Journal of Applied Economic Research
ISSN 2712-7435
УДК 332.1
Моделирование сценариев адаптации региональных социоэколого-экономических систем к глобальным изменениям климата
К. С. Гончарова 1, Т. О. Загорная 2, А. О. Коломыцева 2
1 Югорский государственный университет, г. Ханты-Мансийск, Россия
2 Донецкий государственный университет, г. Донецк, Россия
Аннотация
Актуальность обуславливается тем, что в последние десятилетия развитие территорий государств и регионов подвержено существенному влиянию глобальных климатических изменений, вследствие чего происходит трансформация отдельных экосистем, что в свою очередь негативно сказывается на качестве жизни населения, развитии отраслей и комплексов экономики. Все указанное актуализирует задачу разработки инструментов и моделей оценки последствий такого влияния, а также выдвигает на первый план необходимость разработки особого адаптивного механизма управления социоэколого-экономической системой с учетом влияния климатических изменений. Соответственно, целью работы являлась разработка модели реализации сценариев и прогнозирования последствий глобального изменения климата для региональных социоэколого-экономических систем. Авторами была выдвинута гипотеза о возможности разработки и построения инструментальной численной модели, позволяющей на основе долговременных статистических данных моделировать сценарии адаптации разноуровневых (как глобальных, так и региональных) социоэколого-экономических систем к последствиям глобального изменения климата. В работе был использован комплекс общенаучных и экономико-математических методов, взаимно дополняющих друг друга, в том числе методы абстрактно-логического анализа, анализа главных компонент, методы системной динамики и др. Были получены следующие результаты: во-первых, разработана аналитическая модель адаптивного развития региональной социоэколого-экономической системы; во-вторых, обоснован перечень базовых предпосылок, оказывающих на данную систему основополагающее влияние вследствие климатических изменений; в-третьих, предложена прогнозная модель устойчивой траектории развития региональной социоэколого-экономической системы в условиях глобального изменения климата. Научная значимость исследования состоит в расширении научных знаний о подходах к моделированию сценариев адаптации социоэколого-экономических систем к глобальным изменения климата. Практическая значимость состоит в возможности использования результатов при разработке планов адаптации регионов России к изменениям климата, в том числе в сферах природопользования и хозяйственной деятельности; гражданской обороны, защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера.
Ключевые слова
прогнозирование последствий; модели; социоэколого-экономические системы; качество жизни; окружающая среда; уязвимость; глобальное изменение климата; регион; адаптация.
JEL classification
Q54; O21; C38Список использованной литературы
1. Медоуз Д.Х., Медоуз Д.Л., Рэндерс Й., Беренс III В. Пределы роста. М.: Изд-во МГУ, 1991. 205 с. URL: https://rusneb.ru/catalog/000199_000009_001612368/
2. Yearbook of the United Nations. Vol. 41. New York: United Nations, Department of Public Information, 1987. 1431 p. URL: https://digitallibrary.un.org/record/143313?ln=en
3. Yearbook of the United Nations. Vol. 42. New York: United Nations, Department of Public Information, 1988. 1091 p. URL: https://digitallibrary.un.org/record/232318?ln=en
4. Радионов В.Ф., Александров Е.И., Алексеев Г.В., Иванов Н.Е. Климатический анализ гидрометеорологических параметров Северной полярной области и арктических морей России // Результаты испытания новых и усовершенствованных технологий, моделей и методов гидрометеорологических прогнозов. 2014. № 41. С. 17–39. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22568178
5. Анисимов О.А., Белолуцкая М.А., Григорьев М.Н. и др. Основные природные и социально-экономические последствия изменения климата в районах распространения многолетнемерзлых пород: прогноз на основе синтеза наблюдений и моделирования: оценочный отчет. Greenpeace. М.: Совет Гринпис, 2010. 44 с. URL: https://www.npo-fsa.ru/sites/default/files/kcfinder/files/izmeneniia.pdf
6. Azevedo I., Horta I., Leal V.M.S. Analysis of the relationship between local climate change mitigation actions and greenhouse gas emissions – Empirical insights // Energy Policy. 2017. Vol. 111. Pp. 204–213. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.09.032
7. Marzi S., Mysiak J., Santato S. Comparing adaptive capacity index across scales: The case of Italy // Journal of Environmental Management. 2018. Vol. 223. Pp. 1023–1036. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.06.060
8. Kjellström E., Bärring L., Nikulin G., Nilsson C., Persson G., Strandberg G. Production and use of regional climate model projections – A Swedish perspective on building climate services // Climate Services. 2016. Vol. 2-3. Pp. 15–29. https://doi.org/10.1016/j.cliser.2016.06.004
