Влияние опасных природных явлений на социально-экономический потенциал регионов России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.24, кандидат наук Бадина Светлана Вадимовна

• Бадина Светлана Вадимовна
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Бадина Светлана Вадимовна

Введение

Глава 1. Теоретико-методологические основы исследования воздействия неблагоприятных и опасных природных явлений (НОЯ) на территориальные социально-экономические системы

§1.1. Природные риски и методы их оценки. Определение основных понятий и теоретических подходов

§1.2. Обзор основных научных концепций риска, теоретических и прикладных исследований в области оценки природных рисков

§1.3. Социально-экономические аспекты природного риска и подходы к их изучению

§1.4. Крупнейшие природные катастрофы в России 1991 - 2015 гг. и их влияние на социально-экономические показатели

Глава 2. Методические подходы к оценке уязвимости территориальных социально-экономических систем к воздействию НОЯ

§2.1. Социально-экономический потенциал (СЭП) территории и методы его оценки

2.1.1. Концепция СЭП в контексте природных рисков

2.1.2. Валовой продукт территории как важный составляющий элемент СЭП и методы его расчета

§2.2. Методика оценки социально-экономического потенциала территории на уровне муниципальных образований

Глава 3. Экономико-географическая оценка воздействия НОЯ на территориальные социально-экономические системы

§3.1. Природные опасности и социально-экономический потенциал муниципальных образований регионов-ключей

§3.2. Природные риски в Арктической зоне России

§3.3. Природные риски в горных регионах (на примере Северного Кавказа и Гор Южной Сибири)

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Влияние опасных природных явлений на социально-экономический потенциал регионов России»

Введение

Актуальность темы исследования обусловлена увеличением количества чрезвычайных ситуаций природного характера и масштабов их катастрофических последствий для населения и экономики России за последние десятилетия, а также усилением внимания к изучению неблагоприятных и опасных природных явлений (далее НОЯ) 1 в мире. Дефицит земельных ресурсов в городах, активизация освоения ранее малоиспользуемой территории (инвестиционные проекты, связанные с добычей минерально-сырьевых ресурсов, туризмом и рекреацией, созданием новых промышленных предприятий, инфраструктуры и пр.) являются причиной усиления социально-экономических рисков от возможных НОЯ. Фактор подверженности территории НОЯ исключительно важно учитывать как при управлении существующими территориальными социально-экономическими системами, так и при планировании их развития, поскольку научно обоснованное решение проблемы, снижение вероятных рисков предпочтительнее, чем ликвидация негативных последствий. НОЯ проявляют свою сущность преимущественно на хозяйственно освоенной человеком территории (в противном случае они представляют собой естественные природные явления). В связи с этим важно понимать, какова вероятность попадания определенной части социально-экономического потенциала (далее СЭП) территории в зону их влияния и какова концентрация этого потенциала в пространстве, что позволяет оценить вероятные ущербы при различных сценариях стихийных бедствий. Поэтому в исследовании, на наш взгляд, необходимо уделить особое внимание двум основополагающим параметрам: СЭП территории и степени ее подверженности НОЯ.

Объектом исследования являются территориальные социально -экономические системы.

Предмет исследования - уязвимость потенциала территориальных социально-экономических систем, подверженных опасным природным явлениям.

1 В данной работе термины неблагоприятное и опасное природное явление (НОЯ) и опасное природное явление (далее ОПЯ) приняты как синонимы, поскольку в проанализированной научной литературе в одинаковом значении используются оба этих понятия. Термин ОПЯ в семантическом плане можно считать более краткой формой НОЯ. НОЯ - природные процессы и явления, которые отклоняют состояние природной среды от диапазона, оптимального для жизни и деятельности людей. Иными словами процессы, представляющие опасность для человека и его хозяйственной деятельности.

Цель - выявление специфики и закономерностей географии уязвимости социально-экономического потенциала муниципальных образований (далее МО) к воздействию опасных природных явлений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Исследование основных понятий и научных подходов, связанных с изучением ОПЯ и оценкой социально-экономического потенциала территории;

2. Анализ опыта экономико- и физико-географических исследований в изучении социальных и экономических последствий действия ОПЯ;

3. Разработка концептуального и методического подходов к исследованию уязвимости социально-экономического потенциала территории перед ОПЯ;

4. Анализ существующих взаимосвязей между социально-экономическим потенциалом территории и уровнем природного риска;

5. Экономико-географическая оценка воздействия ОПЯ на территориальные социально-экономические системы муниципального уровня России.

Методологическая основа и источники данных. Теоретической и методологической основой работы являются труды отечественных и зарубежных экономико- и физико-географов, экономистов в сфере создания интегральных оценок социально-экономического потенциала территории и оценок ее уязвимости перед НОЯ.

Проанализированы исследования, связанные с оценкой рисков стихийных бедствий В.А. Акимова, О.А. Анисимова, В.Л. Бабурина, Г.И. Гладкевич, В.И. Гребенца, Е.И. Игнатова, Д.В. Магрицкого, Г.Г. Малинецкого, С.М. Мягкова, В.И. Осипова, Е.Г. Петровой, Б.Н. Порфирьева, А.Л. Рагозина, С.А. Сократова, Н.Л. Фроловой, С.С. Черноморца, А.Л. Шныпаркова и др.

Из зарубежных авторов - Ж.М. Альбала Бертланда, Э. Кавалло, М. Кана, Д. Келленберга, П. Колтерманна, Х. Кремерса, И. Ноя, М. Пеллинга, В. Прзылуски, Т. Расмуссена, П. Расшки, Д. Стрелецкого, Г. Уайта, С. Хеллегейта и др.

Изучены прикладные методики оценки природных рисков и ущербов от НОЯ (методики Всероссийского научно-исследовательского института по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России (ВНИИ ГО ЧС), Центра исследований экстремальных ситуаций (ЦИЭКС), Института народнохозяйственного прогнозирования Российской Академии Наук (ИНП РАН),

Сейсмологического центра Института геоэкологии РАН (СЦ ИГЭ РАН), Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова, Министерства транспорта Российской Федерации, и пр.).

Проанализированы прикладные исследования, направленные на оценку СЭП территории и его элементов, научно-исследовательских организаций (Института географии РАН (ИГ РАН), ИНП РАН, Института экономической политики имени Е.Т. Гайдара (ИЭПП), Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, бывшего Министерства регионального развития Российской Федерации, Независимого института социальной политики (НИСП), рейтингового агентства «Эксперт РА», и др.) и отдельных ученых (В.Д. Андрианова,

B.Л. Бабурина, П.Я. Бакланова, С.Д. Валентея, А.Г. Гранберга,

C.М. Дробышевского, Н.В. Зубаревич, О.В. Кузнецовой, В.Н. Лексина, Н.Н. Михеевой, Б.М. Мочалова, В.С. Немчинова, А.Д. Юдина и др.).

Информационной базой исследования являются официальные статистические материалы федеральной службы государственной статистики России и ее структурных подразделений, в том числе ГМЦ Росстата (база данных «Экономика городов России» портала Мультистат, база данных показателей муниципальных образований России). Также в работе использованы данные о землепользовании Федеральной государственной информационной системы территориального планирования (ФГИС ТП), годовые отчеты о социально-экономическом развитии с официальных сайтов администраций муниципальных образований, а также материалы, собранные в ходе экспедиционных исследований в регионах Российской Арктики, Северного Кавказа, Южной Сибири.

В работе применены сравнительно-географический, картографический, вероятностный и статистический методы, метод экспедиционных исследований. Для оценки СЭП применялся кластерный анализ, а также методы построения индексов и типологий. Представленные в работе картосхемы построены с помощью пакетов ESRI ArcGIS v. 9.1-10 и Corel Draw 12.0. Статистическая обработка данных проводилась с помощью пакетов StatSoft Statistica v. 6.0 и MS Excel 2012.

Научная новизна работы заключается в осуществлении интегральной количественной оценки уязвимости социально-экономических систем

муниципального уровня к комплексу НОЯ. Созданы типологии МО, дифференцирующих их по этому признаку.

Разработаны методики оценки СЭП территории МО (в том числе его значимых с точки зрения природного риска компонентов - валового производства и основных фондов) и его пространственной уязвимости, зависящей от степени концентрации потенциала и вероятности его попадания в зону действия ОПЯ. Сопоставление данных результатов с вероятностными моделями природных опасностей позволяет оценить потенциальные ущербы и ограничения для территориального развития, выявить МО с максимальным уровнем риска и определить внутрирегиональные различия.

Предложенная методика оценки природного риска отличается гибкостью и возможностью легкой трансформации и адаптации к каждому рассматриваемому случаю (учитывается уникальное и типичное для каждой территории в особенностях социально-экономического развития и освоенности, наборе НОЯ, специфики их воздействия).

Впервые произведена комплексная оценка плотности СЭП и его пространственной уязвимости для МО регионов Северного Кавказа, Арктической зоны России и Южной Сибири, выявлены МО с максимальным уровнем риска селей, наводнений и деградации вечной мерзлоты.

Практическая значимость. Результаты работы, разработанные методики могут быть использованы для прогнозирования рисков стихийных бедствий, создания программ по защите населения и существующих хозяйственных объектов от потенциально возможных на данной территории НОЯ, применены в работе МЧС. Возможные типологии территориальных систем, основанные на соотношении данных об их СЭП и рисках НОЯ, позволят оценить наиболее перспективные и наименее уязвимые точки роста, что необходимо для проведения экспертиз и обоснования будущих инвестиционных проектов, могут носить рекомендательный характер для территориальных органов власти, применены в работе страховых компаний.

Апробация работы и публикации. По теме диссертации автором опубликовано 11 научных статей, в том числе 4 статьи в изданиях перечня ВАК РФ, раздел в монографии, а также 4 тезисов докладов. Положения диссертации

были доложены на международных научных конференциях Международного Географического союза (IGU) (Москва, 2015); «Природопользование в Арктике: современное состояние и перспективы развития» (Якутск, 2015); «Дни Арктики в Москве» (Москва, 2015; 2016); «Caucasus Mountain Forum 2016» (Тбилиси, 2016); «Наука будущего» (Казань, 2016), «InterCarto InterGis 23» (Южно-Сахалинск,

2017), «Селевая безопасность: оценка, прогноз, защита» (Алматы, 2017);

U и U 1 т т с»

всероссийской научной конференции «Итоги и перспективы изучения природной среды Российской Арктики и других полярных областей» (Сочи, 2015). Подготовлена серия тематических карт в «Национальный атлас Арктики».

