Содержание к диссертации
Введение
1, Анализ научно-методических подходов к мониторингу земель 12
1.1.Концепция и теоретические основы ландшафтного подхода в землепользовании 13
1.2. Мониторинг земель - научные аспекты, подходы и решения 24
2. Материалы и методы исследований 37
2.1. Выбор операционных территориальных единиц для целей агроэкологического мониторинга 37
2.2. Статистические процедуры и математическое моделирование эколого-географической информации 45
2.3. Исходные материалы.., 54
3. Разработка системы контролируемых показателей мониторинга состояния земель 57
3.1.Выделение и обоснование наиболее информативных и репрезентативных показателей 57
3.1.1. Анализ корреляционной матрицы изучаемых параметров 59
3.1.2. Сокращение аналитических параметров с использованием факторного анализа 66
3.1.3. Расчет интегральных индексов 78
3.1.4. Кластерный анализ индексов устойчивости, продуктивности и воздействия 84
3.1.5. Градация интегральных индексов методом квартилей 86
4. Алгоритм расчета индексов продуктивности, воздействия, устойчивости и коэффициента агроэффективности 88
5. Пространственный анализ и временная динамика распределения показателей 94
5.1. Выявление территориальных особенностей устойчивости, воздействия и продуктивности 94
5.2. Временная динамика интегральных индексов воздействия и продуктивности 101
5.3. Агроэффективность - как интегральная величина экологичности сельскохозяйственного землепользования 110
Заключение 115
Использованная литература 123
- Мониторинг земель - научные аспекты, подходы и решения
- Статистические процедуры и математическое моделирование эколого-географической информации
- Кластерный анализ индексов устойчивости, продуктивности и воздействия
- Алгоритм расчета индексов продуктивности, воздействия, устойчивости и коэффициента агроэффективности
Введение к работе
В вопросах взаимодействия человека и природы давно созрела новая научная парадигма, которая отходит от традиционного противопоставления антропогенного и естественного. Заложенные еще в трудах В.И. Вернадского положения этого нового мировоззрения не противопоставляют человеческую деятельность естественным природным процессам, а включают ее в их число, рассматривая антропогенную деятельность как один из факторов эволюции.
Экологические мотивы в исследованиях по агроландшафтной проблематике в последнее время становятся преобладающими, а рост продуктивности агросистем начинает ассоциироваться с опасностью загрязнения и деградацией окружающей среды.
Отказ от современных технологических и химических средств невозможен. Прогресс развития человечества не остановить. Как показал опыт последних лет, биологизация и экологизация интенсификационных процессов в агроэкосистемах и агроландшафтах, мобилизация адаптивного потенциала существенно изменяют ситуацию, способствуя экологическому равновесию биосферы.
Итоговым показателем эффективности земледелия является не только величина урожайности возделываемых растений, но и целый ряд параметров, отражающих функционирование на конкретном ландшафте сложившихся экосистем. В связи с этим возникает другая проблема: научная основа и особенности мониторинга состояния агросистем.
Главная задача мониторинга земель состоит в получении объективной и полной информации об изменении параметров их состояния в региональном и локальном масштабах как единственной основы для принятия решений по защите земельных угодий от нежелательных, главным образом, антропогенных воздействий. На этом этапе возникают трудности с выбором репрезентативных показателей, способных адекватно оценить функционирование агросистемы.
В настоящей работе была предпринята попытка обоснования необходимого (и достаточного) перечня подобных показателей, сформулирована концепция агроэффективности, как функции ее продуктивности, воздействия на нее со стороны человека и ее устойчивости (толерантности) к этому воздействию.
Актуальность темы исследования
Во многих работах четко прослеживается мысль, согласно которой сельскохозяйственное использование земель рассматривается исключительно в негативном аспекте, как фактор неизбежной деградации агросистем, что выражается в непрерывном снижении их плодородия и угнетении процессов самовосстановления.
