Прогнозирование и планирование использования земельных ресурсов на примере Кингисеппского района Ленинградской области

 

 

 

 

 

 

Таблица 1.4.

Динамика распределения земель по категориям за 1975 г— 1985 г

 

Категория земель	Общая площадь по годам											Изменения, в %
	1975	1976	1977	1978	1979	1980	1981	1982	1983	1984	1985	+	-
1. Земли сельскохозяйственного назначения	75606	75448	75288	75129	74970	74815	74980	75144	75309	75473	75638	32
2. Земли ГЗЗ	3198	3132	3066	3000	2934	2869	2852	2835	2818	2801	2775		413
3. Земли ГЛФ	177141	177111	177081	177051	177021	177290	177088	176886	176684	176482	176279		862
4. Земли населенных пунктов	468	468	468	468	468	468	486	504	522	540	558	90
5. Земли промышленности, транспорта, и др.	26855	27165	27475	27785	28095	28405	28395	28385	28375	28366	28356	1501
6. Земли ГВД	6536	6315	6094	5873	5652	5430	5461	5492	5523	5554	5586		950
Итого земель по району	289804	289639	289472	289306	289140	289277	289262	289246	289231	289216	289192	1623	2225

 

 

Таблица 1.5.

Общая оценка сельскохозяйственных угодий

 

Хозяйства	Валовая продукция		Выход корм. ед.		Себестоим. с корм. ед.		Фондоемкость		Трудоемкость
	Балл	в кад. гектарах	ц/га	Балл	руб/ц	Балл	руб/га	Балл	чел час/га	Балл
1. Корабельский	6	0,37	13,45	27	10,20	51	716,81	143	44,54	64
2. Набережный	6	0,34	12,38	25	9,99	50	723,02	145	36,84	53
3. Никольский	4	0,27	9,60	19	12,46	62	863,48	173	61,43	88
4. Вологда	6	0,39	14,0	28	9,64	48	762,78	152	49,66	71
5. Комсомольский	4	0,27	9,89	20	12,01	60	625,85	125	30,28	43
6. Волжский	4	0,25	9.20	18	12,54	63	620,88	124	40,41	58
7. Невский	6	0,36	12,93	26	9,40	47	685,46	137	43,68	62
Итого по району	5,1	0,32	11,64	23,3	10,89	54,4	714,04	142,7	43,83	62,6

 

 

Таблица 1.6.

 

Использование земель лесного государственного фонда

 

Наименование землепользования	Земли, покрытые лесами
1. Корабельский	2124
2. Набережный	1846
3. Никольский	2394
4. Вологда	3674
5. Комсомольский	4750
6. Волжский	2956
7. Невский	5404
Итого по району	23148

 

Таблица 1.7.

Специализация хозяйств

 

Хозяйство	Тип специализации
1. Корабельский	Мелочно-овощеводческое
2. Набережный	Молочно-картофелеводческое
3. Никольский	Молочно-картофелеводческое
4. Вологда	Молочное
5. Комсомольский	Выращивание молодняка
6. Волжский	Молочно-картофелеводческое
7. Невский	Молочно-картофелеводческое

 

Таблица 1.8.

 

Промышленные предприятия на территории Кингисеппского района.

№	Наименование предприятия	Местоположение	Годовой объем валовой продукции или товарной продукции
1	ПО «Фосфорит»	г. Кингисепп	3072,8 тыс. тонн
2	Торфопредприятие «Кингисеппское»	п. Набережный	114 тыс. тонн
3	Участок «Ленмелиорация» (торф)		99 тыс. тонн
4	Кингисеппское РСХТ	г. Кингисепп	360 тр. Т-15, Т-16, 165 зерн. комбайнов
5	Кингисеппское РСХТ	г. Кингисепп	СК-5 «Нива»
6	Кингисеппское РПО	г. Кингисепп
7	Кингисеппское РО (Ленагропром)	г. Кингисепп	50 млн.руб.
8	Кингисеппская ПМК-18
9	Кингисеппский хлебокомбинат		11,1 тыс. тонн
10	ГМЗ г. Кингисепп	г. Кингисепп

 

 

ГЛАВА II

 

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЗЕМЕЛЬ РАЗЛИЧНЫХ КАТЕГОРИЙ

 

2.1. Применение корреляционно-регрессионного  анализа для целей прогнозирования

 

В прогнозировании использования земельных ресурсов наиболее широко применяются математические методы, использование которых предполагает выявление причинно-следственных связей, закономерностей и количественных зависимостей между факторами, обуславливающими развитие конкретного процесса. При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов, обуславливающих изменение других признаков. Эти признаки называются факторами, а признаки, которые изменятся под влиянием факторов - результативными.

