Статья: Разработка технологии геоинформационного моделирования лесных экосистем (часть 1) (2021)

Работа направлена на исследование влияния экологических факторов на экономические компоненты уровня и качества жизни для оценки эффективности социально-экономических систем. Показана многоаспектность категории качества жизни и методов ее измерения. На основе методических подходов к измерению качества жизни и информационно-статистической базы Росстата для областей Северо-Кавказского и Приволжского ФО России за 2016-2019 гг. построен экономический интегральный индикатор уровня и качества жизни населения. В работе оценивается и специфицируется модель регрессии, отражающая общую эколого-экономическую ситуацию в регионах и определяющая наличие влияния факторов окружающей среды на экономические компоненты. Для регрессионной модели определяются статистические параметры значимости, а на ее основе конструируется прогнозая модель индикатора уровня и качества жизни до 2023 года.

В статье рассматривается возможность использования программы Excel для картографирования индикаторов устойчивого развития стран мира. Выявлены особенности использования программы в плане отображения индикаторов устойчивого развития, достоинства и недостатки программы. Рассмотрены системы индикаторов устойчивого развития на глобальном и региональном уровне. В качестве базовой методики для расчётов принята система индикаторов устойчивого развития, разработанная Международной научной школой устойчивого развития имени П. Г. Кузнецова.

Рассмотрена ретроспектива развития методов аналитического продолжения потенциальных геофизических полей. Предложены возможности развития этих методов в различных направлениях. Приведен пример практического применения метода в сложных геолого-геофизических условиях.

В статье рассматривается проблема формирования абстрактных пространственных структур, а также взаиморасположение между этими структурами. Показаны два алгоритма для построения абстрактных данных и их влияние на топологические отношения между полученными объектами в виде отдельных кластеров. Первый из них основан на критерии минимального расстояния между точками, а второй использует информацию о векторах, полученных из точек, и углах между ними. Продемонстрировано практическое применение абстрактных структур в геоинформатике в виде анализа топологии между сформированными объектами.

В статье рассмотрены современные сквозные цифровые технологии и возможности их использования в геологоразведочной отрасли для улучшения качества данных, оперативной работы, оптимизации процессов, увеличения добычи нефти, сокращения времени выполнения работ и простоев, снижения финансовых и других рисков. А также отмечены необходимые требования для подготовки или переподготовки высококвалифицированных специалистов в области использования современных цифровых технологий в геологии и недропользовании.

Проведена оценка риска природопользования для стран Европейского союза на основе двух главных критериев — природной опасности и защищенности от стихийных бедствий. Для этого использовано специфическое геоинформационное обеспечение при расчете риска согласно авторской методике. Природная опасность складывается из природных процессов различного генезиса — литосферные, гидросферные, атмосферные и биосферные процессы, которые считаются опасными в рамках всего государства согласно официальным данным, — а также защищенности от стихийных бедствий и катастроф на государственном уровне. Последний критерий рассчитывается на основе ряда социально-экономических и экологических показателей для стран ЕС: валового внутреннего продукта, доли трудоспособного населения и населения, находящегося за чертой бедности, телекоммуникационного и транспортного коэффициентов, ожидаемой продолжительности жизни и грамотности населения, детской смертности, напряженности экологических проблем. Зависимости между уровнем экономического развития и уровнем риска природопользования в отдельных странах ЕС не установлено. Так, высокоразвитые страны попадают во все категории риска: Италия, Австрия и Германия — высокий риск, Франция, Нидерланды и Бельгия — средний риск, Люксембург, Швеция, Дания — низкий риск. И наоборот, слаборазвитые страны также присутствуют во всех категориях: Кипр, Болгария, Румыния — высокий риск, Латвия, Литва — средний риск, Эстония — низкий риск. Поэтому при оценках риска природопользования, последующем его анализе и управлении чрезвычайными ситуациями природного и природно-техногенного характера не следует опираться только на показатели уровня экономического развития в странах, например, на ВВП, а также на установленные, пусть и на международном уровне, экологические стандарты, такие как ПДК, ПДВ вредных веществ в почвах, растениях, водных объектах, атмосферном воздухе и т. п. Учет при оценках риска природопользования прямых показателей, ущерба от прошлых событий также страдает рядом недостатков. Необходим дифференцированный подход.