Если подобное явление имеет место, то логично предположить, что за определенный промежуток времени почва, которая испытывает основное негативное воздействие, должна была бы качественно измениться, при этом плодородие почвы при непрерывном ухудшении рано или поздно снизится до критической отметки. Однако многие сельскохозяйственные угодья, используются столетиями, почва не потеряла плодородия и оно относительно стабильно на протяжении десятилетий. Это позволяет предположить, что устойчивость агросистем и процессы самовосстановления функционируют несколько иначе, чем принято считать. Агросистемы продолжают самовосстанавливаться даже при интенсивной эксплуатации, они весьма устойчивы и несколько столетий аграрного использования это доказали. Более того, многочисленные исследования убедительно показывают существование агротехнологий, при которых возможно не только сохранение, но и повышение плодородия почв при их активном сельскохозяйственном использовании.
В решении научно-методических проблем организации эффективных систем мониторинга все более актуальным становится географический подход, который применяется для выявления обширной группы причинно-следственных отношений, построения моделей и пространственного анализа.
На наш взгляд, агроэкосистему необходимо рассматривать как некую гомологичную вариацию исходной экосистемы. При таком подходе речь не идет о конфликте человека с природой. Человек часть природы, а хозяйственная деятельность выступает как фактор эволюции экосистем, вовлеченных в аграрное использование. Исходя из этого, вектор исследований необходимо направить на экологизацию землепользования.
Главная задача мониторинга земель состоит в получении объективной и полной информации об изменении параметров их состояния в региональном и локальном масштабах, как основы для принятия решений по защите земельных угодий от нежелательных изменений. На этом этапе возникают трудности с выбором репрезентативных показателей, способных адекватно оценить функционирование агросистемы, поскольку необходим анализ разнообразных компонентов географической среды как природного, так и антропогенного характера.
Основная идея настоящей работы заключается в том, что мы изучаем агроэффективность сельскохозяйственного использования земель как функцию продуктивности, воздействия со стороны человека и их устойчивости (толерантности) к этому воздействию на определенной территории, вовлеченной в сельскохозяйственное производство.
Как объект воздействия со стороны человека и ответной реакции на это воздействие выступают агросистемы. Положительная и, соответственно, желательная для человека (получение востребованной человеком биомассы агроценозов и др.) реакция сопряжена с отрицательной - ухудшением природной среды на используемых территориях. Определяющим фактором при этом выступают сила и характер антропогенного воздействия.
Агросистема, в нашем понимании - это совокупность компонентов природной среды, расположенных на любом произвольном участке территории, которая используется для ведения того или иного вида сельскохозяйственного производства и обладает ответной реакцией на него.
На сегодняшний день сложилась неоднозначная ситуация. В системе мониторинга земель предусмотрен сбор информации по большому количеству показателей, которые в совокупности дают текущую характеристику состояния и использования земель в целом. Однако отсутствие научно-обоснованных методических подходов к анализу и систематизации этих показателей приводит к тому, что «снимается» лишь первый (верхний) слой информации, несмотря на то, что эти показатели можно рассматривать системно, как составляющие воздействия, отклика на это воздействие и устойчивости агросистем.
Цель исследования - разработка концепции агроэффективности территории как функции ее продуктивности, уровня антропогенной нагрузки и ее устойчивости (толерантности) к этому воздействию на основе анализа необходимого (и достаточного) перечня показателей мониторинга земель.
Задачи исследования:
Анализ научно-методических подходов к мониторингу земель исходя из концепции агроэффективности территории.
Выделение и обоснование наиболее информативных и репрезентативных показателей для интегральных оценок землепользования.
Разработка методики расчета интегральных индексов, дающих обобщающую оценку, с целью последующей формализации и унифицирования показателей по каждому блоку.
Создание шкалы уровней фактора (выражаемого интегральным индексом) исходя из его абсолютных значений для адекватной оценки воздействия, продуктивности, устойчивости и агроэффективности на муниципальных образований РТ.
Выявление пространственных особенностей на территории РТ области наибольшего воздействия, продуктивности и устойчивости агросистем с использованием системы интегральных индексов.
Обоснование коэффициента агроэффективности, как интегральной величины экологичности сельскохозяйственного землепользования.
Объект исследования диссертационной работы - система сельскохозяйственного землепользования региона (Республики Татарстан).
Предметом исследования является структура отношений «антропогенное воздействие - природная среда», возникающих в процессе сельскохозяйственной деятельности и оценка агроэффективности территории как интегрального показателя воздействия на систему и её ответа на это воздействие на уровне муниципальных (административных) районов.
