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

Андрей Владимирович Затонский, Наталья Александровна Сиротина

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.