Модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.30, кандидат географических наук Загребина, Татьяна Аркадьевна

• Загребина, Татьяна Аркадьевна
• кандидат географических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат географических наук Загребина, Татьяна Аркадьевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ПО ОЦЕНКЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

1.1. Основные показатели влияния факторов гидрометеорологического обеспечения на развитие экономики.

1.2. Зарубежные модели экономической оценки использования гидрометеорологической информации.

1.3. Экономические показатели эффективности использования гидрометеорологической информации.

1.4. Экономические показатели метеорологического обеспечения на территории Удмуртии.

2. ВЛИЯНИЕ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ УСЛОВИЙ ПОГОДЫ

НА ЭКОНОМИКУ УДМУРТИИ.

2.1. Климатическая характеристика региона.

2.1.1. Физико-географические условия.

2.1.2. Влияние циркуляционных факторов на климат Удмуртии

2.1.3. Исследование региональных особенностей климата Удмуртии.

2.2. Неблагоприятные природные явления и их влияние на отрасли экономики Удмуртии.

2.3. Уязвимость территории при возникновении опасных явлений.

2.4. Показатель степени воздействия метеорологической среды на территорию и производственно-хозяйственные объекты Удмуртии

3. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ НА ДОРОЖНОЕ ХОЗЯЙСТВО

3.1. Использование гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве.

3.2. Особенности гидрометеорологического обеспечения дорожного хозяйства на территории Удмуртии.

3.2.1. Методика расчета экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве.

3.2.2. Оценка экономического эффекта от использования специализированных прогнозов погоды в дорожном хозяйстве

4. РЕГИОНАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ДОРОЖНОМ ХОЗЯЙСТВЕ.

4.1. Анализ прогностической информации на основе матриц сопряженности

4.2. Построение и анализ матриц потерь в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики.

4.3. Расчет критериев оптимальности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртии.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики»

Актуальность. Влияние неблагоприятных условий погоды и климата на развитие экономики усиливает роль информационной деятельности гидрометеорологических органов, которая, в свою очередь, позволяет уменьшить потери в экономической, экологической и социальной сферах.

Актуальность темы обусловлена не только развитием экономики различных хозяйственных отраслей, но и повышением частоты возникновения опасных гидрометеорологических явлений и увеличением амплитудных изменений погодных условий в конце двадцатого и начале двадцать первого веков.

Снижение масштабности ущерба наряду с другими факторами обеспечивается за счет точности и своевременности прогностической информации об опасных явлениях погоды, что в свою очередь требует определенных материальных затрат. Выгода использования потребителем стратегии полного доверия полученной метеорологической информации должна быть взаимной. Однако если экономическая сторона решения данной комплексной задачи достаточно хорошо исследована специалистами, то специфика гидрометеорологического обеспечения учтена далеко не во всех сферах хозяйственной деятельности.

Для потребителей необходимо разработать определенный алгоритм действий, который позволил бы учитывать природный риск при принятии управленческих решений. Роль оценки влияния гидрометеорологических факторов и связанных с ними экономических потерь значительно возрастает, когда существует возможность выбора из совокупности альтернативных решений (стратегий защиты), обеспечивающей наибольшую вероятность наилучшего результата при наименьших затратах на защитные мероприятия.

Социально-экономическая эффективность и разнообразие гидрометеорологического обеспечения привело к появлению множества методов оценки экономической эффективности использования метеорологических прогнозов, и к еще большему количеству нерешенных вопросов и методологических неопределенностей.

Оценка влияния условий погоды на устойчивое развитие общества и решение задачи минимизации экономических потерь невозможны без оценки степени воздействия опасных явлений и неблагоприятных условий погоды на конкретные производственные объекты и конкретные территории. Поэтому научный и практический интерес представляет как исследование опасных гидрометеорологических явлений, так и обобщение данных об их распределении в пространстве и во времени, а также их воздействие на экономику.

В связи с этим возникает необходимость в разработке региональной модели расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации применительно к различным объектам экономики, предполагающей районирование территории по гидрометеорологическим рискам.

