CC BY
71
» - Аграрный вестник Урала № 11 (129), 2014 г. -t^Jgg
Экономика
УДК 633.1:631.559(574.21)
ВЛИЯНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА НА УРОЖАЙНОСТЬ ЗЕРНОВЫХ В КОСТАНАЙСКОЙ ОБЛАСТИ
В. Ф. БАЛАБАЙКИН,
доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой, Челябинская государственная агроинженерная академия
(454080, г. Челябинск, пр. Ленина, д. 75; e-mail: vfb@csaa.ru),
К. В. ЁЛКИН,
соискатель, преподаватель, Костанайский государственный университет имени А. Байтурсынова
(110000, Республика Казахстан, г. Костанай, пр. Абая 28; e-mail: apek13@mail.ru)
Ключевые слова: урожайность зерновых, глобальное изменение климата, стратегии устойчивого развития, влияние на урожайность природно-климатических зон, коэффициенты корреляции, коэффициенты регрессии, фактические значения, прогнозные значения, количественная взаимосвязь.
В данной статье рассматривается научный подход к определению влияния изменения климатических показателей на урожайность зерновых культур. Этот подход основан на обработке статистических данных по Костанайской области собранных за последние 20 лет с 1993 по 2013 гг. В статье подчеркивается необходимость разделения сельскохозяйственного региона на природно-климатические зоны. Особенно важен такой подход к Костанайской области, протяженность которой с севера на юг составляет более 650 км. Основное место в статье занимает расчеты коэффициентов корреляции и коэффициентов регрессии, характеризующие количественное влияние климатических факторов на урожайность зерновых культур. Определение уравнения регрессии, описывающей зависимость урожайности зерновых культур от изменения климатических показателей, позволяет прогнозировать урожайность зерновых культур, как в среднем, учитывая сложившиеся тенденции изменения климатических показателей, так и конкретно, по текущим показателям. Предложенный подход целесообразно учитывать при разработке программ развития агропромышленного комплекса Республики Казахстан, как на ближайшую, так и на отдаленную перспективу. Кроме того полученная количественная взаимосвязь урожайности зерновых культур от климатических показателей необходима для разработки стратегий устойчивого развития конкретных сельскохозяйственных предприятий Костанайской области.
EFFECTS OF CLIMATE CHANGE ON GRAIN PRODUCTIVITY IN KOSTANAY REGION
V. F. BALABAYKIN,
doctor of economics, professor, head of the department, Chelyabinsk State Agroengineering Academy
(75 Lenin Av., 454080, Chelyabinsk; e-mail: vfb@csaa.ru),
K. V. ELKIN,
competitor, lecturer, Kostanay State University of A. Baitursynov
(28 Abay Av., 110000, Kostanay, Republic of Kazakhstan; e-mail: apek13@mail.ru)
Keywords: grain productivity, global climate change, sustainable development strategies, the impact of natural climatic zones on productivity, correlation coefficients, regression coefficients, actual values, predicted values, quantitative relationship.
This article is concerned with the scientific approach to determine the effect of changing climatic parameters on grain productivity. This approach is based on the interpretation of statistical data in Kostanay region collected during the past 20 years, from 1993 to 2013. The article deals with the necessity of the division of an agricultural region into natural climatic zones. This approach is especially important to Kostanay region which length is more than 650 km from the north to the south. The main part of the article involves the calculations of correlation coefficients and regression coefficients characterizing the quantitative influence of climatic factors on the grain productivity. The determination of the regression equation describing the dependence of the grain productivity from climate change indicators, enables to predict the yield of crops, both, on average, taking into account the formed tendencies in climate indicators, and, particularly, according to the current indicators. The proposed approach is reasonable to consider while elaborating the programs of the development of agro-industrial complex of the Republic of Kazakhstan, both for the near future and for the long-term perspective. Also, the obtained quantitative relationship of the grain productivity from the climatic parameters is necessary for the development of the strategies of the sustainable development of the particular agricultural enterprises of Kostanay region.
Положительная рецензия представлена О. Д. Рубавевой, доктором экономических наук, профессором, заведующим кафедрой Челябинской государственной агроинженерной академии.
