Выполняются системные исследований социо-эколого-экономических процессов Белого моря и водосбора (Беломорья) как части Арктической зоны РФ, основная цель которых оценить влияние изменений экономики и окружающей среды на состояние экосистемы Белого моря и условия проживания населения. Представлены основные особенности состояния окружающей среды, изменений климата, разработанных информационных ресурсов Беломорья, необходимых для системных исследований региона. Проводятся фундаментальные исследования региона с оценкой влияния климатических и антропогенных воздействий на экосистемы водосбора, самого моря и социальную сферу. Оценивается состояние почвенного покрова, растительности региона и рассматривается возможное влияние их изменений на поступление вещества с водосбора в Белое море как по данным современных экспедиционных исследований (на первом этапе изучен Карело-Кольский регион), так и дистанционных методов всего водосбора. Разрабатывается ГИС, которая содержит информацию по целому ряду физико-географических и экологических показателей: структура и динамика лесных и болотных экосистем, определяющих продукцию ОВ и транспирацию; антропогенные нарушения рельефа, тип четвертичных отложений. В создаваемой ГИС водосбора предусмотрено моделирование гидрологической и биогеоценотической структуру территории, оцениваются компоненты водного и углеродного баланса. Проведенные полевые исследования растительности, почв показали, что на коренных породах и крутых склонах Прибеломорья на Кольском полуострове. Создается информационная основа по структуре экосистем водосборов, и всех его притоков по сопоставимой объективной методике.
Показано, что эффективность экономики большинства регионов после кризиса 2008-2009 гг. стала расти. Выявлено, что снижение основных видов загрязнений при росте экономики с 2000 г. происходит в большей степени за счет структурных сдвигов в экономике, меньшее положительное влияние оказывает модернизация экономики и еще менее значимы природоохранные инвестиции. Отмечено, что потепление климата на водосборе Белого моря положительно влияет на сельское хозяйство и отрицательно на лесное хозяйство и некоторые другие сектора экономики. Рассматривается современное состояние рыболовства – одно из основных занятий местного населения региона. На основе анализа данных регионов водосбора Белого моря, экономической политики РФ и влияния мировой экономики были предложены четыре варианта сценарных условий, из которых выделен ориентированный на развитие инновационного и других нематериалоемких секторов экономики региона. Предложены подходы для системных исследований социо-эколого-экономических процессов Беломорья и разработаны основы когнитивной модели Беломорья, которая включает более 20 переменных, характеризующих экономику, экологические и социальные процессы, состояние экосистем моря и законодательство. Разрабатываемая когнитивная модель использует математический аппарат нечеткой логики и основана на взаимосвязи и взаимозависимости производства, экологических процессов и среды жизнедеятельности человека. Модель состоит из четырех основных блоков: климатической, экосистемной, социально-экономической и управленческой, которая посвящена поиску распределения инвестиций по регионам, обеспечивающего наилучшее развитие всех регионов. Оценки на этой модели показывают, что для улучшения уровня жизни населения требуется повысить возможности вылова рыбы, которые обусловлены улучшением состояния экосистем моря, повышением продуктивности, природоохранной деятельностью, роста инвестиций и совершенствование законодательства. На имеющейся информационной основе запланированы эксперименты на разрабатываемой когнитивной модели с учетом увеличения инвестиций в рыболовство, для оценки возможностей восстановления промыслов и сохранению местного населения в Беломорья.
Цели проекта.
Целью настоящей работы является разработка современного информационного обеспечения, когнитивных моделей для анализа и прогноза социо-эколого-экономических условий для оценки возможных путей улучшения жизни населения региона.Важнейшей целью исследований является обеспечение экономической деятельности России в Арктике и формирование условий для устойчивого социального и экономического развития региона. Изучить закономерности изменений климата и экономики регионов на природную среду водосбора: ландшафты, леса, водные объекты и почвы, а также биоту моря (рыбы, водные растения, мидии, представляющие интерес для экономики региона, местного населения, разработать сценарии оценки влияния изменений климата и промышленной деятельности на социальную сферу.
Полученные результаты первого этапа.
