Статистический анализ экологического состояния регионов

Статистический  анализ экологического состояния регионов 

Содержание 

Введение 

      Природные экологические системы в настоящее  время испытывают на себе постоянно возрастающие антропогенные воздействия, вызванные активной хозяйственной деятельности человека с одновременным ростом его популяции. Увеличение земельно-эксплуатируемых территорий ведет к разрушению природных структур. В результате постоянного развития производства десятки и сотни тысяч химических соединений создаются и используются человечеством, многие из которых (в том числе токсичные и радиационные) попадают в биосферу, загрязняя ее. В связи с этим, экологическая оценка состояния окружающей среды, изучение механизма деятельности, структурных особенностей, анализ целостности и устойчивости природных систем, прогнозирование их динамического развития, определение возможной деградации экосистем и степени ухудшения качества жизни человека - являются в настоящее время важнейшими задачами современной экологии.

      Растущее  внимание к экологическим проблемам  породило спрос на статистическую информацию, характеризующую состояние окружающей природной среды и воздействие на нее человеческого общества. Информация, являющаяся основой научного познания и практической деятельности, играет важную роль в решении обществом серьезных экологических проблем, необходимости учета их в экономическом прогнозировании и развитии. Ощутив на себе негативное воздействие деградирующей окружающей природной среды, человечество прилагает усилия к реальной оценке состояния природной среды.

      Одной из важнейших задач экологии является определение качества окружающей среды, выявление необратимых изменений в экологических системах, сопровождающихся нарушением структурной и функциональной устойчивости, и количественная оценка критических значений антропогенной нагрузки.

      Актуальность  курсовой работы обусловлена необходимостью комплексной оценки состояния природной среды каждого конкретного региона с прогнозными возможностями ресурсопотребления и показателями затрат на воспроизводство природных ресурсов и дальнейшего развития комплексной системы показателей по оценке состояния и использования окружающей сре-ды, нацеленной на обеспечение экологического равновесия регионов страны.

      Цель  курсовой работы состоит в исследовании теоретических и методических основ статистического анализа экологического состояния регионов.

      В связи с поставленной целью необходимо решить следующие задачи:

      –  раскрыть понятие статистического анализа;

      –  определить цели и задачи статистического анализа;

–   рассмотреть экологическую обстановку Белгородской области;

–   проанализировать экологическую ситуацию в Белгородской области;

–   раскрыть экологические проблемы Белгородской области и опыт их решения.

     Объект  исследования – регионы Российской Федерации..

      Предмет исследования – статистический анализ экологического состояния регионов.

      Методологической  основой исследования послужили теоретические разработки, представленные в работах российских и зарубежных ученых, посвященных вопросам статистического анализа экологического состояния регионов и охране окружающей среды.

      Информационной  базой исследования послужили статистические материалы Госкомстата РФ,

      Курсовая работа состоит из введения, 3-х глав, заключения, списка использованной литературы, приложений. 
 
 
 
 
 
 

Глава 1. Статистические исследования и анализ

1.1. Понятие и сущность статистического анализа 

      Любая наука в своём развитии опирается на фундамент точных и бесспорных фактов, обосновывая и подтверждая ими, уточняя и углубляя ими теоретические положения данной науки. В этом смысле статистика как самостоятельная наука являясь орудием познания соответствующих массовых явлений, обеспечивает получение точных, основанных на учёте, сборе и обработке массовых данных статистических фактов.

      В настоящее время термин “статистика” имеет несколько взаимосвязанных значений. Во-первых, статистикой называют совокупность фактов о той или иной стороне (от латинского “статус” - государство), например: “Народное хозяйство РФ в … г”, “Основные показатели работы народного хозяйства РФ за …”. Во-вторых, статистика понимается в широком смысле как наука, изучающая все массовые явления, к какой бы области они не относились. В-третьих, статистикой называют сам процесс сбора многочисленных (массовых) и разнообразных данных, их обработку и анализ, а людей, которые этим занимаются, называют статистиками. В-четвертых, термин “статистика” понимается в узком смысле как некоторый параметр (результат), полученный из наблюдений в какой-либо области явлений.

