МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
по выполнению курсовой работы

«СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ»

студентам по специальностям 06.08.00 – Экономика и управление на предприятии водного хозяйства; Экономика и управление на предприятии природопользования

В В Е Д Е Н И Е

Прогнозирование и стратегическое планирование имеет цель обеспечить руководителей, принимающих управленческие решения аргументированным представлением о возможном состоянии экономики страны в целом и о динамике развития процессов природообустройства, природопользования, охраны природной среды и ресурсов.
Такие представления могут быть получены с помощью методов, изучаемых в курсе «Социально-экономическое прогнозирование», а также в ряде дисциплин общего математического, естественно-научного, общепрофессионального и специального циклов.
Методология прогнозирования нужна как ученым, предпринимателям и работникам всех уровней управления, так и домохозяйкам, которые стремятся предвидеть изменения курса валют и цен на товары. Таким образом, каждый человек стремится предвидеть возможные изменения в окружающей его социально-экономической и природной среде и их последствия. В этой дисциплине при изучении методов разработки гипотез, прогнозов, концепций, программ и планов развития вся совокупность знаний студентов получает систематизацию и целостность, что является важной предпосылкой для подготовки их к профессиональной деятельности.

Методические указания к выполнению курсовой
работы

Основная цель работы – закрепление студентами теоретических знаний и освоение практических навыков работы по курсу «Социально-экономическое прогнозирование».
Во введении дается краткая характеристика выбранной студентами административной области и проблемы её экономики, а также проблемы в социальной сфере и в природопользовании.
В первом разделе выполняется обработка собранных исходных данных (см. приложение 1) и проводятся прогнозные расчеты по производству и потреблению населением области основных видов сельскохозяйственной продукции, обосновываются мероприятия по ликвидации выявленных несоответствий и даются выводы по разделу.
Во втором разделе работы приводятся исходные данные о наличии и фактических объёмах потребления водных ресурсов, экологических проблемах в рассматриваемой области, выполняются прогнозные расчёты её водообеспеченности и обоснование выбранных мероприятий по ликвидации выявленного дефицита и решения экологических проблем.
В третьем разделе приводятся исходные данные об объёмах загрязнений и очистки, выполняются прогнозные расчеты экологической ситуации в рассматриваемой области, обоснование мероприятий по борьбе с загрязнением окружающей среды и даются выводы по разделу.
В выводах показываются результаты балансовых расчетов по разделам, то есть выявленные дефициты и мероприятия по их ликвидации.
В пояснительной записке приводится также список использованной литературы, графический материал и приложения, необходимые для обоснования результатов расчетов и выводов по работе в целом.
Происходящие в стране коренные изменения структуры органов и методов управления и организации сельскохозяйственного производства открывают новые возможности для повышения его эффективности. В этих условиях усиливается социально-экономическая роль планирования и прогнозирования развития аграрного сектора экономики как в отраслевом, так и в территориальном разрезе. Для принятия обоснованных хозяйственных решений необходимо прогнозировать изменение количественных характеристик экономического развития предприятия, ассоциации, отрасли или региона в целом, оценить влияние реализуемых мероприятий на экономические показатели других предприятий и регионов и их экологическую ситуацию, на спрос и потребление продукции и др.
Особо важную роль планирование и прогнозирование имеет для принятия решений о развитии водного хозяйства и мелиорации земель, реконструкции мелиоративных систем, обводнения пастбищ, реализации мероприятий по борьбе с водной эрозией земель, охране водных источников и других водохозяйственных мероприятий. Последствия от принятых волевым решением недостаточно обоснованных мероприятий, как показал ход развития отрасли может не только не обеспечить ожидаемый экономический эффект от капитальных вложений, но и принести существенный экономический ущерб хозяйствам и экологический ущерб окружающей природной среде.
Специализированные научно-исследовательские и проектно-изыскательские организации разрабатывают такие предплановые документы, как Государственные программы охраны окружающей среды и рационального использования природных ресурсов, схемы комплексного использования и охраны водных ресурсов и др. В этих документах подчеркивается, что вопросы охраны окружающей среды и рационального природопользования являются приоритетными при решении задач экономического и социального развития страны.
Продолжение развития и размещения производительных сил без должного учета экологических факторов, особенно на этапе перехода страны к рыночной экономике и коренной перестройке структуры управления народным хозяйством, может в дальнейшем усугубить неблагоприятную экологическую, экономическую, социально-политическую обстановку в отдельных регионах Российской Федерации.
Государственная программа определяет природоохранную концепцию, долгосрочные стратегические задачи и основные направления их решения. На ее основе должны быть разработаны республиканские, краевые, областные и городские природоохранные программы, а также программы отраслей и предприятий.
Основными разделами Схемы КИОВР и отраслевой схемы развития мелиорации и водного хозяйства являются:
анализ современного состояния и развития мелиорации и водного хозяйства;
направления и факторы развития и размещения мелиорации и водного хозяйства на перспективу;
концепция (программа) водообеспечения народного хозяйства;
концепция охраны водных источников от загрязнения и истощения;
ориентировочные капитальные вложения и их эффективность.
Важную роль в работе над этими документами играют принципы (правила) планирования: целенаправленность, обоснованность, оптимальность, сбалансированность, непрерывность и соподчиненность, комплексность, сочетание отраслевого и территориального планирования, выделение «ведущего звена», которые определяют специальные правила разработки и обоснования планов. Так принцип целенаправленность предполагает наличие конкретных целей и задач, для решения которых составляют план, а принцип обоснованности и оптимальности заключается в нахождении такого технически возможного варианта решения поставленной задачи, который, при данных ограничениях на ресурсы, обеспечивает наилучшее функционирование объекта, развития предприятия, территории. Сбалансированность обусловлена необходимостью балансовой увязки планируемых показателей как общеэкономических и внешнеэкономических, так и межотраслевых, внутриотраслевых и территориальных. Непрерывность и соподчиненность планирования означает как необходимость заблаговременной разработки планов и прогнозов на очередной расчетный период, так и обеспечение преемственности смежных планов и их корректировке при изменении условий, увязки планов предприятий и территорий с единым планом по республике. Комплексность позволяет в планах увязать экономические, социальные и экологические задачи и ограничения при использовании тех или иных ресурсов. Отраслевое планирование обеспечивает реализацию единой научно-технической политики, позволяет поддерживать требуемые внутри и межотраслевые пропорции, а территориальное – обеспечить комплексное освоение и развитие регионов, рациональное размещение производства. Ведущее звено плана – это выделение приоритетных направлений и мероприятий, целей и задач от решения которых, в основном, зависит эффективность производства, сосредоточение ресурсов, избегая их распыления.
Принципы прогнозирования также требуют обеспечить научную обоснованность и системный подход к решению поставленных задач, адекватность и соответствие расчетных методов и моделей тем реальным экономическим процессам и явлениям, развитие которых прогнозируется. Если плановые показатели конкретны и однозначны, а требование к их достижению носит директивный и адресный характер, то прогнозные показатели имеют вероятностный характер и разрабатываются для нескольких, альтернативных вариантов, из которых по избранному критерию оптимальности, потом выбирается наиболее предпочтительный. Поэтому прогноз является первым этапом планирования, на котором анализируются и оцениваются тенденции развития рассматриваемых процессов в исходном, базовом периоде и предполагаемые их изменения под воздействием тех или иных факторов в будущем. По итогам анализа появляется возможность принять научно обоснованное решение поставленной экономической задачи и определить конкретные пути достижения поставленных целей, а также объемы необходимых ресурсов.
Указанные принципы прогнозирования и планирования реализуются в практических расчетах с помощью соответствующих методов расчета: системного анализа, программно-целевого, балансового, нормативного, экономико-математического и некоторых др.
В прогнозировании используют так называемые фактографические (формализованные) методы: статистические, методы аналогий и опережающие методы исследования, а также интуитивные (экспертные) методы оценки качественных сдвигов (реже количественных показателей) при развитии тех или иных процессов в будущем: метод опроса и анализа мнений экспертов  (с прямой и с обратной связью), метод коллективной генерации идей (мозговой атаки) и др.
Наиболее общим методом подготовки научно обоснованных решений крупных, комплексных проблем является системный анализ, предусматривающий изучение любой совокупности элементов как системы, внутри которой они взаимодействуют. В качестве системы, при системном анализе развития экономики, рассматривается предприятие, объединение, регион, отрасль, республика. Для решения крупных внутри- и межотраслевых или региональных проблем (продовольственная, жилищная, проблемы Аральского моря и Чернобыля) в качестве составных частей планов экономического и социального развития регионов и республик используют один из возможных методов системного анализа – программно-целевой метод. В целевых комплексных программах определяется комплекс заданий и мероприятий, необходимых для решения выделенной социальной, экономической или экологической проблемы. Целевыми их называют потому, что ресурсы выделяются для достижения конкретных целей, а комплексными – поскольку для их достижения нужны усилия и участие предприятий ряда отраслей и регионов, министерств и ведомств.
Наиболее широко в планово-прогнозных расчетах используется балансовый метод, представляющий собой систему расчетов, позволяющую увязать и сбалансировать потребности в продукции и ресурсах с возможностями их добычи, производства или завоза из других регионов. Он также позволяет обеспечить пропорциональность развития, вскрыть возникающие диспропорции, выявить неиспользованные резервы. Разрабатывая систему общего и частных экономических балансов, в них обосновывают показатели планов: производство и потребление продукции, наличие и заявки на ресурсы и др. В зависимости от целей планирования составляют материальные, трудовые, стоимостные балансы и балансы природных ресурсов. При превышении потребностей над возможностями производства, изыскиваются дополнительные возможности увеличения производства продукции, снижения норм потребления, поиск заменителей, используются ранее созданные резервы или закупки и завоз со стороны. В противоположном случае излишки продукции или ресурсов можно направить на пополнение резервов, продажу и вывоз в другие регионы.
При обосновании и в расчетах показателей плана широко используется нормативный метод, основанный на использовании норм и нормативов, в пределах которых должны совершаться  простейшие, первичные социально-экономические явления и процессы. Основные виды используемых норм и нормативов следующие: затрат труда, расхода и запасов сырья, топлива и других ресурсов, капитальных вложений, использования производственных мощностей, эффективности производства, финансовые, социальные и экологические нормы и нормативы.
В последнее время развитие научно-технического прогресса обусловило использование в планово-прогнозных расчетах компьютеров и экономико-математических методов. Это – способы расчетов, количественного анализа и обоснования экономических показателей с применением методов прикладной математики и математической статистики:  моделирования, программирования, корреляционного анализа и другие, что позволяет сократить время расчетов, использовать большие массивы исходной информации, рассмотреть большое количество вариантов принимаемых решений, учесть влияние различных факторов на результирующий показатель, динамику явлений и процессов и, в конечном счете, принять более обоснованное решение. Метод математического моделирования экономических процессов позволяет на формализованном языке выразить их свойства и взаимные связи, проследить возможную тенденцию развития в будущем. Поэтому, он помогает их изучить и служит средством изменения в желаемом направлении. К примерам таких расчетов, наиболее часто используемым в практике, относятся: динамическая или статическая модель межотраслевого или межрегионального баланса, факториальные модели экономического роста, модели оптимального развития и размещения производства продукции или добычи ресурсов, модели оптимизации перевозок и др.
Метод моделирования часто используется совместно с методами математического программирования, особенно для решения задач управления или планирования, рассчитанных на поиск экстремума – производство планового объема продукции с минимальными затратами и т. п.
Широко в планировании используются и методы математической статистики: корреляционный анализ, исследование операций и других, позволяющих определить характер связи и степень зависимости (тесноты связи) между различными явлениями и процессами в экономике.
Все методы, применяемые в планировании или на этапе подготовки предплановых документов – прогнозов, взаимосвязаны, и нельзя обойтись каким-нибудь одним из них. Так, для обеспечения целенаправленности плана должен использоваться программно-целевой метод, а для обеспечения пропорциональности развития – балансовый метод. Однако их применение будет эффективным лишь в том случае, если в расчетах используются нормативы расхода ресурсов, вариантные проработки и экономико-математические методы.
Кроме количественного анализа, не следует забывать и о необходимости анализа качественного, то есть оценки возможности качественных скачков в развитии техники и технологии, особенно при долгосрочном прогнозировании развития предприятия, отрасли или региона. Для этих целей обычно используют интуитивные методы, то есть основанные на опросе экспертов.
В прогнозных расчетах данной курсовой работы, в основном, используются статистические и экспертно-аналитические методы. Наиболее широкое применение среди первых нашли методы корреляционно-регрессионного анализа используемые в программном обеспечении (EXCEL, Mathcad, SPSS, Statisticа и др.).
Программа EXCEL – из всего множества возможностей, представляемых этой программой, воспользуемся линейным регрессионным анализом, который заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимость переменных значений одной или более независимых переменных. Результаты регрессии впоследствии могут быть использованы для представления динамики тренда.
Для проведения расчетов необходимо воспользоваться пакетом анализа EXCEL.
Порядок расчета. Последовательно вводятся столбцы с исходными данными: годы и соответствующие им результаты наблюдений. Далее в меню «Сервис» находим «Анализ данных» и в «Пакете анализа» выбираем инструмент «Регрессия». В окне «Регрессия» задается входной интервал У (фактические исходные данные); задается входной интервал Х (годы); флажком отмечаются опции: «стандартизированные остатки» и «график подбора». Затем нажимается кнопка «ОК».
Результаты расчетов. На отдельном листе EXCEL выдаёт результаты расчетов в виде таблиц:
1. «Регрессионная статистика». В таблице отражены:
множественный R (коэффициент корреляции);
R-квадрат;
нормированный R-квадрат;
стандартная ошибка оценки;
количество лет наблюдений.
2. «Дисперсионный анализ». В таблице отражены:
сумма квадратов регрессии;
средний квадрат регрессии;
значение F и значимость Р;
коэффициенты У-пересечения и переменной Х1, которые потребуются для составления уравнения тренда.
3. «Вывод остатка». В таблице отражены:
наблюдения;
предсказанное значение У;
стандартизированные остатки.
Критерием достоверности полученных результатов служит  коэффициент  корреляции.  Считается  приемлемым /R/ ? 0,6, так как, чем больше (по модулю) коэффициент корреляции, тем теснее связь и тем более оптимальным является подобранный тренд.
Программа SPSS. Данная программа, в отличие от EXCEL, является исключительно статистической программой. Однако так же, как и в предыдущий программе, расчет основан на методе наименьших квадратов.
Линейная регрессия оценивает коэффициенты линейного уравнения, включая одну или более независимых переменных, что наилучшим образом предсказывает величину подчиненной переменной.
Порядок расчета. Последовательно вводим столбцы с исходными данными: годы и соответствующие им результаты наблюдений. Далее в меню «Statistics» («Статистика») выбираем окно «Regression» («Регрессия») – «Linear» («Линейная»). В появившемся диалоговом окне «Linear Regression» («Линейная регрессия») отмечаем «Dependent» («Подчиненные») и «Independent» («Независимые») переменные. Далее выбираем опцию «Statistics» («Статистика») и отмечаем флажками «Estimates» («Оценка») и «R squares change» («Значение R-квадрат»). Нажимаем кнопку запуска расчета.
Результаты расчета. Расчёт линейной регрессии представлен в табличной форме. Как и в программе EXCEL, критерием достоверности полученных результатов служит коэффициент корреляции. Считается приемлемым /R/ ? 0,6, так как, чем больше (по модулю) коэффициент корреляции, тем теснее связь и тем более оптимальным является подобранный тренд.
Программа «АРМ-СТАТИСТИКА». В основе программы лежит регрессионный анализ. Оценка производится методом наименьших квадратов (МНК).
Порядок расчёта. После последовательного ввода числа факторов (их два: годы и соответствующие им значения) и числа лет наблюдений, компьютер запрашивает непосредственные значения факторов. После чего исходные данные аппроксимируются с учётом всех факторов.
Результаты расчёта. Компьютер выдаёт уравнение, связывающее значения наблюдаемых величин с годами их наблюдений.
Критерий достоверности полученных результатов - относительная ошибка аппроксимации, которая должна быть не больше 10-12%. В противном случае результаты расчётов не принимаются.
Программа «Statisticа». Многомерная линейная регрессия оценивает коэффициенты уравнения, предсказывая величину прогноза. Расчёт основан на методе наименьших квадратов.
Порядок расчёта. Вводим исходные данные (годы и фактические значения), которые необходимо проанализировать. Далее выбираем «Статистика» > «Результаты анализа». В диалоговом окне «Регрессионный анализ» > «Переменные». Задаём номер столбца зависимых и независимых переменных.
Результаты расчёта. Данные регрессии отображаются в виде таблиц. В зависимости от того, как глубоко необходимо проанализировать данные выбираются соответствующие пункты в диалоговом окне «Регрессионный анализ». Критерием достоверности полученных результатов служит коэффициент корреляции, который должен быть /R/ ? 0,6, так как, чем теснее связь, тем более оптимальным является тренд.
Программа «Mathcad Professional». Для того, чтобы получить обобщённую статистическую оценку тренда, производят аналитическое выравнивание ряда динамики. Иными словами, рассчитывают трендовую модель.
Расчёт трендовой модели производится на основе математического уравнения, выражающего функциональную зависимость уровней ряда динамики от времени ( t ). В общем виде уравнение тренда выглядит следующим образом
2 ,
где ti – показатель времени, как правило, это порядковый номер интервала времени (1, 2, 3,…).
Обоснование тренда производится с тем расчётом, чтобы трендовая модель наилучшим образом отражала основную тенденцию ряда динамики. Для этого необходимо учесть социально-экономическую сущность уровней ряда динамики, а также закономерности роста или снижения значений показателей.