В работе по ранту РФФИ «Фундаментальные проблемы природной и социальной среды Белого моря и водосбора: Состояние и возможные изменения при разных сценариях изменений климата и экономики» разрабатывается необходимое информационное обеспечение: геоинформационные системы, базы данных, атласы, оригинальные математические модели развитые как для изменений климата на водосборе, так и термогидродинамики и экосистемы моря; модели экономики; даны сведения об особенностях проживания населения. Показано, что состояние окружающей среды по российским регионам определяется в первую очередь степенью развития экономики региона и ее структурой – долей промышленности в ВРП. Представленные особенности разработки когнитивных моделей социо-эколого-экономических процессов Беломорья, будут использоваться для задач управления этими процессами Беломорья. Одной из важных задач гранта РФФИ № 18-05-6029618 «Фундаментальные проблемы природной и социальной среды Белого моря и водосбора: Состояние и возможные изменения при разных сценариях изменений климата и экономики» - применение структурированного подхода к прогнозу будущего развития ключевых отраслей для регионов Беломорья в условиях меняющегося климата и предложить варианты развития, которые могут быть использованы как фон для обсуждения мероприятий по адаптации к изменениям климата и для разработки долгосрочного прогнозирования.
Сценарии экономики создавались в рамках как методологии форсайт-исследования, которая позволяет не только отразить потребности ключевых групп общества, но и необходимые меры для реализации выбранного варианта развития, в конечном итоге имеют практическое значение и могут применяться для корректировки текущей социально-экономической политики региона и бизнес-стратегий, так и с разработкой когнитивных моделей [Меншуткин и др. 2018].
Для реализации сценариев важно было использовать знания по ключевым факторами риска и тенденциям развития. Пример разработки сценариев с использованием форсайт-методики для АЗ РФ получены на примере Ненецкого автономного округа (НАО), которые описывают экономическое развитие, трансарктическую, прибрежную зону, а также человеческий и социальный капитал, положение коренных народов при возможных климатических изменениях [Петров и др., 2018; O’Neill et al., 2014], При этом применялись два базовых подхода к разработке региональных сценариев: «сверху» и «снизу». Первый заключается в использовании рамочных сценариев (например, глобального развития или изменения климата) в качестве отправной точки или общего контекста, а второй - сценарий «снизу» подразумевает отсутствие заранее предписанных рамок.
Поскольку регионы, находящиеся на водосборе, существенно различаются по структуре экономики и ее особенностям, в качестве интегральной характеристики экономики был выбран ВРП, также учитывались его структура (промышленность, сельское хозяйство, сфера услуг и др.), инвестиции и их структура и другие. Анализ имеющихся данных позволил показать, что экономическое развитие водосбора регионов Белого моря происходит медленнее, чем РФ в целом.
Об оценке влияния экономики на состояние окружающей среды. В работе по гранту РФФИ № 18-05-60296 оцениваются показатели, характеризующие состояние природной среды: выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников, сбросы сточных вод в поверхностные водоемы, забор воды для промышленного использования, образование токсичных отходов [Дружинин и др., 2018]. По данным статистики использование водных ресурсов во всех субъектах РФ водосбора Белого моря сокращается, начиная с 90-х годах [Охрана окружающей …, 2018; Регионы России, 2018]. За 25 лет потребление свежей воды уменьшилось почти в 2.5 раза в Кировской и Вологодской областях и лишь на 40% в Республике Коми. Динамика сбросов загрязненных сточных вод отличается от других показателей. Основное снижение сбросов приходится на начало 90-х годов, по сравнению с 1995 г. в Карелии сбросы не уменьшились, а в Мурманской области даже выросли.
Ранее (Белое море и водосбор, 2007) оценка влияния экономики на окружающую среду можно оценивать с использованием достаточно простых моделей, например, таких как IPAT и STIRPAT [York et. al., 2003: Дружинин, Шкиперова, 2017]. В настоящей работе используется новый подход для моделирования и прогнозирования экологического состояния территории на основе учета в модели разнонаправленных факторов и построения сценариев политики федеральных и региональных властей [Дружинин и др., 2018]. Основой подхода является учет природоохранной деятельности через оценку влияния текущих затрат и инвестиций на природоохранную деятельность (затрат на охрану атмосферного воздуха, водоохранных и других мероприятий), которые уменьшают рост загрязнений, связанный с ростом экономики. Предложенные функции загрязнения могут строиться по частным или комплексным экологическим показателям [Дружинин, Шкиперова, 2017].
