Статья: Использование программы Microsoft Excel для картографирования индикаторов устойчивого развития территорий (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 методическое обеспечение процесса геоинформационного моделирования лесной экосистемы. Описаны задачи геоинформационного моделирования. Предлагается принцип построения конкретной геоинформационной системы, исходя из территории объекта исследования. Рассматриваются ложности процессов моделирования лесной экосистемы и возможные пути решения. Автором сформированы основные и базовые признаки геоинформационного моделирования лесов на базе компьютерного моделирования с учетом необходимости наполнения моделей атрибутивной информации.

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.