Главная » Все выпуски » Номер 2(30) 2018 » Состояние и прогнозирование социо-эколого-экономической системы водосбора Белого моря с использованием когнитивного моделирования
СОСТОЯНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЦИО-ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ВОДОСБОРА БЕЛОГО МОРЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Библиографическое описание:Меншуткин В.В., Филатов Н.Н., Дружинин П.В. Состояние и прогнозирование социо-эколого-экономической системы водосбора Белого моря с использованием когнитивного моделирования // Арктика: экология и экономика. — 2018 — №2(30). — С. 4-17. — DOI: 10.25283/2223-4594-2018-2-4-17.
АННОТАЦИЯ:
Разработана когнитивная модель, отражающая динамику окружающей среды, экономические и социальные процессы, происходящие в субъектах Российской Федерации, входящих в Арктическую зону, в частности на территории водосбора Белого моря. Рассматриваются влияние изменений климата, особенности воздействия экономической деятельности на окружающую среду (море и водосбор) и проживание населения на водосборе Белого моря. Показаны особенности развития регионов, которые определяются динамикой инвестиций, при этом в северных регионах водосбора Белого моря в 1990-х годах они сократились в 5—10 раз, и лишь два региона (Вологодская и Архангельская области) к 2010 г. смогли достичь дореформенного уровня. Остальные регионы получали инвестиции примерно в два раза меньше, чем в 1990 г. Рассмотрено современное состояние и изменения социальной сферы, окружающей среды, зависящие от объемов загрязнений, поступления биогенов на водосбор и в море, а также от выбросов в атмосферу, сформированных как на водосборе, так и трансграничными переносами. Модель предназначена для прогнозирования на качественном уровне происходящих изменений сложной социо-эколого-экономической системы при различных сценариях природопользования и изменений климата, что может служить основой для построения системы количественных моделей, для разработки систем поддержки принятия управленческих решений для достижения устойчивого развития социально-экономической системы регионов.
Сведения о финансировании: Работа по созданию основ когнитивной модели была частично выполнена по гранту РФФИ № 16-06-00442, а комплексные исследования состояния и динамики социальных, эколого-экономических процессов и явлений на водосборе — в рамках госзадания ИВПС КарНЦ РАН № АААА-А18-118032290034-5 «Закономерности изменений экосистем Белого моря при интенсификации освоения Арктической зоны региона и под влиянием изменений климата».
Литература:
Интегрированное управление водными ресурсами Санкт-Петербурга и Ленинградской области: Опыт создания системы поддержки принятия решений / Под ред. А. Ф. Алимова, Л. А. Руховца, М. М. Степанова. — СПб., 2001. — 419 c.
Меншуткин В. В. Искусство моделирования (экология, физиология, эволюция) // Санкт-Петербург; Петрозаводск, 2010. — 416 c.
Edsel D. B., Camp J. V., LeBoeuf E. J. et al. Watershed Modeling and its Applications: A State-of-the-Art Review // The Open J. of Hydrology. — 2011. — № 5. — С. 26—50.
Алимов А. Ф., Алексеев А. П., Бергер В. Я. Марикультура как способ увеличения промысловых ресурсов Белого моря // Вестн. РАН. — 2008. — Т. 78, № 9. — С. 792—799.
Матишов Г. Г. Комплексные исследования процессов, характеристик и ресурсов российских морей Северо-Европейского бассейна. — Апатиты, 2004. — 555 с.
Филатов Н. Н., Георгиев А. П., Ефремова Т. В. и др.Реакция озер Восточной Фенноскандии и Восточной Антарктиды на изменения климата // Докл. Акад. наук. — 2012. — Т. 444, № 5. — С. 554—557.
Лаженцев В. Н. Север России: альтернативы на будущее // Соврем. производ. силы. — 2013. — № 2. — С. 115—124.
Гранберг А. Г. Макроэкономика европейского Севера России // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. — 2002. — № 4. — C. 3—10.