На территории Удмуртской Республики наибольшую долю в экономическом эффекте наряду с топливно-энергетический комплексом (ТЭК) и сельским хозяйством составляет дорожное хозяйство. Дорожная отрасль (хозяйство) является частью дорожно-транспортного комплекса, представляющего собой совокупность автомобильного транспорта, автомобильных дорог и организаций, обеспечивающих их функционирование. Существенное влияние на экономическую эффективность деятельности дорожно-транспортного комплекса оказывают погодно-климатические условия. Необходим учет многообразных погодно-климатических факторов, их интенсивность, продолжительность и вероятность появления при выборе параметров и характеристик дорог в процессе проектирования, строительства, ремонта и содержания, который направлен на поиск оптимальных решений, обеспечивающих повышение безопасности движения, уменьшение себестоимости перевозок, снижение затрат на ремонт и содержание, повышение экологической безопасности придорожных территорий. В целом, повышение эффективности функционирования дорожного хозяйства должно осуществляться на основе выбора оптимальных управленческих решений при использовании различных видов гидрометеорологической информации.

Целью работы является разработка региональной модели расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве на территории Удмуртской Республики.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

• оценка степени воздействия метеорологической среды на производственно-хозяйственную деятельность региона, а также выявление наибольшего экономического эффекта от специализированного гидрометеорологического обеспечения (СГМО) различных отраслей Удмуртской Республики;

• определение региональных климатических особенностей, а также районирование территории Удмуртской Республики на основе расчета интегральных критериев уязвимости;

• адаптация методики оценки экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве для региональных условий с построением матриц потерь потребителя;

• проведение статистического анализа прогностической информации на основе матриц сопряженности с заданным уровнем дискретности;

• разработка алгоритма построения оценки экономической полезности СГМО в дорожном хозяйстве Удмуртской республики с использованием матриц потерь потребителя при различных погодных условиях.

Методы исследования: регрессионно-корреляционный анализ, метео-ролого-экономическое моделирование на основе матриц сопряженности.

Информационной основой послужили нормативно-законодательные акты Российской Федерации, региональных органов власти, а также документы методического характера Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации — Мирового центра данных (ВНИИГМИ-МЦД).

В работе использованы статистические материалы Министерства РФ по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС России), Министерства экономического развития и торговли РФ, Федеральной службы государственной статистики и ее территориальных органов, Единого государственного фонда данных о состоянии окружающей природной среды Росгидромета, а также данные Удмуртского республиканского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды.

Научная новизна работы:

• рассчитан экономический эффект использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности различных отраслей экономики Удмуртской Республики, определено влияние гидрометеорологических факторов на экономику региона, выявлены наиболее погодозависи-мые отрасли;

• проведен расчет критериев погодной изменчивости по пороговым значениям для Удмуртской Республики, а также районирование территории на основе расчета интегральных коэффициентов метеорологической уязвимости;

• адаптирована методика оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами (на примере зимнего содержания дорог) к региональным условиям, что позволило провести расчет матриц потерь потребителя при различных условиях скользкости;

• разработана модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологических прогнозов на основе комплексной матрицы интегральных издержек потребителя в конкретных региональных условиях, которая содержит комплексацию затрат, потерь и выгоды (на примере зимнего содержания дорог).

Практическая значимость работы заключается в возможности использования результатов диссертационной работы органами местного самоуправления для оценки гидрометеорологических рисков, а также для проведения проектных и изыскательских работ при разработке программ социально-экономического развития региона.

Рассчитанные климатические характеристики по метеорологическим станциям Удмуртской Республики возможно использовать в других экономико-метеорологических и климатических исследованиях.

Разработанная модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации, может быть применена как в других регионах, так и для других хозяйственных отраслей.

Результаты работы реализованы в виде методических рекомендаций оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами (на примере зимнего содержания дорог) и использованы при оценке метеорологической уязвимости территорий в рамках проекта «Оценка экономических выгод от использования гидрометеорологической информации в России», проводимого Росгидрометом.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались на Международных научно-промышленных форумах «Великие реки 2002, 2003, 2004» (Нижний Новгород, 2002, 2003, 2004); на техническом совете ВерхнеВолжского УГМС Росгидромета (Нижний Новгород, 2005, 2006), на научных семинарах кафедры метеорологии и охраны атмосферы Пермского государственного университета в 2008 и 2010 гг. Основные теоретические и методические положения диссертации используются в учебном процессе подготовки студентов географического факультета Удмуртского государственного университета в рамках дисциплины «Метеорология и климатология».

