Содержание к диссертации
Введение
Современное состояние вопроса по оценке использования метеорологической информации в экономической деятельности 10
1.1. Основные показатели влияния факторов гидрометеорологического обеспечения на развитие экономики 10
1.2. Зарубежные модели экономической оценки использования гидрометеорологической информации 19
1.3. Экономические показатели эффективности использования гидрометеорологической информации 30
1.4. Экономические показатели метеорологического обеспечения на территории Удмуртии 33
Влияние неблагоприятных условий погоды на экономику удмуртии 37
2.1. Климатическая характеристика региона 37
2.1.1. Физико-географические условия 37
2.1.2. Влияние циркуляционных факторов на климат Удмуртии 39
2.1.3. Исследование региональных особенностей климата Удмуртии 41
2.2. Неблагоприятные природные явления и их влияние на отрасли экономики Удмуртии 55
2.3. Уязвимость территории при возникновении опасных явлений 57
2.4. Показатель степени воздействия метеорологической среды на территорию и производственно-хозяйственные объекты Удмуртии 68
3. Оценка влияния неблагоприятных гидроме теорологических явлений на дорожное хозяйство 75
3.1. Использование гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве 75
3.2. Особенности гидрометеорологического обеспечения дорожного хозяйства на территории Удмуртии 82
3.2.1. Методика расчета экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве 82
3.2.2. Оценка экономического эффекта от использования специализированных прогнозов погоды в дорожном хозяйстве 97
4. Региональная модель расчета показателей экономической эффективности использо вания метеорологической информации в дорожном хозяйстве 110
4.1. Анализ прогностической информации на основе матриц сопряженности
4.2. Построение и анализ матриц потерь в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики 119
4.3. Расчет критериев оптимальности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртии 124
Заключение 134
Библиографически список
- Зарубежные модели экономической оценки использования гидрометеорологической информации
- Физико-географические условия
- Особенности гидрометеорологического обеспечения дорожного хозяйства на территории Удмуртии
- Построение и анализ матриц потерь в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики
Введение к работе
Актуальность темы. Влияние неблагоприятных условий погоды и климата на развитие экономики усиливает роль информационной деятельности гидрометеорологической службы, которая, в свою очередь, позволяет уменьшить потери в экономической, экологической и социальной сферах. Актуальность темы обусловлена не только развитием экономики различных хозяйственных отраслей, но и повышением частоты возникновения опасных гидрометеорологических явлений и увеличением амплитудных изменений погодных условий в конце двадцатого и начале двадцать первого веков.
Для потребителей необходимо разработать определенный алгоритм действий, который позволил бы учитывать природный риск при принятии управленческих решений. Роль оценки влияния гидрометеорологических факторов и связанных с ними экономических потерь значительно возрастает, когда существует возможность выбора из совокупности альтернативных решений (стратегий защиты), обеспечивающей наибольшую вероятность наилучшего результата при наименьших затратах на защитные мероприятия.
Социально-экономическая эффективность и разнообразие гидрометеорологического обеспечения привело к появлению множества методов оценки экономической эффективности использования метеорологических прогнозов, и к еще большему количеству нерешенных вопросов и методологических неопределенностей. В связи с этим возникает необходимость в разработке региональной модели расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации применительно к различным объектам экономики, предполагающей районирование территории по гидрометеорологическим рискам.
На территории Удмуртской Республики наибольшую долю в экономическом эффекте наряду с топливно-энергетический комплексом (ТЭК) и сельским хозяйством составляет дорожное хозяйство. Дорожная отрасль (хозяйство) является частью дорожно-транспортного комплекса, представляющего собой совокупность автомобильного транспорта, автомобильных дорог и организаций, обеспечивающих их функционирование. Существенное влияние на экономическую эффективность деятельности дорожно-транспортного комплекса оказывают погодно-климатические условия. Повышение эффективности функционирования дорожного хозяйства должно осуществляться на основе выбора оптимальных управленческих решений при использовании различных видов гидрометеорологической информации.