Научная новизна:
Показана целесообразность получения интегральных показателей экологической и хозяйственной направленности на основе совокупности существующей информации ведомственного мониторинга земель и создана оригинальная модель интегральных диагностических показателей агроэкологического состояния территории
Предложен объективный и относительно несложный алгоритм оценки эффективности землепользования, основанный на простых статистических процедурах и стандартных показателях, что позволяет использовать его как в научных целях, так и в управленческих структурах.
Выявлена пространственная неоднородность и временная изменчивость степени сельскохозяйственной нагрузки, агропродуктивности и агроэкологической устойчивости территории РТ.
Разработаны методические рекомендации по использованию алгоритма оценки агроэффективности для информационного обеспечения природоохранной деятельности в РТ.
Положения, выносимые на защиту:
Наиболее полно агросистемы характеризует информация трех видов -это информация о состоянии системы в данный момент, информация о воздействии на неё и информация о сельскохозяйственной продуктивности агросистемы.
В результате проведенного факторного анализа выделены ведущие переменные, обладающие наибольшей информативностью. В блоке
9 продуктивности ведущими показателями оказались следующие: урожайность культур, площадь сельхозугодий и площадь пашен, содержание гумуса. В блоке устойчивости: видовое разнообразие, доля ООПТ, лесистость, протяженность рек. В блоке воздействия: плотность населения, поступление пестицидов, минеральных и органических удобрений.
Индекс агроэффективности позволяет на основе анализа стандартных
показателей мониторинга земель дать качественно новую оценку
экологичности сельскохозяйственного использования земель
муниципального образования (района).
Практическая значимость и реализация результатов исследований
Разработан универсальный алгоритм расчета агроэффективности, полезный как для научного мониторинга земель, так и для принятия управленческих решений по планированию сельскохозяйственного производства.
Предлагаемая концепция агроэффективности позволяет определить компромиссные подходы к эксплуатации сельхозугодий, направленные на повышение эффективности сельского хозяйства, с одной стороны, и обеспечение резерва самовосстановления природной среды, с другой.
Результаты работы позволяют оценивать эффективность сельскохозяйственной деятельности как на локальном (район), так и на региональном (республика) уровнях.
Представленный в работе подход - индексное представление итоговых результатов - перспективен для применения в ЗИС.
Исходные материалы и методы исследований
На этапе формирования основной идеи работы были проанализированы источники информации обо всех возможных аспектах аграрного землепользования на территории РТ. Основными требованиями к информации были: единовременность ее получения по всей исследуемой территории; легитимность, в целях возможности предложения конечного результата для использования при принятии управленческих решений; количество параметров, описывающих состояние агроэкосистем и социально-хозяйственных систем; существование временных рядов анализируемых параметров и др.
Более всех нашим требованиям отвечали сведения, которые собираются компетентными организациями на уровне муниципального образования (административного района). В методическом отношении такой подход является наиболее простым и оперативным, к тому же отвечающим текущим запросам отдельных категорий потребителей научной продукции.
Далее была получена и введена в базу данных информация о состоянии землепользования в 43 районах Республики Татарстан. Вся информация была получена из открытых источников и включала, в общей сложности, 137 показателей по состоянию на 2003, 2004 и 2005 гг.
Основными источниками информации явились Статистическое управление РТ, Министерство экологии и природных ресурсов РТ, Министерство сельского хозяйства и продовольствия, материалы многолетних наблюдений и исследований лаборатории малых рек и сектора водохранилищ Института экологии природных систем, собранные, в том числе, и с личным участием автора, фондовые материалы ИнЭПС.
Методологическую базу работы составили традиционные географические методы (картографический, сравнительно-описательный), стандартные статистические процедуры и методы математического моделирования.
Использованный в настоящей работе подход имеет определенные недостатки: средние и суммарные показатели затушевывают различия внутри самих единиц районирования и создают иллюзию контрастов на их границах. Однако принцип приоритета специфического содержания оправдывает использование таких границ в тех случаях, когда показатель зависит от антропогенных факторов и контролируется административно (например, количество используемых удобрений и пестицидов). Тем не менее, и в этом случае необходимо учитывать не только административное, но и функциональное деление территорий (например, отнесение количеств удобрений и пестицидов к площади только обрабатываемых земель), что, собственно, мы и пытались реализовать.