Результаты выполненных исследований опубликованы в 15 работах, из которых 7 статей (1 в журнале из списка ВАК) и 8 материалов и тезисов конференций, симпозиумов и научно-промышленных форумов.

Структура и объем. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Основной текст изложен на 149 страницах машинописного текста, включая 30 рисунков и 60 таблиц. Библиографический список содержит 122 наименования.

Заключение диссертации по теме «Метеорология, климатология, агрометеорология», Загребина, Татьяна Аркадьевна

Выводы:

1. В данной главе представлена региональная модель расчета экономической полезности СГМО в дорожном хозяйстве на территории Удмуртии. В основу модели положен матричный способ статистического анализа с заданным уровнем альтернативной дискретности.

2. Проведен анализ прогностической и фактической информации на основе матриц сопряженности методических, инерционных и случайных прогнозов. Проверена статистическая значимость прогностических функций с использованием системы качественных и количественных критериев. Построены матрицы условных вероятностей прогнозов как для отдельных метеорологических элементов, так и для комплекса неблагоприятных условий погоды.

3. Разработаны матрицы потерь для наиболее важных, определяющих видов работ, в наибольшей степени зависящих от условий погоды, в дорожном хозяйстве Удмуртской республики. Полученные матрицы потерь позволяют перейти к решению комплексной экономико-метеорологической задачи выбора оптимальной стратегии — долговременного использования того или иного вида информационной гидрометеорологической продукции. Проведен сравнительный поэтапный анализ экономико-метеорологических показателей с целью выбора оптимальной стратегии потребителя при различных погодных условиях.

4. Сформулированы основные принципы построения матрицы интегральных издержек потребителя для конкретных региональных условий. Предложена дихотомическая система погодо-хозяйственных решений, позволяющая комплексно рассмотреть затраты, потери, выгоды, определяющие характер метеорологических издержек.

5. Построена долговременная интегральная зависимость между экономико-метеорологическим отношением дорожного хозяйства Удмуртии и мерой ценности использования прогнозов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе представлена модель расчета показателей экономической эффективности метеорологических прогнозов, которая была опробована на примере дорожного хозяйства Удмуртской Республики при различных условиях погоды. Для расчета экономической эффективности использования гидрометеорологической информации использована экономико-метеорологическая модель приведенных затрат.

В результате проведенного исследования были сделаны следующие выводы.

1. Для Удмуртской Республики наибольшая доля экономической эффективности от использования СГМО приходится на топливно-энергетический комплекс (ТЭК) и составляет 40,5% от общей эффективности СГМО, на сельское хозяйство приходится 32,6%, на дорожное хозяйство — 18,5%. Четко прослеживается тенденция к повышению экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности Удмуртской Республики.

2. Анализ линейных функций трендов с параметрами линейного приближения по методу наименьших квадратов выявил рост температуры воздуха у земли в зимний период. Тенденция повышения среднемесячной температуры воздуха в зимний период, выявленная на всех станциях Удмуртии, составляет 0,14—0,16°С за год. Расчетная температура воздуха самой холодной пятидневки для Ижевска увеличилась за последнее тридцатилетие на 3,4°С. Значимых трендов в изменении относительной влажности не выявлено. Линейная фильтрация годового хода повторяемости ОЯ выявила четкую тенденцию к увеличению их повторяемости на территории Удмуртии, особенно в теплый период. Устойчивых изменений в количестве осадков не выявлено. Об изменении циркуляционного режима региона свидетельствует трансформация розы ветров.

3. Наибольший вклад в изменчивость условий погоды на территории республики вносят осадки. Выявлено, что ОЯ и неблагоприятные условия погоды оказывают наибольшее воздействие на экономику Удмуртии на территории Можгинского, Вавожского и Кизнерского районов. Метеорологическая уязвимость рассматриваемой территории учитывает воздействие метеорологических факторов на основные отрасли экономики республики. Районирование территории республики по показателю Д который меняется от 146 до 798, показывает, что к уязвимым территориям добавляется Глазовский район. Основными воздействующими гидрометеорологическими факторами являются ветровые нагрузки в теплый период, а также минимальная температура в холодный период.