Целью работы является разработка региональной модели расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве на территории Удмуртской Республики.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
оценка степени воздействия метеорологической среды на производственно-хозяйственную деятельность региона, а также выявление наибольшего экономического эффекта от специализированного гидрометеорологического обеспечения (СГМО) различных отраслей Удмуртской Республики;
определение региональных климатических особенностей, а также районирование территории Удмуртской Республики на основе расчета интегральных критериев уязвимости;
адаптация методики оценки экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве для региональных условий с построением матриц потерь потребителя;
проведение статистического анализа прогностической информации на основе матриц сопряженности с заданным уровнем дискретности;
разработка алгоритма построения оценки экономической полезности СГМО в дорожном хозяйстве Удмуртской республики с использованием матриц потерь потребителя при различных погодных условиях.
Методы исследования: регрессионно-корреляционный анализ, метеоролого-экономическое моделирование на основе матриц сопряженности.
Информационной основой послужили нормативно-законода-тельные акты Российской Федерации, региональных органов власти, а также документы методического характера Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации – Мирового центра данных (ВНИИГМИ–МЦД).
В работе использованы статистические материалы Министерства РФ по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС России), Министерства экономического развития и торговли РФ, Федеральной службы государственной статистики и ее территориальных органов, Единого государственного фонда данных о состоянии окружающей природной среды Росгидромета, а также данные Удмуртского республиканского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды.
Научная новизна работы:
рассчитан экономический эффект использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности различных отраслей экономики Удмуртской Республики, определено влияние гидрометеорологических факторов на экономику региона, выявлены наиболее погодозависимые отрасли;
проведен расчет критериев погодной изменчивости по пороговым значениям для Удмуртской Республики, а также районирование территории на основе расчета интегральных коэффициентов метеорологической уязвимости;
адаптирована методика оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами (на примере зимнего содержания дорог) к региональным условиям, что позволило провести расчет матриц потерь потребителя при различных условиях скользкости;
разработана модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологических прогнозов на основе комплексной матрицы интегральных издержек потребителя в конкретных региональных условиях, которая содержит комплексацию затрат, потерь и выгоды (на примере зимнего содержания дорог).
Практическая значимость работы заключается в возможности использования результатов диссертационной работы органами местного самоуправления для оценки гидрометеорологических рисков, а также для проведения проектных и изыскательских работ при разработке программ социально-экономического развития региона.
Рассчитанные климатические характеристики по метеорологическим станциям Удмуртской Республики можно использовать в других экономико-метеорологических и климатических исследованиях.
Разработанная модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации, может быть применена как в других регионах, так и для других хозяйственных отраслей.
Личный вклад автора: Автору принадлежит: обоснование актуальности темы диссертации, определении цели и задач работы, выбор методов исследования, научные результаты (анализ, обобщение и выводы), прикладные результаты и их внедрение.
Результаты работы реализованы в виде методических рекомендаций оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами (на примере зимнего содержания дорог) и использованы при оценке метеорологической уязвимости территорий в рамках проекта «Оценка экономических выгод от использования гидрометеорологической информации в России», проводимого Росгидрометом.
Апробация работы. Результаты исследований докладывались на Международных научно-промышленных форумах «Великие реки 2002, 2003, 2004» (Нижний Новгород, 2002, 2003, 2004); на техническом совете Верхне-Волжского УГМС Росгидромета (Нижний Новгород, 2005, 2006), на научных семинарах кафедры метеорологии и охраны атмосферы Пермского государственного университета в 2008 и 2010 гг. Основные теоретические и методические положения диссертации используются в учебном процессе подготовки студентов географического факультета Удмуртского государственного университета в рамках дисциплины «Метеорология и климатология».
Результаты выполненных исследований опубликованы в 15 работах, из которых 7 статей (1 в журнале из списка ВАК) и 8 материалов и тезисов конференций, симпозиумов и научно-промышленных форумов.
Структура и объем. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Основной текст изложен на 149 страницах машинописного текста, включая 30 рисунков и 60 таблиц. Библиографический список содержит 122 наименования.
Зарубежные модели экономической оценки использования гидрометеорологической информации
Практически во всех странах мира идет активная совместная работа метеорологов и экономистов, которая посвящена оценке экономической эффективности метеорологического обслуживания на уровне отдельных лиц, фирм, отраслей и стран в целом. Совершенствование национальной гидрометеорологической службы является важным элементом государственной стратегии всех стран в достижении устойчивого развития. Мировые гидрометеорологические службы развиваются по двум основным моделям — американской и европейской.
