Главная страница » Публикации » №2 (66) » Оценка сбалансированности лесопользования в восточных федеральных округах России

Оценка сбалансированности лесопользования в восточных федеральных округах России

Assessing the balance of forest management in the eastern federal districts of Russia

Авторы

Логинов Владимир Григорьевич
доктор экономических наук, доцент, зав. сектором регионального природопользования и геоэкологии
Россия, Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук
log-wg@rambler.ru
Игнатьева Маргарита Николаевна
доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник регионального природопользования и геоэкологии
Россия, Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук
Максимчик Максим Александрович
младший научный сотрудник сектора регионального природопользования и геоэкологии
Россия, Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук

Аннотация

Основной целью настоящего исследования является оценка баланса между экономической целесообразностью интенсивности использования лесных ресурсов и их сохранением в современных экономических условиях для обеспечения хозяйственной деятельности при освоении природно-ресурсного потенциала региона. На основе официальной статистической информации выполнен сравнительный анализ состояния лесопользования в субъектах Федерации восточных федеральных округов за период 1990-2018 гг. Рассмотрена сложившаяся ситуации в области экономического и экологического состояния лесопользования ресурсных территорий. Определены роль и влияние на сложившуюся ситуацию в лесопользовании таких факторов, как заготовка древесины, пожары, размеры лесовосстановления, обусловившие разную степень воздействия на воспроизводство лесного потенциала. Выявлены тенденции и факторы, определяющие нарушение сбалансированности лесопользования и влияющие на его состояние и динамику с выделение среди них наиболее значимых. Выполнена классификация субъектов Федерации по лесорастительным группам, позволяющая их дифференцировать, исходя из природно-климатических условий, особенностей рельефа и географического положения. Выполнен корреляционный анализ и установлены корреляционные зависимости между факторами и параметрами лесопользования, дающие возможность оценивать устойчивых этих взаимосвязей.

Ключевые слова

федеральные округа России, федеральный округ, сбалансированность, лесопользование, лесорастительная зона, оценка сбалансированности лесопользования, ресурсная территория, корреляционная матрица

Финансирование

Статья подготовлена на основе исследований, финансируемых в соответствии с планом научно-исследовательских работ Института экономики Уральского отделения Российской академии наук на 2021–2023 гг.

Рекомендуемая ссылка

Логинов Владимир Григорьевич , Игнатьева Маргарита Николаевна , Максимчик Максим Александрович

Оценка сбалансированности лесопользования в восточных федеральных округах России// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №2 (66). Номер статьи: 6613. Дата публикации: 08.05.2021. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6613/

DOI: 10.24412/1999-2645-2021-266-13

Authors

Loginov Vladimir Grigorevich
Doctor of Economics, Head of the Sector for Regional Environmental Management and Ecology
Russia, Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
log-wg@rambler.ru
Ignatyeva Margarita Nikolayevna
Doctor of Economics, Head of the Sector for Regional Environmental Management and Ecology
Russia, Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
Maksimchik Maksim Aleksandrovich
Junior Researcher, Sector for Regional Environmental Management and Ecology
Russia, Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Abstract

The main purpose of this study is to assess the balance between the economic feasibility of the intensity of the use of forest resources and their preservation in modern economic conditions to ensure economic activity in the development of the natural resource potential of the region. On the basis of official statistical information, we carried out a comparative analysis of the state of forest management in the constituent entities of the Federation of the eastern federal districts for the period 1990-2018. In the course of the study, we assessed the current situation in the field of the economic and ecological state of forest use of resource territories, and also determined the role and influence on the current situation in forest use of such factors as timber harvesting, fires, the size of reforestation, which caused a different degree of impact on the reproduction of forest potential.As a result of the study, we identified trends and factors that determine the violation of the balance of forest management and have an impact on its state and dynamics, highlighting the most significant among them. We have carried out a classification of the constituent entities of the Federation by forest-growing groups, which allows them to be differentiated based on natural and climatic conditions, relief features and geographic location. As a result of the correlation analysis, we have established the relationships between the factors and parameters of forest use, which make it possible to assess the sustainability of these relationships.