Порядок расчёта. Вводятся исходные данные в виде двух матриц. Записываются соответствующие формулы для расчёта линейной и квадратичной (параболической) зависимости, также можно записать формулы для различных статистических зависимостей (логарифмической, экспоненциальной, степенной и др.), далее для наглядности строится график.
Результаты расчёта. Программа автоматически считает по заранее записанным формулам, поэтому для последующих расчётов достаточно вводить новые данные в матрицы. Критерием достоверности полученных результатов является ?, которая не должна превышать 10-12%, и исходя из этого, выбирается зависимость (по которой рассчитываются прогнозные значения), которая является наиболее оптимальной.
Программа «Lotus». В данной программе существует два метода расчёта прогнозных величин. Первый – «Regression» («Регрессия») вычисляет многомерную регрессию и выводит статистический результат в виде таблицы.
Порядок расчета. Последовательно вводятся столбцы с исходными данными: годы и соответствующие им результаты наблюдений. Далее в меню «Range»(«Область») > «Analyze» («Анализ») > «Regression» («Регрессия»). В появившемся диалоговом окне задаём столбец зависимых данных (ряд фактических данных) и столбец независимых данных (годы). Также указываем ячёйку выходного блока.
Результаты расчёта. Представлены в виде таблиц, в которых указаны коэффициенты  X и У, стандартные ошибки оценки, количество лет наблюдений. Критерием достоверности полученных результатов служит R-квадрат, который считается приемлемым, если выполняется условие /R2/ ? 0,36.
Существует также метод «FORECAST» («Прогнозирование»). Он возвращает величину прогноза Х для линейного тренда между величинами  У-области и Х-области. Однако при расчёте этим методом невозможно определить, является ли подобранный тренд оптимальным потому, что на выходном блоке указан только прогноз для заданного Х.
Программа «Quattro Pro». С помощью данной программы можно создать таблицу регрессионного анализа, которая показывает, как наборы независимых переменных могут влиять на набор зависимых переменных.
Порядок расчёта. Вводим переменные данные, которые нужно проанализировать. Необходимо, чтобы блоки данных, которые будут использоваться в регрессионном анализе, имели одинаковое количество строк. Далее выбираем «Сервис» > «Математика» > «Регрессия». «Quattro Pro» отобразит диалоговое окно «Регрессионный анализ». Задаём столбец зависимых данных (ряд фактических данных) и столбец независимых данных (годы).
Необходимо указать верхнюю левую ячейку выходного блока, куда «Quattro Pro» будет записывать информацию о регрессии. Данные регрессии отображаются в выходном блоке регрессии.
Таблицы регрессии не обновляются автоматически. Если значения в зависимых и независимых блоках изменены, необходимо провести расчёт снова, чтобы посмотреть новые результаты.
Результаты расчёта представлены в виде таблиц аналогичных программе EXCEL. Критерием достоверности полученных результатов служит коэффициент корреляции, который должен быть /R/ ? 0,6.
При расчетах по той или иной программе необходимо, кроме линейной, использовать и нелинейные зависимости.
Для проверки достоверности полученных результатов используются следующие критерии:
1. Коэффициент корреляции (R). Служит для оценки тесноты связи при линейных формах зависимостей. Считается приемлемым, если /R/ ? 0,6. Знак «-» означает обратную связь, а знак «+» - прямую. В общем виде формула для вычисления коэффициента корреляции выглядит следующим образом
1 ,
где 3 - остаточная дисперсия, которая характеризует изменение результативного признака под влиянием всех факторов, кроме фактора Х
2 ;
  4  - общая дисперсия, которая характеризует изменение результативного признака под влиянием всех возможных факторов
5 ;
где 6  - факторная дисперсия, характеризующая изменение результативного признака под влиянием только фактора Х.
Величина отклонения зависит от длины ряда и больших колебаний значений исходных данных.
2. Относительная ошибка аппроксимации 7
8 .
Считается приемлемым 9, так как, чем меньше ошибка аппроксимации, тем более оптимальным является тренд.
3. Логичность полученных результатов.
Полученная прогнозная величина оценивается экспертно: рассматривается её неотрицательность, отсутствие резкого (2-3 раза больше среднеарифметической величины) роста или снижения.
Кроме программ в данной работе используются более простые методы средней арифметической величины и среднего абсолютного прироста.
Средняя арифметическая определяется по следующей формуле
9 ,
где ВП – среднее значение объема производства;
 ВПi – производство в  i-м году;
   n  – число лет рассматриваемого периода.
Прогнозное производство основных видов продукции растениеводства в 2005 и 2010 годах, то есть 5 лет, приравнивается к полученной средней величине.
Формула для определения среднего абсолютного прироста выглядит следующим образом
8 ,
где Уоi –  i-й вид продукции в первом году рассматриваемого периода;
 Уni –  i-й вид продукции в последнем году рассматриваемого периода;
   n  – число лет рассматриваемого периода.

Подставив необходимые исходные данные по валовому производству, получим прогнозное валовое производство:
2005 год  6 ,
2010 год  634 ,
где  х1 и х2  - соответственно порядковый номер 2005 и 2010 годов.
Формула для определения геометрического среднего темпа роста

6 ,

где Уп – вид продукции в последнем году в рассматриваемой динамике;
Уо – вид продукции в первом году в рассматриваемой динамике лет;
        п  – количество лет в динамике.
Для получения прогнозных значений необходимо воспользоваться

6 ,

где  ппрогн – количество лет до прогнозного года.

Раздел 1. ПРОГНОЗ ОБЕСПЕЧЕННОСТИ РАССМАТРИВАЕМОЙ ОБЛАСТИ ОСНОВНЫМИ ПРОДУКТАМИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА
1.1. Прогноз производства основной сельскохозяйственной продукции
Расчеты осуществляются для всех категорий хозяйств (колхозы, совхозы, фермерские хозяйства, личные подсобные хозяйства и т. д.), на всех землях, выделяя продукцию, произведенную как на орошаемых, так и на осушаемых землях. В качестве примера использованы данные одной из областей Южного федерального округа.
Оценку роли мелиорированных земель в рассматриваемой области ведут по формуле
6 ,
где Кмел – удельный вес продукции, полученной на мелиорированных землях;
ВПмел – валовая продукция сельскохозяйственной культуры, полученная на мелиорированных землях, тыс.т;
   ВПсум – то же, на всех землях, тыс.т.
Таблица 1.1
Оценка роли мелиорированных земель области (в 2000 г.)

Продукция

ВПмел , тыс.т

ВПсум , тыс.т

Кмел

Зерно

223,8

973,2

0,23

Овощи

45,8

254,7

0,18

Корма

161,9

952,4

0,17

Поскольку удельный вес продукции с мелиорированных земель меньше 0,25, дальнейшие расчеты ведем по данным на всех землях.
Расчеты ведутся двумя основными способами: прямым счетом по данным об объемах производства и расчетным путем – по данным о фактических площадях посевов и прогнозной  урожайности сельскохозяйственных культур. Использование в расчетах нескольких способов позволяет повысить надежность прогнозных показателей.
Метод «прямого» счета предусматривает использование фактографических (статистических и др.) методов, описание которых было дано выше. Так, например,  для прогнозирования объемов производства той или иной сельскохозяйственной продукции необходим ряд исходных данных о производстве указанной продукции за 15-20 предыдущих лет. Подбирая уравнение регрессии, по среднему темпу роста и тому подобные определяем прогнозное значение искомой величины. Результаты таких расчетов приведены в табл. 1.2.
Расчетным путем прогнозируемый объем производства продукции может быть получен, используя фактические данные о площадях посевов и прогнозные данные об урожайности сельскохозяйственных культур. Прогнозирование урожайности производится, используя тот или другой фактографический метод. Примеры таких расчетов приведены в приложении 2.
Прогнозный объем производства сельскохозяйственной продукции (ВП) расчетным путем определяется по формуле

5 ,
где У – прогнозная урожайность, ц/га; F – фактическая площадь посевов, га.

Результаты этих расчетов приведены в табл. 1.3 и 1.4.

Сводные данные результатов выполненных прогнозных расчетов приведены в табл. 1.5.

Таблица 1.2
Определение  прогнозируемых  объемов  производства  основных  видов  сельскохозяйственной  продукции
прямым счетом

 

С/х продукция

Название использованной программы или метода расчета5/

Принято для дальнейших расчетов4/

STATREC

APMcтат

EXCEL

Среднее арифметическое

R

2005

2010

?, %

2005

2010

R2

2005

2010

2005

2010

2005

2010

Зерно, тыс.т

-1/

-

-

-

-

-

0,36

1292,7

614,0

3664,6

3664,6

1292,7

614,0

Овощи, тыс.т

-

-

-

14,5

255,7

246,8

0,37

167,9

93,3

-2/

-

167,9

93,3

Корма,3/тыс.т.к.ед.

0,73

86,8

24,0

-

-

-

0,48

550,5

478,5

-

-

86,8

24,0

Мясо, тыс.т

-

-

-

14,7

163,5

161,5

0,63

151,7

540,9

-

-

151,7

161,5

Молоко, тыс.т

-

-

-

14,8

700,7

643,4

0,37

676,0

609,7

-

-

676,0

609,7

_________________
1/ R меньше 0,6. Результаты расчетов недостоверны.                                                                                                        
2/ Расчеты не проводились, в виду отсутствия такой необходимости.                                                                             
3/ Объем производства кормов оценивается в кормовых единицах (приложение 6).                                                      
4/ Для дальнейших расчетов экспертно принимается пессимистический вариант прогноза.                                        
5/ Необходимо использовать не менее двух программ и методов расчета, обеспечивающих получение достоверных и логичных прогнозных показателей.