Национальная метеослужба США с годовым финансированием 800 млн. долларов бесплатно предоставляет всем желающим прогнозы общего пользования как общественный продукт. В стране насчитывается также около 4 тыс. частных метеорологических бюро, которые, пользуясь этим информационным продуктом, готовят за плату специализированную информацию для различных категорий клиентов. В результате каждый доллар, вложенный в развитие Национальной метеослужбы США, приносит экономике страны 5—6 долларов дохода. Американский рынок метеорологических услуг вместе с сопутствующими сервисами оценивается в 7.5—9 млрд. долларов [97].
Европейские метеослужбы ежегодно оказывают услуг на 350 млн. долларов, причем объем этого рынка стремительно растет. Европейская модель, по которой развивается и Российская гидрометеорологическая служба, позволяет государственным учреждениям, выпускающим прогнозы погоды, продавать свою продукцию наравне с частными метеорологическими бюро.
Одним из наиболее важных видов гидрометеорологического обеспечения является функционирование основной национальной и международной гидрометеорологической инфраструктуры, которая должна обеспечивать базу данных с долгосрочными климатическими наблюдениями для будущих поколений, а также обеспечивать поддержку разнообразных видов оперативного обслуживания в реальном времени с мгновенной экономической и социальной отдачей для общества. Гидрометеорологическая инфраструктура, прогнозы- и предупреждения, касающиеся погоды, опасных гидрометеорологических явлений, климата и качества воздуха, обладают не конкурирующими потребительскими свойствами. Это значит, что экономическая эффективность для общества определяется суммарной выгодой от гидрометеорологического обеспечения, извлекаемой большим количеством разнообразных пользователей в текущий период и в будущем. При этом за рубежом и в России для-определения экономической эффективности гидрометеорологического обеспечения используются различные методологии. В частности, оценивается применимость методологий и имеющихся результатов к принятию решений относительно приемлемых уровней затрат на гидрометеорологическое обслуживание [99, 104—107, НО].
Зарубежные методологии определения экономической эффективности включают в себя следующие направления: рыночные цены; нормативные или директивные модели принятия решений; дескриптивные исследования поведения; исследования на основе случайной оценки.
В некоторых случаях рыночные цены могут использоваться как мера предельной выгоды для пользователей некоторых видов метеорологического обслуживания. Этот метод применим к таким видам обслуживания, которые обладают характеристиками конкурирующего потребления и легкого исключения, присущими товару индивидуального потребления. Для видов обслуживания, обладающих присущими общественному товару свойствами не конкурирующего
го потребления и дорогостоящего исключения, этот метод неприемлем. В случае с гидрометеорологическим обслуживанием товарами индивидуального потребления, такими как климатические данные или прогностическая информация с добавленной стоимостью для конкретных пользователей, последние будут приобретать услуги в таком объеме, при котором их предельная стоимость будет равняться цене. В таком случае цена является для этой группы покупателей предельной стоимостью последней единицы метеорологической информации с добавленной стоимостью [113—116, 119].
Иногда монопольного поставщика метеорологической информации могут навязать конкретным пользователям. Например, национальной метеорологической службе или частной фирме могут дать исключительные права на предложение и предоставление специализированных услуг для конкретной отрасли. Достоинство рыночных цен состоит в том, что они явным образом выявляют цену, которую пользователи назначают или готовы уплатить за конкретные виды метеорологического обслуживания. Однако их применимость ограничивается общественно-полезными свойствами большого количества метеорологической информации, присущими общественному товару.
Наиболее распространенными методами оценки эффективности метеорологического обслуживания, несомненно, являются директивные или нормативные модели [101, 112]. Упрощенные оптимизационные модели принятия решений для бизнеса (а также домашнего хозяйства и правительства, которые, однако, являются немногочисленными) разрабатываются в условиях недостаточных знаний о погоде и климате. Эти модели разрабатываются для различных уровней предоставляемого метеорологического обслуживания. Доход от ожидаемого выигрыша, включая более высокую прибыль, более низкие затраты и более высокую полезность, является показателем предельных доходов (предельной эффективности) от возросшего объема обслуживания. Эти модели использовались в обслуживании климатическими данными и прогнозами.
