Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,791

1
1
2797 KB

Введение. Валовой внутренний продукт - макроэкономический показатель, отражающий рыночную стоимость всех конечных товаров и услуг (то есть предназначенных для непосредственного употребления), произведённых за год во всех отраслях экономики на территории государства для потребления, экспорта и накопления, вне зависимости от национальной принадлежности использованных факторов производства. Россия занимает, по разным оценкам, от 6 до 10 места в мире по объёму, но лишь 53 место в расчёте на душу населения. По данным статистического сборника Росводресурсов «Водные ресурсы и водное хозяйство России в 2010 году» валовой внутренний продукт (ВВП) в стране в текущих ценах 62599,1 млрд. рублей. Индекс физического объема (ИФО) ВВП за 2012 год по отношению к предыдущему году составил 105,0%. В структуре ВВП доля производства товаров занимает 40,9%, услуг – 53,0%.

Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух. Из Госдоклада [1] были взяты статистические данные по всем субъектам федерации и рассмотрено влияние валового регионального продукта на количество выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух.

Исходные данные. Нами приняты следующие условные обозначения: V - валовой региональный продукт, млрд. руб., ЗАВ – количество выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух на единицу площади, т/тыс. га.

Концепция моделирования по статистическим выборкам. Статистическая выборка – это многофакторное числовое поле, оформленное в виде табличной модели. Этим определением она существенно дополняется по сравнению с таблицами статистических изысканий [2], но, с другой стороны, для моделирования применяются только числовые выборки. Причем необязательно все клетки таблицы [1] должны быть заполненными числами. Однако клетки должны иметь количественные и однородные по принятому множеству факторов значения.

Наш подход относится к статистическому моделированию именно из-за принятия достоверных статистических данных, но без произвольного выбора вида математических зависимостей, то есть без применения методологии аппроксимации. В итоге применения методологии идентификации [2] все эколого-химические реакции, происходящие с различными видами загрязнения в воздухе и речной воде, дают по показателю концентрации, причем в динамике по суткам, одну и ту же общую математическую закономерность.

Закономерности и их обсуждение. После идентификации биотехнического закона и вейвлет-сигнала [2] был получена трехчленная закономерность (рис. 1) вида

petrov1.tif

petrov2.tif, (1)

petrov3.tif, petrov4.tif,

где A - амплитуда (половина) колебательного возмущения загрязняющих воздух веществ, т/тыс. га, p - полупериод колебательного возмущения объясняющей переменной, млрд. руб.

petrov5.tif

petrov6.tif

тренд

вейвлет-сигнал (волновая функция)

petrov7.tif

petrov8.tif

тренд + вейвлет-сигнал

остатки после модели (1)

Рисунок 1 – Графики составляющих и общей закономерности влияния валового регионального продукта всех субъектов Российской Федерации на количество выбросов

Из графиков видно, что тренд имеет очень высокий коэффициент корреляции и поэтому может применяться самостоятельно. При этом уже с малых значений V начинается рост выбросов. Однако сразу же начинается колебание субъектов федерации по количеству выбросов.

Выводы. Моделированием идентификацией устойчивых законов можно выявлять эколого-экономические закономерности и по формуле (1) сравнивать субъекты Российской Федерации. При этом из остатков на рисунке 1 видна возможность получения новых волн возмущения.