Таблица 1.3
Определение прогнозной величины урожайности основных сельскохозяйственных культур, ц/га по годам

 

С/х продукция

Название использованной программы или метода расчета

Принято для дальнейших расчетов

APMcтат

EXCEL

Среднее арифметическое

?, %

2005

2010

R2

2005

2010

2005

2010

2005

2010

Зерновые

-

-

-

0,36

11,7

11,4

12,4

12,4

11,7

11,4

Овощные

14,6

120,3

117,4

0,61

190,3

225,7

-

-

120,3

117,4

Кормовые:    
- многолетние травы на сено

 

-

 

-

 

-

 

0,47

 

43,5

 

72,2

 

42,5

 

42,5

 

42,5

 

42,5

- кукуруза на силос

-

-

-

0,43

8,61/

1,71/

32,8

32,8

32,8

32,8

          ___________________
1/ Прогнозируемые  расчетные  значения нелогичны,  поскольку  они более чем  втрое  ниже среднегодовых
значений указанных показателей


Таблица 1.4
Определение прогнозируемого объема производства растениеводческой
продукции расчетным путем, тыс.т по годам

 

С/х продукция

Прогнозируемая урожайность, т/га

Прогнозируемая посевная площадь, тыс.га

Прогнозируемый объем производства, тыс.т

2005

2010

2005

2010

Зерно

1,17

1,14

1544,1

1805,0

1764,9

Овощи

12,03

11,74

21,8

262,2

255,9

Корма, всего т.т.к.ед.

-

-

-

423,1

423,1

в т.ч. сено многолетних трав, тыс.т

4,25

4,25

52,7

224,1

224,1

то же, т.т.к.ед.

-

-

-

112,0

112,0

кукуруза на силос, тыс.т

3,28

3,28

474,3

1555,7

1555,7

то же, т.т.к.ед.

-

-

-

311,1

311,1

Таблица 1.5
Сводные данные прогнозов по годам объемов производства основных видов сельскохозяйственной продукции в рассматриваемой области, тыс.т

 

Метод прогнозирования

Зерно

Овощи

2005

2010

2005

2010

«Прямым» счетом

1292,7

614,0

167,9

93,3

Расчетным путем

1805,0

1764,9

262,2

255,9

Принятые расчетные значения

1292,7

614,0

167,9

93,3

Из полученных двумя методами прогнозных объемов производства сельскохозяйственной продукции в дальнейших расчетах используем меньшие величины (пессимистический прогноз), что обеспечит, так называемый «запас» расчетов.
При оценке прогнозного объема производства продукции животноводства, кроме метода «прямого» счета, используется расчетный прием, основанный на использовании коэффициента расхода кормов на производство единицы продукции (Кмяса = 10; Кмолока = 1, см. приложение 3) и величины доли кормов, расходуемых на производство мяса и молока из общего объема произведенных кормов. Так, в рассматриваемой области было произведено 142,2 тыс.т. мяса, а затраты кормов составили 142,2 . 10 = 1422 тыс.т. кормовых единиц. Производство молока составило 549 тыс.т, а затраты кормов на эти цели – 549 . 1 = 549 тыс.т. корм. ед. Общий объем израсходованных кормов составил 1422 + 549 = 1971 тыс.т корм ед.  Тогда доля кормов израсходованных на производство мяса составит 1422 : 1971 = 0,72,  а на производство молока 549 : 1971 = 0,28.
Для расчета объема производства животноводческой продукции используем прогноз производства кормов, приведенный в табл. 1.4. Из общего объема кормов, произведенных в 2005 году, - 423,1 тыс.т.корм.ед. 72% или 304,6 тыс.т.корм.ед. будет израсходовано на производство мяса, что позволит получить 304,6 : 10 = 30,5 тыс.т мясной продукции. Аналогично 28%  или 118,5 тыс.т.корм.ед. будет направлено на производство молока и получим 118,5 тыс.т молочной продукции.
Результаты расчетов, выполненных обоими методами приведены  в табл. 1.6.
Таблица 1.6
Прогнозируемые объемы по годам производства продукции животноводства, тыс.т


Метод прогнозирования

Мясо

Молоко

2005

2010

2005

2010

«Прямым» счетом

151,7

161,5

676,0

609,7

Расчетным путем

30,5

30,5

118,5

115,5

Принятые расчетные значения*/

151,7

161,5

676,0

609,7

___________
*/ Поскольку расчетным путем не учитываются корма, потребляемые скотом в пастбищный период, то есть применяемый метод неадекватен практике, для дальнейших расчетов используем результаты прямого счета.

1.2. Прогноз потребности в основных видах сельскохозяйственной продукции

Прогнозный объем потребностей в сельскохозяйственной продукции «прямым» счетом определяем по собранным исходным данным. Результаты расчетов приведены в табл. 1.7.

Таблица 1.7
Определение прогнозируемой потребности в сельскохозяйственной продукции «прямым» счетом по годам

 

Продукция

Название использованной программы или метода расчета

Принято для дальнейших расчетов

STATREG

APMcтат

EXCEL

R

2005

2010

?

2005

2010

R2

2005

2010

2005

2010

Зерно, тыс.т

0,67

1105

1162

0,12

1208

1254

0,44

1240

1280

1240

1280

Овощи, тыс.т

-

-

-

0,11

806

837

0,38

789

840

806

840

Мясо, тыс.т

0,72

367

408

0,14

383

412

0,51

412

454

412

454

Молоко, тыс.т

0,84

1351

1376

-

-

-

0,40

1320

1385

1351

1385

Таблица 1.8
Прогноз численности населения области (тыс. чел.) по годам


Программа расчета

Всего населения

Показатель достоверности

Сельское население

Показатель достоверности

2005

2010

2005

2010

STATREG

2745,1

2768,9

R = 0,97

-

-

-

APMCTAT

2788,2

2849,7

? = 0,64 %

673,6

668,4

? = 4,23 %

EXCEL

2788,7

2849,8

R2 = 0,95

797,5

889,5

R2 = 0,8

Принято для дальнейших расчетов

2788,7

2849,8

-

797,5

889,5

-


Производимая сельскохозяйственная продукция в первую очередь, используется на продовольственные цели.  Потребность в  сельскохозяйственных продуктах  (Впрод) определяется по формуле

Впрод = Ч·q,
где  Ч – прогнозная численность населения, чел.;
q – удельная норма потребления продукта, кг/чел (в год).
В расчетах прогнозной численности населения используются фактографические методы, примеры которых приведены в приложении 2. Результаты расчетов приведены в табл. 1.8.
Прогноз удельного потребления населением продуктов питания может быть выполнен  известными  фактографическими методами или принят на уровне, приближающемся к рекомендуемым медицинским нормам, см. табл. 1.9.
Таблица 1.9
Расчеты по прогнозу удельного потребления продуктов питания,
кг/чел. в год

 

Продукты

Фактические данные1/ по годам

Медицинская норма2/

Принятые расчетные данные

1970

1999

2000

Среднее

2005

2010

Хлебопродукты
Овощи
Мясо
Молоко

131

81
70
399



132

87
71
412

129

85
72
421

131

84,5
71
406

134

127
82
438

132

90
73
410

134

95
75
415

Примечания: 1/ Из данных Госкомстата РФ
2/ См. приложение 4.

Прогнозные расчеты выполняются экспертным, путем анализа динамики фактических данных (рост, снижение) и соотношения их величины с величиной медицинской нормы.
Результаты прогноза потребности основных видов сельскохозяйственной продукции для продовольственных целей приведены в табл. 1.10.

Таблица 1.10
Расчет прогнозируемой потребности продовольствия по годам

 

Продукты

Норма потребления кг/чел

2005

2010

Численность населения, тыс.чел.

Потребность продуктов, тыс.т.

Численность населения, тыс.чел.

Потребность продуктов, тыс.т.

 

2005

 

2010

Хлебобулочные
Овощи
Мясо
Молоко

132

90
73
410

134

95
75
415

2788,7

2788,7
2788,7
2788,7

368,1

251,0
203,6
1143,4

2849,8

2849,8
2849,8
2849,8

381,9

270,7
213,7
1182,7

Наряду с продовольственными целями, рассматриваемый регион использует сельскохозяйственную продукцию как сырье для промышленности – для производства комбикормов, крахмала, спирта, парфюмерии и т. п. Удельный вес перерабатываемой сельскохозяйственной продукции в общем объеме ее производства зависит от сложившейся специализации и структуры АПК рассматриваемого региона и по ее изменению в будущем. Для удобства расчетов в табл. 1.11 (определена) величина доли объема продукции, направляемой на промышленную переработку, от объема продукции, используемой в продовольственных целях. Ее величину можно определить расчетно или экспертно (при отсутствии необходимых исходных данных) с необходимыми пояснениями и обоснованиями.
Таблица 1.11
Расчет прогнозируемых объемов промпереработки основных сельскохозяйственных продуктов по годам

 

Продукты

Прогнозный объем потребления продовольствия, тыс.т

 

Кперех

Прогнозный объем промпереработки, тыс.т.

2005

2010

2005

2010

Хлебобулочные

368,1

381,9

1,77

651,5

676,0

Овощи

251,0

270,7

1,79

449,3

484,6

Мясо

203,6

213,7

0,53

107,9

113,3

Молоко

1143,4

1182,7

0,1

114,3

118,3

Величина доли зерна, направляемого на промышленную переработку, от объема зерна, потребляемого в качестве продовольствия, определяется по следующей формуле
2 ,
где q1 – фактическое удельное производство зерна в регионе, кг/чел, (в год);
q2 – фактическое удельное потребление хлебопродуктов, кг/чел, (в год).
В свою очередь фактическое удельное производство зерна определяется по формуле
3 ,
где ВП – фактический валовой объем производства зерна в регионе, кг;
Ч – фактическая численность населения региона, чел.
Тогда, подставив необходимые исходные данные, получим, что в 2000 году в рассматриваемой области на 1 чел. было произведено зерна
d  кг/чел ,
Откуда, используя средние фактические данные о потреблении хлебопродуктов (табл. 1.7) – q2 = 131 кг/чел, получим коэффициент, или долю зерна, направляемого на промышленную переработку
s .
При  s , принимаем  К = 0,05-0,15.
Очевидно, что часть зерна область вывозит в другие регионы, однако ввиду отсутствия необходимых статистических данных и в целях упрощения данного этапа прогнозных расчетов, условно принимаем, что весь объем зерна, неиспользуемый как продовольствие, поступает на промышленную переработку и к 2010 году его доля, по отношению  к объему зерна, используемого на продовольственные цели, существенно не изменится.
Аналогично определен коэффициент промышленной переработки овощей – 1,79, и мяса – 0,53. Для молока этот коэффициент отрицателен – минус 0,18, что свидетельствует о недостаточных объемах его производства на месте и о необходимости завоза в область молока для продовольственных нужд со стороны. С учетом нужд медицинской, парфюмерной промышленности и других целей для молока указанный коэффициент принят равным – 0,1.
Результаты расчета суммарной прогнозной потребности в основных сельскохозяйственных продуктах как для продовольственных нужд, так и для промышленной переработки приведены в табл. 1.13.
Потери произведенной сельскохозяйственной продукции в настоящее время в целом по АПК достигает 30%, различаясь по видам продукции. В их состав включаются потери при уборке, транспортировке, хранении, переработке продукции и прочие потери. На каждом этапе производственного цикла виды потерь различаются, так при уборке урожая часть зерна осыпается,  часть  овощей  не  убирается или используется на корм скоту и т. д.
Статистические данные о величине потерь на разных стадиях производства в большинстве случаев отсутствует и в расчетах приходится использовать экспертные, литературные данные. В примере расчетов использованы следующие коэффициенты потерь: по зерну – 0,14, по овощам – 0,4, по кормам – 0,15, по мясу – 0,15, по молоку – 0,1.
Абсолютная величина потерь определяется, как доля от всего объема произведенной продукции и показана в табл. 1.12.
Суммарные прогнозные объемы потребления основных видов сельскохозяйственной продукции приведены в табл. 1.13.
Из данных табл. 1.14 видно, что объемы потребления основных видов сельскохозяйственной продукции в рассматриваемой области со временем увеличиваются.

