сторону месяца марта; увеличение повторяемости бесснежных зим с начала декабря до третьей декады января, подъёма средней летней температуры
на десятилетнем интервале, более ранней (в среднем на 1-5 дней) даты начала сбора урожая. За последние 24 года засуха на территории Центрального Федерального округа (ЦФО) случалась 7 раз: в 1995 -1996 г., в 1998-1999 г., в 2010 г., 2012 г. и 2018 г. и, как правило, приводила к снижению валового сбора и урожайности зерновых культур. Исследование влияния долгосрочных климатических изменений на урожайность в растениеводстве, является актуальным и представляет практический
интерес. В работе приводится статистика с 1995 г. по 2018 г. по Тамбовской области для следующих климатических параметров:
- сумма ежемесячных осадков в (мм) в регионе с апреля по август для каждого рассматриваемого года;
- сумма среднемесячных температур в градусах Цельсия в регионе с апреля по август для интервала с 1995 г. по 2018 г.;
- сумма среднемесячной относительной влажности в % в регионе с апреля по август для интервала с 1995 г. по 2018 г.
Перечисленные факторы выбраны не случайно, и представляют гипотезу о наибольшем их влиянии в период вегетации на урожайность зерновых и зернобобовых культур. Очевидно, что урожайность в растениеводстве определяется не только погодными условиями, но и в значительной степени, почвенными характеристиками земельных наделов, технологией сельскохозяйственного производства, включая средства
химической защиты растений, соответствием посевных и убранных площадей, селекционными качествами посевных семян, использованием искусственного орошения и другими факторами, однако исследование влияния факторов долгосрочных климатических изменений на урожайность зерновых и зернобобовых культур в Тамбовской области показали, что вклад погодных параметров в изменение урожайности зерновых и зернобобовых культур, по разным оценкам, составляет от 31% до 45% [5].
Методы исследования. Для установления влияния долгосрочных климатических изменений на урожайность зерновых и зернобобовых культур применялся регрессионный анализ, и использовались данные из табл. 1. Урожайности зерновых и зернобобовых культур в табл. 1 заполнялись из источников [1,2]. Количество осадков, сумма среднемесячных температур и сумма среднемесячных влажностей, вычислялись на основании архивов погодных данных в регионах России [3,4].
Таблица 1 - Урожайность и климатические параметры
Урожайность Осадки Температура Влажность
ц/га мм 0С %
Год Y X, х„ Х3
1995 9,8 187,4 86,9 328,7
1996 15,2 68,8 83,1 315,4
1997 20,1 137,9 76,1 346,1
1998 17,1 142,7 79,0 350,2
1999 14,0 140,9 80,2 340,7
2000 15,2 186,7 78,4 358,0
2001 20,9 179,5 82,5 357,2
2002 20,4 105,9 77,3 314,9
2003 21,8 208,5 72,4 356,7
2004 17,6 168,4 73,5 366,0
2005 20,4 128,5 80,4 348,9
2006 20,5 131,9 77,9 343,8
2007 20,4 140 82,6 326,7
2008 30,8 130 82,0 343,4
2009 27,5 145,8 77,2 326,1
2010 13,8 34,8 99,4 271,7
2011 22,5 153,5 84,5 320,6
2012 21,6 188,9 89,5 332,0
2013 30,9 184 95,2 323,1
2014 31,7 174,4 93,5 310,9
2015 32,0 268,9 89,3 350,0
2016 32,6 393 94,3 350,0
2017 29,6 203,8 83,7 330,0
2018 20,9 203,2 92,7 300,0
а3 -0,01 а2 0,14 а1 0,05 Ь 6,77
s3 0,11 s2 0,29 s1 0,03 sb 54,4
г2 0,31 sy 5,8
F 3,06 df 20
В табл. 1 используются следующие обозначения:
a1, a2, a3 - коэффициенты перед переменными X1 , X2 , X3 в уравнении (1);
b - константа в уравнении (1);
s1, s2, s3 - стандартное значение ошибки для коэффициентов а1, a2, a3;
sb - стандартное значение ошибки для постоянной b;
r2 - коэффициент детерминированности; sy -стандартная ошибка оценки Y;
F F - статистика ; df - степени свободы.