Результаты исследования были использованы при подготовке выполненных автором разделов в рамках научно-исследовательских работ географического факультета МГУ: «Оценка природного риска, вызванного снежными лавинами и селевыми потоками на Юге Европейской части России и их мониторинг» (проект РФФИ № 14.515.11.0009, Москва, 2013), «Изменения окружающей среды в Арктике и их влияние на население и хозяйство», (проект РНФ № 14-37-00038, Москва, 2014 - 2016), «Лавинный и селевой риск на территории России: оценка, прогноз и меры по его снижению» (проект РНФ № 16-17-00104, Москва, 2016 -

2018). Материалы работы использовались диссертантом при чтении лекций в курсе «Социально-Экономическая География России» в школе юного географа (ЮНГ) на географическом факультете МГУ. Методика оценки СЭП территории МО использована при написании автором разделов в Стратегии социально-экономического развития Тульской области до 2035 года.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав основного текста, заключения, списка литературы и приложений. Первая глава посвящена определению основных понятий и теоретических подходов в области исследования природного риска. Проанализированы работы отечественных и зарубежных авторов на тему НОЯ и их влияния на общество и экономику, произведен обзор основных методов и прикладных методик оценки рисков НОЯ и дана их критическая оценка. Рассмотрена динамика чрезвычайных ситуаций в России в период после 1991 года, на отдельных примерах показано их влияние на социально-экономические показатели регионов, в которых они произошли.

Во второй главе раскрывается понятие социально-экономического потенциала территории, анализируются существующие подходы к его определению и количественной оценке для широкого круга задач, а также особенности его научного исследования в контексте природных рисков. Предлагается авторская методика оценки социально-экономического потенциала на уровне муниципальных образований для определения потенциальных ущербов от НОЯ.

В третьей главе произведена апробация предложенной методики на регионах-ключах: муниципальных образованиях регионов Северного Кавказа, Арктической зоны России и Южной Сибири. Выявлены закономерности в распределении социально-экономического потенциала по территории в зависимости от природных условий (в том числе от ландшафтной структуры с характерным для нее набором НОЯ и особенностями землепользования). Определены зоны максимального риска по сочетанию двух признаков: максимальной интегральной пространственной уязвимости СЭП и максимальной степени подверженности НОЯ. Дана количественная оценка потенциала (в том числе его основных компонентов), находящегося в зонах наивысшего риска.

Глава 1. Теоретико-методологические основы исследования воздействия неблагоприятных и опасных природных явлений (НОЯ) на территориальные социально-экономические системы §1.1. Природные риски и методы их оценки. Определение основных понятий и теоретических подходов

Проблема неблагоприятных и опасных природных процессов и явлений (НОЯ), ее социально-экономический аспект, уникальна и специфична по ряду причин. Во-первых, она имеет глобальный масштаб - разрушительному воздействию стихийных бедствий подвержены в той или иной мере все государства, вне зависимости от уровня их развития, общественно-экономического уклада и географического положения. Во-вторых, эта проблема является чрезвычайно актуальной на протяжении всего периода развития человеческого общества с момента его становления и с каждым годом число жертв природных катастроф и объемы экономического ущерба все возрастают. Среди главных глобальных процессов, лежащих в основе роста количества природных катастроф и масштаба их последствий можно выделить рост населения планеты, развитие техногенно-природных опасностей, глобальное изменение климата. В-третьих, решение данной проблемы является сложной и на сегодняшний день неразрешимой в полной мере задачей, поскольку НОЯ в большинстве своем трудно поддаются прогнозу, регулированию и управлению. Наконец, НОЯ представляют прямую угрозу человеческой жизни, приводят к крупным материальным потерям, вносят дисбаланс во все сферы общественной деятельности. Природные катастрофы оказывают существенное влияние на социально-экономическое развитие стран и регионов и являются одним из важнейших факторов, препятствующих устойчивому развитию экономики [Осипов, 2003; Pelling et э1,

2 Существует прямая зависимость уязвимости стран перед природными катастрофами от уровня их социально-экономического развития [Kellenberg et al, 2008]. Наибольший социальный риск (гибель и увечья людей) - в странах с наиболее низким уровнем развития. Абсолютные значения экономических потерь больше в наиболее экономически развитых странах, однако, отношение прямых потерь к ВНП (наибольшие относительные потери) - в странах с низким доходом (бедных развивающихся странах).

3 По данным всемирной конференции по природным катастрофам (Иокогама, 1994 г.), количество погибших от природных катастроф возрастало ежегодно в среднем за период с 1962 г. по 1992 г. на 4,3%, пострадавших - на 8,6%, а величина материальных потерь - на 6% [Natural Disasters..., 1994].

2002]. Снижению рисков стихийных бедствий уделяется большое внимание во всем мире, что находит отражение в концепциях устойчивого развития, экологических программах и программах по снижению негативных последствий изменения климата международных организаций и отдельных стран.

Задача снижения риска стихийных бедствий является стратегически значимой [Стратегические..., 2005], поскольку от ее решения напрямую зависит обеспечение общественной безопасности, сбалансированного развития на самом высоком территориальном уровне, что требует комплексного междисциплинарного подхода, научной кооперации. Различными аспектами, направленными на ее решение, занимаются специалисты самых разных отраслей знания (физики, математики, экономисты, геологи, инженеры, социологи и др.). Исследованиями пространственного распространения НОЯ, их влияния на социально-экономические территориальные системы различных уровней занимается раздел географической науки, именуемый географией природного риска. География природного риска понимается как область знаний, базирующаяся на некоторых разделах геофизики и физической географии (распространенность и параметры НОЯ), экономической географии (типы хозяйства и их чувствительность к воздействиям НОЯ), социальной географии (распространенность этносов с различным восприятием риска и ответом на риск) [Мягков, 1995]. Один из основоположников современной географии природного риска, профессор Университета Колорадо Гилберт Ф. Уайт подчеркивал необходимость разработки научно обоснованных практических решений в данной области знания, поскольку стратегии защиты от бедствий зависят от восприятия природного риска населением и руководителями хозяйства [White, 1978].

Область исследований НОЯ находится на стыке физической и социально-экономической географии. Как писал Ю.Г. Саушкин, «процесс взаимодействия природы и общества является основной проблемой для географии и всех входящих в нее частных географических наук» [Саушкин, 1980]. Однако в современной географии, все более отдаляющейся от идей детерминизма, основным направлением исследований становится изучение проблемы воздействия общества на природу, обратной же связи в этой системе, несмотря на ее актуальную значимость, уделяется меньшее внимание.

Объектом географии природного риска являются НОЯ, т.е. природные процессы и явления, которые отклоняют состояние природной среды от диапазона, оптимального для жизни и деятельности людей. Иными словами процессы, представляющие опасность для человека и его хозяйственной деятельности, нарушающие непрерывность и целостность цикла воспроизводства [Мягков, 1995; Оценка., 2003; Порфирьев, 2011; Рагозин, 2003]. Синонимичным термином является «природная опасность» (англ. - natural hazard) или опасное природное явление (ОПЯ) под которой понимается угрожающее событие, развивающееся в литосфере, атмосфере или космосе, которое оценивается вероятностью его проявления с указанием места, времени и физических параметров. Опасность определяется всем комплексом природных условий территории, от которых зависит вероятность развития потенциально разрушительных явлений, таких как землетрясения, извержение вулканов, наводнения, ураганы, засухи и другие опасности [Природные., 2002].

Существующие классификации НОЯ весьма многообразны (например, классификации А.В. Бредихина, А.А. Григорьева, В.А. Легасова, Ю.А. Мамаева, С.М. Мягкова, В.И. Осипова, А.Л. Рагозина и др.), в их основе лежат разные признаки (генезис, степень опасности, уровень смертности от воздействия, характер действия в пространстве и времени, характер границ поражаемого участка и пр.). Приведем на наш взгляд лаконичную, но вполне исчерпывающую классификацию НОЯ по генезису (таблица 1), т.е. по их происхождению, по тем крупным обобщающим природным системам, в рамках которых они зарождаются.

В данной классификации также отражается дифференциация видов НОЯ по характеру их действия в пространстве. К НОЯ с резкими границами поражаемого участка относятся те явления, от воздействия которых можно избавить защищаемый объект его смещением на заранее определимое, относительно небольшое расстояние, что очень важно при планировании хозяйственной деятельности на территории. Однако в данной классификации есть некоторые спорные моменты, требующие уточнения. Например, извержение вулканов отнесено к НОЯ с резкими границами поражаемого участка. При этом недавнее извержение вулкана Эйяфьядлайекюдль в Исландии, произошедшее в 2010 году, сопровождающееся сильным выбросом пепла, в своем социально-экономическом

эффекте вышло далеко за пределы зоны извержения. Было приостановлено

авиасообщение в северной Швеции, Дании, Норвегии и в северных районах Великобритании.

Таблица 1. Классификация НОЯ

Группы НОЯ Характер границ поражаемого участка

нерезкие резкие

Космические Падение метеоритов, магнитные бури, полярный режим солнечного сияния

Метеорологические Ураганы (тайфуны). Смерчи, шквалы, ветры. Штормы на морях, озерах, реках. Экстремальная жара. Экстремальный для своего сезона холод, мороз. Затяжные дожди. Экстремальные ливни. Экстремальные снегопады. Метели. Гололед, изморозь, обледенение. Туманы. Пыльные бури, дефляция почв. Засухи, суховеи. Резкие скачки атмосферного давления и температуры воздуха. Грозы, градобития, удары молний.

Гидрологичес кие Нерегулярные приливные течения в морях. Отрыв прибрежных льдов. Ледовые явления на реках. Наводнения речные. Наледи на руслах и склонах. Экстремально низкие уровни воды в реках. Затопление и осушение берегов бессточных водоемов. Давление морских, озерных, речных льдов.

Геолого-геоморфологические Землетрясения. Просадки и пучения пластичных и мерзлых грунтов. Деградация вечной мерзлоты. Провалы карстовых пустот. Просадки вымываемых грунтов. Оползание грунта на склонах. Эрозия почв плоская. Распутица из-за размокания грунтов. Цунами. Извержение вулканов. Потоки вулканических лав и пепла. Обвалы. Камнепады. Снежные лавины. Селевые потоки. Водоснежные потоки. Оползни. Обрушения и подвижки ледников. Овражная (линейная) эрозия. Термоэрозия. Абразия берегов морей, озер, водохранилищ. Термоабразия. Термокарст. Подтопление.

Биологические и биогеохимические Эпидемии, эпизоотии, эпифитотии. Массовое поражение растительности вредителями. Пожары лесные, торфяные, степные и др. Биопомехи транспорту, управляющим и распределительным системам. Биогеохимическая коррозия. Засоление почв. Взрывы рудничного газа. Выбросы удушливых и взрывоопасных газов из водоемов.