Публикации и апробация работы. По теме диссертационного исследования опубликовано 5 статей и тезисов в сборниках научных конференций и специальных журналах.
Внедрение результатов. Алгоритм расчета индексов продуктивности, воздействия, устойчивости и коэффициента агроэффективности был оформлен в виде методического руководства представлен на опробацию в отдел мониторинга окружающей среды Министерства экологии и природных ресурсов РТ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, который содержит 105 источников, общий объем работы 132 машинописные страницы, в ней 14 рисунков и 12 таблиц.
Мониторинг земель - научные аспекты, подходы и решения
Как уже было отмечено выше, итоговым показателем эффективности ландшафтного земледелия является не только величина урожайности возделываемых растений, но и целый ряд параметров, отражающих функционирование на конкретном ландшафте сложившихся экосистем. В связи с этим возникает другая проблема: научная основа и особенности мониторинга состояния агроландшафтов [Теплицын, 1995; Шитов и др., 1991). Решение именно этой проблемы является, на наш взгляд, ключом к оптимизации адаптивно-ландшафтного земледелия, так как именно отслеживание, мониторинг состояния земель позволяет своевременно вносить изменения в хозяйственную деятельность, повышая эффективность функционирования и устойчивость ландшафтных экосистем.
Ключевой проблемой мониторинга земель являются анализ и оценка негативных процессов, проводимые для прогнозирования и разработки контрмер по их предупреждению и устранению отрицательных последствий. Под негативными процессами на землях понимается комплекс устойчивых динамических природных и антропогенных явлений, приводящих к отрицательным изменениям состояния земель, ухудшению характеристик их качества, а также к несоответствию состояния земельного фонда требованиям освоения и, в конечном счете, к снижению ценности земель (Сизов, Гладильщиков, 2001; О мониторинге..., 1992; Шмаков, 1997).
Теоретической же научной базой анализа и прогноза геохимического состояния природной среды служат положения, заложенные в работах Б.Б.Полынова (1934), А.И.Перельмана (1966; 1972), М.А.Глазовской (1964; 1976) о геохимическом ландшафте как парагенетической ассоциации сопряженных элементарных ландшафтов, объединенных общностью миграционных процессов. Один из подходов к оценке геохимического антропогенного воздействия на компоненты экосистем заключается в том, что проводится на базе ландшафтно-геохимической методологии с использованием метода почвенно-геохимических катен в системе ландшафтов-аналогов, один из которых - фоновый, другой - подверженный антропогенному воздействию (Филипчук и др., 1996). При этом условия геохимического функционирования природного и антропогенного ландшафтов должны быть адекватны, оба ландшафта должны располагаться в пределах одной каскадной ландшафтно-геохимической системы на однородной литогеохимической основе, иметь близкий рельеф и метеорологические параметры, однотипный почвенно-растительный покров, аналогичные условия формирования гидрологического, гидрохимического и твердого речного, а также грунтового и глубокого подземного стоков (Учватов, Булаткин, 1985). Кроме того, в пределах ландшафтов-аналогов должно быть выдержано условие идентичности отбора проб на уровне элементарного ландшафта.
Строго говоря, мониторинг земель - это сложная многоуровневая система постоянных комплексных наблюдений, исследований и разработок, различных топографических, почвенных, агрохимических изысканий, необходимых для слежения в динамике за изменениями площадей категорий земель, угодий в границах административно-территориальных единиц, сельско- и лесохозяйственных землепользовании и землевладений, а также в пределах земель несельскохозяйственного назначения; изменениями качественного состояния почвенного покрова земель сельско- и лесохозяйственного назначения, а также земель административно-территориальных единиц (сел, коммун, городов, муниципиев, районов, республики в целом) и т.д.
В этом аналитическом обзоре мы не будем подробно касаться вопросов организации и содержании методик проведения мониторинга земель, а акцентируем внимание на научной основе и научно-методических подходах. Отметим лишь, что главная задача мониторинга земель состоит в получении объективной и полной информации об изменении параметров их состояния в региональном и локальном масштабах как единственной основы для принятия решений по защите земельных угодий от нежелательных, главным образом, антропогенных воздействий. Поставленной проблеме уделено достаточное внимание исследователей, как в республике Татарстан (Адаптация..., 2006) так и России ( Экологическое... 2004; Сохранение.. .2005).