4. Проведена адаптация методики оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами к региональным условиям (на примере зимнего содержания дорог). На основе данной методики рассчитаны матрицы потерь потребителя при различных условиях скользкости. Величина потерь потребителя зависит от вида зимней скользкости, используемых стратегий производства работ, а также от времени нахождения покрытия в условиях зимней скользкости. Экономический эффект (ДЭ) от использования метеорологической информации и специализированных прогнозов при оперативном управлении работами по борьбе с зимней скользкостью обусловлен уменьшением потерь по сравнению с базовым вариантом, при котором метеорологическая информация не используется. Наибольший экономический эффект составил 373 руб./1км по расчетной матрице потерь для уборки рыхлого снега.

5. Проверка статистической значимости прогностической гидрометеорологической информации проводилась с использованием системы качественных и количественных критериев. В критерий Пирсона для дихотомической матрицы была внесена поправка Иэйтса на аппроксимацию дискретного полиномиального распределения. Снижение показателя Пирсона до 547,39 вызвано допущенными ошибками прогноза заморозков на почве. Максимальное значение Пирсона соответствует матрице сопряженности первой категории и составляет 1934,02. Условные вероятности, представленные мерой Гутмана, изменяются от 0,082 до 1. Наименьшие значения связаны с такими явлениями погоды конвективного характера, как шквал и сильный дождь. Анализ условных вероятностей первого типа показал высокую степень предупрежденности опасных явлений погоды. Сопряженность условных вероятностей второго типа имеет скошенность в сторону ошибок-страховок.

6. Сформулированы основные принципы построения матрицы интегральных издержек потребителя для конкретных региональных условий. Предложена дихтометрическая система погодо-хозяйственных решений, позволяющая комплексно рассмотреть затраты, потери, выгоды, определяющие характер метеорологических издержек.

7. Построена долговременная интегральная зависимость между экономико-метеорологическим отношением дорожного хозяйства Удмуртии и мерой ценности использования прогнозов. Для определения меры ценности использования прогнозов ^ при кардинальных мерах защиты были рассчитаны потери потребителя при использовании стратегии полного доверия методическим прогнозам и при использовании первой климатической стратегии. Наибольшую ценность представляют прогнозы неблагоприятных условий погоды для борьбы со стекловидным льдом, особенно для дорог второй категории, а также при использовании прогноза понижения температуры воздуха при досыпке противогололедных материалов. Наибольшее значение мера ценности прогнозов Т7 достигает при удалении снежного наката на дорогах первой категории.

Список литературы диссертационного исследования кандидат географических наук Загребина, Татьяна Аркадьевна, 2010 год

1. Агафонов Н.Т., Исляев P.A. Основные положения концепции перехода Российской Федерации на модель устойчивого развития. СПб.: Изд-во «Центр регионально-политических исследований и проектирования», 1995. 117 с.

2. Алыпанский Я.Ю., Бедрицкий А.И., Вимберг Г.П., Коршунов A.A., Шаймарданов М.З. Влияние погоды и климата на экономическую безопасность России // Метеорология и гидрология, 1999, № 6. С. 5—9.

3. Бабанов В.Н., Печенкина В.В., Цикорев H.H. Экономическая безопасность региона. Учебное пособие // Орел. Изд-во ОРАГС, 2001. 196 с.

4. Багров H.A. Об экономической полезности прогнозов // Метеорология и гидрология, 1966, № 2. С. 3—12.

5. Басовский Л.Е., Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М.: ИНФРА-М, 2003. 260с.

6. Бедрицкий А.И. Влияние погоды и климата на устойчивость и развитие экономики // Бюллетень ВМО, 1999. Т. 48, № 2, С. 215—222.

7. Бедрицкий А.И., Коршунов A.A., Шаймарданов М.З. Опасные гидрометеорологические явления и их влияние на экономику России. Обнинск, ВНИ-ИГМИ-МЦД, 2001.36 с.

8. Бедрицкий А.И., Коршунов A.A., Хандожко Л.А., Шаймарданов М.З. Показатели влияния погодных условий на экономику: адаптивность потребителей //Метеорология и гидрология, 1999, № 9. С. 17—25.

9. Бедрицкий А.И., Коршунов A.A., Хандожко Л.А., Шаймарданов М.З. Показатели влияния погодных условий на экономику: чувствительность потребителя к воздействующему гидрометеорологическому фактору // Метеорология и гидрология, 2000, № 2. С. 5—9.