9. Amuakwa-Mensah F., Marbuah G., Mubanga M. Climate variability and infectious diseases nexus: Evidence from Sweden // Infectious Disease Modelling. 2017. Vol. 2, Issue 2. Pp. 203–217. https://doi.org/10.1016/j.idm.2017.03.003
10. Thomson R.M., Furuya-Kanamori L., Coffey C., Bell S.C., Knibbs L.D., Lau C.L. Influence of climate variables on the rising incidence of nontuberculous mycobacterial (NTM) infections in Queensland, Australia 2001–2016 // Science of The Total Environment. 2020. Vol. 740. 139796. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139796
11. Zandvoort M., Campos I.S., Vizinho A., et al. Adaptation pathways in planning for uncertain climate change: Applications in Portugal, the Czech Republic and the Netherlands// Environmental Science and Policy. 2017. Vol. 78. Pp. 18–26. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2017.08.017
12. Appleby-Arnolda S., Brockdorff N., Jakovljev I., Zdravkovic S. Applying cultural values to encourage disaster preparedness: Lessons from a low-hazard country // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2018. Vol. 31. Pp. 37–44. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2018.04.015
13. Алексеев Г.В., Глок Н.И., Смирнов А.В., Вязилова А.Е. Влияние Северной Атлантики на колебания климата в районе Баренцева моря и их предсказуемость // Метеорология и гидрология. 2016. № 8. С. 38–56. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26527014
14. Лобанов В.А., Тощакова Г.Г. Особенности и причины современных климатических изменений в России // Географический вестник. 2016. № 3 (38). С. 79–89. https://doi.org/10.17072/2079-7877-2016-3-79-89
15. Смирнова Л.Г., Чендев Ю.Г., Кухарук Н.С., Нарожняя А.Г., Кухарук С.А., Смирнов Г.В. Изменение почвенного покрова в связи с короткопериодическими климатическими колебаниями // Почвоведение. 2019. № 7. С. 773–780. https://doi.org/10.1134/S0032180X19070116
16. Пестерева Н.М., Сидоренко Н.Ю., Надеина О.С. Современные тенденции развития горнолыжных курортов в условиях изменения климата (на примере Западного Кавказа и Сихотэ-Алиня) // География и природные ресурсы. 2016. № 2. С. 85–93. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25993943
17. Yigini Y., Panagos P. Assessment of soil organic carbon stocks under future climate and land cover changes in Europe // Science of The Total Environment. 2016. Vol. 557-558. Pp. 838–850. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.03.085
18. Thom D., Taylor A.R., Seidl R., Thuiller W., Wang J., Robideau M., Keeton W.S. Forest structure, not climate, is the primary driver of functional diversity in northeastern North America // Science of The Total Environment. 2021. Vol. 762. 143070. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.143070
19. Cao L., Huo X., Xiang J., Lu L., Liu X., Song X., Jia C., Liu Q. Interactions and marginal effects of meteorological factors on haemorrhagic fever with renal syndrome in different climate zones: Evidence from 254 cities of China // Science of The Total Environment. 2020. Vol. 721. 137564. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.137564
20. Theusme C., Avendano-Reyes L., Macías-Cruz U., Correa-Calderon A., Garcia-Cueto R.O., Mellado M., Vargas-Villamil L., Vicente-Perez A. Climate change vulnerability of confined livestock systems predicted using bioclimatic indexes in an arid region of México // Science of The Total Environment. 2021. Vol. 751. 141779. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141779
21. Wang B., Deveson E.D., Waters C., Spessa A., Lawton D., Feng P., Liu De L. Future climate change likely to reduce the Australian plague locust (Chortoicetes terminifera) seasonal outbreaks // Science of The Total Environment. 2019. Vol. 668. Pp. 947–957. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.02.439
22. Zhou G., Zhu J., Luo S., Wu Z., Jiang Y. An evaluation method of fragile states index based on climate shock: A case of Bangladesh // Journal of Environmental Management. 2020. Vol. 275. 111142. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.111142
23. Mishra A., Ghate R., Maharjan A., Gurung J., Pathak G., Upraity A.N. Building ex ante resilience of disaster-exposed mountain communities: Drawing insights from the Nepal earthquake recovery // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2017. Vol. 22. Pp. 167–178. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2017.03.008
24. Gazol A., Camarero J.J. Compound climate events increase tree drought mortality across European forests // Science of The Total Environment. 2022. Vol. 816. 151604. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.151604
25. Manne A., Mendelson R., Richels R. MERGE – a Model for Evaluating Regional and Global Effects of GHG reduction policies // Energy Policy. 1995. Vol. 23, Issue 1. Pp. 17–34. https://doi.org/10.1016/0301-4215(95)90763-W
26. Li W., Jiang R., Wu H., Xie J., Zhao Y., Song Y., Li F. A System Dynamics Model of Urban Rainstorm and Flood Resilience to Achieve the Sustainable Development Goals // Sustainable Cities and Society. 2023. Vol. 96. 104631. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104631