      Специфические приемы, с помощью которых статистика изучает массовые явления, образуют статистическую методологию (или метод статистики). Во всяком статистическом исследовании можно выделить три последовательные стадии[5,93]:

1. Статистическое наблюдение, т.е. сбор первичного статистического материала.
2. Группировка и сводка результатов наблюдения.
3. Вычисления специфических характеристик изучаемого явления и ана-

лиз полученных сводных и расчетных материалов, формулировка выводов и предложений.

      Анализ  — процесс расчленения целого предмета или явления на составные части — в плане мысленных представлений или материального моделирования. У человека развилась способность выполнять анализ на уровне оперирования понятиями. Считается, что анализ включен во все акты практического и познавательного взаимодействия организма со средой и является необходимым этапом познания; он — одна из основных операций, из коих слагается реальный процесс мышления; с него начинается любое научное исследование[23].

      Статистический  анализ исследуемого явления или процесса всегда опирается на исходные статистические данные. Выводы статистического анализа составляют существенный компонент системы поддержки принятия стратегических решения.

      Анализ  с помощью обобщающих статистических показателей базируется на агрегировании, сводной оценке вариаций признаков, динамике явлений, в применении индексов, балансовых построений, в оценке тесноты зависимостей и др. приемов статистики[18,206].

      Статистические  показатели (суммарные, относительные и средние величины, статистические коэффициенты и др.) дают обобщенные характеристики явления[18,207]. Они зависят от конкретных условий места и времени. Однако содержание и методология расчета этих статистических показателей остаются одинаковыми.

      Анализ статистических данных может осуществляться применительно к различным объектам (явлениям и процессам) и выполняется отдельными лицами или организациями на основе использования различных статических данных и различных статических методов и приёмов. Статическая информация, используемые методы и приёмы её обработки и анализа во многом предопределяются задачами и целями статистических исследований. Обоснованность и правильность статистических фактов и результатов статистических исследований базируется на соблюдении основных принципов статистического анализа.

      Основным условием, обеспечивающим правильность статического анализа и получаемых из этого выводов, является понимание сущности изучаемых массовых явлений и процессов[5,94]. Поэтому важнейшим принципом анализа статических данных является знание теории изучаемого явления, предварительное выявление сущности решаемой при статическом исследовании проблемы, а также знание особенностей той конкретной обстановки, места и времени, в которых развивается изучаемое явление.

      Изучение  теории рассматриваемого предмета статистики и сущности явлений и процессов даёт возможность правильно сформулировать цели и задачи анализа (и статистического исследования в целом), отобрать используемые для проведения анализа статистические показатели (следовательно, соответствующие методы и приёмы статистики), правильно осмыслить результаты анализа.

      Учёт  конкретных условий развития изучаемого явления позволяет уточнить выбор необходимых статистических показателей и методов их расчёта и анализа, что, в конечном счёте, предопределяет во многом и характер получаемых в результате анализа выводов. Так, например, в своём развитии человеческое общество последовательно проходило ряд этапов (или общественно-эко-номических формаций). В разных странах и регионах в этом развитии имеются характерные исторические особенности. Поэтому, анализируя деятельность отдельного предприятия, мы должны иметь не только общее представление о содержании и методах производственной работы в данной отрасли экономики, но и хорошо знать конкретные условия производственно-хозяйственной деятельности данного предприятия[18,209].

      Еще одним из основных принципов анализа статистических данных является комплексный характер изучаемого явления.

      Чтобы ответить на тот или иной возникший в статистическом исследовании вопрос нередко можно ограничиться обработкой и изучении только некоторой части статистических данных. Однако, как показывает практика, если произвольно отбирать одни статистические факты, игнорируя другие, можно создать односторонне, неправильное представление об изучаемом явлении, найти так называемое «статистическое» подтверждение любому, иногда заведомо ложному, неправильному взгляду[16].