Выполнены расчеты по некоторым видам поступлений (выбросы в атмосферу загрязняющих веществ, сбросы загрязненных сточных вод, образование отходов производства и потребления). Для расчетов использовались инвестиции, разделенные на три вида: на новое строительство, модернизацию и охрану окружающей среды. Проведенные модельные исследования показали, что структурные сдвиги, модернизация экономики и природоохранные инвестиции ведут к снижению уровня загрязнений [Дружинин и др., 2018]. Оказалось, что уровень загрязнений по российским регионам определяется в первую очередь степенью развития экономики региона и ее структурой – долей промышленности в ВРП.
Изменения климата и гидрологических условий на водосборе. Для оценки возможных изменений климата и его влияния на экосистему Белого моря через изменения температуры воздуха, элементы водного баланса (стока рек, осадки, испарение) были использованы как данные длительных наблюдений, так и результаты восстановления атмосферных характеристик на основе двух глобальных моделей климата: ECHAM5/MPI-OM Института Метеорологии им. Макса Планка, Гамбург, Германия [Roeckner, 2006]. В качестве сценариев потепления климата использовались оценки IPCС [IPCC, 2013]ю По сценариям IPCC к 2050 г. норма температуры воздуха при G- и GА-сценариях изменения глобального климата для района Белого моря возрастет на 1–2оС. В дальнейшем рамках гранта РФФИ предполагается использовать для Беломорья макроэкономические оценки последствий изменений климата [Оценка макроэкономических.., 2011], а также экономико-климатические модели, разработанные К. Хассельманом [Hasselmann et al., 2015], в том числе т.н. модели совокупной оценки, а именно оптимизационный и системно-динамический подходы [Ковалевский, 2016], которые являются инструментом экономики изменений климата. В последней работе показана перспективность применения системно-динамических моделей в экономике изменений климата, и сделан вывод о том, что в некоторых случаях «умеренно неоптимальные» сценарии могут на практике оказаться предпочтительнее оптимальных.
Состояние и изменения экосистемы Белого моря. Состояние экосистемы оценивается на основе результатов исследований долгосрочных наблюдений, так и 3-D моделей, разрабатываемых совместно ИВМ [Яковлев, 2009], а также ИВПС и ИПМИ КарНЦ РАН [Чернов и др., 2016]. Прогноз изменений экосистем моря выполняется с использованием этой модели JASMINЕ [Чернов и др., 2016] с применением сценариев изменений климата на водосборе и влияния водосбора, через особенности стока рек, качество вод которых и объемы стока формируются на водосборе Белого моря [Толстиков и др. 2018]. По данным наблюдений и расчетов на модели JASMINE оценены изменения температуры и солёности воды, вывялены сезонный ход и многолетние вариации с временными масштабами порядка 60 и 20 лет. Численные эксперименты, проведенные как ранее на модели И.А. Нееловым и О.П. Савчуком (Савчук, Неелов, 2007), так и новые эксперименты [Чернов и др., 2016; Толстиков и др., 2018] показали, что как при продолжающемся потеплении климата, так и при возможном похолодании климата в регионе не будет наблюдаться усиление эвтрофирования моря, оно останется, как и в настоящее время в олиготрофном состоянии. Основное влияние на изменение экосистемы моря, повышение его трофического статуса может иметь место, как и ранее, при увеличении антропогенной нагрузки при развитии экономики на водосборе (оптимистический экономический сценарий) и недостаточных инвестициях в охрану окружающей среды.