10. Брундтланд. Наше общее будущее // Доклад. М. 1989.

11. Возняк В.Я., Фейтельман Н.Г., Арбатов A.A. и др. Экологическое оздоровление экономики. М.: Наука, 1994. 234 с.

12. Гранберг А.Г., Данилов-Данильян В.И., Циканов М.М., Шопхоева Е.С., Стратегия и проблемы устойчивого развития России в XXI веке. М.: Экономика, 2002. С. 36, 112, 274—341.

13. Гранберг А.Г., Основы региональной экономики. М.: ГУ ВШЭ, 2003. 475 с.

14. Гроот М. Дс. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974. 491 с.

15. Жуковский Е.Е. Метеорологическая информация и экономические решения. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 303 с.

16. Загребина Т.А. Загрязнение атмосферного воздуха / Завьяловский район: Природа, экономика, история. Ижевск. 2001. С. 255—259.

17. Загребина Т.А. Мониторинг поверхностных вод // Материалы международного симпозиума «Чистая вода России», Екатеринбург, 2001. С. 55.

18. Загребина Т.А. Чрезвычайные ситуации природного характера. Материалы круглого стола. Удмурт, ун-т. Ижевск, 2002. С. 35—38.

19. Загребина Т.А. Климат города. Загрязнение воздушного бассейна / Под ред. В.И. Стурмана. М. — Ижевск, 2002. С. 4—28, 49—56.

20. Загребина Т.А. Роль мониторинга окружающей среды в процессе уничтожения химоружия. Международный научно-промышленный форум «Великие реки» Нижний Новгород, 2002. С. 157—158.

21. Загребина Т.А. Анализ климатических изменений на территории Удмуртии за последние десятилетия // Тр. ВНИИГМИ-МЦД, 2003, вып. 171. С. 182—188.

22. Загребина Т.А. Основные этапы проведения мониторинга в районах уничтожения химического оружия «Экономическая безопасность», сборник статей под редакцией Колодкина В.М. Удмурт, ун-т. Ижевск, 2005. С. 19—20.

23. Загребина Т.А. Уязвимость территории при возникновении опасных природных явлений. Международный научно-промышленный форум «Великие реки». Нижний Новгород. 2006. С. 354—359.

24. Загребина Т.А. Гидрометеорологические риски и их последствия. Экологический ежемесячник № 3, Нижний Новгород, 2006. С. 25—30.

25. Загребина Т.А., Шаймарданов М.З., Коршунов A.A. Филиппов И.А. Опасные явления погоды и их влияние на экономику России. Международный научно-промышленный форум «Великие реки», Нижний Новгород, 2006. С. 361—362.

26. Загребина Т.А. Особенности обеспечения дорожного хозяйства. Научно-техническая конференция. Ижевск, 2006. С. 19—20.

27. Загребина Т.А. Экономические эффекты от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве // Вестник ИжГТУ, Ижевск, 2006. С. 60—62.

28. Загребина Т.А. Статистический анализ матриц сопряженности опасных явлений погоды по территории Удмуртии // Географический вестник, 2008, № 2 (8). Пермь. С. 167—178.

29. Иванова А.И., Ромашин А.Ф., Филиппов И.А. Экология территорий. Учебное пособие. Нижний Новгород, ВВАГС, 2003. 238 с.

30. Изард У. Методы регионального анализа: введение в науку о регионах. М., 1966.

31. Каравашкин И.П., Жмачинский В.И. Региональная привлекательность иностранных инвестиций. Учебное пособие. Нижний Новгород: ФГОУ ВГАВТ, 2004. 124 с.

32. Катастрофы и человек. Книга 1. / Под ред. Ю.Л. Воробьева. М.: Изд-во АСТ-ЛТД, 1997. 255 с.

33. Кистанов В.В., Копылов Н.В. Региональная экономика России. М.: Финансы и статистика, 2004. 584 с.

34. Коваленко Е.Г. Региональная экономика и управление. СПб.: Дом «Питер», 2005. 288 с.

35. Козьева И.П., Кузьбожев Э.Н., Экономическая география и регионали-стика. М.: КНОРУС, 2005. 336 с.