В этой связи существенным моментом, который необходимо учитывать при организации мониторинга земель, является то, что все виды антропогенных воздействий имеют территориально выраженный характер и получаемые результаты наблюдений распространяются на определенную территорию. За основную территориальную единицу мониторинга принимается обычно тип (класс) земель (Левич, 1994).
Статистические процедуры и математическое моделирование эколого-географической информации
Концепция устойчивого развития, которую сформировало человечество в последнее время, декларирует универсальную задачу существования человечества: достижение глобальной устойчивости, обеспечивающей потребности сегодняшнего дня, не подвергая риску способности окружающей среды поддерживать жизнь в будущем. Индикатором выполнения этой задачи является безопасность, а мерой, шкалой количественного измерения безопасности может служить расчет риска (Мишина и др., 2000; Бондарчук, 1997).
В настоящее время под экологическим риском понимают возможность негативных изменений в природе и социально-экономических и других последствий в обществе, обусловленных, прежде всего, воздействием хозяйственной деятельности человека на объекты и процессы окружающей среды (Кочуров, 1995). По нашему мнению, риск это вероятностная характеристика, которую можно трактовать как произведение вероятности опасного события и размеров ожидаемого ущерба.
Применительно к ландшафтам и агроландшафтам основными причинами возрастания экологического риска называют: резкое увеличение антропогенной нагрузки на природу, приводящей к нарушению структуры и функционирования ландшафтов; накапливающиеся негативные изменения в природе, способствующие в конечном счете развитию труднообратимых и необратимых процессов в ландшафтах; высокую степень предрасположенности некоторых видов ландшафтов к экологическому риску [Мишина и др., 2000; Кочуров, 1995).
Территории Республики Татарстан свойственна ограниченная экологическая ёмкость, а при дальнейшем развитии и размещении новых производственных мощностей необходим самый тщательный учет суммарной экологической нагрузки на окружающую природную среду вообще и агроландшафты, в частности, а также экологической ёмкости территорий и урбоэкосистем (Щеповских и др., 1997)
Обработка эколого-географической информации, как правило, сводится к проблеме классификации множества показателей (которыми эта информация описывается) или элементов сложной системы. Обычно классификации используют предположение, что одним и тем же набором признаков с равной (предполагаемой) полнотой и информативностью описываются все объекты совокупности, а сами объекты различаются лишь набором значений признаков. На этом принципе строятся формальные процедуры классификации и районирования (Арманд, 1950; 1949). В неформальных же классификациях сложных географических объектов отнесение объекта к тому или иному классу принимается на основе лишь части его признаков. Все совокупности признаков не могут, да и не должны использоваться в силу, во-первых, громоздкости подобной работы, во-вторых, информативность признаков может перекрываться, а это искажает конечные результаты работы, и, в-третьих, как правило, весь признаковый набор годится только для общего описания; для содержательного разбиения нужны диагностические признаки (Каганский, 1987; Каганский, Новиков, 1989).
В этой связи возникают процедуры выделения характерного для каждого объекта набора признаков, отражающих специфическую часть содержания. Для каждого объекта необходимо получить такой взаимосвязанный набор признаков, который позволит найти наибольшие различия с другими объектами совокупности.
Существуют различные подходы и процедуры выделения репрезентативных наборов. Одним из таких подходов является использование кластерного анализа аналитических выборок (Славин, 1989). Термин кластерный анализ в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Общий вопрос, задаваемый исследователями во многих областях, состоит в том, как организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры, т.е. развернуть таксономии.
В отличие от многих других статистических процедур, методы кластерного анализа используются в большинстве случаев тогда, когда вы не имеете каких-либо априорных гипотез относительно классов, но все еще находитесь в описательной стадии исследования. Следует понимать, что кластерный анализ определяет "наиболее возможно значимое решение". Поэтому проверка статистической значимости в действительности здесь неприменима, даже в случаях, когда известны р-уровни (как, например, в методе К-средних).