Комфортность проживания населения Беломорья. Важным разделом комплексных, системных исследований Беломорья является оценка влияния изменений климата, состояния окружающей среды на здоровье и т.н. комфортность проживания населения [Золотокрылин и др., 2012; Назарова, 2011; Теслер, 1988]. Оценки влияния экономики, среды обитания, в том числе и климата, на условия проживания населения были выполнены в СССР, в результате ряд регионов РФ, входящих в водосбор Белого моря, такие как Мурманская обл., частично - Архангельская, Республики Коми и Карелия были отнесена к северным территориям, на которые распространяются определенные социальные льготы [Лаженцев, 2013]. Как показал опыт районирования по природным условиям жизни, или комфортности проживания населения [Золотокрылин и др., 2012; Моисеев, 2007] в СССР при отнесении регионов к Северным районам доминировала экономическая составляющая, позволяющая привлечь население в этих регионах. При районировании территории по комфортности и дискомфортности проживания населения использовался как зональный принцип районирования, который в своей основе учитывает преимущественно распространение растительных зон (индекс вегетации), так и азональный принципы [Исаченко, 2003]. Имеющийся опыт дает основание считать универсальным для территориального эколого-географического анализа геосистемный, или ландшафтно-географический, принцип, основанный на ландшафтной структуре территории [Исаченко, 2003]. В начале 1990 гг. Минэкономразвития РФ была предпринята попытка классификаций территории России по уровню комфортности проживания населения по природно-климатическим факторам, дискомфортности жизнедеятельности населения с выделением новой географической границы Севера [Критерии…, 1991]. В этом документе было рекомендовано использовать интегральный принцип оценки зон комфортности и/или дискомфортности территории для проживания населения. В результате вычисления интегральных показателей и выполненного на их основе районирования оказалось, что южные районы Карелии могут быть отнесены к благоприятной зоне [Назарова, 2011], потому, что здесь отсутствуют такие неблагоприятные, опасные явления, как тайфуны, цунами, оползни и т.д., типичные для других регионов, что совершенно не согласуется с ранее выполненным районированием территории по ландшафтам, экологическому потенциалу территории [Исаченко, 2003]. Это же отмечалось и по другим регионам РФ, в частности по Якутии, дальнему Востоку [Моисеев, 2007; Заболотник, 2007]. При управлении экономическими процессами необходимо учитывать всю сложность, многообразие комплексов с социальной, природной среды, изменений климата. Эффективность влияния климата на здоровье человека зависит от сочетания с другими компонентами окружающей среды: рельефом, водоемами, почвой, растительным покровом [Исаченко, 2003]. При этом климат играет роль экологического, лимитирующего фактора, обусловливающего степень комфортности среды обитания.
Применение когнитивного подхода. Для исследований по проекту используется когнитивный подход для изучения и прогнозирования социо-эколого-экономических процессов Беломорья. Первый опыт внедрения когнитивных моделей для Беломорья выполнен в [Меншуткин и др., 2018]. В рамках проекта РФФИ № 18-05-6029618 эта модель включает более 20 переменных об экономике, населении, состоянии экосистем моря от продукции фитопланктона, вылова рыбы, природоохранного законодательства, загрязнении, климатических условиях, рыболовстве – одного из важнейших занятий местного населения. Используется математический аппарат нечеткой логики [Заде, 1976]. Разрабатываемая когнитивная модель основана на взаимосвязи и взаимозависимости производства, экологических процессов, среды жизнедеятельности человека интегрируя экономику, экологию и социальные процессы общества. В качестве объекта управления рассматривается не регион, а региональная эколого-экономическая система [Гурман, Рюмина, 2003; Нужина, Юдахина, 2008]. Когнитивная модель Беломорья состоит из четырех частей: климатической, экосистемной, социально-экономической и управленческой. Временной шаг модели принят равным одному году. Разработанная модель позволяет на качественном уровне подойти к решению проблемы оптимального управления социо-эколого-экономическими процессами регионами бассейна Белого моря. На первом этапе показано, что для улучшения условий проживания населения на водосборе моря требуется существенно повысить инвестиции в рыболовство, совершенствовать экономические и социальные отношения, направленные на восстановление промысла и возврат местного населения на Белое море.
Участие в мероприятиях в 2019 г.
Участие в экспедициях в 2019 г.
Экспедиция по под разделу "изучение состояния водосбора". Сбор данных на водосборе Мурманской области, в части входящей в Беломорье, для оценки генофонда леса (сосны обыкновенной).
Направление из Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации. Исследования в области понимания процессов, происходящих в природе и в обществе.
Ожидаемые результаты.
Будут оценены изменения наземных и водных систем Белого моря и его водосбор при разных сценариях изменения климата и развития экономики, а также оценено влияние этих изменений на социальную сферу регионов, входящих в водосбор Белого моря.
Предполагается оценить на основе математических моделей влияние климатических изменений на сельское хозяйство, энергетику, рыбное хозяйство и лесной сектор.
Будут разработаны предложения по рациональному использованию и сохранению ресурсов, для создания и систем поддержки принятия решений, как для исследуемого региона, так и для других побережий Арктики. Обосновано развитие водного и наземного транспорта, охраняемых территорий, возможного размещения промышленных предприятий и мест развития марикультуры, способствующих комфортному проживанию населения.
Полученные разработки могут использоваться для принятия управленческих решений в сфере охраны окружающей среды, развития экономики регионов. Эта система может быть использована при управлении природными ресурса реального водоема в конкретном регионе.