Таблица 1.12
Расчет прогнозных объемов потерь сельскохозяйственной продукции, тыс.т

 

Продукция

Прогнозный объем производства продукции

 

Кпотерь

Прогнозный объем потери продукции

2005

2010

2005

2010

Зерно

1292,7

614,0

0,14

181,0

86,0

Овощи

167,9

93,3

0,40

67,2

37,3

Мясо

151,7

161,5

0,15

22,8

24,2

Молоко

676,0

609,7

0,10

67,6

61,0

Таблица 1.13
Расчет суммарных прогнозируемых объемов потребления
сельскохозяйственной продукции  расчетным путем, тыс.т


Продукция

Потребление продовольствия

Промперера-ботка

Потери

Всего

2005 год

Зерно

368,1

651,5

181,0

1200,6

Овощи

251,0

449,3

67,2

767,5

Мясо

203,6

107,9

22,8

334,3

Молоко

1143,4

114,3

67,6

1325,3

2010 год

Зерно

381,9

676,0

86,0

1143,9

Овощи

270,7

484,6

37,3

792,6

Мясо

213,7

113,3

24,2

351,2

Молоко

1182,7

118,3

61,0

1362,0

Таблица 1.14
Итоговая таблица прогнозируемых объемов потребности в продукции


Вид продукции

Результаты «прямого» счета

Результаты, полученные расчетным путем

Принято для дальнейших расчетов

2005

2010

2005

2010

2005

2010

Зерно

1240

1282

1200,6

1143,9

1240

1282

Овощи

806

840

767,5

792,6

806

840

Мясо

412

454

334,3

351,2

412

454

Молоко

1351

1385

1325,3

1362,0

1351

1385

1.3. Прогноз баланса производства и потребления основных видов сельскохозяйственной продукции

Балансовые расчеты выполняются с целью анализа, контроля и взаимной увязки прогнозных и плановых показателей, выявления узких мест или т. н. «навязок» и для обоснования мероприятий по дальнейшему экономическому развитию области. Расчеты проводятся с помощью системы балансовых таблиц, отражающих важнейшие стороны процесса воспроизводства – производство, обмен, распределение и потребление каких-либо продуктов или ресурсов. Балансовая таблица состоит из двух частей – ресурсы и потребности в продуктах. В ресурсную часть включаются запасы и производство продуктов, а к потребностям относят потребление, резервы и некоторые другие нужды, в частности, потери продукции.
Результаты расчетов для рассматриваемой области показаны в табл. 1.15.
Таблица 1.15
Прогнозируемый баланс сельскохозяйственной продукции, тыс.т

Продукты

Прогнозируемый объем производства

Прогнозируемый объем потребления

Баланс (±)

2005 год

Зерно

1292,7

1240

+52,7

Овощи

167,9

806

-638,1

Мясо

151,7

412

-260,3

Молоко

676,0

1351

-657,0

2010 год

Зерно

614,0

1282

-668,0

Овощи

93,3

840

-746,7

Мясо

161,5

454

-292,5

Молоко

609,7

1385

-775,3

По данным табл. 1.15 видно, что в 2005 году в рассматриваемой области будет наблюдаться нехватка овощей и животноводческой продукции, а в 2010 году она возрастет, причем появится и нехватка зерна.
На следующем этапе расчетов следует определить возможные мероприятия по ликвидации этой нехватки и обосновать масштабы и очередность их применения.
1.4. Мероприятия, планируемые для ликвидации дефицита           сельскохозяйственной продукции
Различают следующие основные мероприятия по ликвидации несбалансированности потребления и производства сельскохозяйственной продукции.
Сокращение потерь:
совершенствование техники и технологии всех этапов воспроизводственного цикла;
реконструкция существующих и строительства новых хранилищ и перерабатывающих предприятий;
строительство дорожной сети на селе.
сокращение объемов продажи продукции за пределами границ области;
сокращение норм и суммарного потребления продукции.
Увеличение объемов производства продукции:
в повышении урожайности сельскохозяйственных культур, агротехники, химизации и мелиорации земель;
в увеличении площади посевов на всех (немелиорированных и мелиорируемых) землях;
закупок продукции в других регионах;
в изменении политики государственного регулирования цен и др.
Возможные масштабы реализации таких мероприятий и их стоимостные показатели приведены в табл. 1.16.
Для удобства дальнейших расчетов подобные таблицы рекомендуется составить, используя данные по рассматриваемой области, для каждого вида дефицитной сельскохозяйственной продукции как на уровне 2005 года, так и на 2010 год.
Таблица 1.16
Технико-экономические показатели мероприятий


Мероприятие

Возможный объем дополнительной продукции, тыс.т

Удельная стоимость, руб/т

Повышение уровня агротехники

0,5 ВПпрогн

2 Сфакт

Снижение потерь (путем строительства хранилищ)

0,5 Потерь

По удельным нормативам капвложений1/ (с учетом коэффициента перехода к современным ценам) К = 20

Освоение дополнительных площадей под пашню

(0,3-0,5)ВПпрогн2/

Мелиорация земель

(0,5-1,5)ВПпрогн3/

Закупки на стороне

не ограничено

Рыночная цена продуктов

______________
1/ См. «Нормативы капитальных вложений в отраслях АПК». Справочник. – М.; Агропромиздат, 1986.
2/ В зависимости от наличия неосвоенных и залежных земель в области.
3/ В зависимости от наличия свободных водных ресурсов для орошения, или площади заболоченных земель в области.
В первую очередь рассматривают такие направления ликвидации дефицита сельскохозяйственной продукции, как сокращение потерь и увеличение её производства на месте, как наиболее экономичных. Только для районов с неблагоприятным природно-климатическими условиями (горные, пустынные, районы Крайнего Севера и др.), где существенный рост производства сельскохозяйственной продукции ограничен, на первый план выступает такое мероприятие, как мелиорация земель или увеличение закупок продукции в других регионах.
В начале определяем потребности в масштабах реализации первоочередных мероприятий. Поскольку на уровне 2005 года баланс по зерну положителен, то для ликвидации дефицита овощей необходимо сократить потери, которые на данном этапе развития экономики достигают 30-50%. Как уже ранее отмечалось, для сокращения  потерь необходимо совершенствовать технику и технологию уборки овощей, транспорта, хранения и их переработку. В качестве первоочередного мероприятия наметим строительство новых хранилищ овощеводческой продукции, что позволит сократить потери к 2005 году на 90,5 тыс.т (50% потерь, см.табл. 1.12) и к 2010 году на 43,0 тыс.т. Из сборника нормативов капитальных вложений в отраслях АПК, получим удельную величину единовременных затрат на строительство хранилища емкостью 3000 т овощей с охлаждением – 249,1 руб/т в рассматриваемой области в сметных ценах 1984 года, а для перехода в цены 2004 года используем условный коэффициент К = 20.
Величину ежегодных издержек, ввиду отсутствия необходимых исходных данных, определим как долю (8-15%) от размера капитальных вложений.
Полученные результаты расчетов выписываем в табл. 1.17, где приведены аналогичные данные и по другим сельскохозяйственным продуктам.
Подробнее расчеты выполнены также для продукции зерновых, поскольку увеличение наличного объема зерна может служить в качестве мероприятия по укреплению кормовой базы животноводства.
К первоочередным мероприятиям по ликвидации дефицита сельскохозяйственной продукции также относится повышение уровня агротехники – соблюдение сроков посева, ухода за посевами, уборки, селекционная работа и др. Прирост урожайности, при внедрении этого мероприятия, можно оценить, сравнивая фактическую урожайность сельскохозяйственных культур в рассматриваемой области и их урожайность на сортоиспытательных участках данной зоны за последние 5-10 лет. В расчетах принимаем увеличение объемов производства на 50%.
Реализация мероприятий по повышению уровня агротехники в основном требует увеличения расходов по внесению удобрений, приобретению семян, борьбе с болезнями и вредителями растений, уборке урожая и т.п. Ввиду отсутствия необходимых исходных данных в расчетах, условно используем коэффициент увеличения фактической себестоимости в 1,5-2,0 раза.
Более сложен учет возможностей по ликвидации дефицита животноводческой продукции, которая может быть получена из-за сокращения потерь, а также увеличением объемов ее производства. Здесь главную роль играет обеспеченность скота кормами, которая в ряде регионов крайне низка. Некоторую сложность расчетов обусловливает необходимость перевода кормов в кормовые единицы (коэффициенты перевода – см. приложение 5 ), а тех, в свою очередь, в продукцию животноводства (нормы затрат кормов – см. приложение 3 ).
В расчетах примем, что за счет повышения уровня агротехники к 2005-2010 гг. можно добиться увеличения объема производства кормов на половину – 211,5 т.т.к.ед. (см.табл. 1.4), что в свою очередь обеспечит получение дополнительной животноводчес­кой продукции. Как было определено ранее (см. раздел 1.1), в рассматриваемой области 72% кормов расходуют на про­изводство мяса, а остальные — на производство молока. Тогда прирост производства кормов обеспечит прирост производства 0,72 х 211,5 тыс. т корм. ед. х 0,1 = 15,2 тыс. т мяса и 0,23 х 563,7 тыс. т корм. ед. х 1,0 = 48,6 тыс. т молока. Результаты расчетов сводим в табл. 1.17.
Частично увеличить производство продукции животноводства можно и за счет обмена излишков зерна (см. табл. 1.15), а также дополнительно произведенного зерна и объема лик­видированных потерь комбикорма. Так, например, излишки зерна по балансовому расчету на 2005 год составили 52,7 тыс.т, снижение потерь в результате строительства хранилищ – 90,5 тыс.т, а прирост объема производства зерна на существующих посевных площадях в результате повышения уровня агротехники 646,3 тыс.т, что в сумме составит 789,5 тыс.т зерна или 1,2 х 789,5 = 947,4 тыс.т корм.ед. Распределяя корма на производство мяса и молока, получим, что к 2005 году можно увеличить производство мяса на 0,72 х 947,4 тыс.т корм.ед. х 0,1 = 68,21 тыс.т, а молока на 0,28 х 947,4 тыс.т корм.ед. х 1,0 = 265,3 тыс.т. Указанное мероприятие не потребует дополнительных капитальных вложений, а только увеличения себестоимости производства продукции животноводства (условно в 1,5 раза).

Таблица 1.17
Сводные данные о мероприятиях по ликвидации дефицита сельскохозяйственной продукции


Годы,  продукция

 

Мероприятия

Объем дополнительной продукции, тыс.т

Стоимостные показатели

Потребные масштабы реализации мероприятий

возможный

принятый в расчетах

удельные, руб/т

суммарные, тыс.руб.

1

2

3

4

5

6

7

2005 год

 

Зерно

Повышение уровня агротехники при выращивании зерновых.

 

646,3

 

646,3

 

1600,0

 

1034,1

на существующей площади посевов – 1544 тыс.га

 

Строительство хранилищ

 

90,5

 

90,5

 

3118,0

 

282,2

30 пунктов сезонной производительностью 3000 т

ВСЕГО

 

736,8

 

1316,3

 

 

 

Овощи

Освоение дополнительных площадей

 

50,4

 

50,4

 

2250,0

 

113,4

30% существующей площади посевов 6,5 тыс.га

Повышение уровня агротехники

 

84,0

 

84,0

 

4200,0

 

352,8

на существующей площади посевов 21,8 тыс.га

Мелиорация земель

84,0

84,0

4711,0

395,7

на площади 7,3 тыс.га

Строительство хранилищ

33,6

33,6

4982,0

167,4

34 хранилища емкостью 1000 т

Закупки на стороне

не ограничено

386,1

6500,0

2509,6

-

ВСЕГО

 

638,1

 

3538,9

 

 

Продолжение таблицы 1.17

1

2

3

4

5

6

7

 

 

Мясо

Повышение уровня агротехники при выращивании кормовых культур

 

75,8

 

75,8

 

1200,0

 

91,0

на всей площади существующих посевов кормовых 527 тыс.га

Обмен зерна на комбикорма

68,2

68,2

1200,0

81,8

излишки зерна 568,4 т.т.

Закупки на стороне

не ограничено

116,3

11800,0

1372,3

_

Строительство холодильников

11,4

-

67200,0

-

114 холодильников емкостью 100 т

ВСЕГО

 

260,3

 

1545,1

 

 

Молоко

Строительство молочных заводов

33,8

33,8

738,0

24,9

2  завода  мощностью  25 т  в смену

Повышение уровня агротехники при выращивании кормовых культур

 

338,0

 

338,0

 

1200,0

 

405,6

на всей площади  посевов кормовых 527тыс.га

Обмен зерна на комбикорма

265,0

265,0

1200,0

318,0

излишки зерна 221,1тыс.т

Закупки на стороне

не ограничено

38,2

3000,0

114,6

_

ВСЕГО

 

675,0

 

863,1

 

ИТОГО к  2005  году

7263,4

 

 

 

 

Продолжение таблицы 1.17

1

2

3

4

5

6

7

2010 год

 

Зерно

Закупки на стороне

не ограничено

668,0

2400,0

1603,2

-

ВСЕГО

 

668,0

 

1603,2

 

 

Овощи

Закупки на стороне

не ограничено

108.6

6500

705,9

-

ВСЕГО

 

108,6

 

705,9

 

Мясо

Закупки на стороне

не ограничено

32,2

11800

380,0

-

ВСЕГО

 

32,2

 

380,0

 

Молоко

Закупки на стороне

не ограничено

100,3

3000

300,9

-

ВСЕГО

 

100,3

 

300,9

 

ИТОГО к 2010 году

2990,0

 

 


Наконец, для ряда регионов может возникнуть задача расширения существующих площадей посевов и мелиорации земель. Прирост урожайности в результате мелиорации земель может быть определен как по фактическим данным хозяйств или сортоиспытательных участков, так и по справочным и литературным данным. В дальнейших расчетах условно использован коэффициент прироста урожайности кормо­вых культур на мелиорированных землях рассматриваемой области К = 2,0, роста себестоимости производства продукции 1,5, а удельные капитальные вложения взяты из сборника*/ Так, новое строительство оросительных систем потребует 84800 руб/га, что обеспечит производство 180 ц/га овощей. Тогда удельные (на 1 т овощей) капвложения составят 84800 : 18 = 4711,0 руб/т. Результаты расчетов приведены в табл.1.17.
Возможные масштабы реализации тех или иных мероприятий по ликвидации дефицита сельскохозяйственной про­дукции определюется величиной потерь, фактической площадью посева сельскохозяйственных культур, свободной площадью земельного фонда, наличием свободных водных ресурсов или излишек других видов продукции и т. д.
Для реализации принимаются, в первую очередь, наиболее экономичные (с наименьшей величиной удельных ( затрат) мероприятия.

1.5. Выводы по разделу

Подводя итог по результатам расчетов раздела, можно отметить, что в рассматриваемой области, для ликвидации прогнозируемого дефицита сельскохозяйственной продукции, необходимо принять меры по сокращению потерь, а также повышению уровня агротехники на существующих площадях посевов.
Наибольшая величина дефицита прогнозируется по продукции животноводства и для его ликвидации, кроме упомянутых мероприятий, потребуется часть излишков зерна на­править в обмен на комбикорма. Если такие мероприятия будут признаны нецелесообразными, может быть предложено освоение новых земель и строительство мелиоративных систем или завоз продукции животноводства со стороны, что потребует существенно больших затрат на решение поставленной задачи.

________________
*/ «Нормативы капитальных вложений в отраслях АПК» с условным коэффициентом перехода в новые сметные цены К = 20.

