В течение многих десятилетий основу хозяйственной деятельности составляли экономические и социальные задачи
 Скачать 394.44 Kb.
|
Сравнительная характеристика сброса сточных вод приведена в таблице 6.Таблица 6 – Сброс сточных вод Дальнего Востока за 2019-2022 гг.
По Дальнему Востоку насчитывается более 91 очистное сооружение, из них биологической очистки – более 63. Степень очистки многих очистных сооружений не удовлетворяет нормативным требованиям. Для улучшения качества сточных вод и предотвращения загрязнения водных объектов водопользователями выполнялись водоохранные мероприятия, соблюдался режим использования водоохранных зон. По данным государственного статистического отчета по форме 2-ОС «Сведения о выполнении водоохранных работ на водных объектах» в 2022 году на Дальнем Востоке проведены водоохранные работы на сумму 803118,4 тыс. руб. за счет всех источников финансирования. Вывод ко 2 главе Дальний Восток относится к числу самых богатых сырьевыми ресурсами территорий Российской Федерации. В регионе много месторождений золота, вольфрама, бора, железа. Добыча вольфрамовых руд в основном происходит в республике Саха. Рассмотрим обзорно природные ресурсы Дальнего Востока. Дальний Восток – это крупный регион, находящийся частично на территории Российской Федерации. Будучи ограниченным на западе Восточной Сибирью, Северным Ледовитым океаном с севера, Тихим океаном на востоке и границей России с юга, он составляет 42% от её территории, но при этом в нём проживает всего лишь 6% от всего населения России. В 2022 году удельный вес проб атмосферного воздуха в городских и сельских поселениях с превышением гигиенических нормативов составил 0,02 %. Уровень загрязнения атмосферного воздуха на Дальнем Востоке ниже среднего показателя по всей Российской Федерации в 2022 году (1,13 %). 3 ПУТИ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ РЕСУРСОВ В практике статистических и аналитических расчетов известно несколько форм индексов: агрегатная, арифметическая, гармоническая и др. Корреляционная связь – это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных.[7] Наиболее простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). Важнейшей задачей является определение формы связи с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения связи (уравнения регрессии). 3.1 Оценка взаимосвязей между показателями, характеризующими загрязненность природных ресурсов Дальнего Востока на основе индексного и корреляционного анализа Индексный метод основывается на сопоставлении показателей отчетного и базисного периодов. Основным условием при этом является то, что сопоставляемые величины должны быть идентичны, т. е. рассчитываться одинаково (в одной методологии) или в одних ценах (в ценах базисного или отчетного периода) и обязательно в одних единицах измерения. Индексный метод – один из наиболее распространенных, поскольку с его помощью можно выявить влияние на изучаемый совокупный показатель различных факторов. В практике статистических и аналитических расчетов известно несколько форм индексов: агрегатная, арифметическая, гармоническая и др. В таблице 7 проведем расчеты индексов сброса сточных вод. Таблица 7 – Индексный анализ показателей сброса сточных вод на Дальнем Востоке за 2019-2022 гг.
Между показателями объема сброшенных вод, требующей очистки и мощностью очистных сооружений имеет место обратная связь. Далее оценим зависимость показателей расчета объема сброшенных вод и мощности очистных сооружений посредством корреляционного анализа. Корреляционная связь – это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных. Важнейшей задачей является определение формы связи с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения связи (уравнения регрессии).  (1) Могут иметь место различные формы связи. Для нашего случая рассмотрим прямолинейную взаимосвязь, которую можно выразить в формуле: Y=a+a'x, Для проведения корреляционно-регрессионного анализа были введены следующие признаки: Y – Объем сброшенных вод, требующих очистки млн. м3 X – Мощность очистных сооружений, млн. м3 В таблице 10 представлены основные расчеты. Таблица 8 – Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа взаимосвязи объема сброшенных вод, требующей очистки и мощностью очистных сооружений
 (2) Чтобы найти а и а' решаем систему уравнений: y=na+a'x, yx=ax+a'x^2 подставляем: 323,98 = 4*а+ 668,26а' /4 54062,55 = 668,26а+111729,62 /668,26 Каждое уравнение делим на коэффициенты, стоящие при а: 80,995 = а + 167,065 а' 80,897 = а + 167,195 а' Из второго уравнения вычитаем первое: -0,098= 0,130 а' A' = -0,751 A= 80,9-167,2*(-0,751)=206,46 Уравнение регрессии имеет вид: Y= 206,46 – 0,751*х «а» не имеет экономической интерпретации, коэффициент регрессии а' показывает на сколько единиц изменится результат при увеличении фактора на единицу. Теснота связи определяется коэффициентом корреляции:  (3) К =  , Подставив данные получим:  (4)  , Судя по расчетам наблюдается очень тесная взаимосвязь между объемом сброшенных вод, требующем очистки и мощностью очистных сооружений. Также показатели свидетельствует об обратной связи между показателями. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||