      Статистический  анализ исследуемого явления или процесса всегда опирается на исходные статистические данные. Выводы статистического анализа составляют существенный компонент системы поддержки принятия стратегических решения. Форма и содержание исходных статистических данных зависят от конечных прикладных целей исследования и используемых источников. В частности, конечные прикладные цели статистического анализа экологического состояния регионов обусловливают состав и структуру показателей (так называемое фазовое пространство), наблюдение за которыми и образует массив исходных статистических данных.

      Число показателей, которые могут быть использованы для оценки какого-либо явления, измеряются сотнями. Так, например, для оценки экологического состояния региона могут быть использованы:

• показатели, характеризующие повышения экологической безопасности всех видов деятельности;
• показатели оценки эффективности, отвечающие принципам устойчивого развития;
•   показатели, характеризующие затраты на охрану окружающей среды (прямые и косвенные);
•   стоимостные и натуральные показатели ресурсопотребления;
•   показатели учета состояния отдельных природных объектов как источников сырья, энергии, среды для осуществления выбросов и сбросов загрязняющих веществ;
•   показатели, связанные с обеспечением кадрового потенциала, соответствующего задачам осуществления перехода к экологически безопасной модели развития др.[5,145].

      Обработка такого массива данных, его анализ, выявление "значимых" или "несущественных" показателей очень затруднительны без использования совокупности компьютерных и телекоммуникационных технологий. Поэтому в настоящее время для сбора и обработки статистических данных и их анализа широко применяются различные методы с использованием компьютерных и телекоммуникационных технологий, геоинформационных технологий, аэрокосмических технологий, интеллектуальных технологий структурного анализа экологических систем и др.

      Чтобы выводы анализа имели объективное  значение и доказательную силу, анализ (и статистическое исследование в целом) должен быть всесторонним, комплексным: необходимо рассматривать всю совокупность относящихся к изучаемому явлению фактов и характеризовать явление с разных сторон, использовать различные статистические источники и определённые сочетания различных методов исследования и обработки данных.

      Таким образом, анализ статистических данных может осуществляться применительно к различным объектам (явлениям и процессам) и выполняется отдельными лицами или организациями на основе использования различных статических данных и различных статических методов и приёмов. Статическая информация, используемые методы и приёмы её обработки и анализа, во многом предопределяются задачами и целями статистических исследований. Обоснованность и правильность статистических фактов и результатов статистических исследований базируется на соблюдении основных принципов статистического анализа. А чтобы выводы анализа имели объективное значение и доказательную силу, анализ (и статистическое исследование в целом) должен быть всесторонним, комплексным. Для этого необходимо рассматривать всю совокупность относящихся к изучаемому явлению фактов и характеризовать явление с разных сторон, использовать различные статистические источники и определённые сочетания различных методов. 

1.2. Методы статистического анализа экологического состояния

  регионов 

      Результаты группировки и сводки данных массовых статических наблюдений на третьей стадии статических исследований подвергаются дальнейшей обработке и осмыслению (или анализу), т.е. на их базе исчисляются статистические показатели. Каждый статистический показатель выражает в количественной форме тот или иной факт относительно изучаемого явления, установленный при помощи средств статистики.

      Чтобы выводы анализа имели объективное  значение и доказательную силу, анализ (и статистическое исследование в целом) должен быть всесторонним, комплексным: необходимо рассматривать всю совокупность относящихся к изучаемому явлению фактов и характеризовать явление с разных сторон, нужно использовать различные статистические источники и определённые сочетания различных методов.

      В настоящее время в статистике имеется большое количество методов, способов и приёмов анализа статистических данных. При этом понятия «метод», «способ» и «приём» как инструментарий анализа не имеют чёткого разграничения.

      При статистическом изучении массового явления большое значение имеет объективное и всестороннее количественное выражение состояния развития в конкретных условиях пространства и времени, выявление и измерение внутренних и внешних закономерностей, раскрывающих содержание исследуемых явлений. В зависимости от поставленных задач классифицируются и характеризуются основные приёмы анализа статистических данных.