Источник: Мягков, 1995.

Возвращаясь к вышеизложенной классификации, если добавить к пространственному фактору фактор времени, то получится следующее деление [Жогова, 2006]:

1. Явления, проявление которых носит случайный характер во времени и пространстве (смерчи, землетрясения).

2. Явления, которые носят случайный характер во времени, но их проявление привязано к конкретному месту (наводнения, приуроченные к днищам долин, и затапливающие из года в год одни и те же участки). То есть с точки зрения теории вероятностей их можно представить в виде последовательностей независимых случайных величин.

Самые большие социальные и материальные потери от НОЯ закономерно наблюдаются на территории городов, где максимальна концентрация людей и техногенной инфраструктуры. По данным Минстроя России из всех городов России подвержены процессам подтопления 88%, наводнениям - 68%, оползням -66%, карстовым явлениям - 28%, землетрясениям - 10% (таблица 2).

Таблица 2. Подверженность территории городов России НОЯ

Степень Доля Города, подверженн ые процессу, единиц Города,

пораженности населения, подверженн

Процесс территории городов проживающего на пораженной ые процессу, % от общего

России, % территории, % числа

Оползни 5 7 725 66

Сели 5 2 9 0,8

Лавины 9 3 5 0,4

Карст 22 19 301 28

Суффозии 9 30 958 88

Просадки лессов 11 26 563 52

Эрозия речная 0,2 0,3 442 40

Эрозия плоскостная и овражная 10 25 734 67

Переработка берегов морей, водохранилищ 0,07 5 53 5

Подтопление 0,5 6,9 960 88

Криогенные процессы 65 9 72 7

Землетрясения 29 16 103 9

Цунами 0,1 0,1 9 0,8

Наводнения 0,9 0,9 746 68

Ураганы, смерчи 21 12 500 46

Источник: Природные., 2002.

Существуют некоторые смысловые различия между понятиями НОЯ, стихийное бедствие, природная катастрофа: НОЯ могут являться источником стихийного бедствия, когда социально-экономические последствия их проявления становятся существенными и ощутимыми для конкретной территориальной социально-экономической системы. Особо крупные стихийные бедствия могут перерастать в катастрофу. Иными словами, НОЯ проявляют свою сущность лишь на хозяйственно освоенной человеком территории, в противном случае они представляют собой лишь естественные природные явления.

Из этого вытекает понятие уязвимости, которая характеризует устойчивость антропогенной системы перед стихийными бедствиями и катастрофами, потенциал противостояния и реагирования на их воздействие: когда сила разрушительного воздействия НОЯ на людей и объекты экономики превышает имеющиеся ресурсы их защиты, а сами объекты воздействия становятся особенно уязвимыми, происходит реализация (материализация) риска. Уязвимость зависит не только от объективных причин (силы проявления НОЯ), но и от субъективных (отсутствие и просчеты в подготовке к опасностям со стороны лиц, принимающих решения, отсутствие материальных средств на защиту территории и пр.) [Порфирьев, 2011, Оценка..., 2003]. В более широком смысле под уязвимостью понимают свойство материального объекта утрачивать способность к выполнению своих естественных или заданных функций в результате его поражения опасностью определенного генезиса, интенсивности и длительности воздействия [Рагозин, 1995]. В качестве количественной (экономической) оценки уязвимости зачастую принимают долю пострадавших от НОЯ объектов от их общего числа на конкретной территории, в стоимостном выражении - относительные (удельные) потери стоимости объекта в результате негативных воздействий. Например, уязвимость основных фондов рассчитывается как процент разрушенных или поврежденных фондов от их общего объема, уязвимость населения - как доля погибших или пострадавших от общей численности населения в зоне действия НОЯ и т.д.

Уязвимость не является постоянной величиной, она изменяется во времени под воздействием множества факторов. Ярким примером, иллюстрирующим территориальные различия в уязвимости стран и регионов к НОЯ, являются страны с примерно одинаково высокой степенью подверженности стихийным бедствиям,

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бадина Светлана Вадимовна, 2018 год

Список литературы

1. Аврамчикова Н.Т., Фролова А.И. Роль и значимость интегрального

показателя «валовой муниципальный продукт» в проведении мониторинга социально-экономического развития муниципальных образований // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. - 2012. - №. 1. - С. 160-164.

2. Акимов В.А., Новиков В.Д., Радаев Н.Н. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации: опасности, угрозы, риски. - М.: ФИД «Деловой экспресс», 2001. - 344 с.

3. Алексеев А.И., Тикунов В.С., Монтиель С., Ефанова Н.А. Опыт социально-экономической типологии муниципий Кубы // Известия Русского географического общества. - 1989. - Т. 121, № 1. - С. 72-77.

4. Альгин А.П. Риск и его роль в общественной жизни. - М.: Мысль, 1989. -188 с.

5. Андрианов В.Д. Россия. Экономический и инвестиционный потенциал. - М.: Экономика, 1999. - 662 с.

6. Арманд А.Д. Самоорганизация и саморегулирование географических систем.

- М.: Наука, 1988. - 259 с.

7. Ашимбаев Т.А. Экономический потенциал и эффективность его использования / Т.А. Ашимбаев. - Алма-Ата: Наука, 1990. - 358 с.

8. Бабичев С.А. Оптимизация процесса предобработки информации в системах кластеризации высокоразмерных данных // Радюелектротка, шформатика, управлшня. - 2014. - №2 (31). - С. 135-142.

9. Бабурин В.Л. Развитие территориальных природно-хозяйственных систем как основы экономики // Вестн. Моск. Ун-та. Сер. 5. География. 2012. - №5.

- С. 5-12.

10. Бабурин В. Л., Бадина С.В. Социально-экономическая оценка природных рисков юга России // Развитие регионов в XXI веке: Материалы I Международной научной конференции. Ч. 1. - Владикавказ: ИПЦ СОГУ, 2013. - С. 17-21.

11. Бабурин В.Л., Бадина С.В. Оценка социально-экономического потенциала территории, подверженной неблагоприятным и опасным природным явлениям // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. - 2015а. - № 5. - С. 9-16.

12. Бабурин В.Л., Бадина С.В., Горячко М.Д., Земцов С.П. Зоны концентрации социально-экономического потенциала Арктики // Меняющийся климат и социально-экономический потенциал Российской Арктики / Под ред. С.А. Сократова. - Т. 1. - М.: Лига-Вент, 2015б. - С. 74-126.

13. Бабурин В.Л., Бадина С.В., Горячко М.Д., Земцов С.П. Риски опасных природных явлений для урбанизированных пространств Арктической зоны России // Природопользование в Арктике: современное состояние и перспективы развития: сборник научных трудов I международной научно-практической конференции. - Якутск: Северо-Восточный фед. ун-т, 2015в. -С. 35-44.

14. Бабурин В.Л., Бадина С.В., Горячко М.Д. и др. Оценка уязвимости социально-экономического развития Арктической территории России // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. - 2016а. - № 6. - С. 71-77.

15. Бабурин В.Л., Бадина С.В., Горячко М.Д., Земцов С.П. Природные факторы развития урбанизированных пространств Арктической зоны России // Вопросы географии. Сб. 142 География полярных регионов. - М.: Изд. дом «Кодекс», 2016б. - С. 47-56.

16. Бабурин В.Л., Бадина С.В., Сократов С.А. и др. Селевой риск в Алтае-Саянской горной системе // Селевые потоки: катастрофы, риск, прогноз, защита: Материалы IV Международной конференции (Россия, г. Иркутск -пос. Аршан (Республика Бурятия), 6 - 10 сентября 2016 г.). - Иркутск: Изд-во Ин-та географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2016в. - С. 14-18.

17. Бабурин В.Л., Бадина С.В., Сократов С.А. и др. Селевой риск в Прибайкалье и Забайкалье // Селевые потоки: катастрофы, риск, прогноз, защита: Материалы IV Международной конференции (Россия, г. Иркутск - пос. Аршан (Республика Бурятия), 6 - 10 сентября 2016 г.). - Иркутск: Изд-во Инта географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2016г. - С. 9-13.

18. Бадина С.В. Количественная оценка уязвимости социально-экономического потенциала Российской Арктики в зоне деградации вечной мерзлоты // Региональные исследования. - 2017. - № 3. - С. 107-116.

19. Бадина С.В., Бабурин В.Л. Моделирование и пространственный анализ поля социально-экономического потенциала Российской Арктики // ЫегСайо/ЫеЮК. - 2017. - Т. 1, № 23. - С. 27-35.

20. Бадина С.В., Бадин В.А. Системный взгляд на развитие Сочи // Вестник Сочинского государственного университета туризма и курортного дела. -2012. - № 2 (20). - С. 35-38.

21. Баденков Ю.П. Жизнь в горах. Природное и культурное разнообразие -разнообразие моделей развития. М.: ГЕОС, 2017. - 479 с.

22. Базелюк А.А. Опасные гидрометеорологические явления на юге европейской территории России // Природные и социальные риски в береговой зоне Черного и Азовского морей. - М.: Триумф, 2012. - С. 33-42.

23. Бакланов П.Я., Мошков А.В. Пространственная дифференциация структуры экономики регионов Арктической зоны России // Экономика региона. - 2015. - №1. - С. 53-63.

24. Бартенев С.А. История экономических учений. - М.: Юристъ, 2002. - 456 с.

25. Безопасность России. Анализ риска и проблем безопасности. Часть IV. Научно-методическая база анализа риска и безопасности / Научный руководитель издания чл.-корр. РАН Н.А. Махутов. - М.: МГОФ «Знание», 2007. - 857 с.

26. Белякова Г.Я., Фролова А.И. Совершенствование методики расчета обобщающего показателя благосостояния муниципальных образований // Региональная экономика: теория и практика. - 2011. - № 33. - С. 42-48.

27. Богданов А. А. Тектология: Всеобщая организационная наука. - М.: Экономика, 1989. - 304 с.

28. Бредихин А.В. Рекреационно-геоморфологические системы. - Смоленск: Ойкумена, 2010. - 328 с.

29. Бриллюэн Л. Научная неопределенность и информация. - М.: УРСС, 2010. -272 с.

30. Бутс Б.С., Дробышевский С.М., Кочеткова О.А. и др. Типология российских регионов. - М.: Институт экономики переходного периода, 2002. - 492 с.

31. Быков А.А., Порфирьев Б.Н. Об анализе риска, концепциях и классификациях рисков // Проблемы анализа риска. - 2007. - Том 3, №4. - С. 319-337.

32. Быков А. А., Мурзин Н. В. Проблемы анализа безопасности человека, общества и природы. - СПб.: Наука, 1997. - 247 с.