36. Комиссия Государственной Думы по проблемам устойчивого развития, Научная основа стратегии устойчивого развития Российской Федерации. М.: Государственная Дума, 2002. 231 с.

37. Концепция гидрометеорологической безопасности государств участников Содружества Независимых Государств, утверждена Решением Совета Глав правительств СНГ, Бишкек, 2004.

38. Корнфорд С.Г. Социально-экономические последствия явлений погоды в 1996 г. // Бюллетень ВМО, 1997. Т. 46, № 4. С. 351—369.

39. Коршунов A.A., Петрова М.В., Шаймарданов М.З. Опыт становления и развития специализированного гидрометеорологического обеспечения экономики и населения в России // Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2001, вып. 168. С. 29— 40.

40. Коршунов A.A., Филиппов И.А. Опасные гидрометеорологические явления и неблагоприятные условия погоды: некоторые результаты анализа статистики // Труды ВНИИГМИ-МЦЦ, 2002, вып. 169. С. 134—147.

41. Коршунов A.A., Хандожко JI.A., Шаймарданов М.З. Некоторые аспекты экономической метеорологии // Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2001, вып. 168. С. 3—11.

42. Коршунов A.A., Шаймарданов М.З. Использование гидрометеорологической информации в различных отраслях экономики // Новые тенденции в гидрометеорологии, вып. 2. М.: Гидрометеоиздат, 1995. С. 20—25.

43. Коршунов A.A., Шаймарданов М.З. О концепции гидрометеорологической безопасности экономики России: цели, основные задачи и показатели // Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2002, вып. 169. С. 3—12.

44. Леш А., Географическое размещение хозяйства. М.: Иностранная литература, 1959.

45. Ллойд Э., Ледерман У. Байесовский подход в статистике. Справочник по прикладной статистике. Т. 2. М.: Финансы и статистика, 1990. С. 143—204.

46. Лось В.А., Урсул В.Д., Устойчивое развитие. М.: «Агат», 2000. 254 с.

47. Макроэкономика. Теория и российская практика: учебник / Под ред. А.Г. Грязновой и H.H. Думной. М.: КНОРУС, 2005. 688 с.

48. Маслов С.Ф., Моисеев Ю.В. Стихийные бедствия и урожай сельскохозяйственных культур в России // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М., 2000, вып. 4. С. 25—34.

49. Монин A.C. Об использовании ненадежных прогнозов // Известия Академии наук СССР, серия геофизическая, 1962, № 2. С. 218—228.

50. Морозова Г.А. Управление маркетингом в регионе. Нижний Новгород: ВВАГС, 2002. 240 с.

51. Моррис У. Наука об управлении. Байесовский подход. М.: Мир, 1971.

52. Новоселов A.C., Теория региональных рынков. Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002. С. 27—34.

53. Олсон J1.E. Климатическое обслуживание в интересах обеспечения устойчивого развития // Бюллетень ВМО. 1997. Т. 46, № 1. С. 33—35.

54. Осипов В.И. Природные катастрофы на рубеже XXI века // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М., 2001, вып. 1. С. 54—79.

55. Основные положения региональной политики в Российской Федерации. Утверждены Указом Президента Российской Федерации от 3 июня, Собрание законодательства Российской Федерации, № 803, 1996 г. // 1996. Ст. 2756.

56. Повышение защищенности от экстремальных метеорологических и климатических явлений. ВМО, № 936. Женева, 2002. 36 с.

57. Постановление Правительства РФ от 08.05. 1996 №559 «О разработке проекта государственной стратегии устойчивого развития Российской Федерации» // Собрание законодательства РФ 13.05.1996, № 20, ст. 2351.

58. Потапов JI.B., Шагжиев К.Ш., Варламов A.A., Бурятия: концептуальные основы стратегии устойчивого развития. М.: «Круглый год», 2000. 256 с.

59. Распопов Н.П., Кильсеев Е.И., Розанов П.А., Симонов И.В., Чернышова A.B. Регионоведение: социально-политический аспект. Учебное пособие. Нижний Новгород: ВВАГС, 2000. 230 с.

60. Регионы России. Социально-экономические показатели // Статистический сборник. М.: Госкомстат России, 2003.

61. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. JL: Гидрометеоиз-дат, 1986. Ч. 1.702 с.