При анализе обычно используют объединение или метод древовидной кластеризации, который используется при формировании кластеров несходства или расстояния между объектами. Эти расстояния могут определяться в одномерном или многомерном пространстве. Наиболее прямой путь вычисления расстояний между объектами в многомерном пространстве состоит в вычислении евклидовых расстояний. Объединение в кластеры проводят чаще всего по методу Варда. Этот метод использует дисперсионный анализ для оценки расстояний между кластерами. Он минимизирует сумму квадратов отклонений для любых двух (гипотетических) кластеров, которые могут быть сформированы на каждом шаге.
Другой статистической процедурой, также широко используемой для сокращения аналитических параметров и выделения наиболее репрезентативных, является факторный анализ.
Использование факторного анализа позволяет изучать взаимосвязи между большим числом переменных, которые являются следствием проявления общих причин, и могут содержать сведения об изучаемом явлении. Методы факторного анализа обеспечивают переход от исходных переменных к новым переменным - факторам (компонентам), которые оказывают воздействие, как правило, не на один, а на целый комплекс показателей, характеризующих изучаемое явление, к тому же один и тот же показатель получает своё количественное выражение под влиянием различных факторов (компонент) (Лакин, 1990).
Кластерный анализ индексов устойчивости, продуктивности и воздействия
Если провести кластеризацию индексов устойчивости, продуктивности и воздействия, то получим еще одно подтверждение вышесказанному- Термин кластерный анализ в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Общий вопрос, задаваемый исследователями во многих областях, состоит в том, как организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры, т.е. развернуть таксономии. При анализе мы использовали объединение или метод древовидной кластеризации, который используется при формировании кластеров несходства или расстояния между объектами. Эти расстояния могут определяться в одномерном или многомерном пространстве. Наиболее прямой путь вычисления расстояний между объектами в многомерном пространстве состоит в вычислении евклидовых расстояний. Объединение в кластеры проводили по методу Варда. Этот метод использует дисперсионный анализ для оценки расстояний между кластерами. Он минимизирует сумму квадратов (SS) для любых двух (гипотетических) кластеров, которые могут быть сформированы на каждом шаге (Дубров и др., 2005; Дуброва, 2003). В результате проведенной древовидной кластеризации было получено чёткое разделение кластеризуемых параметров на два кластера (см. рис. 6). Первый кластер составил индекс устойчивости агросистем, который таксономически предопределяет второй кластер, состоящий из тесно связанных индексов воздействия и устойчивости. Таким образом, именно показатели, составляющие индекс устойчивости, определяют возможную степень воздействия и, соответственно, потенциальную продуктивность агросистем. Весьма важным моментом, как для решения вопросов прогнозирования, так и для отслеживания текущего состояния системы, является расчет диапазонов действия факторов, которые можно рассматривать как шкалу его интенсивности. Для нахождения таких уровней фактора, которые будут служить своеобразной шкалой риска, целесообразно применять метод вычисления квартилей в ранжированном ряду однотипной выборки абсолютных значений этого фактора, в нашем случае, полученных предварительно индексов. Использование в качестве шкалы квартилей ранжированного ряда является более надежной оценкой приемлемого риска по сравнению со средними значениями. Во-первых, это объясняется тем, что на квартили нормального распределения не оказывают заметного влияния так называемые "выскакивающие" величины, а во-вторых, такой подход позволяет использовать любые значения действующего фактора вне зависимости от характера их статистического распределения. Показатели рассчитанных по разным районам Республики Татарстан индексов были разложены в вариационный ряд, и с помощью статистического пакета "Statistica" нами были получены значения квартилей (см. табл. 6). Низкому и очень высокому уровням соответствуют значения нижней и верхней квартили, а средний и высокий уровень делит медиана вариационного рада.