27. Wang Z., Fu X. Scheme simulation and predictive analysis of water environment carrying capacity in Shanxi Province based on system dynamics and DPSIR model // Ecological Indicators. 2023. Vol. 154. 110862. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110862
28. Vermeulen-Miltz E., Clifford-Holmes J.K., Scharler U.M., Lombard A.T. A system dynamics model to support marine spatial planning in Algoa Bay, South Africa // Environmental Modelling & Software. 2023. Vol. 160. 105601. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2022.105601
29. Wang X., Dong Z., Susnik J. System dynamics modelling to simulate regional water-energy-food nexus combined with the society-economy-environment system in Hunan Province, China // Science of The Total Environment. 2023. Vol. 863. 160993. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.160993
30. Лычкина Н.Н. Динамическое имитационное моделирование развития социально-экономических систем и его применение в информационно-аналитических решениях для стратегического управления // Стратегии бизнеса. 2013. № 2 (2). С. 44–49. https://doi.org/10.17747/2311-7184-2013-2-44-49
31. Маслобоев А.В., Путилов В.А. Комплексная системно-динамическая модель для управления региональной безопасностью // Надежность и качество сложных систем. 2019. № 4 (28). С. 26–40. https://doi.org/10.21685/2307-4205-2019-4-3
32. Шац М.М. Тематические базы эколого-геокриологической информации природно-техногенных комплексов севера РФ (общие положения и теория) // Климат и природа. 2017. № 2 (23). С. 13–28. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29442329
33. Алексеев Г.В., Радионов В.Ф., Александров Е.И., Иванов Н.Е., Харланенкова Н.Е. Климатические изменения в Арктике и Северной полярной области // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010. № 1 (84). С. 67–80. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=15101812
34. Lobanov V.A. Empirical-Statistical Methodology and Methods for Modeling and Forecasting of Climate Variability of Different Temporal Scales // Advances in Atmospheric Sciences. 2001. Vol. 18. Pp. 844–863. https://doi.org/10.1007/BF03403507
35. Цаликов Р.Х. Изменения климата на Севере России: опасности и угрозы жизнедеятельности // Регион: Экономика и Социология. 2009. № 1. С. 158–166. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=12609665
36. Fazlollahi B., Parikh M.A., Verma S. Adaptive decision support systems // Decision Support Systems. 1997. Vol. 20, Issue 4. Pp. 297–315. https://doi.org/10.1016/S0167-9236(97)00014-6
37. Badach A. Adaptive Models in Econometric Forecasting // IFAC Proceedings Volumes. 1980. Vol. 13, Issue 5. Pp. 271–277. https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)64881-X
38. Warne A. DSGE Model Forecasting: Rational Expectations vs. Adaptive Learning // ECB Working Paper. No. 2023/2768. European Central Bank, 2023. 60 p. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4338207
Благодарности
Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта РНФ 22-28-01403 «Модели прогнозирования процессов адаптации социоэколого-экономических систем северного региона к последствиям глобального изменения климата».
Информация об авторах
Гончарова Ксения Сергеевна
Кандидат экономических наук, научный сотрудник высшей школы цифровой экономики Югорского государственного университета, г. Ханты-Мансийск, Россия (628012, Ханты-Мансийский автономный округ – Югра, г. Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16); ORCID http://orcid.org/0000-0003-2381-3322 e-mail: ksenia.gon4arowa@gmail.com
Загорная Татьяна Олеговна
Доктор экономических наук, заведующая кафедрой бизнес-информатики Донецкого государственного университета, г. Донецк, Россия (283001, г. Донецк, ул. Университетская, 24); ORCID http://orcid.org/0000-0003-0097-9557 e-mail: t.zagornaya@donnu.ru
Коломыцева Анна Олеговна
Кандидат экономических наук, доцент кафедры бизнес-информатики Донецкого государственного университета, г. Донецк, Россия (283001, г. Донецк, ул. Университетская, 24); ORCID https://orcid.org/0000-0002-2797-5487 e-mail: a.o.kolomytseva@urfu.ru
Для цитирования
Гончарова К.С., Загорная Т.О., Коломыцева А.О. Моделирование сценариев адаптации региональных социоэколого-экономических систем к глобальным изменения климата // Journal of Applied Economic Research. 2023. Т. 22, № 4. С. 1006-1033. https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.4.039
Информация о статье
Дата поступления 25 сентября 2023 г.; дата поступления после рецензирования 15 октября 2023 г.; дата принятия к печати 8 ноября 2023 г.
DOI: https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.4.039
Скачать полный текст статьи:
~989 кБ, *.pdf
(Размещен
13.12.2023)
Создано / Изменено: 18 августа 2015 / 20 сентября 2021
© ФГАОУ ВО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»
Увидели ошибку?
выделите фрагмент и нажмите:
Ctrl + Enter
Дизайн портала: Artsofte