Статистика окружающей среды на примере Российской Федерации

Водные ресурсы - это запасы воды внутренних и территориальных морей, озер, рек, водохранилищ, подземных вод, ледников, прудов, каналов и других поверхностных водоемов, которые согласно законодательству представляют Единый государственный водный фонд.

Объектами статистического наблюдения по водным ресурсам являются водопользователи различных водных источников, производящие забор воды для производственного, сельскохозяйственного использования, а также хозяйственно-бытовых, питьевых и других потребностей. Статистическому наблюдению подлежат заложение земель в прибрежных водоохранных полосах, организация водоохранных зон, регулирование русел малых рек и водоемов. Единицей статистического наблюдения являются отдельные предприятия (организации, учреждения) всех отраслей экономики независимо от источников водоснабжения и приемников сточных вод. Обеспеченность запасами водных ресурсов статистикой определяется отдельно для поверхностных и подземных вод в объемных показателях (км3, м3/год). Учитываются количество наиболее крупных водохранилищ, их площадь водосбора и водной поверхности (км3), а при характеристике рек помимо их длины (км) - объем воды в основном русле (км3) и площадь бассейна (тыс. км2).

Различают три категории сточных вод, поступающих в поверхностные водные объекты: нормативно (условно) - чистые, нормативно-очищенные и загрязненные (недостаточно очищенные и без очистки). К нормативно (условно) - чистым сточным водам относятся все виды производственных и коммунальных стоков, которые, поступая без очистки в природные водные объекты, не ухудшают нормативных качеств вод в заданном участке водоема.

К загрязненным сточным водам относятся все промышленно-производственные и коммунальные стоки (включая залповые сбросы) с содержанием загрязняющих веществ выше утвержденных ПДС, сбрасываемые в природные водные источники после недостаточной очистки или вообще без очистки. В объем таких вод не входят стоки, направляемые на поля фильтрации, в искусственные или естественные накопители.

При характеристике уровня загрязненности воды сопоставляется фактическое содержание того или иного загрязнителя с его предельно допустимой концентрацией (ПДК).

Капитальные затраты на основные мероприятия по охране вод включают:

-затраты  на сооружения для очистки  промышленных и коммунальных  сточных вод;

-расходы  на сооружения для очистки  воды;

инвестиционные затраты на изготовление и приобретение оборудования для сбора мусора, жидких и твердых отходов из рек, водоемов, портов и т. д.;

-затраты  на строительство городских канализационных  систем;

-затраты  на создание водозащитных зон  с проведением комплекса технологических, гидротехнических, санитарных мероприятий  для предотвращения загрязнения  и осушения водных ресурсов;

-расходы  на сооружения и лаборатории  для контроля качества воды  и приобретение оборудования  для них.

Данные статистики водных ресурсов обобщаются по министерствам (ведомствам), территориям и бассейнам отдельных рек и водоемов.

Антропогенное загрязнение атмосферы составляет лишь всего 0,5% от общего загрязнения природными явлениями (пыльные бури, извержение вулканов, лесные пожары и т. д.). Тем не менее именно этот тип загрязнения имеет наибольшее негативное воздействие на многие живые организмы, на материальные ценности, созданные трудом, и, конечно, на самого человека.

Следует иметь в виду, что в результате переноса вредных примесей потоками воздушных масс происходит трансграничное загрязнение воздушного бассейна. Поэтому загрязненность атмосферного воздуха - проблема планетарная.

Объектами статистического наблюдения техногенного воздействия на атмосферный воздух являются выделения стационарными источниками вредных веществ, загрязняющих воздух, их обезвреживание, улавливание и дальнейшая утилизация. Загрязнение атмосферы природными явлениями не охватывается статистическим наблюдением.

К стационарным источникам выделения вредных веществ в воздушный бассейн относятся непередвижные технологические агрегаты (аппараты, установки и т. д.), которые в процессе эксплуатации выделяют вредные вещества. Для оценки эффективности улавливания и обезвреживания выбросов вредных веществ стационарные источники подразделяются на организованные и неорганизованные.

Для всех источников загрязнения разработаны предельно допустимые выбросы (ПДВ), соблюдение которых обеспечивает нормативную чистоту атмосферного воздуха в приземном слое до уровня, не превышающего предельно допустимых концентраций (ПДК).

В статистике учитываются мероприятия по охране атмосферы: ввод в действие установок и сооружений по улавливанию и обезвреживанию вредных веществ из отходящих газов, разработка и внедрение малодоходных и замкнутых технологий, реконструкция и повышение эффективности существующих очистных сооружений, использование менее токсичного горючего автотранспортом. Источниками информации статистики охраны атмосферного воздуха являются статистическая отчетность (ф. № 2-тп (воздух)), экологический паспорт предприятия, данные мониторинга (Госкомгидромета) и материалы выборочного наблюдения. На их основе рассчитываются аналитические показатели, характеризующие долю организованных и неорганизованных выбросов в общей массе аэровыбросов, определяются структура загрязнителей по видам и источникам объема отходящих веществ, поступающих на очистные сооружения, динамика улавливаемых вредных веществ, доли текущих и капитальных инвестиций на воздухоохранную деятельность в общем объеме расходов на окружающую среду. Статистические данные используются при оценке экологического ущерба от выбросов в воздушный бассейн:

Q =(∑Ci (л) Ni) FZ (л) V(л),                            (4)

где Q - экологический ущерб от выбросов в стоимостном исчислении;

Ci (л) - показатель относительной токсичности примеси i-го вида;

Ni - объем выброса примеси i-го вида в воздух, т/год;

F - нормативный  экологический ущерб от выбросов  в атмосферный воздух, тыс. руб./ усл. т;

Z (л) - показатель  относительной опасности загрязнения  атмосферы в зависимости от  типа территории;

V(л) - коэффициент, учитывающий характер рассеивания  вредных  веществ в атмосфере.

