Geum.ru

Отчет программа 001 «Обеспечение деятельности уполномоченного органа в области охраны окружающей среды» Специфика 149 «Прочие услуги и работы» по теме

Вид материалаОтчет

Содержание


2.4 Прогноз потребления озоноразрушающих веществ
Подобный материал:
1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   ...   18

2.4 Прогноз потребления озоноразрушающих веществ


С развитием общественного производства все более возрастает влияние человека на природу, использование ее сил и ресурсов. С одной стороны, оно положительно сказывается на окружающей природной среде, улучшая и совершенствуя ее, а с другой — ведет к ее ухудшению, деградации и разрушению. Примером отрицательного воздействия служат потребление озоноразрушающих веществ. Отрицательное воздействие проявляется в истощении озонового слоя увеличению числа заболеваний, влиянием на водоемо, уничтожении лесов и т.п.

Динамичные темпы научно-технического прогресса дают возможность использовать ранее казавшиеся недоступными и более низкого качества природные ресурсы, проникать в глубины Мирового океана, осваивать космическое пространство. Это приводит к увеличению нагрузки на природу и, как следствие, — к обострению проблемы природопользования. Повышение потребления природные ресурсов на Земле во многом связано со значительным ускорением темпов роста населения.

Необходимо правильно представлять причинно-следственные связи взаимодействия основных факторов экономического развития общества: трудовых ресурсов, средств производства и природных ресурсов. Данные факторы находятся в диалектическом единстве, однако между ними имеются и противоречия. Экономический рост общественного производства связан с увеличением масштабов производства, расширением использования природных ресурсов, развитием производительных сил.

В современных условиях возникла острая потребность системного, комплексного экономико-экологического подхода к решению проблемы наиболее рационального использования природных ресурсов и охраны окружающей среды.

Основной целью разработки прогноза потребления ОРВ являются:
  • создание более совершенной системы управления процессом сокращения ОРВ;
  • оценки эффективности системы мониторинга потребления ОРВ.

Мониторинг потребления ОРВ включает следующие направления деятельности:
  • наблюдения за факторами, оказывающими воздействие на потребление ОРВ;
  • оценку фактического состояния потребления ОРВ; и
  • прогноз потребления ОРВ и его количественную оценку.

В основу модели прогноза положен линейный регрессионный анализ для описания связи между потреблением ОРВ и ВВП. С этой целью построена линейная модель зависимости некоторого выходного экономического показателя (потребления).

Целью разработки математической модели является определение тенденции и возможности развития процесса, а не конкретных величин основных параметров. Поэтому в работе приводятся возможный диапазон прогнозируемых показателей при условии, что потребление ОРВ взаимосвязано с развитием сектора охлаждения и воздушного кондиционирования.

В нашем случае для решения эколого-экономической задачи необходимо исследование зависимостей и нахождение на этой основе оптимальных вариантов, а одним из ее основных этапов решения является разработка экономико-математических моделей. Эти модели должны отражать учитывать тенденции развития.

Системный подход в построение прогнозов на основе системы методов и моделей позволяет разрабатывать согласованный и непротиворечивый прогноз экономического развития по каждому объекту отрасли. В условиях переходной экономики построить целостную систему моделей социально-экономического прогнозирования, очень сложно. В связи, с чем необходима унификация блочных моделей, использование вычислительных способов решения, создание информационного банка данных.

По функциональному признаку прогнозы подразделяются на два типа:
  • поисковый прогноз, который основан на условном продолжении в будущее тенденции развития исследуемого объекта в прошлом и настоящем, и отвлечении от условий, способных изменить эти тенденции;
  • нормативный прогноз, который представляет собой определение путей и сроков достижения возможных состояний объекта прогнозирования, принимаемых в качестве цели.

В нашем случае прогноз потребления ОРВ следует отнести к поисковому прогнозу, так как по имеющейся у нас информации мы хотим определить уровень потребления ОРВ в будущем.

Основной целью разработки прогноза потребления ОРВ являются:
  • создание более совершенной системы управления процессом сокращения ОРВ;
  • оценки эффективности системы мониторинга потребления ОРВ.

Мониторинг потребления ОРВ включает следующие направления деятельности:
  • наблюдения за факторами, оказывающими воздействие на потребление ОРВ;
  • оценку фактического состояния потребления ОРВ; и
  • прогноз потребления ОРВ и его количественную оценку.

Целью разработки математической модели является определение тенденции и возможности развития процесса, а не конкретных величин основных параметров. Поэтому в работе приводятся возможный диапазон прогнозируемых показателей при условии, что потребление ОРВ взаимосвязано с развитием сектора охлаждения и воздушного кондиционирования.

В нашем случае для решения эколого-экономической задачи необходимо исследование многофакторных зависимостей и нахождение на этой основе оптимальных вариантов, а одним из ее основных этапов решения является разработка экономико-математических моделей. Эти модели должны отражать не только наиболее существенные особенности и взаимосвязи экспорта-импорта(в нашей модели ВВП), но и учитывать тенденции его развития.

В основу модели краткосрочного прогноза можно взять линейный регрессионный анализ для описания связи между факторами и зависимой величиной, в нашем случае зависимость между потреблением ОРВ и ВВП. С этой целью была построена линейную модель зависимости некоторого выходного экономического показателя (потребления), называемого объясняемой переменной от набора входных показателей (ВВП), называемых объясняющими переменными. Основным методом построения таких моделей является метод наименьших квадратов, смысл которого состоит в том, чтобы подобрать параметры модели, минимизирующие суммы квадратов отклонений модельных значений объясняемой переменной от истинных значений.

В нашем случае обобщенная модель имеет вид:

(1),

где – коэффициенты модели

- ошибка измерения модели.

Далее необходима проверка на выполнение предпосылок использования линейной модели. Основными предпосылками являются:

Нулевое математическое ожидание ошибок;

Диагональность ковариационной матрицы ошибок;

Отсутствие гетероскедастичности в модели.

Нарушение любой из этих предпосылок ведет к искажению полученных результатов. Полагая, что предпосылки выполнены, используем для краткосрочного прогноза метод наименьших квадратов, где в качестве исходных данных использованы данные объема потребления ОРВ за последние годы. Полученная модель является линейной, линия тренда – прямая, увеличение потребления проходит линейно. Проверка указанной модели, приведенная далее, показала корректность прогноза на период до одного-двух лет и его можно описать формулой (2).

FIconsumption = F (Xvvp ) (2),

где Xvvp –основной фактор-уровень развития ВВП

Как уже выше отмечено в основу краткосрочного прогноза легла связь между уровнем потребления и ВВП, которая выражается функциональной зависимостью отображенной формулой (2).