РАЗДЕЛ 2. ПРОГНОЗ ВОДООБЕСПЕЧЕННОСТИ РАССМАТРИВАЕМОЙ ОБЛАСТИ
2.1. Прогноз наличия водных ресурсов
В прогнозируемых расчетах наличия водных ресурсов используют фактически наблюденные данные об объемах стока рек и других источников поверхностных или подземных вод. По­скольку детальный учет динамики всех стокообразующих факторов не ведется, то решение о принятии в расчетах той или иной величины объемов стока приходится принимать в условиях неопределенности. Для этого в гидрологических расчетах принято использовать так называемые кривые обе­спеченности, которые позволяют с различной степенью достоверности (50, 75 или 95%) оценить вероятность того, что в рассматриваемой реке в прогнозируемом году будет на­блюдаться объем стока не менее принятой, расчетной величины.
В последующих расчетах использованы данные «Схемы КИОВР СССР на период до 2005 г.». Поскольку для рассматриваемой области фактические данные отсутствуют (в «Схеме...» данные приводятся в разрезе бассейнов рек, республик и экономических районов), то используем данные (Поволжского экономического района), и в качестве коэффициента перехода используем соотношение площади территории экономического района и площади рассматриваемой области.
Для расчетов условно принимаем прогнозируемые объемы водных ресурсов в 2005 и 2010 г.г. по «Схеме КИОВР…» равными прогнозируемым объемам в 2005 г. и 2010 г., соответственно. Результаты расчетов приведены в табл.2.1.
Таблица 2.1
Прогнозный объем наличия водных ресурсов области


aИсточники водных ресурсов

Экономический район, км3

Fобл
Fэк.района

Область, км3

2000

2005

2005

2010

Поверхностные воды

217,98

215,72

0,212

46,21

45,73

Подземные водные ресурсы

1,56

1,52

0,212

0,33

0,32

Возвратные воды

6,74

7,16

0,212

1,43

1,52

Всего

226,24

224,33

 

47,97

47,57

Как видно из расчетов, объем возвратных вод в рассматриваемой области несколько увеличится в 2010 г. по сравнению с 2005 г. Прогнозируемые запасы поверхностных и подземных вод имеют тенденцию к росту.
2.2. Прогноз потребления водных ресурсов
Результаты расчетов по определению прогнозируемого объема водопотребления «прямым» счетом, по рядам фактических данных приведены в табл.2.2.
Таблица 2.2
Определение суммарного прогнозируемого водопотребления в области «прямым» счетом, км3


Водопотребитель

 

АРМСТАТ

 

EXCEL

Среднее арифме-тическое

Принято для дальнейших расчетов

?, %

2005

2010

R2

2005

2010

2005

2010

Промышленность

20

3,24

3,46

0,42

3,62

3,85

3,33

3,62

3,85

Коммунально- бытовое хозяйство

 

24

 

0,28

 

0,32

 

0,38

 

0,272

 

0,278

 

0,26

 

0,272

 

0,278

Прогноз потребления водных ресурсов расчетным путем производится, умножая норматив водопотребления на прогнозный объем производства той или иной продукции. Прогноз водопотребления осуществляется в основных отраслях промышленности, сельском хозяйстве и коммунально-бытовом хозяйстве
s ,
где a - суммарный прогнозируемый объем водопотребления, млн.м3;
s - прогнозируемый объем водопотребления в промышленности, млн.м3;
d - тоже, в коммунально-бытовом хозяйстве, млн.м3;
f - тоже, в сельском хозяйстве, млн.м3.
Соответствующие расчеты выполнены в таблицах 2.3…2,8, а суммарная прогнозная величина водопотребления – в табл.2.9.

Таблица 2.3.
Расчет прогнозируемого производства в промышленности по годам

Промышленная продукции

 

STATREG

 

APMCTAT

 

EXCEL

Среднеарифме-тическое значение

Принято для дальнейших расчетов

R

2005

2010

?, %

2005

2010

R2

2005

2010

2005

2010

2005

2010

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Добыча нефти, тыс.т

-0,36

4196,4

5384,7

14,49

2373,7

2131,6

0,61

5028,9

7031,8

-

-

5028,9

7031,8

Сталь, тыс.т

-

-

-

-

-

-

0,43

1085,3

958,3

1979,6

1979,6

1979,6

1979,6

Прокат, тыс.т

-

-

-

-

-

-

0,53

497,4

413,3

1908,2

1908,2

1908,2

1908,2

Тракторы, тыс.шт.

-

-

-

-

-

-

0,49

19,5

15,2

49,1

49,1

49,1

49,1

Станки металлорежущие, т

0,69

37,4

12,7

-

-

-

0,43

212,8

288,1

-

-

212,8

288,1

Теплоэнергетика, млн.МВт-ч

0,6

19,4

19,6

-

-

-

0,43

20,6

25,2

-

-

20,6

25,2

Ткани х/б, м3

0,88

230,1

212,5

-

-

-

0,76

267,3

297,7

-

-

267,3

297,7

Бельевой трикотаж, тыс.шт.

-0,93

3462,5

2343,5

-

-

-

0,93

3392,9

1849,8

-

-

3462,5

2343,5

Верхний трикотаж, тыс.шт.

0,83

3031,4

2444,2

-

-

-

0,49

4408,6

4900,5

-

-

4408,6

4900,5

Кожаная обувь, тыс.пар

-

-

-

-

-

-

0,61

139,3

68,4

3279,0

3279,0

3279,0

3279,0

Пиломатериалы, тыс.м3

-

-

-

-

-

-

0,85

21,9

11,0

469,3

469,3

469,3

469,3

Древесностружечные плиты, тыс.м3

-

-

-

-

-

-

0,87

108,0

166,2

71,8

71,8

108,0

166,2

 

 

Продолжение таблицы 2.3

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Растительное масло, тыс.т

-

-

-

14,88

68,0

70,4

0,43

112,53

150,0

-

-

112,53

150,0

Хлеб и хлебобулоч. изделия, тыс.т

-0,74

111,2

40,0

-

-

-

0,54

172,6

150,2

-

-

172,6

150,2

Цельномолочная продукция, тыс.т

-

-

-

13,96

110,2

92,4

0,90

376,8

390,0

-

-

376,8

390,0

Мясо, тыс.т

-

-

-

14,82

66,0

51,3

0,39

42,9

33,7

-

-

66,0

51,3

Цемент, тыс.т

-

-

-

13,98

1118,9

755,5

0,68

1051,9

664,5

-

-

1118,9

755,5

Сборные ж/б конструкции, тыс.м3

-

-

-

-

-

-

0,42

594,8

531,7

1039,3

1039,3

1039,3

1039,3

Асбестоцементный шифер, млн. плит

-

-

-

-

-

-

0,74

126,8

234,5

388,5

388,5

388,5

388,5


Таблица 2.4
Прогноз по годам водопотребления в промышленности, sa

 

Промышленная продукция

Прогнозируемое производство

Удельное водопотребление, м3/т (шт. и т.д.)

Прогнозируемое суммарное водопотребление, млн.м3

2005

2010

2005

2010

Добыча нефти, тыс.т

5028,9

7031,8

6,12 м3/т

30,8

43,0

Сталь, тыс.т

1979,6

1979,6

225,95 м3/т

447,3

447,3

Прокат, тыс.т

1908,2

1908,2

35,97 м3/т

68,6

68,6

Тракторы, тыс.шт.

49,1

49,1

1025,28 м3/шт

50,3

50,3

Станки металлорежущие, т

212,8

288,1

337 м3/т

71,7

97,1

Теплоэнергетика, млн.МВт-ч

20,6

25,2

143,6 м3/МВТ-ч

2958,2

3618,7

Ткани х/б, млн.м3

267,3

297,7

404,6 м3/т.м3

108,1

120,4

Бельевой трикотаж, тыс.шт.

3462,5

2343,5

58,55 м3/т.шт

0,20

0,14

Верхний трикотаж, тыс.шт.

4408,6

4900,5

99,5 м3/т.шт

0,44

0,49

Кожаная обувь, тыс.пар

3279,0

3279,0

47,9 м3/т.пар

0,16

0,16

Пиломатериалы, тыс.м3

469,3

469,3

4,65 м3/м3

2,18

2,18

Древесностружечные плиты, тыс.м3

108,0

166,2

5720 м3/т.м3

0,62

0,95

Растительное масло, тыс.т

112,53

150,0

42,7 м3/т

4,8

6,4

Хлеб и хлебобулочные изделия, тыс.т

172,6

150,2

4,4 м3/т

0,76

0,66

Цельномолочная продукция, тыс.т

376,8

390,0

30 м3/т

11,3

11,7

Мясо, тыс.т

66,0

51,3

122,9 м3/т

8,1

6,3

Цемент, тыс.т

1118,9

755,5

10479 м3/т.т

11,7

7,9

Сборные ж/б конструкции, тыс.м3

1039,3

1039,3

3,9 м3/м3

4,1

4,1

Асбестоцементный шифер, млн. плит

388,5

388,5

3700 м3/млн.плит

1,4

1,4

Всего

3780,76

4487,78

Наибольший объем прогнозируемого водопотребления приходится на теплоэнергетику, наименьший – на производство кожаной обуви. Довольно значительный объем воды расходуется на производство стали. Ощутимых скачков в увеличении водопотребления не прогнозируется, в некоторых отраслях, возможно, некоторое снижение потребления воды (бельевой трикотаж, хлеб и хлебобулочные изделия, мясо, цемент).
Суммарное прогнозируемое водопотребление в 2010 г. по сравнению с 2005 г. увеличилось на 707,02 млн.м3.

Таблица 2.5

Прогноз по годам водопотребления в коммунально-бытовом хозяйстве, a


Население

Прогнозируемая численность, тыс.чел.

Удельное водопотребление, л/сут на чел. (м3/чел.)

Прогнозируемое суммарное водопотребление, млн.м3

2000

2005

2005

2010

Городское

1990,7

1960,3

330 х 0,365

239,8

236,1

Сельское

797,5

889,5

145 х 0,365

42,2

47,1

Всего

2788,2

2849,8

 

282,0

283,2

 

Таблица 2.6

Прогноз по годам численности поголовья скота, тыс.голов

 

 

Вид скота

 

АРМСТАТ

 

EXCEL

Среднее арифметическое

Принято для дальнейших расчетов

?,%

2005

2010

R2

2005

2010

2005

2010

КРС

14,8

1392,5

1392,9

0,42

928,0

799,9

-

1392,5

1392,9

Свиньи

13,6

633,8

519,6

0,40

620,6

500,0

-

633,8

519,6

Овцы,козы

-

-

-

0,60

931,2

532,8

2383,2

2383,2

2383,2

Таблица 2.7
Прогноз по годам водопотребления в сельском хозяйстве, s


Водопотребитель

Прогнозируемое количество скота, тыс.голов

Удельное водопотребление, л/сут на голову (м3)

Прогнозируемое суммарное водопотребление, млн.м3

2005

2010

2005

2010

Животноводство:
-КРС

 

1392,5

 

1392,9

 

100 х 0,365

 

50,83

 

50,84

- свиньи

633,8

519,6

15 х 0,365

3,5

2,8

- овцы, козы

2383,2

2383,2

10 х 0,365

8,7

8,7

Растениеводство, тыс.га:
- орошение овощей

 

22,3

 

22,3

 

5000 м3/га

 

111,5

 

111,5

Всего

174,53

173,84

Таблица 2.8
Прогноз по годам суммарного водопотребления d


Водопотребитель

Водопотребление, млн.м3

2005

2010

Промышленность

3780,76

4487,78

КХБ

282,0

283,2

Сельское хозяйство

174,53

173,84

Всего

4237,29

4944,82

Расчеты показали, что на промышленность приходится 89,2 и 90,8% суммарного водопотребления, на КБХ – 6,6 и 5,7%, на с/х – 4,1 и 3,5% соответственно, в 2005 и в 2010 годах.
В целом, суммарное прогнозное водопотребление увеличилось на 17%.

Таблица 2.9
Итоговая таблица определения прогнозируемого объема водопотребления по годам


Водопотребитель

Прогнозируемые объемы водопотребления, км3

Принято для расчета

прямым счетом

расчетным путем

2005

2010

2005

2010

2005

2010

Промышленность

3,62

3,85

3,78

4,49

3,78

4,49

К Б Х

0,27

0,28

0,28

0,28

0,28

0,28

Сельское хозяйство

-

-

0,06

0,06

0,06

0,06

Всего

3,89

4,13

4,24

4,94

4,24

4,94

2.3. Прогнозируемый водный баланс
Таблица 2.10
Прогнозируемая водообеспеченность


Водные ресурсы

Объем,
млн.м3

Водопотребление, млн.м3

Баланс, млн.м3

Источники водных ресурсов

Водопотребитель

Объем

2005 год

Поверхностные источн.

46211,76

Промышленность

3780,76

 

Подземные источники

330,72

К Х Б

282,0

 

Возвратные воды

1428,88

Сельское хозяйство

174,53

 

Всего

47971,36

 

4237,29

+43734,07

2010 год

Поверхностные источн.

45732,64

Промышленность

4487,78

 

Подземные источники

322,24

К Х Б

283,2

 

Возвратные воды

1517,92

Сельское хозяйство

173,84

 

Всего

47572,80

 

4944,82

+42627,98

Расчеты водного баланса области показали, что в 2005 году приходная часть баланса будет превышать расходную на 43,7 км3, а в 2010 году – на 42,6 км3.
Такой большой избыток воды можно объяснить недостаточностью исходных данных по производству промышленной продукции и других расходных статей.