33. Валентей С., Нестеров Л. Человеческий потенциал: новые измерители и новые ориентиры // Вопросы экономики. - 1999. - № 2. - С. 98-103.

34. Гаджиев Ю.А. Зарубежные теории регионального экономического роста и развития // Экономика региона. - 2009. - № 2. - С. 45-61.

35. Гехаева П.Т., Булгакова Л.Н. Методика оценки экономического потенциала региона // Соврем. науч. исследования. - 2008. - № 3. - С. 54-57.

36. Гладкевич Г.И., Кружалин В.И., Мазуров Ю.Л. Типологическая дифференциация территории по риску последствий стихийных бедствий // Известия РАН. Серия географическая. - 2000. - № 6. - С. 57-65.

37. Гладкевич Г.И, Терский П.Н., Фролова Н.Л. Комплексная многофакторная оценка опасности наводнений в России // Ресурсы и качество вод суши: оценка, прогноз и управление. Сборник трудов первой открытой конференции НОЦ. М., 2011. - С. 21-36.

38. Государственный доклад «О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2015 году». - М.: МЧС России. ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2016. - 390 с.

39. Гранберг А.Г. Проблемы и пути развития производственного потенциала российских регионов. Бюллетень отечественного товаропроизводителя, №4 (22), 2003. - С. 11-23.

40. Гранберг А.Г. Регионы в экономическом пространстве России // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. - 1999. - №2. - С. 4-12.

41. Грачев А.Б. Социально-экономический потенциал муниципальных образований и методика его определения // Региональные исследования. -2008. - №4(19). - С. 11 - 14 .

42. Грачева Р.Г. Глобальный рекреационный тренд и Северный Кавказ. / В сб. Роль географии в изучении и предупреждении природно-антропогенных стихийных явлений на территории СНГ и Грузии. Отв. ред. В.М. Котляков, О.Б. Глезер. - М.: Медиа-Пресс, 2015а. - С. 283-304.

43. Грачева Р.Г. Горное природопользование на Северном Кавказе: прерванная эстафета // X Сократические чтения. Реальность как социальные эстафеты. Сб. докладов. Под ред. В.А. Шупера. - М.: Эслан, 2015б. - С. 89-108.

44. Гребенец В.И. Криогенные процессы. В монограф.: География, общество, окружающая среда. Том 1. Структура, динамика, эволюция природных геосистем. - М.: Издательский дом «Городец», 2004. - С. 344-356.

45. Гришина И.В., Полынев А.О. Социально-экономическое положение российских регионов: методические подходы и результаты комплексной оценки // Современные производительные силы. - 2012. - С. 34-48.

46. Гуня А.Н. Динамика освоения горного региона: структурные и институциональные факторы (на примере динамики расселения и землепользования в Кабардино-Балкарии и Карачаево-Черкессии). -Нальчик: Изд. КБНЦ РАН, 2008. - 160 с.

47. Гуревич Б.Л. Плотность населения города и плотность вероятности случайной величины // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. - 1967. - № 1. С. - С. 15-21.

48. Гуревич Б.Л., Саушкин Ю.Г. Математический метод в географии // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. - 1966. - № 1. - С. 22-37.

49. Гусейн-Заде С.М. Модели размещения населения и населенных пунктов. -М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988. - 92 с.

50. Жогова М.Л. Опасные и неблагоприятные природные явления в Пензенской области, Известия ПГПУ, Естественные науки, №1 (5) 2006 г. - С.158-165.

51. Зубаревич Н.В. Регионы России: неравенство, кризис, модернизация. -М.: Независимый институт социальной политики, 2010. - 160 с.

52. Иванов П.М., Гуня А.Н., Машкова Р.А. Комплексная оценка и перспективы освоения природно-ресурсного потенциала горного региона. - Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2008. - 133 с.

53. Игнатов Е.И. Прогноз и управление рисками в береговых морфосистемах прибрежной зоны в условиях меняющегося Мира // Материалы I Международного экологического Форума в Крыму. Крым - эколого-экономический регион. Пространство ноосферного развития. - Севастополь, 2017. - С. 15-20.

54. Инвестиционная привлекательность регионов - 2016: области повышенного риска: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.yarregюn.ra/depts/der/Documents/Инвестиции/dc6c62e7da29a4faa8c 961b.pdf (дата обращения: 01.01.2018).

55. Истомин Е.П., Слесарева Л.С. Оценка риска экстремальных гидрометеорологических явлений // Уч. зап. РГГМУ. - 2010. - № 16. - С. 1421.

56. Казьмин М.А. Трансформация сельскохозяйственного землепользования в регионах России в ходе современных социально-экономических реформ // Региональные исследования. - 2016. - № 2. - С. 103-112.

57. Катастрофы и общество / Под ред. В.А. Владимирова. - М.: Контакт культура, 2000. - 332 с.

58. Каргаполова Е.В. Категория «потенциал региона»: специфика проблемного поля» // Научный потенциал регионов России на службу модернизации: межвузовский сборник научных статей. - 2013. - №. 1. - С. 144-154.

59. Кобышева Н.В., Галюк Л.П., Панфутова Ю.А. Методика расчета социального и экономического рисков, создаваемых опасными явлениями погоды // Труды ГГО. - 2008. - № 558. - С. 162-172.

60. Колдомова Н.В. Разработка индикаторов качества жизни населения: опыт Новосибирской области // Материалы семинара по программе «Новая модель эффективного управления муниципальным образованием: качество жизни в наших руках». МОФ «Сибирский Центр поддержки общественных инициатив»; «Epstein&Fass» (США). - Новосибирск, 2007.

61. Колечков Д.В. Валовой муниципальный продукт: методология, анализ, управление. Сыктывкар: Коми научный центр УрО РАН, 2014. - 144 с.

62. Колечков Д.В., Гаджиев Ю.А., Тимашев С.А., Макарова М.Н. Валовой муниципальный продукт: методы расчета и применение // Экономика региона. - Е.: Институт экономики УрО РАН, 2012. - № 4. - С. 49-59.

63. Королев В.Ю., Бенинг В.Е., Шоргин С.Я. Математические основы теории риска. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 544 с.

64. Краснова О.М. Опыт статистического наблюдения и индикативного управления экономикой республики Татарстан: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://lab.obninsk.ru/public (дата обращения: 01.06.2016).

65. Криничанский К.В., Унрау А.В. Оценка валового муниципального продукта и сравнительный анализ российских городов // Региональная экономика: теория и практика. - 2014. - № 9(336). - С. 9-22.

66. Кузнецова О.В., Кузнецов А.В. Системная диагностика экономики региона. Изд. 3. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012. - 232 с.

67. Кузьмин И.И., Махутов Н.В., Хетагуров С.В. Безопасность и риск: эколого-экономические аспекты. Спб: Изд-во СПбГУЭФ, 1997. - 164 с.

68. Курбатова А.С., Мягков С.М., Шныпарков А.Л. Природный риск для городов России. - М.: НИиПИ экологии города, 1997. - 239 с.

69. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теория поля. - Издание 8-е, стереотипное. -М.: Физматлит, 2001. - 534 с.

70. Лексин В.Н. Карачаровский В.В. Причины и последствия сверхконцентрации экономического и социального потенциалов России в ее крупнейших городах // Российский экономический журнал. - 2007. - № 1-2. - С. 26-46.

71. Любимова М.В., Нестеров В.П., Дмитриева В.С. Проблемы оценки социально-экономического потенциала региона // Региональная экономика: теория и практика. - 2007. - № 4. - С. 13-24.

72. Магрицкий Д.В., Самохин М.А., Юмина Н.М. Наводнения в Краснодарском крае и республике Адыгея // Наука. Техника. Технология (политехнический вестник). - 2013а. - № 4. - С. 44-63.

73. Магрицкий Д.В., Юмина Н.М., Ретеюм К.Ф. База данных «Наводнения на Северном Кавказе», правообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального

образования Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ), 2013б.

74. Маергойз И.М. Территориальная структура хозяйства. - Новосибирск: Наука, 1986. - 300 с.

75. Мазмишвили А.И. Теория ошибок и метод наименьших квадратов. - М.: Недра, 1968. - 311 с.

76. Майнцер Клаус. Сложносистемное мышление: Материя, разум, человечество. Новый синтез. - М: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 464 с.

77. Макаров В.Л, Глазырин М.В. Новая экономическая самоорганизация муниципальных образований // Экономист. - 2003. - №4. - С. 53-60.

78. Макарова М.Н., Козлова О.А. Труд как фактор математической модели валового муниципального продукта. Екатеринбург. Институт экономики УрО РАН: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://arbir.ru/articles/a_4564.htm (дата обращения: 03.01.2018).

79. Малинецкий Г.Г. Сценарии, стратегические риски, информационные технологии // Информационные технологии и вычислительные системы. -2002. - №4. - С. 83-108.

80. Меньщикова В.И. Экономический потенциал региона: терминология, структура, модель // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2010. - Т. 84. - № 4. - С. 51-63.

81. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. / Пер. с англ. Э. Л. Наппельбаума, под ред. С.В. Емельянова. - М.: Мир, 1978. - 312 с.

82. Методика составления рейтинга инвестиционной привлекательности регионов России компании «РАЭКС-Аналитика»: [Электронный ресурс]. Режим

доступа: https://raexpert.ra/docbank//109/d31/3e8/5564b5d35605a92af9b47c6.pd f (дата обращения: 03.01.2018).

83. Методологические положения по статистике (выпуск 1, 2, 3, 4, 5) [Электронный ресурс] / Росстат. - Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/free/B99_10/Main.htm (дата обращения: 04.01.2018).

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

94

95

96

97

Михеева Н.Н. и др. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России // Инновации. - 2012. - № 9 (167). - С. 25-38. Михайлов Н.И. Горы Южной Сибири. - М.: Мысль, 1961. - 236 с. Мягков С.М. География природного риска. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 1995. -222 с.

Мягков С.М., Шныпарков А.Л. Концепция риска. Раздел монографии «Природные опасности России. "Природа, общество и окружающая среда"» - М.: Изд-во «Городец», 2004. Т.4. - 265-274.

Национальный атлас России. Том 2. Природа и экология. - М.: ФГУП «ГОСГИСЦЕНТР», 2004. - 495 с.

Немчинов В.С. Экономико-математические методы и модели. - М.: Соцэкгиз, 1962. - 409 с.

Нежиховский Р.А. Наводнения на реках и озерах. - Л.: Гидрометеоиздат, 1988. - 184 с.

Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. - М.: Мир, 1990. - 344 с. Осипов В.И. Природные катастрофы как глобальные и национальные угрозы // Оценка и управление природными рисками: Материалы Всероссийской конференции «Риск-2003». - Т. 1. -М.: РУДН, 2003.

Осипов В.И. Техногенез и современные задачи наук о земле // Экология и промышленность России. -2016. - №20(3). - С. 4-12.

Оценка и управление природными рисками / Под ред. А.Л. Рагозина. - М.: КРУК, 2003 - 320 с.

Оценочный отчет Greenpeace «Основные природные и социально -экономические последствия изменения климата в районах распространения многолетнемерзлых пород: прогноз на основе синтеза наблюдений и моделирования / Под ред. О.А. Анисимова - М.: ОМННО «Совет Гринпис», 2010. - 44 с.

Патреева О.В., Суслова Е.М. К вопросу о валовом городском продукте // Экономика образования. - 2009. - № 4. - С. 97-98.

Перов В.Ф. Хозяйственная деятельность и активизация селевых процессов в горных районах СНГ. / В сб. Экологические проблемы эрозии почв и русловых процессов. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 1992. - С. 126-134.

98. Петрова Е.Г. и др. Воздействие природно-техногенных рисков на развитие регионов Беларуси и России // Наука и инновации. Научно-практический журнал. - 2017. - № 3 (169). - С. 32-37.

99. Пилясов А.Н. Арктика Азии и Арктика Европы: будут ли расходиться траектории развития? // Экономика Востока России. - 2015. - № 1. - С. 2530.

100. Пилясов А.Н. Города Российской Арктики: сравнение по экономическим индикаторам // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. - 2011. - № 4. - С. 6469.

101. Пономаренко А.Н. Система национальных счетов // Экономический журнал ВШЭ. 1997. - № 1. - С. 78-102.

102. Поппер К. Логика научного исследования: пер. с англ. / Карл Поппер. - М.: АСТ: Астрель, 2010. - 565 с.

103. Поппер К.Р. Предположения и опровержения: Рост научного знания. Пер. с англ. - М.: ООО «Издательство ACT», 2004. - 638 с.

104. Порфирьев Б.Н. Природа и экономика: риски взаимодействия. (Эколого-экономические очерки). Под редакцией академика РАН В.В. Ивантера. - М.: Анкил, 2011. - 352 с.

105. Порфирьев Б.Н. Риск и безопасность: определение понятий. / В сб. Риск в социальном пространстве. Отв. Ред. А.В. Мозговая. - М.: Институт социологии РАН, 2001. - С. 38-49.

106. Порфирьев Б.Н. Экономика природных катастроф // Мир новой экономики. -2015а. - № 4. - С. 21-40.

107. Порфирьев Б.Н. Экономика природных катастроф: общемировые и российские тенденции динамики ущерба и подходы к его оценке // материалы XX Международной научно-практической конференции по проблемам защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. - М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 20156. - С. 23-26.

108. Порфирьев Б.Н. Экономические последствия катастрофического наводнения на Дальнем Востоке в 2013 г. // Вестник РАН. - 2015в. - Том 85. №22. - С. 128-137.

109. Природные опасности России. «Геокриологические опасности» / Под ред. Л.С. Гарагуля, Э.Д. Ершова. - М.: Изд-во «КРУК», 2000. - 316 с.

110. Природные опасности России. «Оценка и управление природными рисками» / Под ред. А.Л. Рагозина. М.: Изд-во «КРУК», 2003. - 320 с.

111. Природные опасности России. «Природные опасности и общество» / Под ред. В.А. Владимирова, Ю.Л. Воробьева, В.И. Осипова. - М.: КРУК, 2002. -245 с.

112. Проектные рекомендации к проведению эксперимента в Боровичском, Валдайском и Старорусском муниципальных районах Новгородской области по формированию инновационных социально-производственных комплексов (СПК). - М.: ЦЭМИ РАН, 2010. - 61 с.

113. Пуанкаре А. Наука и гипотеза: пер. с фр. / Под ред. и с предисл. А.Г. Генкеля. Изд. стереотип. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2016. -238 с.

114. Пуляевская В.Л. Валовой муниципальный продукт как показатель оценки экономического потенциала районов и городов // Вестник НГУЭУ. - 2012. -№ 3. -С. 159-166.

115. Рагозин А.Л. Современные методы и проблемы количественной оценки и управления природными рисками // Матер-лы Всеросс. конф. «Риск - 2003». Т. 1. М.: РУДН, 2003. - С. 350-354.

116. Рагозин А.Л. Современное состояние и перспективы оценки и управления природными рисками в строительстве. / В сб. Анализ и оценка природного и техногенного риска в строительстве. - М.: Стройиздат, 1995.

117. Ромашкин В.И. Математическая модель распределения плотности населения Москвы // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. - 1967. - № 3. - С. 54-62.

118. Самсонов К.П. и др. Технология оценки и прогнозирования социально-экономических последствий чрезвычайных ситуаций (теоретико-методологические аспекты) // Сб. научных трудов ВНИИ ГОЧС. - 2001. - Т. 25. - С. 193 - 207.

119. Саушкин Ю.Г. Вступительная статья: «Становление советской экономической географии» // Н.Н. Баранский. Избр. тр. - М.: Мысль,1980 -с. 3 - 27.

120. Саушкин Ю.Г. Экономическая география: история, теория, методы, практика. - М.: Мысль, 1973. - 559 с.

121. Силинцев В.С. Совершенствование долгосрочного прогнозирования социально-экономического развития региона: дис. ... канд. эконом. наук: 08.00.05. / Силинцев Виталий Сергеевич. - Челябинск, 2006. - 193 с.

122. Система национальных счетов 2008. Под эгидой Европейской комиссии, Международного валютного фонда, Организации экономического сотрудничества и развития, Организации Объединенных Наций и Всемирного банка. Нью-Йорк, 2012: [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/SNA2008Russian.pdf (дата обращения: 03.01.2018).

123. Сорокина Н.Ю. Сущность социально-экономического потенциала региона // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. 2010. №1-1. С. 7582.

124. Социально-экономический потенциал и эффективность его использования (понятия, факторы роста, показатели). Сборник научных трудов. - М.: МЭСИ, 1990. - 62 с.

125. Стихийные бедствия: изучение и методы борьбы. Под. ред. Лаврова С.Б, Никифорова Л.Г. - М.: Прогресс, 1978. - 439 с.

126. Стратегические риски России: оценка и прогноз / МЧС России; под общ. ред. Ю.Л. Воробьева; - М.: Деловой экспресс, 2005. - 392 с.

127. Стрелецкий Д.А., Шикломанов Н.И., Гребенец В.И. Изменение несущей способности мерзлых грунтов в связи с потеплением климата на севере Западной Сибири // Криосфера Земли. - 2012. - Т. 16. - № 1. - С. 22-32.

128. Таран О.Л. Социально-экономический потенциал и его использование по федеральным округам Российской Федерации // Региональная экономика: теория и практика. - 2008. - Т. 10. - № 67. - С. 8-14.

129. Татаринов А.А. Субнациональные счета: проблемы разработки и использование в региональном анализе. - М.: ИЭПП, 2005. - 163 с.

130. Татаркин А.И., Козлова О.А., Тимашев С.А. Вопросы (проблемы) методического обеспечения расчета валового муниципального продукта //

Безопасность критичных инфраструктур и территорий. - 2012. - Т. 3. - №1. -С. 3-8.

131. Тикунов В.С. Сравнительный анализ способов составления карт потенциала поля расселения // Известия Всесоюзного Географического общества. -1980 г. - Т. 112, вып.3. - С. 191-201.

132. Тикунов В.С., Черешня О.Ю. Индекс социального развития регионов Российской Федерации // Известия РАН. Серия географическая. - 2016. - Т. 1. - С. 19-24.

133. Социальный атлас российских регионов. Тематические обзоры. Типы регионов по уровню социально-экономического развития: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.socpol.ru/atlas/typology/index.shtml (дата обращения: 03.01.2018).

134. Федоренко Н.П. Вопросы экономической теории. - М.: Наука, 1994. - 224 с.

135. Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория Игр и экономическое поведение.

- М.: Наука, 1970. - 708 с.

136. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам: Пер. с англ. / Предисл. Ю.Л. Климонтовича. Изд. 2-е, доп. - М.: КомКнига, 2005. - 248 с.

137. Ханин С.Е. Проблемы исследования экономической базы городов (географический аспект) // Региональное расселение в СССР. М., 1984. - С. 185-199.

138. Ханин С.Е. Потенциал места: поиск ответа на вопрос роли ЭГП в развитии населенного пункта // Вопросы географии. Сб. 135 География населения и социальная география. - М.: Изд. дом «Кодекс», 2013. - С. 176-187.

139. Ханин С.Е., Гусейн-Заде С.М., Михеева В.С. Моделирование территориальных социально-экономических систем // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. - 1988. - № 3. - С. 14-20.

140. Чекавинский А.Н., Гутникова Е.А. Оценка валового продукта города и направления его увеличения // Проблемы развития территории. - 2012. - №2.

- С. 36-44.

141. Через 100 лет. Ведущие экономисты предсказывают будущее / Под ред. Игнасио Паласиоса-Уэрты; пер. с англ. А. Шоломицкой. Науч. ред. перевода Т. Дробышевская. - М.: Изд-во Института Гайдара, 2016. - 304 с.

142. Шалатов В.В. Алгоритм формирования стратегии социально-экономического развития региона в современной модели рыночного хозяйства: автореф. дисс. ... канд. экон. наук. - Майкоп, 2006. - 23 с.

143. Шахраманьян М.А., Ларионов В.И., Нигметов Г.М. и др. Методика оценки комплексного индивидуального риска чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. - М.: Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций (ВНИИ ГО ЧС), Центр исследований экстремальных ситуаций (ЦИЭКС), Сейсмологический центр Института геоэкологии РАН (СЦ ИГЭ РАН), 2002. - 28 с.

144. Шойгу С.К. и др. Комплексная оценка риска от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера // Сб. научных трудов ВНИИ ГОЧС. -2001. - Т. 25. - С. 70-86.

145. Шулаева О.В., Есенин М.А., Агекян Э.А. Российский и зарубежный опыт формирования системы показателей для оценки экономического потенциала регионов // Статистика и экономика. - 2015. - № 3. - С. 225-232.

146. Экономический потенциал развитого социализма / под ред. Б.М.Мочалова. -М.: Экономика, 1982. - 278 с.

147. Эфендиева А.А., Темрокова А.Х. Разработка методики комплексного анализа и оценки социально-экономического потенциала региона, основанного на применении метода балльных оценок // Terra Economicus. - 2013. Т. 11. - № 2-2. - С. 102-106.