62. Розанова Т.Г. Экономика региона: теория и практика. М.: МГТУ им. Р.Э. Баумана, 2004. 360 с.

63. Само Дурова Т.В. Оперативное управление зимним содержанием дорог: Научные основы. Монография. Воронеж, архит.-строит. ун-т. Воронеж.: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2003. 168 с.

64. Самофалова Е.В., Кузьбожев Э.Н., Вертакова Ю.В. Государственное регулирование национальной экономики: учебное пособие. М.: КНОРУС, 2005. 272 с.

65. Степанов А.Г. Государственное регулирование экономики региона. М.: Финансы и статистика, 2004. 240 с.

66. Стратегическое планирование / Под ред. Уткина Э.А. М.: ЭКМОС, 1999. 440 с.

67. Татаркин А.И., Львов Д.С., Кукоин A.A., Мызин А.Л., Богатырев Л.Л., Коробицын Б.А., Яковлев В.И. Моделирование устойчивого развития как условие повышения экономической безопасности территории. Екатеринбург: Уральский университет, 1999. 276 с.

68. Томпсон Дж. Экономическая эффективность метеорологии // Бюллетень ВМО. 1968. Т. 16, № 4. С. 14—21.

69. Тюпкин Ю.С. Международное десятилетие по уменьшению ущерба от стихийных бедствий // Материалы гляциологических исследований, № 70, 1990. 245 с.

70. Указ Президента РФ от 01.04. 1996 №440 «О Концепции перехода Российской Федерации к устойчивому развитию» // Собрание законодательства РФ 08.04.1996, № 15, ст. 1572.

71. Филиппов И.А., Коршунов A.A. Устойчивое развитие и гидрометеорологическая безопасность обеспечения жизнедеятельности общества // Экологический ежемесячник: Нижегородская область, Нижний Новгород, 2005, № 1. С. 21—27.

72. Филиппов И.А., Коршунов A.A. Экономическое и социальное обеспечение жизнедеятельности Волго-Вятского региона в условиях растущей погод-но-климатической неустойчивости // Генеральные доклады, тезисы докладов.

73. Международный научно-промышленный форум «Великие реки 2004», Нижний Новгород, 18—21 мая 2004.

74. Хандожко J1.A. Гидрометеорологическое обеспечение народного хозяйства. JL: Гидрометеоиздат, 1984. 232 с.

75. Хандожко JI.A. Оптимальные погодо-хозяйственные решения. СПб.: Гидрометеоиздат, 1999. 162 с.

76. Хандожко JI.A. Оценка экономического эффекта использования метеорологических прогнозов // Межвузовский сборник научных работ «Физика пограничного слоя атмосферы» (ЛГМИ). JL: ЛПИ. 1984, вып. 85. С. 133—142.

77. Хандожко JI.A. Практикум по экономике гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства. СПб.: Гидрометеоиздат, 1993. 311 с.

78. Хандожко J1.A. Региональные синоптические процессы. Учебное пособие. Л.: ЛГМИ, 1988. 103 с.

79. Хандожко Л.А. Региональная оценка успешности и экономической полезности метеорологических прогнозов (новые аспекты в разработке проблемы). СПб.: РГТМИ, 1994. 35 с.

80. Хандожко Л.А., Коршунов A.A. Показатели влияния погодных условий на экономику: оценка коэффициента непредотвращенных потерь // Метеорология и гидрология, 2000, № 12. С. 14—23.

81. Хандожко Л.А., Коршунов A.A. Гидрометеорологический фактор в системе национальных счетов // Труды ВНИИГМИ-МЦД , 2002, вып. 169. С. 13 —28.

82. Хандожко JI.A. Экономическая метеорология. СПб.: Гидрометеоиздат, 2005. 492 с.

83. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. М.: Финансы и статистика, 1987. 335 с.

84. Шаститко А.Е., Плаксин С.М Концептуальные подходы к моделированию результатов гидрометеорологического обеспечения экономической деятельности // Бюро экономического анализа, 2009. М.: Макс Пресс. 74 с.

85. Adams R.M., Bryant K.J., McCarl В.А., Legler D.M., O'Brien J., Solow A., and Weiher R., (1975) value of improved long-range weather information. Contemp. Econ. Policy, 13, pp. 10—19.