Зависимость между факторами рассмотрим на основании данных таблицы 1.4. «Динамика распределения земель по категориям за период с 1975 по 1985 годы».

В соответствии с числом категорий земель (шесть) рассмотрим 6 зависимостей.

Зависимость №1 – зависимость между продолжительностью наблюдения (лет) и площадью земель сельскохозяйственного назначения.

Один из методов прогнозирования экстраполяции: метод наименьших квадратов, в котором выполняется корреляционный анализ, после него – регрессионный анализ.        

1. Корреляционный анализ состоит  из 2-х частей:

а) Графическое представление коррелированности двух случайных величин Х и У (рис.2.1.). Для заданной зависимости следует вычертить график на формате 4.

б) Вычисление коэффициента корреляции между величинами, для этого составляется вспомогательная таблица 2.1. на основании распределения земель по категориям  (из табл. 1.4.). 

Х – длительность наблюдения (годы),

У - площадь соответствующей категории (га).

Оценка степени соответствия экономико-статистической модели изучаемому процессу осуществляется с использованием специальных коэффициентов (корреляции, детерминации, существенности и др.) Данные коэффициенты позволяют определять, можно ли использовать полученную информацию для проведения последующих расчетов и принятия землеустроительных решений, соответствует ли математическое выражение изучаемому процессу.    

 

Таблица 2.1.

 

Вспомогательная таблица для вычисления коэффициента корреляции

 

X (годы)	У (площадь, га)
1	177141	-5	222	-1108	25	49082
2	177111	-4	192	-766	16	36690
3	177081	-3	162	-485	9	26097
4	177051	-2	132	-263	4	17304
5	177021	-1	102	-102	1	10311
6	177290	0	371	0	0	137304
7	177088	1	169	169	1	28408
8	176886	2	-33	-67	4	1119
9	176684	3	-235	-706	9	55439
10	176482	4	-437	-1750	16	191366
11	176279	5	-640	-3202	25	410182
∑=66	∑=1946114			∑= -8280	∑=110	∑=963303
=6	=176919

 

 

 

Из теории статистики мы знаем, что коэффициент корреляции есть соотношение:

   ;       (2.1.)

где - корреляционный момент;

      - среднее квадратическое отклонение величин.

Находим:      ;      (2.2.)

;     (2.3.)

;     (2.4.)

Существует шкала оценки корреляционной связи:

от 0 до 0,33 – слабая степень (связь практически отсутствует);

от 0,33 до 0,66 – средняя степень;

от 0,66 до 1,00– сильная степень;

1,00 – полная корреляция.

В нашем случае коэффициент корреляции составит

;

Это свидетельствует о том, что связь между  Х и У сильная, а зависимость обратная. Определим стандартную ошибку коэффициента корреляции по формуле:

- это свидетельствует о том, что ошибка незначительна.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Регрессионный анализ.

Теперь установим регрессию. В данном случае зависимость устанавливается между величинами  Х и У, а параметры а и в неизвестны. Известными являются ряды Х и У. Из графика (рис. 1) мы видим, что зависимость определена (примерно) функцией                  

,      (2.5.)

 т.е. линейной функцией.

По способу наименьших квадратов:

;

Составим таблицу 2.2. , в которой и найдем значения, необходимые для составления данной системы, следовательно, и для дальнейшего ее решения.

;

Для решения данной системы уравнений необходимо разделить все уравнения на коэффициенты при а0 каждого уравнения и получим:

Вычитаем второе уравнение из первого получим:

Найдем

 

Таблица 2.2.

 

Вспомогательная таблица для решения системы уравнений

 

Года	Х	У	ХУ	Х2
1975	1	177141	177141	1
1976	2	177111	354222	4
1977	3	177081	531243	9
1978	4	177051	708204	16
1979	5	177021	885105	25
1980	6	177290	1063740	36
1981	7	177088	1239616	49
1982	8	176886	1415088	64
1983	9	176684	1590156	81
1984	10	176482	1764820	100
1985	11	176279	1939069	121
∑	66	1946114	11668404	506