Для расчета индекса продуктивности необходимы следующие входные данные: - урожайности различных культур по районам (т/га), включая: 1) Урожайность зерновых культур в хозяйствах всех категорий (в весе после доработки); 2) Урожайность пшеницы озимой в хозяйствах всех категорий (в весе после доработки); 3) Урожайность ржи озимой в хозяйствах всех категорий; 4) Урожайность пшеницы яровой в хозяйствах всех категорий; 5) Урожайность ячменя в хозяйствах всех категорий; 6) Урожайность овса в хозяйствах всех категорий; 7) Урожайность проса в хозяйствах всех категорий; 8) Урожайность гречихи в хозяйствах всех категорий; 9) Урожайность гороха в хозяйствах всех категорий; 10) Урожайность вики и виковых смесей в хозяйствах всех категорий; 11) Урожайность сахарной свеклы (фабричной) в хозяйствах всех категорий; 12) Урожайность картофеля в хозяйствах всех категорий; 13) Урожайность овощей открытого грунта в хозяйствах всех категорий; 14) Урожайность кормовых корнеплодов в хозяйствах всех категорий; 15) Урожайность сахарной свеклы на корм скоту в хозяйствах всех категорий; 16) Урожайность кукурузы на силос, зеленый корм и сенаж в хозяйствах всех категорий; 17) Урожайность силосных культур (без кукурузы) в хозяйствах всех 18) Урожайность однолетних трав на сено в хозяйствах всех категорий; 19) Урожайность многолетних трав посева прошлых лет на сено в хозяйствах всех категорий; - общая площадь сельхозугодий (тыс.га), включая: 1) Площадь сельскохозяйственных угодий; 2) Площадь пашни; 3) Площадь кормовых угодий; 4)
Вся посевная площадь в хозяйствах всех категорий; Каждый из этих показателей (по районам) был приведен к его максимальному значению, т.е. выражен в долях единицы, затем эти приведенные показатели суммировались, по каждому району и их сумма снова приводилась к единице по максимальному значению. где U- сумма частных индексов показателей по i-тым показателям в районе, Uj - значение і-того показателя продуктивности в районе, Uj_max -максимальное значение і-го показателя продуктивности среди районов; где Iu - индекс продуктивности агросистем района, U- сумма частных индексов по всем показателям продуктивности в данном районе, Umax-максимальный суммарный индекс продуктивности среди районов.
Алгоритм расчета индексов продуктивности, воздействия, устойчивости и коэффициента агроэффективности
Для проведения пространственного анализа явлений, которые охарактеризованы вышеприведенными индексами, были построены карты (рис. 7-10) и использованы следующие приемы. Интенсивность явлений на картах была выделена цветом в пределах административных единиц и в соответствии с градациями, представленными в табл. 7. Интенсивность явлений на картах была выделена цветом в пределах административных единиц и в соответствии с рассчитанными градациями.
Анализ пространственных особенностей воздействия показал, что на территории РТ формируется несколько областей с высокими показателями индексов воздействия сюда входят: Актанышский, Арский, Балтасинский, Буинский, Высокогорский, Дрожжановский, Заинский, Зеленодольский, Кукморский, Мамадышский и Черемшанский районы.
На карте хорошо выражена относительная разгруженность, центральной части и восточной окраины республики, которые характеризуются средней степенью воздействия. При этом явно просматривается тяготение высокой нагрузки по воздействию к крупнейшим промышленным агломерациям РТ -Западной (г.г. Казань, Зеленодольск) и Восточной (г.г. Набережные Челны, Нижнекамск, Елабуга, Альметьевск). Область наименьшего воздействия смещена на запад республики.
Для пространственного распределения продуктивности характерно тяготение районов с высокими показателями индекса продуктивности к районам с интенсивным воздействием. Это, наверное, логично, поскольку продуктивность выступает как отклик на воздействие. Можно отметить Актанышский, Арский, Балтасинский, Буинский, Заинский, Зеленодольский, Кукморский, Нижнекамский, Нурлатский, Тюлячинский, Черемшанский административные районы, как неких лидеров по данному показателю. Это, в свою очередь, может говорить о достаточно высокой сельскохозяйственной эффективности указанных районов. В целом, картина распределения продуктивности менее контрастна, чем воздействия,
С позиции определения "экологичное" аграрного землепользования, на наш взгляд, главный интерес представляет устойчивость изучаемых территорий. Основываясь на рассчитанном нами индексе устойчивости, была построена карта устойчивости.