Экономика ^Ф/
В послании народу Казахстана «Казахстанский путь — 2050» [1] глава государства Н. А. Назарбаев отметил, что к 2050 г. Республика Казахстан должна войти в число 30 развитых стран мира. Это очень амбициозная и сложная задача. Особая роль в решении этой задачи отводится агропромышленному комплексу. С ростом благосостояния населения, как в Казахстане, так и в других государствах, будет увеличиваться спрос на экологически чистые продукты питания. Президент подчеркнул, что необходимо увеличение посевных площадей, применение комплексных мер по расширению в засушливых регионах современных технологий нулевой обработки почвы и других инноваций. Требуется обеспечить значительный рост урожайности за счет новых технологий. Безусловно, для решения этих проблем необходимо с научной точки зрения исследовать влияние изменения климата на урожайность зерновых в Костанайской области.
За последнее десятилетие очевидными становятся явные проявления глобальных изменений климата. Эти изменения обусловлены антропогенными факторами, в результате промышленного и сельскохозяйственного роста в атмосфере увеличивается концентрация углекислого газа, метана, окислов азота и других газов и, как следствие, повышается температура воздуха. По данным ПРООН, за последние 50 лет температура воздуха в Казахстане, в среднем, увеличилась на 1,5 °С [2].
Поэтому одним из актуальных направлений экономических исследований является изучение возможных вариантов адаптации народного хозяйства к изменению климата. Особенно остро эти исследования необходимы для сельскохозяйственного производства, которое непосредственно зависит от изменения климата и, в свою очередь, влияет на обеспечение продовольственной безопасности.
Костанайская область является одной из основных областей, которая производит зерно, как для внутреннего потребления, так и на экспорт. Общая площадь сельскохозяйственных угодий в области составляет 18128 тыс. га, в том числе пашня — 5601 тыс. га. Общее население в области — 1138 тыс. человек, из них 50 % (560 тыс. человек) составляет сельское население. В общем объеме валовой продукции области, продукция сельского хозяйства составляет 17,3 %. В целом, Костанайская область производит от 25 до 30 % зерновых и зернобобовых в Республике Казахстан.
Для того чтобы в дальнейшем разрабатывать адекватные стратегии устойчивого развития предприятий зерновой направленности, предварительно необходимо выявить систему факторов, оказывающих определяющее влияние на урожайность зерновых культур. Известно, что на урожайность сельскохозяйственных культур влияют как внутренние факторы, так и природно-климатические факторы. В данной статье мы рассмотрим влияние климатических факторов, существенным образом влияющих на урожайность зерновых культур.
Для того чтобы определить количественное влияние на урожайность изменения климата, учитывая ранее проведенные исследования [6, 7, 8], будем рассматривать следующие показатели:
у — урожайность зерновых (ц/га);
х1 — продолжительность безморозного периода
(сут);
х2 — продолжительность календарного периода со среднесуточной температурой воздуха, превышающей 5 °С (сут.);
хз — продолжительность календарного периода со среднесуточной температурой воздуха, превышающей 10 °С (сут.);
х4 — сумма среднесуточных значений температуры воздуха за период календарного года со среднесуточной температурой превышающей 10 °С;
Х5 Х6 X —
средняя температура января; средняя температура июля; сумма осадков за год (мм);
ИС
х8 — влагозапасы почвы в июле (мм); х9 — индекс сухости Будыко;
0,181 с
г — в числителе суммируются
только те значения среднесуточной температуры, которые превышают 10 °С, в знаменателе — количество осадков за период с I по XII месяцы, индекс сухости — безразмерная величина, характеризует отношение испаряемости к годовой сумме осадков;
х10— гидротермический коэффициент Селянино-
ва ( ГТК = —).
0 0 Т
VI-VIII
Показатель увлажненности — безразмерная величина, характеризующая отношение приходной части водного баланса — осадков (за период июнь-август) к максимально возможной величине его расходной части — испаряемости (сумма температур за этот же период).
Мы подвергли статистической обработке 10 климатических показателей, данные о которых скрупулезно собираются в статистических органах Коста-найской области. Условно 10 показателей можно разделить на 2 группы.