Из табл. 1 функцией ЛИНЕЙН() MS Excel составляется следующее регрессионное уравнение:
Y = 0,05*X1 + 0,14*X2 - 0,01*X3 + 6,77 (1)
где: X1 - сумма ежемесячных осадков в (мм) в регионе с апреля по август для каждого рассматриваемого года;
X2 - сумма среднемесячных температур в градусах Цельсия в регионе с апреля по август для интервала с 1995 г. по 2018 г.;
X3 - сумма среднемесячной относительной влажности в % в регионе с апреля по август для интервала с 1995 г. по 2018 г.
Коэффициент детерминированности в уравнении (1) равен 0,31. Следовательно, на 31% изменение урожайности зерновых и зернобобовых культур зависит от трёх факторов: суммы осадков за 5 месяцев с апреля по август, суммы среднемесячной температуры за эти же 5 месяцев и суммы среднемесячной влажности за те же 5 месяцев. 69% в изменение урожайности вносят другие факторы.
Экспериментальная часть. В результате применения регрессионного анализа установлено, что:
- полученное регрессионное уравнение на 31% вносит вклад в дисперсию урожайности зерновых и зернобобовых культур в Тамбовской области;
- сумма осадков и сумма среднемесячных температур за период с апреля по август заметно связана с урожайностью зерновых и зернобобовых культур. Это значит, что в случае засушливого весенне-летнего сельскохозяйственного сезона для сохранения урожайности зерновых и зернобобовых культур необходимо использовать искусственное орошение по нормативам, рекомендуемым Министерством сельского хозяйства России. Повышение суммы среднемесячной влажности снижает урожайность зерновых и зернобобовых, но влияет на функцию в 5-10 раз
меньше, чем два первых параметра. Из табл. 1 также следует, что урожайность зерновых и зернобобовых за последних 24 года, выросла в Тамбовской области в 2 раза.
Заключение. В результате составления трёх-факторного уравнения регрессии, гипотеза о заметном влиянии суммы осадков за 5 месяцев вегетационного периода с апреля по август и суммы среднемесячных температур за тот же период, на урожайность зерновых и зернобобовых культур в Тамбовской области, подтвердилась.
Тамбовская область расположена в зоне рискованного земледелия. Из табл. 1 видно, что засуха в этом регионе случается чаще, чем в целом в ЦФО. Сумма осадков за вегетационный период составляет 50-60% от годовой суммы осадков. К тому же, на региональные особенности погоды накладываются долгосрочные климатические изменения, охватывающие территории всех Федеральных округов России. В последние 24 года зависимость урожайности зерновых и зернобобовых культур в регионе от суммы осадков и суммы среднемесячных температур в весенне-летний период проявляется заметнее, вклад этих факторов в изменчивость урожайности с 1995 г. по 2018 г. составил 31%.
Задачи расширения мелиорации пахотных земель в Тамбовской области рассмотрены в программных документах органов управления АПК региона. Однако доля мелиорированных земель невысока в общей площади сельскохозяйственных угодий и в 2011 г. не превышала 2%. (В России доля мелиорированных земель составляет 7,9% от всех пахотных земель). Применение климатических моделей по прогнозированию урожайности зерновых и зернобобовых культур в зависимости от суммы осадков с апреля по август календарного года, суммы среднемесячной температуры и суммы среднемесячной относительной влажности за этот же период позволит более своевременно адаптироваться к погодным изменениям и компенсировать понижение вла-гообеспеченности в регионе за счёт искусственного орошения. Представленный способ оценки влияния погодных условий на урожайность сельскохозяйственных культур может применяться и в других областях России при замене в табл. 1 данных по урожайности и климатических параметров соответствующей региональной статистикой.
