Обоснование затрат на лесомелиоративное обустройство земель, подверженных опустыниванию

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В последние десятилетия экологические проблемы, связанные с деградацией земель и истощением почвенного покрова, стали особенно острыми на юге России. Последствия от этих угроз принято называть опустыниванием. 
Лесная мелиорация является одним из эффективных мероприятий по управлению опустыниванием земель. При этом инструментарий оценки затрат на создание лесонасаждений на землях, подверженных опустыниванию, проработан слабо. В этой связи требуются исследования по разработке оптимальных экономически эффективных лесомелиоративных режимов. 
Цель исследования. Обосновать в современных ценах инвестиции в создание защитных лесных насаждений на пахотных угодьях Нижнего Поволжья для управления опустыниванием. 
Материалы и методы. Затраты рассчитывались с помощью программного комплекса «Гранд-Смета» в ценах IV квартала 2022 года в соответствии с климатическими критериями степени уязвимости исследуемой территории к опустыниванию, установленными с помощью программы для ЭВМ «Математическая модель оценки вероятности опустынивания в зависимости от климатических факторов».
Результаты. Получены фактическая величина, структура, динамика и функции затрат, необходимых на создание 1 га защитных лесных насаждений в природно-климатических условиях Нижнего Поволжья. Установлено, что лесомелиоративное обустройство агротерритории региона, которая по климатическому критерию относится к категории со средним, высоким и гипервысоким риском опасности опустынивания, составляет 2,2-11,3 тыс. руб. в расчете на единицу (на 1 га) агролесоландшафта.
Заключение. Исследования показали, что затраты на лесную мелиорацию пахотных земель, подверженных опустыниванию, должны быть строго обоснованы не только с позиции полноценного предотвращения деградации почвенного покрова, но и, что немаловажно сегодня, с позиции экономически эффективных вариантов инвестирования.

Об авторах

Евгения Александровна Корнеева

Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук (ФНЦ агроэкологии РАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: korneeva.eva@list.ru

кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник

 