Первая группа: х1 — продолжительность безморозного периода; х2 — продолжительность календарного периода со среднесуточной температурой воздуха, превышающей 5 °С; х3 продолжительность календарного периода со среднесуточной температурой воздуха, превышающей 10 °С: х4 — сумма среднесуточных значений температуры воздуха за период календарного года со среднесуточной температурой превышающей 10 °С; х5 — средняя температура января; х6 — средняя температура июля объединяет показатели, характеризующие температурные особенности Костанайской области.
Вторая группа: х7 — сумма осадков за год; х8 — влагозапасы почвы в июле; х9 — индекс сухости Будыко; х10 — гидротермический коэффициент Се-лянинова объединяет показатели характеризующие количество осадков выпадающих в Костанайской области. Хотя х9 и х10 находятся в явной обратной зависимости, мы решили рассмотреть оба эти показателя.
Нами была проведена первоначальная обработка статистических данных по Костанайской области за 22 года. Часть результатов этой обработки приведены в табл. 1.
Поскольку Костанайская область вытянута с севера на юг, целесообразно выделить четыре природно-
Экономика
Таблица 1
Значения урожайности и показателей, влияющих на урожайность для Костанайской области
Показатель 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г.
У 10,4 7,5 10,4 13,2 14,5 11,5 11,1 7,3 18,4 6,1
xi 194 222 211 232 222 244 214 228 210 223
x2 180 176 190 189 186 189 183 182 193 196
X3 150 153 153 150 145 143 157 152 159 174
X4 -13,5 -12,0 -15,6 -22,5 -6,8 -19,9 -13,3 -21,1 -19,4 -19,6
X5 19,2 23,1 20,3 18,9 21,0 22,9 19,4 21,1 21,1 24,1
X6 432,3 293,4 310,5 305,1 318,8 285,4 300,0 221,3 439,1 294,1
X7 100,3 38,4 40,3 37,0 56,3 43,0 30,6 39,5 39,9 23,1
X8 1,13 1,81 1,56 1,6 1,51 1,68 1,6 2,4 1,13 2,01
X9 1,03 0,33 0,79 0,44 0,52 0,43 0,43 0,27 0,93 0,74
климатические зоны. Коротко дадим характеристику этим зонам.
1-я зона — западно-сибирские, лесостепные ландшафты. Умеренно-засушливая, лесостепная и степная зона. К этой зоне относятся Узункольский район, Федоровский район, Карабалыкский, Менды-каринский район и Сарыкольский район. Почвенный покров составляют черноземы обыкновенные. Сумма эффективных температур 2200 °С. В среднем за год выпадает 300-400 мм осадков. Гидротермический коэффициент находится в пределах 1.
2-я зона — ландшафты умеренно-засушливых степей. Засушливая степная зона. В эту зону входят Костанайский район, Алтынсаринский район, Денисовский район, Карасуский район, Тарановский район, Житикаринский район. Почва представлена южными черноземами. Сумма эффективных температур 2200 °С. В течение года выпадает 250-300 мм осадков. Гидротермический коэффициент равен 0,8-0,9.
3-я зона — умеренно сухая, степная. К этой зоне относится южная часть Тарановского и Житикарин-ских районов, юго-восточная часть Карасуского района, Аулиекольский район, Камыстинский район, Наурзумский район. Территорию составляют тяжелые каштановые почвы. Сумма эффективных температур 2400-2600 °С. Среднегодовое количество осадков 200-250 мм. Гидротермический коэффициент 0,6-0,8.
4-я зона — сухая, степная зона. К этой зоне относятся южная часть Наурзумского района, г. Аркалык, Амангельдинский район, Джангельдинский район. Почвы каштановые. Сумма эффективных температур 2600-3000 °С. Среднегодовое количество осадков 200 мм. Гидротермический коэффициент 0,6.
Мы наглядно видим, что указанные зоны последовательно следуют друг за другом, с севера на юг. Соответственно сумма эффективных температур увеличивается от 2200 до 3000 °С. Сумма осадков, наоборот, уменьшается от 300 мм до 200 мм. Гидротермический коэффициент также уменьшается от 1 до 0,6. Эти особенности необходимо учитывать при возделывании зерновых в Костанайской области.