Физико-географические условия
Достоверные статистические данные о потерях при неблагоприятных и опасных явлениях (ОЯ) являются необходимым условием для эффективной оценки влияния гидрометеорологических факторов на жизнь и деятельность общества.
Существенный ущерб наносит чрезвычайная пожароопасность лесов. Так, по данным МЧС и МПР, на территории Верхне-Волжского УГМС за пожароопасный период 2002 года отмечен 2871 случай возгорания леса и торфяников, из них на территории Нижегородской области 2143, на территории Республики Марий-Эл 337, в Кировской области 278, на территории Республики Мордовия 59, на территории Чувашской Республики 54. Наибольшую площадь лесные пожары занимали в Нижегородской области — 6406 га, в Республике Марий-Эл —1400 га, в Кировской области — 544 га, в Республике Мордовия, Удмуртской и Чувашской Республиках — 54,8, 18,8 и 17,2 га соответственно. 6
Годовой ход повторяемости ОЯ по территории Удмуртской Республики с линейной фильтрацией (1986—2004 гг.) наибольшая повторяемость ОЯ по территории Удмуртии отмечается в теплый период, когда формируются зоны активной грозовой деятельности. В этих зонах образуются шквалы, ливни, град, смерчи, т. е. явления, представляющие большую опасность для жизни людей и приводящие к значительному ущербу в результате разрушений. Конвективные явления отличаются тем, что формируются стремительно, процесс их развития носит «взрывной» характер, кроме того, они сильно отличаются по распространению в горизонтальном направлении. Чаще всего зона воздействия этих явлений сравнительно невелика и редко может быть зафиксирована сетью метеорологических станций. Этот факт подтверждается следующими примерами:
1)19 июля 1989 г. прошел шквал по восточным районам Удмуртии. Метеостанция Дебесы отметила силу ветра 24 м/с; при визуальной оценке ха рактера разрушений скорость ветра была более 30 м/с. Ущерб составил более 5 млн. рублей (в ценах 1989 г.);
2) 1 июня 2004 г. шквалистое усиление ветра произошло в южных районах Удмуртской Республики. По данным наблюдений на метеостанциях Можга и Ижевск скорость ветра составляла 20 м/сек. В результате осмотра мест разрушений комиссии сделали вывод о более сильном воздействии ветра, достигающем скорости 24 м/сек. Ущерб оценен в 13 млн. руб;
3) 18 июля 2004 г. грозы наблюдались на всей территории республики. В северных районах грозы сопровождались шквалистым ветром со скоростью до 28 м/сек, градом (размер градин достигал 50 мм), сильными ливнями. Ущерб составил более 27 млн. рублей.
Наиболее часто повторяются сильный дождь — 43,3% всех случаев, сильный ветер (в теплое время года шквалы) — 33,4%, сильный мороз — 13,2%, град — 6,7%, отложение мокрого снега — 3,4%.
Представленные сведения о неблагоприятных и опасных явлениях позволяют судить о степени метеорологической уязвимости территории республики.
В настоящее время ни у кого не вызывает сомнений, что в последнее десятилетие стремительно вырос размер экономического и социального ущерба от экстремальных явлений погоды. Поэтому за рубежом, особенно в США, и в России проблеме экстремальных явлений погоды, вызывающих социальный и экономический ущерб, уделяется большое внимание. Эта информация обобщается и систематизируется по многим направлениям. Так, например, можно использовать «климатические индексы экстремумов», классифицирующих территорию США по экстремальной суточной температуре, экстре мальным значениям суточных сумм осадков, и экстремальным по продолжительности периодам без дождя (засухам).
В то же время в [78, 79, 82] показано, что значимые тренды в экстремальных значениях суточных сумм осадков наблюдаются во всех регионах земного шара, несмотря на различные значения выбранных пороговых величин. На большей части территорий, по которым были проведены исследования, преобладают положительные тренды значений осадков, но отрицательные тренды выражены значительно сильнее. Это позволяет сделать вывод об усилении основного стихийного явления, связанного с осадками — наводнений, наносящих наибольший экономический ущерб и на территории России [17].