148. Adhvaryu A., Uwe Deichmann. Information Economies Aspects of Risk Réduction in Urban Settings // Development Research Group, World Bank, 2009. P. 37-52.

149. Albala-Bertrand J.M. Natural Disaster Situations and Growth: A Macroeconomic Model for Sudden Disaster Impacts // World Development 21 (9), 1993. P. 14171434.

150. Anisimov O.A., Belolutskaya M.A., Grigoriev M.N. et al. Major natural and social-economic consequences of climate change in the permafrost region: predictions based on observations and modeling. Greenpeace, 2010. P. 40.

151. Cavallo E., Noy I. The Economics of Natural Disasters. A Survey. Washington: Inter-American Development Bank, 2010. P. 50.

152. Chair's Summary Fourth Session of the Global Platform for Disaster Risk Reduction. Geneva, 21 - 23 May 2013. P. 5.

153. Chernomorets S., Perov V., Budarina O., Savernyuk E., Leontyeva T. Debris flow hazards for mountain regions of Russia: regional features and key events // Natural Hazards, Springer Verlag (Germany), 2017. Vol. 88. №1. P. 199-235.

154. Giddens A. Modernity and self-identity: self and society in the late modern age. Cambridge: Polity Press, 1991. P. 256.

155. Hallegatte S., Przyluski V. The economics of natural disasters: Concepts and methods // Policy research working paper. World Bank, Washington, 2010. № 5507. P. 14-24.

156. Heisenberg W. Schritte über Grenzen. München, 1977. S. 368.

157. Hohenemser C., Kates R.W., Slovic P. The Nature of Technological Hazard // Science, 1983. Vol. 220, № 4495. P. 378-384.

158. Instanes A., Anisimov O. Climate change and Arctic infrastructure // Proceedings Ninth International Conference on Permafrost, June 29 - July 3. Institute of Northern Engineering, University of Alaska Fairbanks, Fairbanks, Alaska, 2008. P. 779-784.

159. Kahn M.E. The Death Toll from Natural Disasters: The Role of Income, Geography and Institutions // Review of Economics and Statistics, 2005. № 87(2). P. 271-284

160. Kaplan S., Garrick B. On the quantitative definition of risk // Journal of Risk Analysis, 1981. №1. P. 11-27.

161. Kellenberg D.K., Mobarak A.M. Does rising income increase or decrease damage risk from natural disasters? // Journal of Urban Economics, 2008. Vol. 63. № 3. P. 788-802.

162. Knight F. Risk, Uncertainty and Profit. Boston: Houghton Miffin Co., 1921. P. 381.

163. Koltermann P.K., Baburin V.L., Gavrilova S.A. et al. Quantification of economic and social risks of debris flows for the Black Sea coastal region of the North Caucasus // Geography, environment, sustainability, 2014. № 3. P. 108-122.

164. Kremers H., Susini A. Risk Information Management, Risk Models and Applications // Selected Papers 2017. CODATA-Germany Lecture Notes in Information Sciences, 2017. Vol. 8. P. 111-119.

165. Lall S., Deichmann U. Density and Disasters: Economics of Urban Hazard Risk // The World Bank Research Observer, 2012. Vol. 27. №1. P. 74-105.

166. Low P. The year in figures // Topics Geo. Natural catastrophes 2013: Analyses, assessments, positions. Munich: Munich Re, 2014. P. 58-59.

167. Luhmann N. Risk: A Sociological Theory. N.Y.: Walter de Gruyter, Inc., 1993. P. 236.

168. McGranahan G., Balk D., Anderson B. The Rising Tide: Assessing the Risks of Climate Change and Human Settlements in Low Elevation Coastal Zones // Environment and Urbanization, 2007. № 19(1). P. 17-37.

169. Natural Hazards, UnNatural Disasters: The Economics of Effective Prevention. The International Bank for Reconstruction and Development. The World Bank, 2010. P. 312.

170. Natural Disasters in the World. Statistical Trend on Natural Disasters. IDNDR Promotion office, National Land Agency, Japan, 1994. P. 18.

171. Pelling M., Özerdem A., Barakat S. The macro-economic impact of disasters // Progress in Development Studies, 2002. Vol. 2. №. 4. P. 283-305.

172. Raschky P.A., Weck-Hannemann H. Charity hazard - a real hazard to natural disaster insurance? // Environmental Hazards, 2007. Vol. 7. №. 4. P. 321-329.

173. Rasmussen T.N. Macroeconomic Implications of Natural Disasters in the Caribbean. International Monetary Fund (IMF). Working Paper/04/224, Washington, 2004. P. 24.

174. Redlich F. Towards a better theory of risk // Exploration in entrepreneurial history, 1957. Vol. 10. P. 33-39.

175. Reichenbach H. Kausalitat und Wahrscheinlichkeit. «Erkenntnis», 1930. S. 186.

176. Romanovsky V.E., Smith S.L., Christiansen H.H. Permafrost thermal state in the Polar Northern Hemisphere during the International Polar Year 2007-2009: a Synthesis // Permafrost and Periglacial Processes, 2010. Vol. 21. P. 106-116.

177. Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015 - 2030. Third United Nations World Conference on Disaster Risk Reduction. Sendai, Miyagi, Japan, 2015. P. 31.

178. Schaefer R.E. What are we talking about when we talk about "risk"? Critical Survey of Risk and Risk Preference Theories. Luxemburg: International Institute for Applied Systems Analysis, 1978. P. 62.

179. Small C., Naumann T. The Global Distribution of Human Population and Recent Volcanism // Global Environmental Change Part B: Environmental Hazards, 2001. P. 93-109.

180. Snow, Water, Ice and Permafrost in the Arctic (SWIPA) 2017. Arctic Monitoring and Assessment Programme (AMAP). Oslo, Norway, 2017. P. 269.

181. Streletskiy D.A., Anisimov O.A., Vasiliev A.A. Permafrost degradation // Snow and ice- related hazards, risks, and disasters / Eds.: W. Haeberli, C. Whiteman. Elsevier, 2014. P. 303-344.

182. Streletskiy, D.A., Shiklomanov, N.I. and Hatleberg, E. Infrastructure and a Changing Climate in the Russian Arctic: A Geographic Impact Assessment // Proceedings of the 10th International Conference on Permafrost, 2012. Vol. 1. P. 407-412.

183. Stewart J. Empirical Mathematical Rules Concerning the Distribution and Equilibrium of Population // Geographical Review, 1947. Vol. 37. P. 461-486.

184. The report of the World Conference on Natural Disaster Reduction, Yokohama, Japan, 1994. P. 57.

185. Thywissen K. Core terminology of disaster reduction. Measuring vulnerability to natural hazards: Towards disaster resilient societies. Hong Kong: United Nations University Press, 2006. P. 23.

186. White G.F. Natural Hazards: Local, National, Global. New York: Oxford University Press, 1974. P. 288.

Приложения

Приложение 1. Основные методы оценки природного риска.

Название метода

Суть метода

Математическое выражение

Недостатки метода

Детерминированные методы.

Предполагают анализ этапов развития аварий на объектах техносферы, в том числе особо опасных, при реализации стихийного бедствия, начиная от исходного состояния через последовательность предполагаемых деструктивных изменений до установившегося конечного состояния.

1. Исчерпание проектного допускаемого ресурса тпд объекта техносферы (здания, сооружения и пр.), определяющего степень накопленного повреждения Б или уязвимости Ж с течением времени т идет по линейному закону (1).

2. Допускаемый проектный ресурс тпд определяется через время топ достижения опасного состояния и запас по ресурсу пт (2).

3. На каждом временном отрезке т, измеряемом в годах, условная вероятность достижения предельного состояния будет равна (3), где первый множитель определяет приращение условий вероятности достижения опасного состояния в год.

4. Экономические ущербы и при реализации

_ р> _ С ^

^пд

где С0 - коэффициент тяжести заданной степени повреждения.

Тпд = пте [2; 10] (2)

Р =

Тпд^1

(3)

и =

X Сит X 2Т, (4) где 2Т - общие затраты на

создание анализируемого объекта техносферы;

Сит - коэффициент, учитывающий тяжесть

последствий стихийного бедствия (1< Сит< 20).

Линейный характер зависимостей является достаточно грубым допущением ввиду сложности и вероятной непредсказуемости поведения систем техносферы. Существует потенциальная возможность упустить редко реализующиеся, но важные элементы цепочки развития аварий при реализации стихийного бедствия. Возможны ошибки при попытке унификации сценария развития и записи его в виде математической модели. В целом

детерминированные модели слабо применимы к исследованию НОЯ, поскольку они далеко не всегда имеют

г

т

Название метода Суть метода Математическое выражение Недостатки метода

стихийного бедствия могут считаться линейно зависимыми от степени исчерпания ресурса (4). детерминированный характер (то есть могут произойти, а могут и не произойти).

Статисти ческие методы. Проводится обобщение статистической информации о частоте возникновения чрезвычайных ситуаций и соответствующих им ущербов. Оценка производится либо по средним значениям рисков за определенный прошедший период (1-5), либо по экстраполированным значениям, полученным методом наименьших квадратов или полиномов (6). ик - ущерб, соответствующий НОЯ к, г - период наблюдений, ] -период экстраполяции. - суммарное число ЧС )) на отрезке Дт; vs = ГгУ (1) - суммарный ущерб (Us) на отрезке Дт: Us = Uk (2) - среднее количество НОЯ в год: V = ^ (3) - средняя величина ущерба на одно НОЯ: й = | (4) - осредненное значение риска будет: R = Vxü х ATi (5) Rj = Vj х Uj (6) Статистическая информация характеризует риски, реализованные на предыдущих временных интервалах. На основании неполной индукции может быть сформировано вероятностное заключение, которое может иметь очень малую вероятность реализации, может иметь высокую степень недостоверности.

Вероятностные методы. Проводится количественная оценка степени возможности наступления неблагоприятных последствий от стихийного бедствия. Для выполнения вероятностного анализа природных рисков строятся математические модели Мм объектов техносферы (Мот), рабочих процессов в них (Мрп), опасных природных процессов (Мноя), процессов повреждения и деградации Мм = F (Мот, Мрп, МНоЯ, Мпд, Мсс, Ма ... Му) (1) v = F (Упф, Vom, v4, Voc) (2) Pv = Fp(Mm, v) (3) Uv = Fu (Mm, v) (4) R = Fr (Pv, Uv) (5) Вероятностные методы относятся к наиболее полным и строгим с математической точки зрения. Вероятностная природа риска определяет преимущества их применения в

Название метода Суть метода Математическое выражение Недостатки метода

(Мпд), сценариев возникновения и развития катастрофических ситуаций (Мсс) с учетом роли антропогенного фактора (Ма) и др. (Мх) (1). В математическую модель (1) вводятся вероятностные характеристики внешних и внутренних поражающих факторов (упф) и характеристики сопротивления им объектов техносферы (уот), человека (уч), и окружающей среды 0^) (2). По данным вероятностного моделирования устанавливаются вероятности Ру возникновения различных стадий развития ЧС (3). Расчет математического ожидания ущербов (4). Уравнение риска (Я) имеет вид (5). исследованиях по данной тематике. Основные ограничения метода связаны с неполнотой и несовершенством статистической информации (больше информации - меньше неопределенности в оценке вероятности). Кроме того, применение упрощенных расчетных схем снижает достоверность получаемых оценок риска.