      а) Состояние статистической совокупности и её основных элементов характеризуется с применением абсолютных, относительных и средних величин, статистических коэффициентов и др.

      б) Изучение изменения (развития) явления  во времени в статистке в основном осуществляются с использованием статистических показателей рядов динамики, методов выявления и количественной оценки сезонных тенденции (тренда) развития, методов выявления и количественной оценки созданных колебаний, метода параллельных рядов и др.

      в) Задачи выявления и измерения  связей, взаимосвязей, закономерностей массовых явлений могут решаться с использованием рядов распределения, графического метода, метода аналитических групповок, метода параллельного сопоставления рядов, методов математической статистики[16].

      В статистике иногда применяют и другие подходы к разграничению приёмов  анализа. Но основным приёмом анализа статистических данных является сравнение.

      Сравнение как рабочий приём познания того или иного явления, процесса, показателя применяется во многих областях знаний. Можно сказать, что сравнение – наиболее ранний и наиболее распространённый приём анализа.

      Действительно, любой показатель уровня развития явления, изучаемого признака, сам по себе оказывается недостаточным и должен быть рассмотрен в связи, в сравнении с другим аналогичным или взаимосвязанным показателем, который принимается за масштаб оценки (или, иначе, за базу сравнения).

      Сравнительные сопоставления статистических данных позволяют раскрывать характерные особенности и закономерности изучаемых массовых явлений. На основе статистических сопоставлений выявляются направления и темпы развития явлений, показываются складывающиеся в процессе развития характерные соотношения (пропорции) между различными частями изучаемого явления и между различными явлениями. Даётся оценка закономерностей развития.

      Сопоставление статистических данных осуществляется в различных формах и разнообразных направлениях. Основными формами сравнения являются[5,163]:

• Сопоставление одноимённых явлений, показателей (по основным направлениям: с прошлым, с планом, со средними данными, с лучшим и так далее);
• Сопоставление разноимённых показателей;
• Территориальные сравнения;
• Типологические сравнения;
• Динамическое сравнение содержания и особенностей отдельных форм и направлений.

      Необходимым условием правильности выводов, получаемых на основе сравнения статистических данных, является соблюдение требования сопоста

вимости этих данных.

      Сопоставимыми статистическими показателями являются только такие показатели, различия которых отражают действительные особенности  и соотношения сравниваемых явлений и не зависят существенно от различий в способах собирания и обработки сравниваемых статистических данных[5,167].

      Независимо  от конечных целей экологического мониторинга  и организации соответствующей системы наблюдений результат этих наблюдений всегда представляет собой прямоугольную таблицу. Если значения измеряемых переменных располагать в столбцах, число таких столбцов может достигать нескольких десятков — по числу переменных. Каждая строка в такой матрице будет содержать измеренные значения упомянутых переменных в одной пробе, отобранной в определенный момент времени в определенном месте. Понятно, что число таких строк может измеряться сотнями. Иначе говоря, исходные данные, полученные по программе мониторинга, представляют собой матрицу размерности m_*n, где m — число строк, n — число столбцов, и размерность эта весьма велика.

      При работе с такими матрицами специалисты  по статистическому анализу экспериментальных данных рекомендуют использовать разнообразные методы многомерной статистики. Преимущества этих методов бесспорны:

      1) вместо изучения каждой из  переменных в отдельности и ее связей с остальными можно сразу исследовать весь массив данных и получить информацию о влиянии всех переменных и их взаимодействий на изучаемую экосистему;

      2) при современной всеобщей компьютеризации снимаются все затруднения, связанные с огромным объемом вычислений.

      Многомерный анализ часто начинают с расчета  Пирсоновских коэффициентов парной корреляции, которые отражают сопряженность изменений во времени и пространстве любых двух переменных в исходной матрице данных[5,190]. В результате расчета коэффициентов корреляции для всех пар переменных можно получить корреляционную матрицу, которая служит основой для таких популярных методов многомерного анализа, как множественная регрессия, факторный анализ, некоторые модификации кластер-анализа.