86. Alston J., Norton G. and Pardey P. (1995). Science Under Scarcity, Cornell University Press, Ithica.

87. Anaman K. and Lellyett S. (1996). Contingent Valuation Study of the Public Weather Service in the Sydney Metropolitan Area, Economic Papers, 15(3), pp. 64— 77.

88. Anaman K. et al, (1998). Benefits of meteorological services: evidence from recent research in Australia, Meteorological Applications, 5, pp. 103—115.

89. Baquet A.F., Halter A.N., Conlin F.S. The value of frost forecasting: A Bayesian appraisal. Amer. J. Agric. Economics, 1976, vol. 5, pp. 511—520.

90. Brown L.R. «The acceleration of history». In: State of the World 1996, L. R. Brown and C. Flavin (Eds.), Earthscan Publication, London, pp. 4—20.

91. Chapman, R. (1992). Benefit-Cost Analysis for the Modernisation and Associated Restructuring of the National Weather Service, National Institute of Standards and Technology, U.S. Department of Commerce, Washington.

92. Conference of the Economic Benefits of Meteorological and Hydrological Services. Geneva, Switzerland, 19—23 September 1994, WMO/TD. № 630, 390 p.

93. Easterling D.R., Evans J.L., Groisman P.Ya., Karl T. R., Kunkel K. E. and Ambenje P. 2000, Observed Variability and Trends in Extreme Climate Events: A Brief Review, BAMS. Vol. 81. No. 3, pp. 417—425.

94. Economic and Social Benefits of Meteorological and Hydrological Services. Proceedings of the Technical Conference, Geneva, Switzerland, 26—30 March 1990, WMO.№ 733,461 p.

95. Hanemann M. (1994). Valuing the Environment through Contingent Valuation, Journal of Economic Perspectives, 8(4), pp. 19—44.

96. Johnson S. and Holt M. (1997). The value of weather information, in Katz and Murphy (eds), Economic Value of Weather and Climate Forecasts, Cambridge University Press, Cambridge, pp. 75—108.

97. Karl T. et al., 2000, An Introduction to Trends in Extreme Weather Events: Observations, Socioeconomic Impacts, Terrestrial Ecological Impacts, and Model Projections, BAMS. Vol. 81. No. 3, pp. 413—416.

98. Katz R.W., Murphy A.H. Quality/value relationship for imperfect weather forecasts in a prototype multistage decision-making model. Journal of Forecasting, 1990, № 9; pp. 75—86.

99. Murphy A.H. The value of climatological categorical and probabilistic forecasts in the cost-loss ratio situation. Mon. Wea. Rev., 1977, vol. 105, № 7, pp. 803—816.

100. Natural Disasters in the World. Statistical Trend on Natural Disasters. National Land Agency: Japan, IDNDR. Promotion Office. 1994.

101. Nicholls J.M. (1996). Economic and Social Benefits of Climatological Information and Services, WCASP-38, World Meteorological Organisation, Geneva, 38 p.

102. Rodenburg E., Tunstall D., Van Bolhuis F. «Environmental Indicators for Global Cooperation». Global Environment Facility. Working paper, number 11, 1995.

103. Sonka S.T., Meldje J.W., Lamb P.J., Hollinger S.E., Dixon B.L. Valuing climate forecast information. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1987, № 26, pp. 1080—1091.

104. Stewart T.R. (1979). Forecast value: descriptive decision studies, in Katz and Murphy (eds.), Economic Value of Weather and Climate Forecasts, Cambridge University Press, Cambridge, pp. 147—182.

105. Sumner D., Hallstrom D. and Lee H. (1998). Trade policy and the effects of climate forecasts on agricultural markets, American Journal of Agricultural Economics 80(5), pp. 1102—1108.

106. Teske S. and Robinson P. (1994). The Benefit of the United Kingdom Meteorological Office to the National Economy, World meteorological Organisation Publication, WMO/TD. No. 630, Geneva.

107. Tompson J.C. The potential economic benefits of improvement in weather forecasting. 1972, San Jose, Calif., California State University, Department of Meteorology, Final Report. 80 p.

108. White R. M. Weather and the construction industry. The economic benefits of national meteorological services. WMO, Geneva, 1968, pp. 31—35.122. http://ru.wikipedia.org.