Управление природно-ресурсным потенциалом Пермского края на основе конечно-разностной модели второго порядка

Андрей Владимирович Затонский
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Березниковский филиал, Березники, Россия

Наталья Александровна Сиротина
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Березниковский филиал, Березники, Россия


Аннотация


Статья посвящена проблеме управления природно-ресурсным потенциалом на основе конечно-разностной модели 2-го порядка. В проведенных ранее исследованиях было установлено, что управление природно-ресурсным потенциалом с использованием конечно-разностных моделей позволяет получить качественные прогнозы в сравнении с традиционно используемыми линейными множественными моделями Цель работы. Целью данной работы является построение конечно-разностной модели комплексного показателя природно-ресурсного потенциала второго порядка на основании статистических данных и оценка ее прогностических свойств на примере Пермского края. Материалы и методы. Конечно-разностная модель второго порядка была получена путем добавления в модель множественной линейной регрессии авторегрессионных слагаемых первого и второго порядков. На основании трендов был выполнен прогноз факторов и рассчитаны соответствующие модельные значения. Возможность управления факторами, определяющими ПРП, была установлена на основании их качественного анализа. Оценки влияния изменения факторов на уровень ПРП была произведена путем увеличения и уменьшения прогнозных значений выбранных управляемых и неуправляемых факторов на 5 %. Выработана система рекомендаций для регионального правительства по управлению природно-ресурсным потенциалом Пермского края на 2019 и 2020 гг. Результаты исследования. Выявлено, что в течение обоих прогнозных периодов отрицательная динамика ПРП в результате снижения неконтролируемых факторов – уменьшение на 0,01 в 2019 г. и на 0,02 в 2020 г. – компенсируется его положительной динамикой в результате роста контролируемых факторов – ростом на 0,15 в 2019 г. и на 0,16 в 2020 г. Поскольку увеличение управляемых факторов на 5 % позволяет существенно увеличить ПРП, то для компенсации отрицательного влияния неуправляемых факторов достаточно роста управляемых факторов менее чем на 5 %. Обсуждение и заключение. Полученные результаты позволяют утверждать, что использование конечно-разностной модели второго порядка позволяет осуществлять эффективное управление уровнем природно-ресурсного потенциала региона.

Ключевые слова


математическое моделирование; природно-ресурсный потенциал; конечно-разностная модель; прогнозирование; система рекомендаций

Полный текст:

PDF

Литература


Redmond T., Nasir M.A. Role of natural resource abundance, international trade and financial development in the economic development of selected countries // Resources Policy. 2020. Vol. 66.

Р. 65–78. DOI: 10.1016/j.resourpol.2020.101591

The politics of natural resource investments and rights in Africa: A theoretical approach /

L. Buur, R. Pedersen, M. Nystrand et al. // The Extractive Industries and Society. 2020. Vol. 7, iss. 3.

Р. 918–930.

Ходиев Д.А., Хофизов Ф.А., Табаров О.С. Моделирование и прогнозирование привлечения инвестиций для освоения природно-ресурсного потенциала региона // Вестник Таджикского национального университета. Серия социально-экономических и общественных наук. 2018. № 6.

С. 30–36.

Investment risk and natural resource potential in “Belt & Road Initiative” countries: A multi-criteria decision-making approach / J. Hussain, K. Zhou, S. Guo, A. Khan // Science of The Total Environment. 2020. Vol. 723. Р. 137981.

Kumar N., Yamaç S.S., Velmurugan A. Applications of Remote Sensing and GIS in Natural Resource Management // Journal of the Andaman Science Association. 2015. Vol. 20 (1). Р. 1–6.

GIScience and remote sensing in natural resource and environmental research: Status quo and future perspectives / T. Pei, J. Xu, Y. Liu et al. // Geography and Sustainability. 2021. Vol. 2, iss. 3.

Р. 207–215. DOI: 10.1016/j.geosus.2021.08.004

Геоинформационное обеспечение экономической оценки природно-ресурсного потенциала территорий Пермского края / П.А. Красильников, А.В. Коноплев, В.В. Хронусов, М.Г. Барский // Экономика региона. 2009. № 1 (17). С. 143–151.

Mellaku T.M., Sebsibe S.S. Potential of mathematical model-based decision making to promote sustainable performance of agriculture in developing countries: A review article // Heliyon. 2022. Vol. 8, iss. 2. Р. e08968. DOI: 10.1016/j.heliyon.2022.e08968

Evaluating natural gas supply security in China: An exhaustible resource market equilibrium model / X. Wang, Y. Qiu, J. Chen, X. Hu // Resources Policy. 2022. Vol. 76. Р. 102562. DOI: 10.1016/j.resourpol.2022.102562

Кузнецов Ю.А., Семенов А.В., Власова М.Н. Математическое моделирование оптимального использования невозобновимых природных ресурсов // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 32. С. 45–57.

Jandieri G. A generalized model for assessing and intensifying the recycling of metal-bearing industrial waste: A new approach to the resource policy of manganese industry in Georgia // Resources Policy. 2022. Vol. 75. Р. 102462. DOI: 10.1016/j.resourpol.2021.102462

Tandon A., Banerjee S., Jyotsna K. Forestry biomass and its role in controlling bronchitis in urban areas: a nonlinear modelling study // Modeling Earth Systems and Environment. 2021. Vol. 8, iss. 1. Р. 69–80. DOI: 10.1007/s40808-020-01071-7

Managing agricultural water and land resources with tradeoff between economic, environmental, and social considerations: A multi-objective non-linear optimization model under uncertainty / M. Li, Q. Fu, V.P. Singh et al. // Agricultural systems. 2020. Vol. 178. Р. 102685. DOI: 10.1016/j.agsy.2019.102685

Lata K., Misra A.K. The influence of forestry resources on rainfall: A deterministic and stochastic model // Applied Mathematical Modelling. 2020. Vol. 81. Р. 673–689. DOI: 10.1016/j.apm.2020.01.009

Курышев Н.И. Модель и способ оценки эколого-экономического состояния регионов // Вестник кибернетики. 2007. № 6. С. 138–149.

Бурцев С.В. Экономико-математическая модель оценки эффективности мероприятий по восстановлению окружающей природной среды закрываемых угольных предприятий // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2012. №1. С. 357–359.

Потравный И.М., Новоселова А.Л., Алныкина Е.М. Модели истощения природных ресурсов и оценки прошлого ущерба от загрязнения окружающей среды // Плехановский научный бюллетень. 2015. № 2 (8). С. 53–78.

Соловьева Н.В., Худошина М.Ю. Комплексный подход к моделированию управления ресурсами и отходами в системе «природа – техносфера» с целью минимизации воздействия на окружающую среду // Безопасность жизнедеятельности. 2012. № 2 (134). С. 33–40.

Сиротина Н.А., Копотева А.В., Затонский А.В. Применение конечно-разностных моделей для краткосрочного прогнозирования природно-ресурсного потенциала Пермского края // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2021. Т. 21, № 2. С. 154–166. DOI: 10.14529/ctcr210215

Сиротина Н.А. Краткосрочное управление природно-ресурсным потенциалом Пермского края с использованием конечно-разностных моделей // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2021. № 11. С. 94–101. DOI: 10.37882/2223-2966.2021.11.27




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr220209

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.