      Однако, при использовании этих методов статисты сталкиваются с трудностями, проявляющимися как раз при анализе данных экологического мониторинга, которые относятся к категории так называемых "пассивных экспериментов". Поэтому для решения задач экологического контроля широко применяется детерминационный анализ[12,47], который первоначально был созданный для проведения социологических исследований. В применении к экологическим данным этот метод позволяет устанавливать наличие зависимостей между различными компонентами экосистем, включать в анализ как количественные, так и качественные переменные, учитывать совокупное действие многих факторов, ранжировать установленные зависимости по величине собственных критериев значимости, проводить контекстный анализ, т.е. разбивать исследуемый массив данных на части (по территориальному, временному или любому иному признаку) и работать с каждой из частей в отдельности.

      Перечисленные достоинства метода ДА позволяют  относиться к нему как к весьма привлекательному инструменту. 

      В условиях резко возросшей многокомпонентности  загрязнения окружающей среды однозначная диагностика объектов по всему комплексу из десятков и сотен показателей представляет собой нетривиальную проблему.

      Мощным  инструментом ординации объектов являются самоорганизующихся карты Т.Кохонена (SOM – Self-Organizing Maps), объединяющие в себе две основные парадигмы анализа – кластеризациию и проецирование, т.е. визуализацию многомерных данных на плоскости. В силу адаптивности и самоорганизации нейронной сети, не требующей предварительной калибровки данных, а также устойчивой к шумам и искажениям, SOM позволяют наиболее адекватно выявить структуру экосистем с учетом всей совокупности данных[27,29].

      При эколого-географическом районировании  выделение однородных участков территорий требует учета большого числа параметров, характеризующих все природные компоненты. Поэтому фундаментальной проблемой картографического моделирования и геоинформатики является формирование комплексных (синтетических - synthetic map) карт, которые создаются обычно путем обобщения достаточно большого числа исходных показателей, численно распределенных по координатной сети анализируемой территории.

      Выделяются, как минимум, три цели, для которых  может использоваться синтетическая карта[27,32]:

• чтобы получить оценки многомерного статистического распределения;
• чтобы сформировать таблицу регионов, определяющую характерные для каждой области значения обобщенных или индивидуальных показателей;
• чтобы определять границы между однородными областями {регионами} с общими или подобными характеристиками по сумме всех признаков.

      Такие карты могут быть так же использованы непосредственно для визуализации или ландшафтно-экологического районирования территорий.

      В приложении 1 приведена карта оценки экологического состояния субъектов РФ на территории Волжского бассейна [Шитиков, Розенберг, Костина 2005].

      Для многих областей выпущены карты загрязнения почв, карты, содержащие информацию о лесном фонде и земельных ресурсах регионов, картосхемы речных бассейнов, участков речной сети, населенных пунктов и связанных с ними объектов наблюдения. На картосхемах наглядно отражаются пространственное расположение водопользователей, объектов-загрязнителей, места сброса сточных вод, пункты контроля качества поверхностных вод.  

1.3. Статистические исследования экологического состояния регионов 

      В наш динамический век наряду с  восхищением успеха человека, его  познаниями и "покорением " природы во всем мире растет озабоченность людей состоянием окружающей среды. В последние два десятилетия эта озабочен-

ность переросла  в серьезное беспокойство.

      Ухудшение качества окружающей человека природной среды связано с индустриализацией и изменением его образа жизни, истощением традиционных (относительно легко доступных) энергетических и сырьевых ресурсов, постепенного возрастания демографической "нагрузки" на природу, нарушением естественных экологических балансов, "хозяйственного" уничтожения отдельных видов животных и растений, отрицательных генетических последствий загрязнения природы отходами производственной деятельности людей и другими факторами.

      Пристальный интерес к изучению проблем окружающей среды, исследованию территориально-экологических аспектов деятельности предприятий, особенно в районах нового освоения, в местах строительства территориально-производственных комплексов, обусловлена желанием ученых получить целостное впечатление о самых сложных процессах и явлениях, а их дифференциация связана с усложнением методов исследования, колоссальным увеличением объема информации.