2.4. Мероприятия по ликвидации дефицита воды

Из приведенного в табл. 2.10 баланса видно, что в рассматриваемой области не существует дефицита водных ресурсов. В случае наличия дефицита можно предусмотреть мероприятия по ликвидации возможного дефицита водных ресурсов:
1. Регулирование речного стока водохранилищами.
2. Борьба с потерями воды.
3. Устройство подземного водозабора.
4. Межбассейновые и внутрибассейновые переброски стоков.
5. Сокращение удельного расхода свежей воды за счет внедрения:
новой, более совершенной технологии;
локальных замкнутых систем технического водоснабжения;
более широкого применения воздушного охлаждения вместо водяного;
повторной системы водоснабжения.
6. Введение платы в промышленности за сверхлимитный забор свежей воды.
7. Очистка стоков от взвешенных веществ и других примесей.
8. Установка систем контроля использования воды в домах с центральным водоснабжением и другие мероприятия.

2.5. Выводы по разделу

Наличные запасы водных ресурсов области в 2010 году по сравнению с 2005 годом незначительно сократились главным образом за счет снижения прогнозного объема поверхностных водных ресурсов (на 1,1%) и подземных водных ресурсов (на 2,6%).
Суммарное прогнозное водопотребление в 2010 году увеличилось на 17% по сравнению с 2005 годом, что объясняется, главным образом, увеличением водопотребления в промышленности, на долю которой приходится  около 90% общего водопотребления области.
Расчет прогнозного баланса водных ресурсов рассматриваемой области выявил значительные излишки водных ресурсов.

2.6. Выводы и рекомендации по первой части работы

Проведенные расчеты выявили снижение прогнозируемых объемов производства всех основных сельскохозяйственных продуктов в рассматриваемой области.
Наблюдается также рост прогнозируемого потребления зерна и молока и снижение потребления овощей и мяса, в основном за счет уменьшения потерь (прогнозируемая величина потерь овощей сократилась примерно в 2 раза, мяса – в 3 раза). Важно отметить, что сократились и прогнозируемые объемы потерь по зерну и молоку (более, чем в 2 раза). Этот факт, несомненно, является положительным, и следует продолжать работу по дальнейшему сокращению потерь.
При расчете прогнозируемого баланса выявлен растущий дефицит по всем основным видам продуктов. Для его ликвидации необходимо повышать уровень агротехники, оптимизировать условия хранения путем строительства хранилищ, холодильников и др. Стоимость мероприятий по ликвидации дефицита баланса составит 7263,4 млн.руб. в 2005 году и 2990,0 млн.руб. в 2010 году.
Наличные запасы водных ресурсов области в 2010 году, по сравнению с 2005 годом, незначительно снизились в основном за счет сокращения прогнозируемого объема поверхностных вод (на 1,1%).
Суммарное прогнозируемое водопотребление промышленности в 2010 году по сравнению с 2005 годом увеличилось на 707,02 млн.м3. На промышленность приходится около 90% общего водопотребления области. В целом, суммарное прогнозируемое водопотребление возросло на 17%.
Расчет прогнозируемого баланса водных ресурсов области выявил их излишки. Это можно объяснить, во-первых, значительными запасами водных ресурсов в таких водных объектах как р. Волга, р. Дон, Волгоградском и Цимлянском водохранилищах, во-вторых, недостаточностью исходных данных по производству промышленной продукции и по другим статьям расхода воды.

РАЗДЕЛ 3. ПРОГНОЗ ИЗМЕНЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В РЕГИОНЕ

Современная система хозяйствования характеризуется низким социальным статусом проблем природопользования и охраны окружающей среды. Одной из основных причин, породивших такую ситуацию, является отсутствие осознания охраны окружающей среды как экономической проблемы, имеющей значительные социальные последствия.
Самое отрицательное воздействие производства на окружающую природную среду оказывает её загрязнение, которое во многих районах мира достигло критического для устойчивости экологических систем и здоровья людей уровня.
Экономические и экологические беды тесно связаны между собой, и попытка спасти критическое экономическое положение только за счет природных ресурсов, усугубляет экономический кризис, а вместе с ним и социальные противоречия в обществе.
Это ставит перед людьми, принимающими управленческие решения объективные требования – учитывать воздействие производства на окружающую среду, не допускать превышение порогов устойчивости экологических систем, чтобы не вызвать необратимых процессов в природе. В этих условиях усиливается социально-экономическая роль планирования и прогнозирования изменения экологической ситуации в стране и в отдельных её регионах.
В следующем разделе курсовой работы рассмотрен порядок прогнозирования объемов загрязнения и очистки водных источников, атмосферного воздуха, образования и утилизации отходов, площади нарушенных и рекультивированных земель, а также оценены необходимые мероприятия по охране окружающей природной среды.
Кроме рассмотренных ранее в прогнозируемых расчетах, можно использовать такие подходы как метод аналитического выравнивания или трендовая модель.
Метод аналитического выравнивания. Для того чтобы получить обобщенную статистическую оценку тренда, проводят аналитическое выравнивание ряда динамики. Иными словами, рассчитывают трендовую модель.
Расчет трендовой модели производится на основе математического уравнения, выражающего функциональную зависимость уровней ряда динамики от времени (t). В общем виде, уравнение тренда выглядит следующим образом
g ,
где ti – показатель времени, как правило, это порядковый номер интервала времени (1, 2, 3…).
Обоснование тренда производится с тем расчетом, чтобы трендовая модель наилучшим образом отражала основную тенденцию ряда динамики. Для этого необходимо участь социально-экономическую сущность уровней ряда динамики, а также закономерности роста или снижения значений показателей.
Если развитие осуществляется с равными изменениями, то для выравнивания выбирают уравнение прямой линии
f.
Если развитие происходит с равными темпами прироста, для выравнивания выбирают уравнение параболы второго порядка
v .
Если равномерное развитие замедляется в конце периода, то для выравнивания выбирают полулогарифмическую функцию
b ,
где а0 , а1 – параметры уравнения тренда, которые вычисляются по методу наименьших квадратов.
Так, для прямой получаем следующую систему уравнений для определения параметров:
z
x ,

где n – число уровней ряда динамики.
Параметр а1 – в линейном уравнении тренда означает величину среднего абсолютного изменения
s.
Так как  ti – это показатель времени, то  ti-м можно придать всегда такие значения, чтобы их сумма была равна нулю, то есть a.
Если число уравнений ряда динамики нечетное, то показателю времени, находящемуся в середине ряда, присваивают значение «0», сверху от него располагают отрицательные натуральные числа, снизу - положительные.
Если же ряд динамики четный, то посередине находится два показателя времени: верхнему присваивается значение «-1», а нижнему – «1», сверху и снизу от этих показателей располагают, соответственно, отрицательные и положительные числа.

Перепишем систему уравнений при s. Таким образом, система уравнений для нахождения параметров упрощается:
s
a
    a.
Система уравнений для нахождения параметров уравнения параболы имеет вид:
a,
a
aили
a
a
a.
Отсюда находим
                              a
и решаем систему двух уравнений для нахождения  а0 ,  а2 .

Для удобства выполняемых расчетов, они проводятся в табличной форме.

Годы

a

У

a

a

Прямая
Уi

a

a

Парабола
Уi

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сумма

 

 

 

 

 

 

 

 

Для того чтобы выбрать наиболее оптимальное уравнение тренда, необходимо рассчитать относительную ошибку аппроксимации
a .
Тренд будет более оптимальным там, где меньше ошибка аппроксимации.

 

3.1. Прогноз объемов загрязнения природной среды

Для повышения достоверности результатов прогнозируемые расчеты выполняем, используя прием «прямого счета», а также расчетным путем. Результаты расчетов приведены в табл.3.1.
Расчетным путем прогнозируемые объемы сброса вод (Wпрогн.сброс) подсчитаны по формуле
Wпрогн.сброс = 0,7Wпрогн.забор ,
где 0,7 – коэффициент, учитывающий объем потребляемой воды и объем потерь; Wпрогн. – прогнозный объем водозабора, млн.м3.

Прогнозируемые объемы бытового мусора (ООпрогн.) расчетным путем определяем по формуле
ООпрогн = 200 .Чпрогн. ,
где 200 – удельный объем бытового мусора, кг/чел. в год;   Чпрогн – прогнозируемая численность населения области, млн.чел.

Полученные результаты прогнозируемых расчетов в табл.3.1 показывают возможное снижение объемов выбросов в атмосферу, что объясняется, видимо как снижением прогнозируемых объемов производства, так и реализацией мероприятий по улавливанию выбросов в атмосферу.
Рост прогнозируемых объемов других видов загрязнений и деградации почв, в основном, объясняется недостаточностью средств, выделяемых на внедрение природоохранных технологий, а резкий рост прогнозируемого объема сточных вод, видимо показывает недостаточно полный учет этого вида загрязнений.

3.2. Прогноз объемов очистки загрязнений

Прогнозируемые расчеты выполнены «прямым счетом» и их результаты показаны в табл.3.2.
Полученные результаты показывают сохранение, и даже некоторое увеличение объемов очистки загрязнений в будущем.

 


Таблица 3.1
Результаты прогноза по годам объемов загрязнения

 

Загрязнение

Прямой счет*/

Расчетный путь

Значения, принятые для дальнейших расчетов

АРМСТАТ

ЕХСEL

2005

2010

2005

2010

2005

2010

2005

2010

Выбросы в атмосферу
всего, тыс.т; в том числе

 

113,05

 

-

 

112,48

 

-

 

-

 

-

 

113,05

 

113,05

стационарные источники

33,8

-12,6

33,73

-12,67

-

-

33,80

33,80

передвижные источники

79,25

-29,0

78,75

-29,48

-

-

79,25

79,25

Сброс сточных вод всего, млн.м3; в том числе

352,0

550,3

351,8

550,0

2875,9

3087,1

2875,9

3087,1

промышленность

202,6

390,1

202,6

390,0

2719,7

2932,2

2719,7

2932,2

К Х Б

149,4

160,2

149,2

160,0

156,2

154,9

156,2

154,9

Образование отходов, всего, тыс.т; в том числе

 

5012,0

 

5249,4

 

5029,0

 

5271,4

 

-

 

-

 

5029,0

 

5271,4

промышленных

3759,4

3979,2

3772,5

3997,3

-

-

3772,5

3997,3

бытовой мусор

1252,6

1270,2

1256,5

1274,1

326,0

324,0

1256,5

1274,1

Деградация почвы всего, тыс.га; в том числе

485,8

523,1

484,5

520,9

-

-

485,8

523,1

карьеры

106,2

112,3

106,2

112,4

-

-

106,2

112,4

отвалы

98,7

109,8

98,7

109,8

-

-

98,7

109,8

заболоченные почвы

86,2

84,2

86,2

84,1

-

-

86,2

84,2

корчевка леса

9,4

10,3

7,8

7,8

-

-

9,4

10,3

прочие

185,3

206,5

185,6

206,8

-

-

185,6

206,8

*/ Отрицательные значения не могут быть приняты во внимание, так как они не удовлетворяют условию неотрицательности и логичности искомых, прогнозируемых величин.


3.3. Составление прогнозируемого экологического баланса

Эколого-хозяйственный баланс – это сбалансированное соотношение различных видов антропогенной деятельности (и интересов различных групп) населения на территории с учетом потенциальных возможностей природы, обеспечивающее устойчивое развитие природы и общества, воспроизводство природных ресурсов и не вызывающие негативные экологические изменения.
Таблица 3.2
Результаты прогноза по годам объемов очистки загрязнений

 

Очищаемые загрязнения

Используемые приемы счета

Значения, принятые для дальнейших расчетов

АРМСТАТ

ЕХСЕL

2005

2010

2005

2010

2005

2010

Улавливание выбросов в атмосферу всего, тыс.т; в т. ч.

 

71,4

 

-

 

70,8

 

-

 

70,8

 

70,8

от стационарных источников

21,6

-27,8

21,2

-28,2

21,2

21,2

от передвижных источников

49,8

-65,6

49,6

-65,8

49,6

49,6

Очистка сточных вод всего, млн.м3; в т.ч.

 

248,8

 

268,9

 

248,7

 

268,8

 

248,7

 

268,8

промышленных

130,8

146,5

130,8

146,5

130,8

146,5

К Б Х

118,0

122,4

117,9

122,3

117,9

122,3

Утилизация отходов всего, тыс.т; в т.ч.

 

2755,6

 

2965,4

 

2759,2

 

2969,1

 

2755,6

 

2965,4

промышленного

2119,6

2312,8

2123,4

2316,6

2119,6

2312,8

бытового мусора

636,0

652,6

635,8

652,5

635,8

652,5

Рекультивация земель всего, тыс.га; в т.ч.