Нами использован разработанный во ВНИИГМИ-МЦД и Гидрометцентре России способ классификации любой территории по ее метеорологической уязвимости, исходя из климатических оценок экстремальных явлений погоды, приносящих социально-экономический ущерб [8]. Подобная классификация поможет объективно оценить различные территории с точки зрения их метеорологической безопасности. В рассматриваемом подходе ключевыми характеристиками являются средние значения метеорологических элементов, их экстремумы и их климатические повторяемости. На первом этапе определяется интегральная оценка погодной изменчивости территории.
Для расчета оценки изменчивости условий погоды определялась средняя климатическая величина М метеорологического элемента. Это связано с тем, что средние климатические величины различных метеорологических элементов (например, основных — температура, осадки, ветер) позволяют провести районирование исследуемой территории на однородные по условиям погоды участки. Построение однородных районов позволяет в дальнейшем классифицировать их по изменчивости.
Другими важными оценками для классификации являются пороговые значения сезонного (зима/лето) экстремума е метеорологического элемента (т. е. критерия принятия решений для заданной территории). Эти критерии могут быть определены исходя из практической деятельности потребителя и из статистического распределения метеорологического элемента, как это продемонстрировано на рис. 2.14—2.16.
Особенности гидрометеорологического обеспечения дорожного хозяйства на территории Удмуртии
При образовании на дорожном покрытии снежных отложений производится их удаление механическим путем. При различных значениях метеорологических параметров возможны либо отложения рыхлого снега, либо образование снежного наката.
Механическая очистка снега производится периодически во время выпадения осадков. Нормативное время дается на уборку после окончания выпадения осадков. Основная цель проведения работ состоит в следующем: не допустить образования на покрытии слоя снега толщиной больше максимально допустимой к моменту начала работ (для рыхлого снега); не допустить уплотнения снега, т.е. образования снежного наката. Чтобы снег на дорожном покрытии не уплотнялся, в него впрыскивают противогололедные материалы, которые обеспечивают нахождение снега в рыхлом состоянии и возможность его очистки механическим путем. Общая продолжительность воздействия осадков на условия движения по дороге определяется двумя слагаемыми — продолжительностью действия явления и продолжительностью его последействия: где toc — время выпадения осадков, tye — время уборки.
Чтобы выполнить требования к уровню содержания дороги по допустимой толщине рыхлого снега на покрытии во время выпадения осадков должна производиться патрульная снегоочистка. Основной расчетный показатель патрульной снегоочистки — время между проходами отряда снегоочистительных машин. Оно зависит от количества выпавших осадков и их интенсивности.
Количество выпавших осадков q измеряется в мм слоя воды и может быть пересчитано на толщину слоя рыхлого снега hp_CH с учетом плотностей свежевыпавшего снега рр сн и воды рв:
Если количество осадков в пересчете на толщину слоя рыхлого снега не достигает критического значения, регламентируемого ГОСТом, то проводится 1 цикл работ по патрульной снегоочистке и уборка снега, оставшегося после снегоочистки. Время одного цикла снегоочистки будет зависеть от производительности снегоуборочной техники: где b — ширина полосы, очищаемой снегоочистителем, м; vM— рабочая скорость машины, км/ч; кп — коэффициент перекрытия; кИ— коэффициент использования машины.
Если во время метели или снегопада толщина слоя рыхлого снега достигнет критического значения, то необходима патрульная снегоочистка в период выпадения осадков. Время начала работ по снегоочистке после накопления снега и время между проходами снегоочистителей tnp зависит от интенсивности выпадения осадков ос и требований к уровню содержания дороги hdonpc и определяется по формуле:
Для расчета матриц потерь составлены несколько таблиц, в которых варьируются два параметра — интенсивность выпадения осадков и их продолжительность. Исходя из условий накопления максимально допустимой толщины рыхлого снега на поверхности проезжей части для дороги I и II технических категорий — 20 мм, или 2,4 мм в пересчете на воду при плотно-сти снега 0,12 г/см , для III технической категории — 25 мм, или 3,0 мм в пересчете на воду в соответствии с требованием ГОСТ Р50597-93, рассчитано количество циклов снегоочистки. Эти значения приведены в табл. 3.16 и 3.17.