Логико-вероятностные методы. Основаны на При определении вероятности возникновения неблагоприятных (1 — если элемент ТСЭС не пострадал; 1 \ 0 — если пострадал/разрушен ( ) Среди основных недостатков можно выделить трудоемкость

Название метода Суть метода Математическое выражение Недостатки метода

специализированных алгоритмах и законах алгебры логики, используются для анализа рисков структурно сложных систем большой размерности, в том числе ТСЭС. Суть метода сводится к построению и анализу логических функций. последствий в ТСЭС в качестве аргументов функций алгебры логики вводятся истинные высказывания: - о событиях с отдельными элементами ТСЭС хг (1); - о реализации НОЯ (2); - о функции безопасности системы при воздействии НОЯ (3). Вероятностная функция принимает вид аналитической связи вероятности истинности логических высказываний (4, 5). По каждой из вероятностей Ро опасного состояния устанавливается уровень ущерба ио с использованием детерминированной, статистической или вероятностной информации (6). ( 1 — если НОЯх{ произошло; 1 \0 — если НОЯг1 не произошло ( ) у ,..., 1т ) = ( 1 — если ТСЭС перешла в опасное состояние; 1 0 — если ТСЭС не перешла в опасное состояние ( ) Рб = Р{у(х1.....хп)}, (4) Ро = Р{у(?1.....2т )}, (5) где Рб - вероятность безопасного состояния ТСЭС; Ро - вероятность опасного состояния ТСЭС. и0 = Ри(у(г1' ., 2п)} логико-вероятностных преобразований, а также проблему достоверности вероятностей инициирующих событий (в терминах данного исследования -реализации НОЯ). Все многообразие возможных преобразований в ТСЭС невозможно предугадать и описать одной логической последовательностью событий.

Методы теории нечетких множеств. Применяется для оценки Производится построение алгоритма анализа опасностей с применением Р Рр (Рщт , Р' Ртах ) (1), где Ртт, Ртах - возможные нижний и верхний пределы Дается лишь интервал наиболее вероятных значений, имеющий

Название метода Суть метода Математическое выражение Недостатки метода

рисков, когда весьма высока степень неопределенности как в количественном описании сценариев возникновения и развития опасности, так и при оценке взаимовлияния факторов риска. нечетких и четких множеств. Это дает возможность провести ранжирование опасностей и вычислить вероятности (Р) неблагоприятных событий. Вычисление может быть проведено вероятностными методами или методами нечеткой логики (1). Затем дается оценка 1нОЯ интенсивности поражающих факторов (НОЯ), их экспозиций (по времени (^ и пространству (х, у, z)). По величинам 1нОЯ на базе детерминированных или статистических методов производится оценка ущербов (2). Уравнение риска имеет вид (3). вероятностей; Р - наиболее ожидаемое значение. и = Рц ОНОЯ, х, У, (2), Р = ((Ртт , Р, Ртах ), ОнОЯ, X, у, г)). (3) весьма абстрактные границы, субъективно установленные исследователем («возможно», «более или менее возможно», «практически невозможно», «малый риск», «средний риск», «большой риск» и др.).

Методы нелинейной динамики (бифуркационные, синергетические). В основе метода - Направлены на построение математических моделей сложных нелинейных систем с заданными параметрами критичности Рк = Р {(Qk—Q ),(ок — о)}, (1) где ^ — 0 ^ 0 и О —Ок ^ 0 Ршт = РК {Р, 0}, (2) Ртах = Ря{Рк, Ук} Сложность выбора параметров порядка и ограниченность статистических данных, их характеризующих.

Название метода Суть метода Математическое выражение Недостатки метода

сложные нелинейные по входным функциям Сложность построения

подходы к построению и (внешним и внутренним математических моделей

описанию динамических воздействиям Q]c и для нелинейных

процессов с ответным функциям процессов.

выраженными систем на эти Большинство

нелинейными воздействия). нелинейных уравнений

взаимодействиями, что При непрерывном на сегодняшний день не

определяет возможность приближении величин Q ^ имеют конечных

скачков от порядка к Q]í и О ^ вероятности решений, а лишь

хаосу, от устойчивого возникновения описывают нелинейный

состояния к чрезвычайных ситуаций процесс и дают

неустойчивому, от резко возрастают (1). представление о некой,

штатных состояний к Ущербы могут зачастую весьма

катастрофическим. определяться по видам и классам возникающих ЧС на базе статистических и детерминированных методов. Риски: Ят1П - до момента достижения критичности и Ят аХ - в момент достижения критичности (2, 3) широкой, области допустимых решений.

Источник: составлено авторам по материалам [Безопасность ... , 2007].

Приложение 2. Методики оценки природных рисков.

Название методики

Алгоритм

Формулы для расчета

Апробация

Методика оценки комплексно го

индивидуал ьного риска ЧС

природного и

техногенног о характера Всероссийск ого научно-исследовате льского института по

проблемам гражданско й обороны и чрезвычайн ых ситуаций (ВНИИ ГО ЧС), Центра исследовани й

экстремальн ых ситуаций

1. Подготовка исходных данных, выбор параметров моделей воздействия и законов поражения;

2. Оценки индивидуального (1) и коллективного риска (2) при /-ой ЧС;

3. Оценка индивидуального (Яе) и коллективного (Я/) комплексного риска с учетом возможного поражения людей при всех ЧС (3).

3. Создание моделей воздействия (функций распределения НОЯ (Я (х, у, Ф)), демонстрирующих вероятность того, что случайная величина Ф в точке с координатами х, у примет значение не выше заданной величины Фз (4)).

4. Расчет плотности вероятности / (х, у, Ф) как производной от функции распределения Я(х, у, Ф) (5).

5. Составление карт социального риска, характеризующих распределение вероятностей гибели, ранения, утраты здоровья для отдельного человека (индивидуальный риск) или группы (например, жителей какого-то города), находящихся в зоне возможного поражения в течение года.

1. Яе1 = Н*Р , где Н - частота ЧС за год;

Р - вероятность наступления неблагоприятного события при условии, что ЧС произошла.

2. м = т* М1 (Ы),

где Н/ - частота ЧС за год;

М/ (Ы) - математическое ожидание потерь

населения.

3.

Я,

Я

= 1 — П(1 — ^);

1=1 п

=1—П(1);

где п - число рассматриваемых ЧС; Яе/ - индивидуальный риск при /-й ЧС; Я/ - коллективный риск при /-й ЧС.

4. Я(х,у, Ф) = Р(Ф < Ф)

5. Г(х,у, Ф)= Р'(х,у, Ф)

Методика апробировалась на городах, где территория разбивалась на элементарные площадки, а их координаты представлялись точкой, расположенной в центре площадки. Затем показатели, полученные для отдельных площадок, складывались. Итоговая совокупность значений риска была разбита на интервалы, которым присваивалось качественное определение (от «пренебрежительно малого» до «недопустимо высокого»). При оценке риска также учитывались: характеристика застройки (ее плотность и тип зданий по высоте, материалу стен); численность населения; пожаро- и взрывоопасные объекты (хранилища, нефтепроводы и пр.), химически- и

радиационноопасные объекты и их важнейшие характеристики._

п

Название методики Алгоритм Формулы для расчета Апробация

(ЦИЭКС) и Сейсмологи ческого центра Института геоэкологии РАН (СЦ ИГЭ РАН) [Шахрамань ян ..., 2002]. В качестве исследуемого НОЯ были выбраны землетрясения (соответственно случайной величиной была принята интенсивность землетрясения в баллах). Методика апробирована авторами на основных сейсмоопасных регионах России (Камчатка, Северный Кавказ).

Методика комплексно й оценки риска на основе использован ия географичес кой информацио нной системы (ГИС) «Экстремум » агентства по Разработка ансамбля моделей, положенных в основу ГИС: 1. Моделирование индивидуального риска от НОЯ (1). Построение изолиний, ограничивающих области с равным значением индивидуального риска (Яг). 2. Расчет математического ожидания потерь при реализации НОЯ (М(Ы)) (2). 1. Я^Х, у) = ^ ,у)Р (Ат ) т ем 1С1 где PQ(x, у) - вероятность воздействия на человека в точке с координатами (х, у) 01-го поражающего фактора с интенсивностью, соответствующей гибели (поражению) человека (здорового мужчины 40 лет) при условии реализации Ада-го события (аварии, опасного природного явления, катастрофы, стихийного или иного бедствия); F(Аm) - частота возникновения Ада-го события в год; М - множество индексов, которое соответствует рассматриваемым событиям (авариям, опасным природным явлениям, катастрофам, стихийным или иным бедствиям); L -множество индексов, которые соответствуют перечню всех поражающих факторов, возникающих Апробация методики также произведена на землетрясениях. Для определения сейсмического риска города, также как и в предыдущей описанной методике, разбиваются на элементарные площадки, а небольшие населенные пункты могут быть представлены одной площадкой. За координаты площадок принимаются координаты точек, расположенные в центре каждой площадки.

Название методики Алгоритм Формулы для расчета Апробация

мониторинг у и прогнозиров анию ЧС [Шойгу и др., 2002] при рассматриваемых событиях. 2. MW = Ц P(l) X*ОС.У) xdy, вг где S¿ - площадь города (область интегрирования); P(I) - параметрический закон поражения людей, размещенных в i-м типе зданий, от землетрясения с интенсивностью I; y(x, y) - плотность размещения людей в пределах элементарной площадки с координатами (x, y). 3. Расчет математического ожидания потерь (М(^))с учетом плотности вероятности (т.к. интенсивность землетрясений в каждой точке - случайная величина). M(N) 24 Imax = ffj j r(x.yj) p urntrnx,y»m Бг 0 ¡min где _f (x, y, I) - плотность вероятности распределения интенсивности землетрясения в пределах площадки с координатами (x, y); f(t) - функция, учитывающая размещение людей в зданиях в течение суток.