Показатели С, Z, V, рассчитанные в зависимости от факторов (л), влияющих на них, содержатся в нормативных таблицах.

Данные статистики охраны атмосферного воздуха обобщаются и анализируются на отраслевом (ведомственном) уровне, по территориям, промышленным центрам и населенным пунктам.

Экологический кризис характеризуется тем, что индустриальное потребление различных видов природных ресурсов входит в противоречие со способностью природы к самовосстановлению. Это требует выработки экономического механизма природопользования, который обеспечит выполнение следующего условия:

(а +в) S< Р,                                                         (5)

где а и в - расход природных ресурсов на одного человека для его личных  и производственных нужд;

Р - воспроизводимый потенциал природных ресурсов;

S - численность  населения.

          Природоохранная деятельность - процесс сохранения, восстановления и воспроизводства природно-ресурсного потенциала, который должен быть важнейшим компонентом хозяйственной деятельности в целом. Развитие природоохранной деятельности - необходимая предпосылка выхода из кризисной ситуации в экологии. Природоохранную деятельность часто понимают в довольно узком смысле - как ликвидацию уже нанесенного природе ущерба (улавливание, очистка и т.п.). Однако в современных условиях содержание и направление деятельности по охране природы и сохранению природно-ресурсного потенциала значительно расширились.

         Главными направлениями природоохранной деятельности, обеспечивающими кардинальное решение многих проблем, являются предотвращение деградации природной среды путем развития безотходных технологий и экологически чистых производств, а также удовлетворение потребностей в природных ресурсах на основе производства заменителей природных материалов, использования нетрадиционных и неисчерпаемых видов энергии.

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 2. Корреляционно-регрессионный анализ

2.1.Основные понятия корреляционного  и регрессионного анализа

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ). Этот метод содержит две составляющие части – корреляционный анализ и регрессионный анализ.

Корреляционный анализ – это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Теснота связи количественно выражается величиной коэффициента корреляции. Знак при коэффициенте корреляции характеризует направление связи между признаками. Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи. Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

В статистике принято различать следующие варианты зависимостей:

1. Парная корреляция – связь  между двумя признаками (результативным  и факторным или двумя факторными).

1. Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.
2. Множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Относительно формы связи различают:

А) линейную корреляцию – характеризует тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками, в случае наличия между ними линейной зависимости.

Б) нелинейную – корреляция, при которой отношение степени изменения одной переменной к степени изменения другой переменной является изменяющейся величиной.

Регрессионный анализ – заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или нескольких величин, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной(парной) и многофакторной(множественной).

Относительно формы зависимости различают:

А) линейную регрессию, выражаемую линейной функцией. При этой форме зависимости между исследуемыми переменными объективно существуют линейные соотношения. Выражается уравнением прямой вида:

Б) нелинейную регрессию, выражаемую нелинейной функцией. В этом случае между исследуемыми экономическими явлениями объективно существуют нелинейные соотношения. Выражается уравнением вида:

Парабола –

Гипербола –

По направлению связи различают:

1) прямую регрессию(положительную), возникающую при условии, если с увеличением или уменьшением независимой величины значения зависимой также соответственно увеличиваются или уменьшаются;

2) обратную(отрицательную) регрессию, появляющуюся при условии, что с увеличением или уменьшением независимой величины зависимая соответственно уменьшается или увеличивается.

 

 

 

2.2 Основные задачи и предпосылки применения

 корреляционно-регрессионного метода

Перед рассмотрением основных задач и предпосылок корреляционного и регрессивного анализа, следует знать, что уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-экономических явлений выражаемая функцией x= f (x1, x2,….xk), является достаточно адекватным реальному моделируемому явлению в случае соблюдения следующих требований:

1) Совокупность исследуемых исходных данных должна быть однородной.

2) Возможность описания моделируемого явления одним или несколькими уравнениями причинно-следственных связей.

3) Все факторные признаки должны иметь количественное (цифровое) выражение.

4) Наличие достаточно большого объёма исследуемой выборочной совокупности.

5) Причинно-следственные связи между явлениями и процессами следует описывать линейной или приводимой к линейной формами зависимости.

6) Отсутствие количественных ограничений на параметры моделей связи.

7) Постоянство территориальной и временной структуры изучаемой продукции.

Соблюдение данных требований позволит построить статистическую модель связи, наилучшим образом исследуя моделируемые социально-экономические явления и процессы.

В статистике показатели социально-экономических явлений, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми. Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков влечёт за собой изменение среднего значения результативного признака и исследуется с помощью корреляционного и регрессионного анализов.