Keywords

federal districts of Russia, federal district, balance, forest management, forest vegetation zone, assessment of the balance of forest management, resource territory, correlation matrix

Project finance

Article is based on research funded in accordance with the plan of research works of the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences in the years 2021-2023.

Suggested Citation

Loginov Vladimir Grigorevich , Ignatyeva Margarita Nikolayevna , Maksimchik Maksim Aleksandrovich

Assessing the balance of forest management in the eastern federal districts of Russia// Regional economy and management: electronic scientific journal. ISSN 1999-2645. — №2 (66). Art. #6613. Date issued: 08.05.2021. Available at: https://eee-region.ru/article/6613/ 

DOI: 10.24412/1999-2645-2021-266-13

Print Friendly, PDF & Email

Введение

Общепризнанными критериями устойчивого (сбалансированного) развития являются обеспечение расширенного, в крайнем случае, простого воспроизводства  возобновимых природных ресурсов и минимизация отходов при их переработке на основе наилучших доступных технологий. Сбалансированность лесопользования предусматривает,   во-первых, простое, а лучше – расширенное воспроизводство запасов лесных ресурсов в результате  естественного и искусственного восстановления их на  нарушенных хозяйственной деятельностью лесных участках.  Сбалансированный характер рубок главного пользования обеспечивается своевременной посадкой на вырубленных участках леса в результате естественного воспроизводства леса.  Рубки ухода позволяют повысить качество древостоя за счет прочистки лесных участков от малоценной и перестойной древесины. Санитарные рубки и  химическая обработка зараженных вредителями участков леса также повышают его качественный состав.  В зависимости от качественного состава леса изменяются пропорции между различными видами рубок.

 

Теоретические основы

Вопросы сбалансированного (устойчивого) природопользования и его составной части лесопользования в последние годы являются привлекательными для отечественных исследователей [1-6 и др.].  Для создания лесной биоэкономики [7] замкнутого цикла важны как разработка и реализация новых научно-технических программ, гак и раз­витие нормативно-правовой базы, создание но­вой редакции федерального закона «Лесной ко­декс Российской Федерации». Научный Совет РАН по лесу инициировал и координировал со­здание проекта концепции новой редакции «Лес­ного кодекса РФ», основная идея которого пе­реход лесного хозяйства от модели истощитель­ного лесопользования в естественных лесах к модели выращивания целевых древесных по­род и обеспечения баланса между экосистемны­ми услугами. Концепция предусматривает реше­ние проблемы сохранения биоразнообразия и устойчивости лесных экосистем в условиях гло­бальных изменений.

Предлагается изменить существующее в России зонирование лесного фонда по целевому назна­чению. Вместо грех зон ввести четыре:

  • эксплуатационные леса с экстенсивным ве­дением лесного хозяйства;
  • эксплуатационные леса с интенсивным ве­дением лесного хозяйства;
  • защитные леса;
  • леса дикой природы.

Такое деление позволит внедрять на ограни­ченных территориях модель интенсивного лесно­го хозяйства, ориентированную на выращивание целевых пород, в том числе создание план­таций. В защитных и эксплуатационных лесах с экстенсивным велением лесного хозяйства предусматривается выделение участков леса вы­сокой природоохранной ценности, при этом леса дикой природы остаются на территориях, где практиче­ски нет лесопользования и доминируют природ­ные процессы [7].