Вероятност ная модель природного и природно- 1. Расчет интенсивности (частоты) НОЯ (ХНОЯ1) ./-го класса тяжести (автор приводит оригинальную классификацию ЧС по классам 1. к 4Cj = кноя ano q ЦчС] 2. Автором приведены многочисленные примеры применения отдельных формул для различных видов

Название методики Алгоритм Формулы для расчета Апробация

техногенног о риска ИНП РАН [Акимов и др., 2001]. опасности (1)) или нескольких (п) видов НОЯ (2). 2. Расчет вероятности попадания произвольного объекта техносферы в зону действия поражающих факторов НОЯ, которые характеризуются долей площади территории (аПФ), подвергающейся воздействию поражающих факторов (при использовании в качестве исходных данных частоты НОЯ в конкретном пункте (аПФ=1) (3)). 3. Оценка условной вероятности (ф) возможных разрушений объектов техносферы (ущерба, Ж) в результате действия поражающих факторов НОЯ (4). 4. Оценка ущерба Ж в результате разрушения объектов техносферы. 5. Оценка риска от ЧС, характеризуемого математическим ожиданием ущерба (5). п ХЧС] = ^ХНОЯЬ аПФЬ ц1 цЧСц 1=1 3. аПФ1 = 5 где 8ПФ - зона действия поражающих факторов; £ - площадь рассматриваемой территории. 4. цЧс = Р(ЫчС]—1 < № < ычц) где №Ча - граничное значение ущерба для классификации последствий от НОЯ как ЧС у-го класса. 5. М[№,М] = аЧС(АОЖ = аЧС] (АЩ где № - средний ущерб от ЧС, Щ - средний ущерб от ЧС у-го класса по степени тяжести, ачс (А0 = ЛчсАС - математическое ожидание числа ЧС за интервал времени Д1 НОЯ (землетрясений, ураганов, лесных пожаров и пр.) на разных территориях России.

Методика расчета социального и экономичес кого рисков, 1. Оценка уязвимости реципиента (7/) при расчете социального риска (1). В качестве реципиента могут выступать как административная единица (город, область, страна и т. п.), так и конкретный хозяйственный объект 1. ^соц = /Б, где я - площадь, охватываемая /-м НОЯ (км2); Б -площадь всей территории (км2); 1 - число жителей, равномерно распределенных на данной территории. 2. Р(У1соц) = 31 /Б Расчеты проводятся на примере оценки социальной и экономической уязвимости, экономического риска при выпадении опасного града в Саратовской области.

Название методики Алгоритм Формулы для расчета Апробация

создаваемых опасными явлениями погоды Главной геофизическ ой обсерватори и им. А.И. Воейко ва [Кобышева и др., 2008]. (электростанция, сельскохозяйственные угодья, жилая застройка и т. п.). 2. Оценка вероятности уязвимости (попадания людей в зону действия НОЯ, Р (Ясоц)) (2). 3. Оценка частоты (эмпирической вероятности НОЯ, рг) (3). 4. Оценка социального риска на данной территории (Ясоц) (4). 5. Расчет экономической уязвимости хозяйственного объекта (У^ эк, руб./год) (5). 6. Расчет экономического риска, Я 1 эк (6). 3. р^ = щ /Ы, где пг - число случаев с г-м НОЯ на рассматриваемой территории, N - общее число наблюдений. 4. Ясоц = ) X = Р(У1соц) X р, 5. Ъ эК = Р1^к1А (0, где А - сумма долей ВВП и основных фондов, приходящиеся на одного человека, к - коэффициент агрессивности НОЯ, характеризующий степень разрушительности разного рода явлений. За единицу среди остальных опасных рассматриваемых авторами метеорологических явлений было принято действие сильного ветра (давление, оказываемое им на объекты). 6. эк

Имитационн ая модель оценки и прогнозиров ания социально- экономичес ких последствий ЧС на 1. Моделирование процессов влияния социально-экономических последствий ЧС на производство. Предполагается, что валовой выпуск зависит от изменения реализованного совокупного спроса, определенного в соответствии со сценарием развития ЧС, наличия или выбытия (вследствие ЧС) основных производственных фондов и выбытия экономически активного населения (1). 1. УЯР, = шт^Ю? .УЯР^У,/У12К1т)2, где УЯР - валовой региональный продукт, в сопоставимых ценах в периоде г; Уг - реализованный совокупный спрос в сопоставимых ценах в периоде 1 (рассчитывается на основе принятого сценария развития ЧС); - стоимость основных производственных фондов региона в периоде 1 (рассчитывается на основе принятого сценария развития ЧС); LDt - экономически активное население (рассчитывается на основе принятого сценария Модель включает: блок сценарных условий развития экономики России и сценариев развития ЧС; четыре основных блока расчета прогнозных параметров (производство, население, занятость, финансы); блок комплексной оценки экономических последствий ЧС на развитие

Название методики Алгоритм Формулы для расчета Апробация

регионально м уровне ВНИИ ГОЧС [Самсонов и др., 2001]. 2. Расчет инвестиций в экономику региона на предупреждение и смягчение социально-экономических последствий ЧС, в сопоставимых ценах в периоде (1г, (2)). 3. Расчет основных производственных фондов региона в периоде времени ^ в зависимости от сценария развития ЧС (Я, (3)). 4. Расчет продукции промышленности (на основании выявленной авторами зависимости изменения ВРП и ВВП и объема произведенной продукции промышленности). 5. Расчет валовой продукции сельского хозяйства (на основании выявленной авторами зависимости изменения ВРП и объема инвестиций в сельское хозяйство). 6. Расчет экономически активной доли населения и численности занятых, доходов бюджета и других значимых параметров на основе принятого сценария развития ЧС. развития ЧС); Ктр - измеряет влияние изменения реализованного совокупного спроса предыдущего периода на изменение выпуска, оценивается методом регрессионного анализа (рассчитывается на основе принятого сценария развития ЧС). 2. 1, = I™ + ¡[ + + /» + //" + /Г, где инвестиции в предупреждение и смягчение социально-экономических последствий ЧС: I™ - из местного бюджета; г Ц - из федерального бюджета; - по федеральной целевой программе (инвестиционной программе); - за счет собственных средств предприятий, включая привлеченные; 1™ - иностранные (скорее всего - ЧС трансграничного характера); Ц - прочие. ^ = + ъ, где У( - ввод в действие основных производственных фондов за счет строительства новых; ЫЖВ - норматив выбытия фондов. регионов для диагностики социально-экономического состояния региона после ЧС. Примеров апробации на конкретных регионах авторами не представлено.

Приложение 3. Крупнейшие по числу погибших и пострадавших наводнения в России (1997 - 2015 гг.).

Год Территория Зона затоплени я Число погибших/ пострадав ших Прямой ущерб % от ВВП текущего года Суммарн ый ущерб18 % от ВВП текущего года % от ВРП регионов

1998 Наводнение в районе города Ленска (Республика Саха, Якутия) 172 населенны х пункта 85 / 475 тыс. человек. 1,2 млрд руб. 0,05% 9 млрд руб. 0,34% 27%

2002 Наводнение на Юге Европейской части России (Ставропольский и Краснодарский края, Республики Северного Кавказа) 377 населенны х пунктов 114 / 335 тыс. человек. 16 млрд руб. 0,15% 96 млрд руб. 0,89% 23%

2012 Наводнение в Краснодарском крае Около 10 населенны х пунктов 171 / более 60 тыс. человек. 20 млрд руб. 0,03% 120 млрд руб. 0,18% 8%

2013 Наводнение на Дальнем Востоке (Амурская область, Хабаровский край, Еврейская АО и др.) 235 населенны х пунктов 0 / более 100 тыс. человек. 88 млрд руб. 0,12% 528 млрд руб. 0,74% 27%

2014 Алтайский край, Республики Алтай, Хакасия и Тыва 250 населенны х пунктов 6 / 120 тыс. чел. 14 млрд руб. 0,02% 84 млрд руб. 0,11% 10%

Источник: составлено автором по собственным расчетам и данным МЧС.

18 С учетом косвенного ущерба (приблизительная оценка)

Приложение 4. Резервы финансовых ресурсов для ликвидации чрезвычайных ситуаций в регионах России в 2015 году.

Источник: составлено автором по данным МЧС.

Приложение 5. Показатели базы данных муниципальных образований для расчета индексов плотности и пространственной уязвимости социально-экономического

потенциала территории.

№ Блок Показатель Предоставлен Росстатом/ расчетный

1 Население 1. Численность населения на 1 января текущего года (человек). Предоставлен Росстатом

2 Основные фонды 2.1. Основные фонды по полной учетной стоимости по коммерческим и некоммерческим организациям (тыс. руб.) - фонды муниципальной формы собственности. Предоставлен Росстатом

2.2. Основные фонды всех форм собственности (тыс. руб.) Расчетный

3 Валовое производство 3.1. Промышленное производство (тыс. руб.) Предоставлен Росстатом

3.2. Производство продукции сельского хозяйства (тыс. руб.) Предоставлен Росстатом

3.3. Оборот розничной торговли (тыс. руб.) Предоставлен Росстатом

3.4. Строительство (тыс. руб.) Расчетный

3.5. Транспорт и связь (тыс. руб.) Расчетный

3.6. Операции с недвижимостью (тыс. руб.) Расчетный

3.7. Государственное управление (тыс. руб.) Расчетный

3.8. Образование (тыс. руб.) Расчетный

3.9. Здравоохранение (тыс. руб.) Расчетный

4 Землепол ьзова ние 4.1. Общая площадь земель муниципального образования, гектар Предоставлен Росстатом

4.2. Общая площадь застроенных земель, гектар Предоставлен Росстатом

4.3. Площадь земель сельхозугодий, гектар Предоставлен Росстатом

Источник: составлено автором.

Приложение 6. Пример расчета индекса пространственной уязвимости СЭП территории для Мурманской области, 2015 г.

Муниципальные образования

Численность населения, человек

Промышленное производство, тыс. руб.

Сельское хозяйство, тыс.

руб.

Розничная торговля, тыс.

руб.

Фонд заработной

платы «Строительство» тыс. руб.

%

Оборот организаций по

виду экономической деятельности «Строительство», тыс. руб.

Кольский МР

41852

21250122

1324028

2205582

85609

2,5

701018

Кандалакшский МР

45115

13067627

116823

3515211

109389

3,1

895742

Ловозерский МР

11000

1871738

128478

300679

0,0

Печенгский МР

37480

5071176

11389

1995260

0,0

Терский МР

5566

986320,6

56920

151752

377957

10,8

3094943

Г. Мурманск

305236

1,47Е+08

209003

40579376

1504751

43,2