 

440,8

 

472,6

 

448,8

 

484,7

 

440,8

 

472,6

карьеров

95,0

104,6

95,1

104,6

95,0

104,6

отвалов

70,7

70,9

79,2

83,7

70,7

70,9

осушение заболоченных почв

88,6

87,8

88,2

87,3

88,2

87,3

корчевка леса

9,6

11,5

9,6

11,5

9,6

11,5

прочие

176,9

197,8

176,7

197,6

176,7

197,6

В курсовой работе балансовый расчет выполняется сравнением прогнозируемых объемов загрязнений и очистки, см. табл.3.3.
Результаты расчетов показали, что в будущем объем загрязнений окружающей природной среды будет превышать объем её очистки, что конечно является весьма отрицательной тенденцией, требующей принятия неотложных мер.
Таблица 3.3
Прогнозируемый экологический баланс


Загрязнения

Очистка

Баланс (+ избыток загрязнения)

Виды

Объемы

Виды

Объемы

2005 год

Выбросы в атмосферу, тыс.т

113,05

улавливание выбросов

70,8

+42,25

Сбросы сточных вод, млн.м3

2875,9

очистка сточных вод

248,7

+2627,2

Образование отходов, тыс.т

5029,0

утилизация отходов

2755,4

+2273,6

Деградация почв, тыс.га

Рекультивация земель, тыс.га

 

карьеры

106,2

культуртехнические работы

95,0

+11,2

отвалы

98,7

противоэрозионные меры

70,7

+28,0

заболочено

86,2

осушение

88,2

-2,0

корчевка леса

9,4

культуртехнические работы

9,6

-0,2

прочие

185,6

культуртехнические работы

176,7

+8,9

2010 год

Выбросы в атмосферу, тыс.т

113,05

улавливание выбросов

70,8

+42,25

Сбросы сточных вод, млн.м3

3087,1

очистка сточных вод

268,8

+2818,3

Образование отходов, тыс.т

5271,4

утилизация отходов

2965,3

+2306,1

Деградация почв, тыс.га

Рекультивация земель, тыс.га

 

карьеры

112,4

культуртехнические работы

104,6

+7,8

Продолжение табл.3.3


1

2

3

4

5

отвалы

109,8

противоэрозионные меры

70,9

+38,9

заболочено

84,2

осушение

87,3

-3,1

корчевка леса

10,3

культуртехнические работы

11,5

-1,2

прочие

206,8

культуртехнические работы

197,2

+9,2

3.4. Прогнозирование мероприятий по очистке загрязнений

Для очистки загрязнений окружающей природной среды используются все мероприятия доступные как по техническим и технологическим, так и по экономическим соображениям. Необходимые расчеты выполнены в табличной форме (см. табл.3.4).
Таблица 3.4
Примерная величина расходов на реализацию мероприятий по
снижению загрязнений


№№ п/п

Мероприятие

Удельные капитальные вложения

1

Очистка атмосферного воздуха, руб/т:
электрофильтры

 

65,0

пылеулавливатели

15,6

2

Очистка сточных вод, руб/м3:
механическая

 

5,0

биологическая

48,6

химическая (электролиз)

110,2

3

Утилизация отходов, руб/т:
складирование

 

20,0

сжигание

100,0

переработка

120,0

4

Борьба с деградацией почвы, руб/га:
культуртехнические работы

 

4950,0

противоэрозионные мероприятия

255,0

Удельные стоимостные  показатели мероприятий по охране окружающей природной среды имеют учебно-иллюстрированный характер и собраны в различных литературных источниках.
В настоящей работе принятый объем мероприятий по очистке равен требуемому, исходя из «невязки» экологического баланса региона. В реальных условиях масштабы принятых к реализации мероприятий ограничиваются финансовыми и техническими возможностями.
В расчетах мероприятий по очистке сточных вод условно принято, что 10% объема сточных вод требуют химической очистки, а остальные 90% - только механической и биологической очистки. Также условно, в виду отсутствия соответствующих исходных данных, принята структура утилизации отходов 5% - на переработку, 10% - на сжигание, а остальные 85% - на складирование.
Результаты расчетов приведены в табл.3.5 показывают, что прогнозируемые мероприятия по охране окружающей природной среды потребуют к 2005 году до 230,8 млрд. деноминированных рублей, при фактической величине государственных инвестиций на эти цели в 1997 году около 12,5 млрд. рублей (неденоминированных). Это говорит о нереальности объемов принятых к реализации мероприятий и необходимости резкого сокращения их масштабов.
Наибольших средств для реализации мероприятий по очистке требует очистка сточных вод и утилизация отходов – 155634,2 млн.руб. (в 2005 году) или 67% от общего объема потребных средств.
Вынужденное сокращение масштабов этих мероприятий приведет к тому, что и в следующие годы загрязнение водных источников и образование всех новых свалок мусора будет продолжаться.

3.5. Выводы по разделу

Результаты расчетов по прогнозу объемов загрязнения окружающей природной среды показали, что ожидается дальнейший рост объемов сброса сточных вод, образование промышленных и коммунально-бытовых отходов, а также деградация почв и минимальное – около 1% снижение объемов выбросов вредных веществ в атмосферу. Наиболее тревожная ситуация наблюдается со сбросом сточных вод, которая требует неотложных мер по совершенствованию контроля и учета их объема и качества.
Прогноз объема очистки загрязнений показывает, что в обозримом будущем их рост будет незначительным – 5…8%, а объем очистки выбросов в атмосферу может даже сократиться. В результате по всем видам загрязнений будет наблюдаться отрицательный экологический баланс и потребуется реализация мероприятий по охране окружающей природной среды в значительных масштабах. Ограниченность государственного финансирования и возможностей отдельных предприятий показывает, что реализовать требуемые мероприятия в рассматриваемый период видимо не удастся и потребуются коренные меры по совершенствованию эколого-экономического механизма страны в целом.

Таблица 3.5

Прогнозируемые мероприятия по охране окружающей среды по годам

 

Мероприятие

2005

2010

объем очистки

стоимость очистки

объем очистки

стоимость очистки

требуемый

принятый

удельные К, руб/год

суммарные К, млн.руб.

требуемый

принятый*/

удельные К, руб/год

суммарные К, млн.руб.

Улавливание выбросов в атмосферу, тыс.т; в том числе

42,25

42,25

-

1,28

42,5

-

-

-

- от стационарных источников

-

12,67

65,0

0,82

-

-

-

-

- от передвижных источников

-

29,58

15,6

0,46

-

-

-

-

Очистка сточных вод, млн.м3

2627,2

2627,2

-

155634,2

2818,3

191,1

-

11320,2

- механическая

-

2364,5

5,0

11822,5

-

172,0

5,0

860,0

- биологическая

-

2364,5

48,6

114914,7

-

172,0

48,6

8359,2

- химическая

-

262,7

110,0

28897,0

-

19,1

110,0

2101,0

Утилизация отходов, тыс.т:

2273,6

2273,6

-

75034,0

2306,1

32,5

-

3676,0

- складирование

-

1932,5

20,0

38650,0

-

1,6

20,0

32,0

- сжигание

-

227,4

100,0

22740,0

-

3,2

100,0

320,0

- переработка

-

113,7

120,0

13644,0

-

27,7

120,0

3324,0

Рекультивация земель, тыс.га

-

-

-

106,63

-

-

-

2,78

- культуртехника

20,1

20,1

4950,0

99,49

17,0

-

4950,0

-

- противоэрозионные мероприятия

28,0

28,0

255,0

7,14

38,9

10,9

255,0

2,78

Итого

 

 

 

230776,11

 

 

 

14998,98

*/ Мероприятия по охране окружающей среды в 2010 году прогнозируются лишь на дополнительный (по сравнению с 2005 годом) объем избыточных загрязнений.


3.6. Выводы по второй части работы

Вторая часть курсовой работы включает последние два раздела.
По результатам расчетов второго раздела можно сделать вывод о том, что за прогнозируемый период наличный объем водных ресурсов незначительно сократится, а объем водопотребления – увеличится.
В целом по области на рассматриваемую перспективу прогнозируемый водный баланс положителен, и мероприятия по ликвидации дефицита воды в рассматриваемой области предусматривать не требуется.
Прогнозируемая оценка изменения экологической ситуации в рассматриваемой области выполнена в третьем разделе. Результаты расчетов показали, что в перспективе экологическая ситуация имеет тенденцию к ухудшению: будут расти объемы сточных вод, выбросов в атмосферу, образование бытовых и промышленных отходов, а также площади деградации почв. Прогнозируемые объемы очистки загрязнений растут незначительно и поэтому потребуются дополнительные мероприятия по очистке загрязнений, что потребует значительного роста объемов финансирования этих работ.
Ограниченность масштабов их финансирования из бюджета государства и области, а также за счет средств предприятий показывает, что для охраны природной среды потребуется ряд общегосударственных мер по совершенствованию эколого-экономического механизма в стране.

Приложение 1

ПЕРЕЧЕНЬ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ

1. Динамика (за 20-25 лет) объемов производства основной сельскохозяйственной продукции в выбранной области: зерна, молока, мяса и овощей.
2. Объемы производства основной сельскохозяйственной продукции на мелиорируемых землях области за последние 2-3 года.
3. Посевные площади основных сельскохозяйственных культур в области за последние 2-3 года.
4. Динамика (за 20-25 лет) урожайности основных сельскохозяйственных культур в области.
5. Данные о себестоимости производства основных видов сельскохозяйственной продукции в области за последние 2-3 года.
6. Цены на основные виды сельскохозяйственной продукции в регионе за последние 2-3 года.
7. Данные об объемах ввоза и вывоза основных видов сельскохозяйственной продукции из области за последние 2-3 года.
8. Данные о величине потерь основных видов сельскохозяйственной продукции в области за последние 2-3 года.
9. Динамика (за 20-25 лет) объемов потребления основных видов сельскохозяйственной продукции в области.
10. Динамика (за 20-25 лет) удельного потребления основных видов продуктов питания (хлебопродуктов, овощей, мяса и молока).
11. Данные об объемах средств, выделяемых из бюджета на развитие сельского хозяйства области за последние 2-3 года.
12. Динамика (20-25 лет) численности населения области, в том числе сельского.
13. Динамика (20-25 лет) численности и структуры поголовья скота.
14. Динамика (20-25 лет) производства основных (20-25) видов промышленной продукции и электрической энергии в области.
15. Данные об объемах наличия водных ресурсов в области (поверхностных, подземных, возвратных вод).
16. Динамика (10-15 лет) объемов потребления водных ресурсов в основных отраслях экономики (промышленность, коммунально-бытовое и сельское хозяйство) области.
17. Динамика (10-15 лет) объемов загрязнения природной среды области:
а) выбросов в атмосферу, в том числе от постоянных и передвижных источников;
б) сбросов сточных вод, в том числе промышленность, КБХ;
в) образование отходов, в том числе промышленность, КБХ;
г) деградация почв, в том числе эрозия, карьеры, отвалы, заболоченные почвы и др.
18. Динамика (10-15 лет) объемов очистки загрязнений в области, по возможности указать способ очистки:
а) улавливание выбросов в атмосферу, в том числе от постоянных и передвижных источников;
б) очистка сточных вод, в том числе промышленность, КБХ;
в) утилизация отходов, в том числе промышленного и бытового мусора;
г) рекультивация земель, в том числе карьеров, отвалов и др.
19. Данные о других экологических проблемах в области.
20. Данные об объемах средств, выделяемых для решения экологических проблем в области за последние 2-3 года, по возможности указать их источники (федеральный и местный бюджет, средства предприятий и др.)

Приложение 2
ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ (ФОРМАЛИЗОВАННЫХ) МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Прогноз численности населения области (республики, района).
Для расчетов последующих значений величин в рассматриваемом ряду используются ряд приёмы математической статистики - определяется абсолютный прирост, темп роста, средний уровень за расчетный период и др.*/ Более точные результаты можно получить на основе методов корреляционно-регрессионного анализа, позволяющих выразить закономерность изменения явлений во времени в виде математической функции. Корреляционный анализ оценивает тесноту связи рассматриваемых величин (численность и время), а регрессионный – форму этой связи.
Корреляционно-регрессионный анализ рекомендуется проводить с помощью ПЭВМ, используя ряд типовых программ (STATREG, EXCEL и др.), основанных на методе наименьших квадратов.

______________
*/  Подробнее см. «Альбом наглядных пособий по общей теории статистики».
– М.: Финансы и статистика, 1981.
Таблица 1
Исходные данные для расчетов*/


Годы

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

Численность населения, тыс.чел

 

1030

 

1035

 

1042

 

1057

 

1067

 

1067

 

1080

*/ Для прогноза изменения каких-либо величин (численности населения) на 10 лет вперед, необходимо иметь 20-25-летний ряд фактических данных. В примере, для сокращения расчетов, после проверки использован 7-летний ряд данных.
Используя приведенные исходные данные и программу STATREG, получены следующие результаты расчетов (табл.2).
Таблица 2
Результаты подбора уравнения связи величин  «численность
населения – годы», Ч = f(t)


Тип уравнения

Теснота связи, R

Величины коэффициентов уравнений

А

Б

Ч = А t

0,985

8,5357

1019,857

Ч = В tА

0,946

0,0245

1022,845

Ч = А+В lgt

0,944

1022,571

59,421

Ч = A exp B t

0,984

1020,275

0,0081

Наиболее тесная связь (R = 0,985) наблюдается у первого линейного уравнения типа
Ч = 8,5357 t + 1019,857.
Степень тесноты связи – очень сильная, практически функциональная, что подтверждает возможность использования уравнения для целей прогнозирования. Если в 1996 год имеет порядковый номер t= 1, то интересующий нас 2005 год будет иметь номер t= 12, а 2010 год t= 17. Расчетные величины прогнозной численности населения определены из соответствующих уравнений:
Ч2005 = 8,5357?12 + 1019,857 = 1122,285 тыс.чел.
Ч2010 = 8,5357?17 + 1019,857 = 1164,964 тыс.чел.
Характер зависимости Ч = f(t) показан на рис. 1.

Прогноз урожайности сельскохозяйственных культур

Результаты аналогично выполненных расчетов приведены в табл. 3. Их анализ показывает, что уравнения регрессии, подобранные для зерновых

Таблица 3
Результаты расчетов по прогнозированию урожайности сельскохозяйственных культур

 

Наименование культуры и вид уравнения

 
Дисперсия, Д

Коэффициент корреляции, R

Коэффициенты уравнения

Прогнозная урожайность по годам, ц

А

В

С

2000

2005

2010

Зерновые при орошении
У = А + ВХ + СХ2  (парабола)

 

10.11

 

-0,32

 

-0,0141

 

16,414

 

-2,475

 

9,8

 

-113,5

 

-224,8

Зерновые при осушении
У = А + ВХ +СХ2

 

3,40

 

-0,18

 

-21,0394

 

22,9389

 

-3,200

 

-17,3

 

-206,0

 

-556,0

Кормовые при орошении, ц.корм.ед. У = А . Вх (экспоненциальная)

 

59,66

 

0,77

 

26,5836

 

1,0583

_

 

39,53

 

52,48

 

69,67

Кормовые при осушении ц.корм.ед.
У = А + В.Х (линейная)

 

65,67

 

0,81

 

16,88

 

1,97

_

 

13,79

 

23,64

 

33,49

Кормовые без мелиорации, ц.корм.ед. У=А+В.lgx (логарифмич.)