Так как мы планируем строить регрессионное уравнение, отражающее зависимость урожайности от климатических показателей, а эти показатели имеют различные единицы измерения, то предваритель-
Таблица 2
Средние значения и среднеквадратические отклонения
рассматриваемых показателей
Показатель Среднее значение Среднеквадратическое отклонение
У 12,24 2,37
X1 215,80 13,60
X2 182,53 11,31
X3 147,53 11,43
X4 2630,22 194,38
X5 -14,49 4,21
X6 20,18 1,93
X7 367,68 58,46
X8 57,37 29,62
XP 1,31 0,26
X10 0,74 0,25
но исходные данные в табл. 1 подвергнем процедуре нормирования.
Нормированные показатели будут формироваться следующим образом: _
, = X - x j
a
(1)
j
где i — год измерения ( i = 1,22); j — номер показателя (j = 1,10); x.. — значение исходного j-го показателя в i-й год; ~ — среднее значение j-го показателя; oj. — среднеквадратическое отклонение j-го показателя.
В табл. 2 представлены средние значения и среднеквадратические отклонения рассматриваемых показателей.
Исходные данные обрабатывались с помощью пакета прикладных программ SPSS v. 20. В результате получили следующую матрицу корреляций.
Анализируя табл. 2 можно сделать вывод, что некоторые исходные показатели находятся в достаточно высокой корреляционной зависимости. Так, x1
- - Аграрный вестник Урала № 11 (129), 2014 г. - * _
Экономика ^Ф/
Таблица 3
Матрица корреляций первоначально отобранных показателей
У xi X2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 xD
У 1,0 0,06 0,13 -0,03 0,08 -,20 0,23 0,17 -0,48 -0,15 -0,06
x1 0,06 1,0 0,51 0,22 0,21 -0,26 0,03 -0,33 -0,20 0,38 -0,41
x2 -0,13 0,51 1,0 0,837 0,738 -0,28 -0,17 -0,25 -0,06 0,48 -0,21
x3 -0,03 0,22 0,837 1,0 0,845 -0,29 -0,30 -0,1 0,08 0,38 -0,07
x4 -0,08 0,21 0,738 0,845 1,0 -0,29 0,05 -0,28 0,03 0,60 -0,36
x5 -,20 -0,26 -0,28 -0,29 -0,29 1,0 0,01 0,26 0,20 -0,35 0,15
x6 0,23 0,03 -0,17 -0,30 0,05 0,01 1,0 -0,22 -0,45 0,23 -0,5
x7 0,17 -0,33 -0,25 -0,1 -0,28 0,26 -0,22 1,0 0,50 -0,93 0,82
x8 -0,48 -0,20 -0,06 0,08 0,03 0,20 -0,45 0,50 1,0 -0,42 0,67
x9 -0,15 0,38 0,48 0,38 0,60 -0,35 0,23 -0,93 -0,42 1,0 -0,82
xio -0,06 -0,41 -0,21 -0,07 -0,36 0,15 -0,5 0,82 0,67 -0,82 1,0
коррелирует с x2, а x2 коррелирует с x3, поэтому для анализа оставим только xx. Кроме того x7 находится в обратной корреляционной зависимости с x9 и в прямой зависимости с x Так как (гидротермический коэффициент Селянинова) объединяет в себе и показатели влагообеспеченности и температурные показатели, то оставим этот показатель для анализа.
Данная матрица корреляций в среднем дает характеристику влияния климатических показателей на урожайность зерновых в Костанайской области. Так мы видим, что показатель x4 (сумма среднесуточных значений температуры воздуха за период календарного года со среднесуточной температурой превышающей 10 °С) находится в обратной зависимости к урожайности зерновых в Костанайской области, то есть чем этот показатель больше среднего значения для Костанайской области, тем сильнее он оказывает негативное влияние на урожайность. Кроме того показатель x6 (средняя температура июля) также находится в обратной зависимости к урожайности, то есть чем больше температура в июле средней температуры, тем сильнее отрицательное влияние на урожайность. Для Костанайской области существенное значение имеет показатель x7 (сумма осадков за год). В табл. 3 мы видим, что этот показатель находится в прямой зависимости к урожайности, но он сильно коррелирует с (гидротермический коэффициент Се-лянинова). Поэтому мы остановили для анализа xw .