Структура распределения этого показателя по территории РТ весьма неоднородна. Территориальная согласованность с воздействием и устойчивостью весьма слабая. Однако некоторые области, подверженные высокому воздействию, обладают высокой же устойчивостью. Это области 1 и 2, которые накладываются на область 1 на карте воздействия. Очерченные линиями области 3, 6 имеют высокую устойчивость при воздействиях слабой и средней силы. Особо выделяется Черемшанский муниципальный район, который имеет слабую устойчивость при слабом воздействии и низкой продуктивности, он единственный в своем роде.
На карте устойчивости мы выделили области сбалансированного, с экологической точки зрения, землепользования, т.е. такие, в которых интенсивность воздействия не снижает устойчивость ниже 2-го уровня. Это группа районов куда входят Агрызский, Азнакаевский, Альметьевский, Высокогорский, Елабужский, Зеленодольский, Лениногорский, Мамадышский, Нурлатский, Рыбно-Слободский, Чистопольский
Ключевым моментом пространственного анализа устойчивости должно стать, на наш взгляд, выделение областей сбалансированного землепользования (экологичности землепользования) и областей потенциальной дестабилизации, другими словами, карта экологичности землепользования.
В рамках настоящего исследования была проведена оценка изменения интегральных индексов воздействия и продуктивности в течение трех лет (2003-2005 гг.). Индексы рассчитывались по всем районам Республики, предложенным нами способом, описанным выше, и по результатам каждого года отдельно. Результаты представлены в таблицах 9-Ю.
В целом, весь массив рассчитанных индексов отображает информацию о перераспределении того или иного показателя на всей территории Республики с течением времени. Такую информацию удобнее всего отображать картографически, в виде тематических карт.
Анализ временной динамики рассчитанных индексов подтверждает четкую взаимосвязь между параметрами блока продуктивности и параметрами, вошедшими в блок воздействия - рост продуктивности в том или ином районе сопровождается увеличением воздействия на агросистемы.
Так как индексы являются относительными величинами, приведенными к максимальному показателю, небольшой их рост в целом по Республике, отмечаемый в виде тенденции, указывает на постепенное увеличение воздействия на агросистемы, и, соответственно, продуктивности на всей исследуемой территории, а также на сглаживание различий между этими показателями среди хозяйств различных районов, т.е. отмечается интенсификация землепользования вообще и земледелия, в частности. Особенно активно эти процессы происходят в Арском, Балтасинском, Заинском, Нижнекамском и Черемшанском районах. Для этих районов, при сохранении отмеченной тенденции, можно прогнозировать увеличение интенсивности землепользования и на 2006 г.
А вот для Аксубаевского, Альметьевского, Верхне-Услонского и Мензелинского районов отмечена четкая тенденция (тренд) снижения интенсификации сельского хозяйства, соответственно, в 2006 г. также ожидаются относительно низкие показатели. Более того, относительный характер расчета индексов, с приведением к максимальному значению, позволяет оценивать с их помощью не абсолютный рост тех или иных параметров системы, а их перераспределение по выборке локальных областей (в нашем случае - административных районов), указывая с одной стороны, как бы центр приложения анализируемого фактора в масштабе всего региона, а с другой, его изменчивость во времени по локальным участкам этого региона.
Очень наглядно такое относительное распределение показателей отражают графические ЗВ-поверхности (surface). На рисунках 11, 12, и 13 представлены подобные графические поверхности, построенные по показателям разных лет. Хорошо заметно постепенное выравнивание индексов среди разных районов, что выражается подъемом графической поверхности вдоль оси X (районы исследования).
В целом по Республике отмечается постепенное выравнивание интенсивности воздействия в разных районах, более равномерное распределение интенсивности воздействия между ними, что выражается в возрастании средних значений индексов воздействия по годам исследования: 0.5491+0.022 в 2003 г., 0.5763±0.026 в 2004 г., 0.5843+0.025 в 2005 г. Индексы продуктивности в среднем меняются менее значимо, но положительная динамика все же присутствует: 0.6100±0.019 в 2003 г., 0.630510.017 в 2004 г., 0.6390±0.017 в 2005 г. То есть, по показателям продуктивности хозяйства также "подтягиваются" к районам-лидерам. Особенно полезен предлагаемый подход для подготовки данных, интеграции и визуализации в геоинформационных системах (ГИС), так как интегральные индексы обладают не только высокой информативностью, но и конкретной территориальной привязкой.