Для предупреждения образования снежного наката хлориды распределяются непосредственно во время снегопада, пока свежевыпавшии снег не уплотнился. Нормы распределения ПГМ для одного цикла предотвращения снежного наката приведены в табл. 3.18.
Затраты на эксплуатацию машин при борьбе со снежными отложениями на 1 км дороги рассчитываются для снежного наката по формуле 3.16, для рыхлого снега по формуле 3.17 [69]. S3M = Мц (SOM,nnt " & + Sov.04ucm К пер ) где З здпгм — стоимость эксплуатации машины при россыпи ПГМ на 1000 м2 покрытия, В — ширина очистки, м; Кпер_— коэффициент, учитывающий ши 106 рину проезжей части ( для III категории — 1,0; для II категории — 1,07; для І категории — 2,86); Мц— количество циклов очистки. Таблица 3.18 Нормы распределения ПГМ при наличии снежных отложений на покрытии I Температура Норма распределения ПГМ, г/м2 на 1 мм осадков (в пересчете на воду) воздуха, С До или вовремя снегопада Ликвидация тонкогослоя наката, оставшегосяпосле снегоочистки Ликвидация снежного наката
Стоимость эксплуатации машин на один цикл снегоочистки для 1 км дорог различных технических категорий приведена в табл. 3.19.
Экономический эффект (АЭ) от использования метеорологической информации и специализированных прогнозов при оперативном управлении работами по борьбе с зимней скользкостью обусловлен уменьшением потерь по сравнению с базовым вариантом, при котором метеорологическая информация не используется. для 1 цикла патрульной снегоочистки на 1 км дорог различных технических категорий Вид зимней скользкости Стоимость эксплуатации машин 1 для технических категорий автомобильной дороги, руб.
При использовании метеорологических информационных ресурсов и переходе на более совершенные стратегии работ потери будут предотвращены и предотвращенный ущерб (Упр) рассчитывается по формуле: y MSn-Sn+Sii) , (3.18) где ри — вероятность успешного прогноза; S{J — составляющие матриц потерь; Коя — коэффициент, учитывающий заблаговременность прогноза и продолжительность опасного погодного явления.
В соответствии с видом матриц потерь расчет экономического эффекта производится по следующей формуле: АЭ = Упр =S12 -Sn = Юд + АЭП, (3.19) где АЭд — эффект дорожной организации от сокращения затрат на зимнее содержание дорог; АЭп — эффект пользователей дорог, который будет складываться из увеличения скорости движения за счет сокращения времени нахождения покрытия в условиях зимней скользкости, уменьшения количества дорожно-транспортных происшествий, а также уменьшения загрязнения придорожной полосы хлоридами и снижения уровня выбросов автотранспорта.
Исследовано основное социально-экономическое условие от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве, которое заключается в повышении безопасности движения и снижении количества дорожно-транспортных происшествий, экономии противогололедных, горюче-смазочных материалов и трудозатрат, экономии средств на ремонт и содержание дорог (в среднем на 10—15%), ликвидации простоев, удешевлении перевозок.
Выявлена роль специализированного гидрометеорологического обеспечения в улучшении зимнего состояния дорог, как наиболее эффективного показателя в работе дорожных служб, которое позволяет информировать органы управления автомобильными дорогами оперативной метеорологической информацией.
Приведена методика оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами (на примере зимнего содержания дорог), направленная на повышение эффективности функционирования дорожного хозяйства на основе выбора оптимальных управленческих решений при использовании различных видов гидрометеорологической информации. На основе данной методики рассчитаны матрицы потерь потребителя при различных условиях скользкости.
Построение и анализ матриц потерь в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики
В данной работе представлена модель расчета показателей экономической эффективности метеорологических прогнозов, которая была опробована на примере дорожного хозяйства Удмуртской Республики при различных условиях погоды. Для расчета экономической эффективности использования гидрометеорологической информации использована экономико-метеорологическая модель приведенных затрат.
В результате проведенного исследования были сделаны следующие выводы.