Построим 6-ти факторное уравнение регрессии, отражающее влияние 6-ти выбранных показателей на урожайность зерновых в Костанайской области.
Для удобства перенумеруем выбранные показатели в возрастающей последовательности:
6
y = ao +Z a x. (2)
i= 1
Также, используя пакет SPSS, рассчитаем коэффициенты уравнения регрессии. Запишем в явном виде, учитывая исходную нумерацию показателей:
х- = -- + Х-. (3)
Данное уравнение описывает регрессионную зависимость для нормированных показателей. Для того чтобы вернуться к исходным показателям, нужно преобразовать формулу (1) следующим образом:
= t + xj. (4)
х . . .
В этом уравнении показатель х8 входит с отрицательным коэффициентом. Такое противоречие возникло из-за того, что сами исходные показатели находятся в определенной корреляционной зависимости, то есть они не являются полностью ортогональными.
Уравнение (3) количественно характеризует влияние каждого климатического показателя на урожайность. Это уравнение можно использовать для прогнозирования урожайности в среднем на ближайшую перспективу (5 лет). Но так как все-таки между показателями существует корреляционная зависимость, то целесообразно рассмотреть влияние на урожайность каждого фактора в отдельности:
а) влияние х1 на у у = -0,004 + 0,031х1; (5)
б) влияние х4 на у у = -0,03 - 0,43х4; (6)
в) влияние х5 на у у = -0,02 + 0,27х5; (7)
г) влияние х8 на у у = 0,0019 - 0,378х6; (8)
д) влияние х10 на у у = 0,072 + 0,481х10. (9)
Данные уравнения описывают влияние климатических показателей на урожайность зерновых в среднем для Костанайской области в целом. Мы выделили четыре природно-климатические зоны, для практического применения уравнения его необходимо корректировать, с учетом специфики каждой природно-климатической зоны. Рассмотрим примене-
Экономика
Таблица 4
Матрица корреляций выбранных показателей
У Х1 Х4 Х5 Х6 Х8 Х10
У 1,0 0,03 0,48 0,24 -037 0,23 0,42
Х1 0,03 1,0 0,33 -0,001 -0,05 0,55 -0,24
Х4 -0,48 0,33 1,0 -0,32 0,55 -0,48 -0,49
Х5 0,24 -0,001 -0,32 1,0 -0,28 0,19 0,04
Х6 -0,37 -0,05 0,55 -0,28 1,0 -0,67 -0,55
Х8 0,23 0,06 -0,48 0,19 -0,67 1,0 0,57
Х10 0,42 -0,24 -0,49 0,04 -0,55 0,57 1,0
Таблица 5
Фактические и прогнозные значения для АО «Заря»
Показатель 2011 г. 2012 г. 2013 г.
Фактическая урожайность (ц/га) 32,7 10,9 22,4
Прогнозная средняя урожайность (ц/га) 21,4 8,5 17,6
Прогнозная урожайность с учетом особенностей (ц/га) 25,7 8,9 19,3
Таблица 6
Фактические и прогнозные значения для ТОО Агрофирма «ПАРАСАТ»
Показатель 2011 г. 2012 г. 2013 г.
Фактическая урожайность (ц/га) 18,5 7,6 17.3
Прогнозная средняя урожайность (ц/га) 15,4 9,1 13,1
Прогнозная урожайность с учетом особенностей (ц/га) 16,2 10,3 12,6
Таблица 7
Фактические и прогнозные значения для ТОО «Тимофеевка-Агро»
Показатель 2011 г. 2012 г. 2013 г.
Фактическая урожайность (ц/га) 16,0 3,0 6,0
Прогнозная средняя урожайность (ц/га) 15,4 8,2 12,6
Прогнозная урожайность с учетом особенностей (ц/га) 13,7 9,1 10,4
Таблица 8
Фактические и прогнозные значения для ТОО «Аркалыкская сельскохозяйственная опытная станция»
Показатель 2011 г. 2012 г. 2013 г.