Жаров В. С., Иванова М. В.Проблемы управления социально-экономическим развитием регионов Арктики // Вестн. Мурм. гос. техн. ун-та. — 2015. — № 3. — C. 393—400.
Филатов Н. Н., Дружинин П. В., Тержевик А. Ю. Беломорье — регион для решения актуальных проблем Арктики // Арктика: экология и экономика. — 2011. — № 2. — С. 90—101.
Белое море и его водосбор под влиянием климатических и антропогенных факторов / Отв. ред. Н. Н. Филатов, А. Ю. Тержевик. — Петрозаводск: ИВПС КарНЦ РАН, 2007. — 335 с.
Исаченко А. Г.Введение в экологическую географию. — СПб.: Издат. дом СПбГУ, 2003. — 192 с.
Медико-географический атлас России «Природноочаговые болезни» / Под ред. С. М. Малхазовой; Геогр. фак. МГУ. — М., 2015. — 208 с.
Баранов Н. С. Стратегическое значение Севера для экономики России // Общество и право. — 2014. — № 3 (49). — C. 297—301.
Малинецкий Г. Г., Маненков С. К., Митин Н. А., Шишов В. В. Когнитивный вызов и информационные технологии // Экон. стратегии. — 2011. — Т. 13, № 7—8 (93—94). — С. 68—79.
Бусленко Н. П., Калашников Н. Н., Коваленко И. Н. Лекции по теории сложных систем: Учебное пособие. — М.: Совет. радио, 1973. — 441 с.
Кондратьев С. А. Формирование внешней нагрузки на водоемы: проблемы моделирования. — СПб.: Наука, 2007. — 255 c.
Страшкраба М., Гнаук А. Пресноводные экосистемы: Математическое моделирование. — М.: Мир, 1989. — 376 c.
Моисеев Н. Н. Человек, среда, общество // Проблемы формального описания. — М.: Наука, 1982. — 240 с.
Величковский Б. М. Когнитивная наука: Основы психологии познания. — М.: Академия, 2006. — 448 с.
Кулинич А. А. Разработка принципов и методов построения программных систем поддержки принятия решений в слабоструктурированных ситуациях на основе моделирования знаний эксперта: Дис. ... канд. техн. наук / Ин-т проблем управления РАН. — М., 2003. — 150 c.
Паклин Н. Б. Нечетко-когнитивный подход к управлению динамическими системами // Искусств. интеллект. — 2003. — № 4. — С. 342—348.
Поспелов Д. А. Моделирование рассуждений: Опыт анализа мыслительных актов. — М.: Радио и связь, 1989. — 184 c.
Робертс С. Ф. Дискретные математические модели с приложением к социальным, биологическим и экологическим задачам. — М.: Физматгиз, 1997. — 497 c.
Арманд А. Д. Информационные модели природных комплексов. — М.: Наука, 1975. — 126 с.
Мелихов А. Н. Ориентированные графы и конечные автоматы. — М.: Наука, 1971. — 416 с.
Меншуткин В. В. Популяция рыб как конечный автомат // Структура и динамика популяций и сообществ водных животных. — Киев: Наукова думка, 1967. — C. 167—175.
Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. — М.: Телеком, 2010. — 496 с.
Меншуткин В. В. Помехоустойчивость экологической системы водохранилища (модельное исследование) // Тр. Ин-та биологии внутр. вод. — 2003. — № 1. — С. 3—8.
Дружинин П. В., Шкиперова Г. Т. Эколого-экономические модели и прогнозы в системе регионального управления // Проблемы прогнозирования. — 2012. — № 1. — C. 88—97.
Меншуткин В. В., Минина Т. Р. Когнитивная модель взаимодействия человеческого общества с экологической системой водоема // Региональная экономика и развитие территорий: Сборник научных статей ИПРЭ РАН. — Т. 1 (11). — СПб., 2017. — C. 160—166.
Татаркин А. И., Логинов В. Г. Оценка природно-ресурсного и производственного потенциала северных и арктических районов: состояние и перспективы использования // Проблемы прогнозирования. — 2015. — № 1. — С. 33—44.