Список использованной литературы:
1. Сайт Росстата России. www.gks.ru
2. Регионы России. Социально-экономические показатели. Официальное издание. М.: Федеральная служ-
ба госстатистики РФ. 2018.
3. Архив погодных данных за период с 2013 г. по 2018 г. http://meteo9.ru
4. Архив погодных данных за период с 1995 г. по 2015 г. http://www.atlas-yakutia.ru
5. Соболев О.С. Влияние долгосрочных климатических изменений на урожайность зерновых и зернобобовых культур. Экономика сельского хозяйства России. 2019. № 4. с. 68-71.
СОХРАНЕНИЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ УГОДИЙ, ПРИГОДНЫХ ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВА
ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ
Г.А.Полунин, д.э.н., ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ Адрес: anocpv@yandex,ru, тел. 8-499-195-60-52
По всей России порядка 220 млн. га пригодных для ведения сельскохозяйственного производства угодий. Из них по данным Минсельхоза России сегодня не используются в сельскохозяйственном обороте 32,7 млн. га угодий или 14,9 % от их общей площади, в том числе 19,4 млн. га пашни или 17,6% [1].
На полноту использования в сельскохозяйственном производстве земельных ресурсов оказывают влияние две основные группы факторов: последствия не завершенной реформы земельной собственности, направленной на создание эффективного собственника, и спрос на продукцию земледелия.
По разным причинам не оправдались ожидания общества о скором переходе государственной собственности на землю в частную. С начала земельной реформы девяностых годов прошлого века по настоящее время лишь 33,4% земель сельскохозяйственного назначения переданы в частную собственности, а в государственном реестре недвижимости содержаться сведения о не более, чем 55,6% земельных участков с установленными границами. Из 59,4 млн. га земельных участков, находящихся в долевой собственности граждан, 17 млн. га или около 29% остаются невостребованными [1].
Таки образом, значительная часть земельных участков не получила своего собственника, но в то же время земля продолжает де-факто возде-лываться без каких-либо обязательств перед обществом. Землепользователей даже не пугают такие видимые последствия, как получаемый ими результат экономической деятельности на любом земельном участке, без оформления прав собственности на него или иных прав землепользования, признается обществом незаконным.
На экономику сельскохозяйственного производства существенно оказывает влияние внутренний и внешний спрос на продукцию земледелия. Рост внешнего спроса сегодня удовлетворяется преимущество за счет интенсификации возделывания зерновых, зернобобовых и масличных
культур в регионах страны с высоким и среднем биоклиматическим потенциалом и последующей продажей полученной продукции на внешнем рынке. Однако это не приводит к значительному увеличению в сельскохозяйственном обороте пахотных земель.
Внутренний спрос на продукцию земледелия в целом, хотя и удовлетворен за счет собственного производства и импорта сельскохозяйственного сырья и продуктов его переработки, но низкая платежеспособность части населения страны, позволяет утверждать об наличии отложенного спроса на продукцию земледелия.
По данным статистики количество бедных слоев населения в настоящее время составляет 19.6 млн. человек (13.3%) - россиян, живущих за чертой бедности из 146.9 млн. жителей населения России [2].
Повышение внутреннего платежеспособного спроса на продукты питания - ключевой фактор экономического развития сельскохозяйственного производства, в том числе за счет вовлечения в сельскохозяйственных оборот неиспользуемых земель.
Рост и стабильность внутреннего спроса можно достичь за счет обеспечения устойчивого естественного увеличения численности населения Российской Федерации; повышения продовольственной помощи малоимущим гражданам, многодетным семьям, детским дошкольным учреждениям и увеличения минимального набора продуктов питания, которые входят в потребительскую корзину, с приближением такого набора к рациональным нормам здорового питания; и за счет планомерного повышения доходов населения страны. Намерения государства по снижению в два раза уровня бедности к 2025г. на этот счет имеются, но сроки начала и объемы предоставления такой помощи и повышения минимальных доходов населения пока не анонсированы. Выведение половины из 19,5 млн. россиян, живущих за чертой бедности до установленного в настоящее время прожиточного минимума в 11280 руб.,