Россия, пр. Университетский, 97 , г. Волгоград, 400062, Российская Федерация

Список литературы

  1. Агролесомелиорация (5-е издание переработанное и дополненное). (2006). Волгоград: ВНИАЛМИ. 746 с.
  2. Беляков, А. М., & Кошелев, А. В. (2023). Особенности проявления деградационных процессов в агроландшафтах сухостепной зоны Волгоградской области. Аридные экосистемы, 29(1), 120–130. https://doi.org/10.24412/1993-3916-2023-1-120-130
  3. Васильев, Ю. И. (2003). Эффективность систем лесных полос в борьбе с дефляцией почв. Волгоград: ВНИАЛМИ. 176 с.
  4. Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации в 2021 году. (2022). Москва: ФГБНУ Росинформагроте. 356 с.
  5. Корнеева, Е. А. (2020). Эффективность финансирования лесомелиоративных мероприятий для обеспечения устойчивого развития аграрных регионов юга европейской территории России. Экономика региона, 16(3), 871–883. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-3-15
  6. Корнеева, Е. А., & Беляев, А. И. (2023). Математическая модель оценки вероятности опустынивания в зависимости от климатических факторов. Свидетельство о госрегистрации программы для ЭВМ № 2023668489 от 08 июня 2023 г.
  7. Манаенков, А. С. (2018). Лесомелиорация арен засушливой зоны (2-е издание переработанное и дополненное). Волгоград: Издательство ФНЦ агроэкологии РАН. 428 с.
  8. Манаенков, А. С., & Корнеева, Е. А. (2012). Методологические аспекты экономической оценки многофакторного воздействия на агроландшафты ветроломных лесных полос. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование, (27), 27–30.
  9. Манаенков, А. С., & Корнеева, Е. А. (2016). Почвозащитная эффективность лесной мелиорации на склоновых землях юга Европейской территории России. Вестник Российской сельскохозяйственной науки, (1), 24–27.
  10. Методические указания по размещению полезащитных лесных полос в районах с активной ветровой эрозией. (1984). Москва: Всесоюзная академия сельскохозяйственных наук имени В.И. Ленина. 59 с.
  11. Нормативы формирования оптимальных лесомелиоративных комплексов на пахотных землях с учётом факторов деградации агроландшафтов в хозяйствах разной формы собственности. (2002). Москва: Россельхозакадемия. 56 с.
  12. Министерство строительства и ЖКХ РФ (2022). Письмо № 58497-ИФ/09 от 08 ноября 2022 г. «О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в IV квартале 2022 года». Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации. Получено с http://docs.cntd.ru/document/564316115 (дата обращения: 21 февраля 2023 г.)
  13. Погода и климат. (2022). Получено с http://www.pogodaiklimat.ru/ (дата обращения: 15 декабря 2022 г.)
  14. Сборник расчетно-технологических карт на работы по защитному лесоразведению. Том I. Создание полезащитных и водорегулирующих лесных полос. (1985). Москва: Союзгипролесхоз. 268 с.
  15. Система адаптивно-ландшафтного земледелия Волгоградской области на период до 2015 года. (2009). Волгоград: ИПК Волгоградской ГСХА «Нива». 304 с.
  16. Справочник базовых цен на проектные работы для строительства «Объекты лесного хозяйства». (2006). Москва: Росстрой. 17 с.
  17. Bakharev, V. V., Mityashin, G. Yu., Stelmashonok, E. V., et al. (2023). Trends of Evolution of Food Security: Digital Transformation, Social Entrepreneurship and Human Dignity. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(2), 363–391. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-2-363-391
  18. Ferrara, A., Salvati, L., Sateriano, A., & Nolè, A. (2012). Performance Evaluation and Cost Assessment of a Key Indicator System to Monitor Desertification Vulnerability. Ecological Indicators, 23, 123–129. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.03.015
  19. Korneeva, E. A. (2023). Monetary Valuation of Ecosystem Services Provided by Protective Forest Plantations in the Agroforestry System in the South of the Volga Upland. Forests, 14, 1955. https://doi.org/10.3390/f14101955
  20. Korneeva, E. A., & Belyaev, A. I. (2023). Assessment of the Impact of Forest Reclamation Measures for the Adaptation of Agriculture to Climate Change in the South of the Russian Plain. Forests, 14, 1593. https://doi.org/10.3390/f14081593
  21. Kosmas, C., Kirkby, M., & Geeson, N. (1999). Manual on Key Indicators of Desertification and Mapping Environmentally Sensitive Areas to Desertification. MEDALUS Project Report EUR 18882, European Commission, Brussels. 94 p.
  22. Kotliarov, I. D. (2022). Heterogeneity of Stakeholders as an Obstacle to the Development of Agricultural Cooperatives in Russia. Russian Peasant Studies, 7(4), 20–32. https://doi.org/10.22394/2500-1809-2022-7-4-20-32
  23. Plotnikov, V., Nikitin, Y., Maramygin, M., & Ilyasov, R. (2021). National Food Security under Institutional Challenges (Russian Experience). International Journal of Sociology and Social Policy, 41(1–2), 139–153. https://doi.org/10.1108/IJSSP-03-2020-0074
  24. Sarparast, M., Ownegh, M., Najafinejad, A., & Sepehr, A. (2018). An Applied Statistical Method to Identify Desertification Indicators in Northeastern Iran. Geoenvironmental Disasters, 5, 3. https://doi.org/10.1186/s40677-018-0095-3
  25. Sepehr, A., Hassanli, A. M., Ekhtesasi, M. R., & Jamali, J. B. (2007). Quantitative Assessment of Desertification in South of Iran Using MEDALUS Method. Environmental Monitoring and Assessment, 134, 243–254. https://doi.org/10.1007/s10661-007-9613-6
  26. Tubalov, A. A. (2023). Spatial Principles of Territories Selection for Priority Development of Agroforestry Complexes. Forests, 6, 1225. https://doi.org/10.3390/f14061225
  27. Weiland, S., Hickmann, T., Lederer, M., Marquardt, J., & Schwindenhammer, S. (2021). The 2030 Agenda for Sustainable Development: Transformative Change Through Sustainable Development Goals? Politics and Governance, 9, 90–95. https://doi.org/10.17645/pag.v9i1.4191

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».