_

 

0,87

 

24,76

 

1,90

_

 

25,54

 

25,83

 

25,99

Овощи при орошении
У = А+В.lgx

_

 

0,91

 

141,248

 

162,98

_

 

270,4

 

320,4

 

345,5

Овощи при осушении
У = А + В/Х (гипербола)

 

0,77

 

0,88

 

183,3066

 

-51,2934

_

 

175,98

 

179,0

 

180,29

Овощи без мелиорации
У = А + В.Х (линейная)

 

66,34

 

0,81

 

147,5

 

5,5

_

 

177,0

 

232,0

 

287,0


культур при осушении и при орошении земель не могут использоваться для прогнозирования их урожайности, так как теснота связи между исследуемыми величинами очень слабая  R = 0,18…0,32. Указанная связь - отрицательная, то есть урожайность зерновых с течением времени снижается (см. рис. 2). Видимо, такой вывод обусловлен недостаточной продолжительностью периода наблюдений – 4 года, а также тем, что на урожайность сельскохозяйственных культур влияет целый комплекс природно-хозяйственных факторов, среди которых время не играет основную роль.

Для более точного прогноза урожайности необходимо выявить основные факторы, влияющие на нее (величина оросительной нормы, доза удобрений, фондообеспеченность или фондовооруженность труда, затраты труда и т.д.) и степень этого влияния. Прогнозируя изменение указанных факторов, и, в соответствии с этими изменениями, определяют прогнозную урожайность сельскохозяйственных культур. Такой расчет более трудоёмкий, требует большого количества исходных данных и применения методов многофакторного анализа.

Тогда прогнозная урожайность будет равна:

У2005 = 23,2 – 10 ? 1,23 = 10,9 ц/га,
У2010 = 23,2 – 15 ? 1,23 = 4,75 ц/га.

Темп роста (Тр) урожайности определяют по формуле

1 ,
где Уi – урожайность зерновых в  i-м  году, ц/га;
Уi-1 – то же в предыдущем году.
Подставив исходные данные об урожайности зерновых при орошении, получим:

2 ,
3 ,
4 .

Геометрический средний темп роста (Тр) урожайности определяется по формуле

5,
где m – число темпов роста.

Подставив в формулу ранее подсчитанные величины, получим

2.

Прогнозную урожайность получим, поочередно перемножая урожайность предыдущего года на средний темп роста урожайности.

4 ц/га;
1 ц/га;
2 ц/га;
3 ц/га;
4 ц/га;
5 ц/га.

Самая распространенная средняя величина – средняя арифметическая используется для предварительных расчетов, не требующих особой точности

1 ,
где У – средняя урожайность, ц/га;  Уi – урожайность в  i-м  году, ц/га;
n – число лет рассматриваемого периода.

Подставив необходимые исходные данные для зерновых при орошении, получим

2 ц/га.
Прогнозная урожайность зерновых при орошении в 2005 и в 2010 г.г. приравнивается к полученной средней величине.

Полученные различными способами прогнозные значения урожайности приведены в сводной табл.4.

 

 

Таблица 4

Результаты прогноза урожайности зерновых при орошении, различными способами, ц/га

 

Способ расчета

По средней арифметической величине

По среднему темпу роста

По уравнению регрессии

Принятое расчетное значение

Прогнозная урожайность в 2005 г.

 

23,78

 

14,97

 

-113,5

 

23,78

То же в 2010 г.

23,78

12,02

-224,8

23,78

Из полученных различными способами прогнозных значений урожайности для дальнейших расчетов выбираем среднеарифметические величины, как наименее противоречащие логике и реальному положению дел в сельскохозяйственном производстве.
Приложение 3

Средние нормы затрат кормов на производство животноводческой
Продукции

Продукция

Нормативы затрат кормов, ц.корм.ед/ц

Молоко

1,0

Мясо КРС

10,0

Мясо свиней

7,5

Мясо овец

10,0

Мясо птиц

5,0

Шерсть

100,0

Яйца, на 1000 шт.

2,0

 


Приложение 4

Рекомендуемые пищевые рационы*/ (данные института питания АМН СССР), кг/чел в год

 

Республика

Хлеб (в зерне)

Сахар (в переводе на свеклу)

Картофель

Овощи

Фрукты и ягоды

Мясо

Молоко

Яйца, шт.

СССР

143

349,6

110

130

91

78

405

292

Россия

134

377,4

126

127

85

82

438

318

Украина

137

349,6

108

146

102

78

388

336

Белоруссия

139

304,3

166

114

94

81

448

292

Узбекистан

170

286,1

58

133

92

67

282

180

Казахстан

162

317,4

87

125

74

75

396

256

Грузия

175

317,4

66

119

109

70

330

219

Азербайджан

175

317,4

62

119

109

70

366

219

Литва

125

365,2

160

120

92

85

490

292

Молдавия

161

307,8

83

120

115

73

331

256

Латвия

125

365,2

140

120

92

85

490

292

Кыргызстан

167

295,7

73

125

90

74

358

182

Таджикистан

170

286,1

58

133

92

67

282

180

Армения

175

317,4

66

119

109

70

410

219

Туркменистан

170

286,1

58

133

92

67

282

180

Эстония

125

365,2

140

120

92

85

490

292

*/ По состоянию на 1990 год.
Приложение 5
Средние коэффициенты перевода кормов в кормовые единицы

Корма

Коэффициент перевода, ц.корм.ед/ц

Пастбищная трава, силос

0,2

Сено многолетних трав

0,5

Корнеклубнеплоды

0,25

Зерновой корм: овес
кукуруза
пшеница

1,0

1,32

1,2

Приложение 6
Нормативы водопотребления

 

№№ п/п

 

Производств

 

Единица измерения

Водопотребление м3/ед.продукции

всего

в т.ч. питьевой

1

2

3

4

5

1. Топливная промышленность

1

Добыча нефти

1 т

6,12

0,31

2

Нефтепереработка

1 т

15.55

0,03

3

Добыча угля

1 тыс.т

1440

235

4

Обогащение угля

1 тыс.т

4065

45

5

Добыча торфа

1 т брик.

3,65

2,1

II. Черная металлургия

6

Добыча руды желез.

1 т

2,3

1,3

7

Концентрат железорудный

1 т

29,8

0,241

8

Чугун

1 т

54,32

0,19

9

Сталь

1 т

225,95

4,85

10

Прокат

1 т

35,97

0,18

11

Метизы

1 т

65,45

0,6

III. Химическая промышленность

12

Удобрения азотные (в пересчете на 100%)

1 т

424,6

1,7

13

Удобрения фосфатные

1 т

664,9

2,7

14

Удобрения калийные (в пересчете на 100%)

1 т

105,5

0,4

15

Аммиак синтетический

1 т

197,9

0,8

16

Концентрат аратитовый

1 т

44,7

0,2

1V. Машиностроение

17

Комбайны

1 шт.

664,68

81,86

18

Тракторы

1 шт.

1025,28

55,0

19

Автомобили грузовые

1 тыс.шт.

403560

31360

20

Автомобили легковые

1 тыс.шт.

221720

25270

21

Велосипеды

1 шт.

5,31

2,01

22

Станки металлорежущие

1 т

337

36

23

Оборудование для пищевой мясомолочной промышленности

 

1 тыс.руб.

 

35,3

 

19,3

Продолжение приложение 6


 

1

2

3

4

5

 

V. Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность

 

24

Бумага

1 т

327,5

4,1

 

25

Картон

1 т

332,8

1,7

 

26

Целлюлоза и беленая

1 т

757,3

4,3

 

27

Фанера

1 тыс.м3

11420

3120

 

28

Пиломатериалы

1 м3

4,65

0,3

 

29

Древесностружечные плиты

1 тыс.м3

5720

410

 

V1. Легкая промышленность

 

30

Ткани шерстяные

1 тыс.м3

590,5

35,5

 

31

Ткани шелковые

1 тыс.м3

281

13,7

 

32

Ткани хлопчатобумажные

1 тыс.м3

404,6

14,1

 

 

Трикотажные изделия

 

33

Бельевой трикотаж

1 тыс.шт.

58,55

10,75

 

34

Верхний трикотаж

1 тыс.шт.

99,5

18,5

 

35

Льноволокно

1 т

178

5,5

 

36

Льняные ткани

1 тыс.м3

125,8

16,3

 

37

Искусственная кожа

1 тыс.дм2

534,0

8,6

 

38

Кожтовары хромовые

1 тыс.руб.

11,85

0,7

39

Меха и меховые изделия

1 тыс.м2

8,18

0,44

40

Кожаная обувь

1 тыс.пар.

47,9

18,6

41

Хлопок-волокно

1 т

1,8

1,5

42

Пряжа шерстяная

1 т

3940

120

VII. Пищевая промышленность

43

Сахар-песок (из свеклы)

1 т свеклы

23,09

0,21

 

То же (из сахара-сырца)

1 т сахара

49,51

0,35

44

Растительное масло

1 т продукции

42,7

0,47

45

М ы л о

1 т мыла

51,94

0,3

46

Хлеб и хлебобулочные изделия

1 т

4,4

4,4

47

Цельномолочная продукция

1 т молочного сырья

30

5,0

48

Сухое молоко

1 т переработаного молока

25

5,0

49

С ы р

1 т

25

5,5

50

М я с о

1 т

122,9

18,4

51

Колбасные изделия

1 т

100,7

8,1

Окончание прил. 6


1

2

3

4

5

52

Копчености

1 т

84,7

4,7

53

Консервы мясные

1 т

94,6

4,6

VIII. Промышленность строительных материалов

54

Цемент

1000 т

10478

164

55

Сборные железобетонные конструкции

1 м3

3,9

0,3

56

Материалы строительные

1000 м3

14381

23

57

Асбест

1 т

17,8

1,77

58

Мягкие кровельные материалы

1 т

179,02

0,34

59

Асбестоцементный шифер

1 млн.плит

3700

1148

1Х. Теплоэнергетика

60

Электроэнергия конденсационных электростанций на органическом топливе

 

1 МВт.ч

 

143,6

 

0,04

Приложение 7
Удельные показатели водопотребления для коммунально-бытовых нужд, л/сутки


Населенный пункт

Водопотребление на 1 жителя

Для сельских населенных пунктов

- хозяйственно-питьевые и бытовые нужды

6

- водопотребление животных в личном пользовании

20

- внешнее благоустройство

40

- полив приусадебных земельных участков

15

- нужды колхозов и совхозов (мастерские, гаражи и т.д.)

5

- нужды местной промышленности, обслуживающей население и неучтенные расходы

5

Всего

145

Для городов, где здания оборудованы внутренним водопроводом и канализаций

- без ванн

125-160

- с ванными и местными водонагревателями

160-230

- с централизованным горячим водоснабжением

230-350

 

Приложение 8
Удельные показатели водопотребления в животноводстве на 1 голову, л/сутки

 

Потребитель

Водопотребление

всего

в т.ч. на водопой и приготовление корма

Коровы

100

65

Лошади

60

40

Овцы и козы

10

8

Свиньи

15

6

Приложение 9

Оросительные нормы (нетто) для основных сельскохозяйственных
культур, м3/га

 

 

Продукция

Оросительные нормы (нетто) для основных сельскохозяйственных культур, м3/га

1
(Западные районы ЕЧ России)

П
(Южные районы ЕЧ России)

Ш
(Средняя Азия)


(Восточные районы России)

Зерновые

440

3000

7900

1650

Р и с

-

15700

27000

12000

Многолетние травы, пастбища

1650

6100

10100

2700

Однолетние травы силосные, сенокосы

1400

4600

-

-

Овощи, томаты

1500

5000

11100

3350

Картофель

1250

3100

-

2150

Сахарная свекла

-

4900

6550

-

Сады

1200

-

7700

-

Хлопчатник

-

-

8300

-

 

Приложение 10

Удельные технико-экономические показатели по взаимозаменяющим
устройствам и технологическим процессам

                       

Водообеспечение

Водопользование

мероприятия, технологии

213 ,
млн.руб.км3

мероприятия, технологии

2 ,
млн.руб.км3

1. Регулирование поверхностного и речного стока водохранилища

1. Оборотные системы

1

а) крупными емкостью 1 км3и более

1

2.Системы последовательного использования вод

 

1

б) средними 0,5-1,0 км3

1

в) мелкими, до 0,5 км3

1

3. Очистка сточных вод

 

50-150

2. Территориальное перераспределение стока

а) мелкими и средними каналами (на расстоянии 160-200 км)

 

1

4. Реконструкция оросительных систем

 

700-900

б) крупными каналами (до 1000 км)

1

5. Уменьшение потерь и утечек в сетях и оборудовании

 

1

в) групповыми водопроводами на расстояние более 1000 км и производительностью 1000 тыс.мз в сутки

 

1

6. Развитие системы автоматического контроля и управления процессами водопотребления

 

0,1-0,15

3. Добыча подземных вод

2

4. Опреснение соленых вод на крупных установках (100 тыс.м3сут)

а) дистилляция

3

б) электролиз

4

Библиографический список

 

Основная литература

 


  1. Личко К.П. Прогнозирование и планирование АПК. – М.: 1999.
  2. Новоселов А.Л., Чепурных Н.В.  Планирование и прогнозирование природопользования. – М.: 1995.
  3. Стратегическое планирование. – М.: 1998.

Дополнительная литература

 

  1. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы. – М.: 2003.
  2. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. – М.: 2000.
  3. Адрес в INTERNETE http://www.msuee.ru/kmirz/Htmals34/Sots%20progn/main_rabota.htm