Methodological Approaches to Estimation of Land Value upon Change in its Hydro-Amelioration Status


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Risk factors in agriculture and forestry are examined in connection with inundation of ameliorated peatlands. Feasibility of peatland rewetting for prevention of wildfires is considered on the example of Ryazan Meshchera. To study risks, a comprehensive approach, combining prediction of ameliorated landscape performance and analytical modeling, is employed. The main hypothesis is related to continuity of natural conditions of these reclaimed lands subject to continuous influence of an artificial drainage network. The analysis of risk factors was performed for the four types of landscape amelioration districts of Ryazan Meshchera: moraine-formed fluvio-glacial plains, interfluvial sandur plains of the Moscow stage, valley sandurs and terraces above the floodplains of the Oka River, and sandur lacustrine plains. The districts were compared according to the degree of their “peatification” (ratio of peatlands to total area), groundwater depth, and extent and density of the open-channel drainage network. It appears that the type four district has the largest fraction of peatlands (60% and more); in the districts of type two and three, peatlands occupy 20–30%. When building an analytical model for assessing change in land value as a result of rewetting of fire-prone peatlands, it is proposed to apply a methodology of applied information economics. This methodology allows quantifying noneconomic factors in the presence of risks and uncertainties. The employed approaches largely involve the Fermi estimate, which is a decomposition of affecting factors into elementary components and estimation of their inherent uncertainties, and the Monte Carlo method, which is numerical modeling of possible scenarios of event developments under artificially generated random events with the probabilities corresponding to that earlier determined by Fermi estimation. It is assumed that, during the implementation of the Wetlands International program aimed to change amelioration status of lands that contain fire-prone peat bogs in the Ryazan part of Meshchera, substantial costs will be incurred not only in rewetting but also in eliminating the damage caused, which can be calculated with the help of the proposed analytical model.

Об авторах

I. Davydova

Yesenin Ryazan State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: i.davidova@rsu.edu.ru
Россия, Ryazan, 390000

E. Davydov

Dubna State University

Email: i.davidova@rsu.edu.ru
Россия, Dubna, Moscow oblast, 141982

Yu. Mazhaiskii

Meshchyora Branch Kostyakov All-Russia Research Institute of Hydraulic Engineering and Land Reclamation

Email: i.davidova@rsu.edu.ru
Россия, Ryazan, 390021

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».