Фактическая урожайность (ц/га) 24,6 14,1 19,2
Прогнозная средняя урожайность (ц/га) 18,7 12,1 16,3
Прогнозная урожайность с учетом особенностей (ц/га) 19,8 13,1 15,4
ние полученных закономерностей для предприятий последовательно из каждой зоны.
Для первой зоны характерны следующие специфические характеристики. Сумма эффективных температур 2200 °С. В среднем за год выпадает 300400 мм осадков. Гидротермический коэффициент находится в пределах 1. АО «Заря» относится к первой зоне.
Для второй зоны характерны следующие специфические характеристики. Сумма эффективных температур 2200 °С. В течение года выпадает 250300 мм осадков. Гидротермический коэффициент равен 0,8-0,9.
Для третьей зоны характерны следующие специфические характеристики. Сумма эффективных температур 2400-2600 °С. Среднегодовое количество осадков 200-250 мм. Гидротермический коэффициент 0,6-0,8.
Для четвертой зоны характерны следующие специфические характеристики. Сумма эффективных температур 2600-3000 °С. Среднегодовое количество осадков 200 мм. Гидротермический коэффициент 0,6.
Мы видим, что прогнозные значения с учетом особенностей природно-климатической зоны более точные, чем прогнозные значения средней урожайности.
Полученная количественная взаимосвязь является необходимой информацией для использования современных технологий программирования урожая. Глобальные изменения климата выдвигают важную проблему мониторинга климатических показателей, обработку этих показателей статистическими методами для того, чтобы полученную информацию использовать для разработки и реализации стратегий устойчивого развития зернового производства.
- - Аграрный вестник Урала № 11 (129), 2014 г. - * _
Экономика ^Ф/
Литература
1. Послание Президента Республики Казахстан — лидера нации Н. А. Назарбаева народу Казахстана. Стратегия "Ка-захстан-2050". Новый политический курс состоявшегося государства. Астана, 2012.
2. Куришбаев А. Глобальное потепление вредит и казахстанским пастбищам и полям. [Электронный ресурс]. URL : http://www.kazakh-zemo.kz.08.09.2013.
3. Глобальные изменения климата и их влияние на климатические условия Казахстана. Алматы, 2002.
4. Зинченко А. П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. М. : Издательство МСХА, 2004.
5. Зинченко А. П. Роль инноваций в развитии агропромышленного комплекса. М. : ВИАПИ, 2008.
6. Сиротенко О. Д. Влияние глобального потепления на агроклиматические ресурсы и продуктивность сельского хозяйства России // Метеорология и гидрология. 1994. № 4.
7. Сиротенко О. Д., Павлова В. Н. Оценка влияния изменения климата на сельское хозяйство методом пространственно-временных аналогов // Метеорология и гидрология. 2003. № 8.
8. Сиротенко О. Д., Грингоф И. Г. Оценка влияния ожидаемых изменений климата на сельское хозяйство Российской Федерации // Метеорология и гидрология. 2006. № 8.
References
1. Message from the President of the Republic of Kazakhstan — the Leader of the Nation N. A. Nazaibayev to the people of Kazakhstan. Strategy "Kazakhstan-2050". A new policy of a successful state. Astana, 2012.
2. Kurishbaev A. Global warming harms Kazakh pastures and fields. [Electronic resource]. URL : http://www.kazakh-zerno. kz.08.09.2013.
3. Global climate changes and their impact on the climatic conditions of Kazakhstan. Almaty, 2002.
4. Zinchenko A. P. Agricultural statistics with the basics of social economic statistics. M. : Publisher MAA, 2004.
5. Zinchenko A. P. The role of innovation in the development of agro-industrial complex. M. : VIAPI, 2008.
6. Sirotenko O. D. Impact of global warming on agro-climatic resources and agricultural productivity in Russia // Meteorology and Hydrology. 1994. № 4.
7. Sirotenko O. D., Pavlov V. N. Assessing the impact of climate change on agriculture by spatial-temporal analogues // Meteorology and Hydrology. 2003. № 8.
8. Sirotenko O. D., Gringof I. G. Assessing the impact of the expected climate change on agriculture of the Russian Federation // Meteorology and Hydrology. 2006. № 8.