1. Для Удмуртской Республики наибольшая доля экономической эффективности от использования СГМО приходится на топливно-энергетический комплекс (ТЭК) и составляет 40,5% от общей эффективности СГМО, на сельское хозяйство приходится 32,6%, на дорожное хозяйство — 18,5%. Четко прослеживается тенденция к повышению экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности Удмуртской Республики.
2. Анализ линейных функций трендов с параметрами линейного приближения по методу наименьших квадратов выявил рост температуры воздуха у земли в зимний период. Тенденция повышения среднемесячной температуры воздуха в зимний период, выявленная на всех станциях Удмуртии, составляет 0,1 А—0,16С за год. Расчетная температура воздуха самой холодной пятидневки для Ижевска увеличилась за последнее тридцатилетие на 3,4С. Значимых трендов в изменении относительной влажности не выявлено. Линейная фильтрация годового хода повторяемости ОЯ выявила четкую тенденцию к увеличению их повторяемости на территории Удмуртии, особенно в теплый период. Устойчивых изменений в количестве осадков не выявлено. Об изменении циркуляционного режима региона свидетельствует трансформация розы ветров.
3. Наибольший вклад в изменчивость условий погоды на территории , республики вносят осадки. Выявлено, что ОЯ и неблагоприятные условия погоды оказывают наибольшее воздействие на экономику Удмуртии на территории Можгинского, Вавожского и Кизнерского районов. Метеорологическая уязвимость рассматриваемой территории учитывает воздействие метеорологических факторов на основные отрасли экономики республики. Районирование территории республики по показателю D, который меняется от 146 до 798, показывает, что к уязвимым территориям добавляется Глазовский район. Основными воздействующими гидрометеорологическими факторами являются ветровые нагрузки в теплый период, а также минимальная температура в холодный период.
4. Проведена адаптация методики оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управле j нии дорожными работами к региональным условиям (на примере зимнего содержания дорог). На основе данной методики рассчитаны матрицы по терь потребителя при различных условиях скользкости. Величина потерь потребителя зависит от вида зимней скользкости, используемых стратегий производства работ, а также от времени нахождения покрытия в условиях зимней скользкости. Экономический эффект (АЭ) от использования метео-рологической информации и специализированных прогнозов при опера t тивном управлении работами по борьбе с зимней скользкостью обусловлен « уменьшением потерь по сравнению с базовым вариантом, при котором ме І теорологическая информация не используется. Наибольший экономиче ский эффект составил 373 руб./1км по расчетной матрице потерь для убор ки рыхлого снега.
5. Проверка статистической значимости прогностической гидроме теорологической информации проводилась с использованием системы ка ) чественных и количественных критериев. В критерий Пирсона для дихо г томической матрицы была внесена поправка Иэйтса на аппроксимацию I дискретного полиномиального распределения. Снижение показателя Пир ) сона до 547,39 вызвано допущенными ошибками прогноза заморозков на почве. Максимальное значение Пирсона соответствует матрице сопряженности первой категории и составляет 1934,02. Условные вероятности, представленные мерой Гутмана, изменяются от 0,082 до 1. Наименьшие значения связаны с такими явлениями погоды конвективного характера, как шквал и сильный дождь. Анализ условных вероятностей первого типа показал высокую степень предупрежденности опасных явлений погоды. Сопряженность условных вероятностей второго типа имеет скошенность в сторону ошибок-страховок.
6. Сформулированы основные принципы построения матрицы инте гральных издержек потребителя Fy для конкретных региональных усло вий. Предложена дихтометрическая система погодо-хозяйственных реше ний, позволяющая комплексно рассмотреть затраты, потери, выгоды, оп ределяющие характер метеорологических издержек.
7. Построена долговременная интегральная зависимость между экономико-метеорологическим отношением дорожного хозяйства Удмуртии и мерой ценности использования прогнозов. Для определения меры ценности использования прогнозов F при кардинальных мерах защи ты были рассчитаны потери потребителя при использовании стратегии полного доверия методическим прогнозам и при использовании первой климатической стратегии. Наибольшую ценность представляют прогнозы неблагоприятных условий погоды для борьбы со стекловидным льдом, особенно для дорог второй категории, а также при использовании прогноза понижения температуры воздуха при досыпке противогололедных мате риалов. Наибольшее значение мера ценности прогнозов F достигает при удалении снежного наката на дорогах первой категории.