При разработке модели сбалансированного (устойчивого) лесопользования в региональном разрезе проблемой остается информационная основа, имеющая определенные ограничения по доступности и достоверности первичных данных. Зачастую данные учета лесного фонда теряют актуальность вследствие большой давности проведения лесоустроительных работ. В связи с этим актуальном становится применение косвенных методов оценки состояния и перспектив использования лесных ресурсов на основе агрегированных данных по лесному фонду, полученных из открытых источников [8].  В зарубежной практике для определения состояния лесопользования и других целей используется более широкий круг параметров. Так, для оценки устойчивости лесопользования Комитетом по лесам и лесной отрасли ЕЭС совместно с Европейской комиссией по лесному хозяйству ФАО разработана Система оценки управления лесами (СЕМАФОР) [9]. Однако  и в этом случае, несмотря на гораздо меньшие по площади лесные массивы в странах ЕЭС,  проблемой остается качество исходной информации. Дело в том, что  не все предлагаемые Системой параметры могут использоваться для оценки, поскольку некоторые из них  основываются на данных низкого качества или практически бесполезны для проведения содержательной оценки. Кроме того, многие показатели описывают лишь общий контекст, обусловленный географией, экологией и историей.

По этой причине все общеевропейские показатели были пересмотрены, а соответствующие параметры классифицированы следующим образом: а) Оценочные параметры (20 параметров), которые  позволяют получить информацию для оценки устойчивости лесопользования в стране с точки зрения соответствующего общеевропейского показателя. Для каждого оценочного параметра установлено пороговое значение. Примером такого параметра может служить «Соотношение объема рубок/чистого годичного прироста в лесах, пригодных для производства древесины, за последний десятилетний период». На этом показатели могут сравниваться как внешние (стихийные бедствия), так и внутренние (возрастная структура) факторы, и превышение его порогового значения автоматически не означает нарушения критериев устойчивого лесопользования (УЛП). Однако, если объем рубок превышает прирост в течение длительного периода времени, то это свидетельствует о наличии угрозы для устойчивости лесопользования. B) Контекстуальные параметры (27 параметров), описывающие ситуацию в стране с точки зрения соответствующего общеевропейского показателя,  однако не могут использоваться для оценки устойчивости лесопользования. Существенное сокращение площади лесов в любой из этих стран станет основанием для обеспокоенности, однако их исходное положение является результатом исторического развития и экологии и представляет собой отправную точку для оценки устойчивости лесопользования (СЕМАФОР, пункт 15) [9].

 

Методология исследования заключается в обобщении и анализе информации, касающейся состояния и динамики развития лесопользования в восточных регионах России. В качестве основных методов использовались статистический, ретроспективного анализа, сопоставления, группировки, усреднения, аналогии. Информационной базой исследования  явились  данные федеральной и  региональной статистики.

Отсутствие достоверных первичных данных не позволяет адекватно оценить состояние лесопользование на региональном уровне. Вследствие   этого возникают различные нестыковки при интерпретации имеющейся официальной статистической информации в том или ином субъекте Федерации при рассмотрении ее в долгосрочной ретроспективе. Тем не менее официальная федеральная и региональная статистика остается информационной базой для оценки состояния лесопользования, определения корреляционной зависимости (парные корреляции) и основой для разработки эколого-математической модели сбалансированного лесопользования ресурсных территорий.

При проведении  исследования были использованы данные официальной государственной статистики [10] с 1990 по 2018 гг., включающие следующие показатели: площадь земель лесного фонда, в т.ч. покрытая лесом, лесистость территории, общий запас древесины, лесовосстановление, площадь лесных земель, пройденная пожарами, производство необработанной древесины.

 

Полученные результаты

Ретроспективный анализ состояния лесопользования, основанный на имеющихся данных государственной федеральной и региональной статистики,  с конца советского и постсоветский периоды свидетельствуют о значительных изменениях основных натуральных показателей  лесопользования, которые, обусловлены, главным образом, сменой экономической формации – переходом от плановой к рыночной экономике. При этом многие положительные характеристики развития отрасли были переданы забвенью в угоду рыночных отношений. В условиях сложившего противоречия – сохранения  федеральной собственности на лесные ресурсы и действия рыночных рычагов в производственном процессе произошло резкое снижение производства  необработанной древесины (на порядок и выше), сокращение численности занятых в лесном хозяйстве   (в результате проведенных реформ  более чем втрое), что привело к  росту безработицы, снижению уровня жизни, а порой и к ликвидации небольших лесных поселков во многих лесных регионах России. Многочисленные структурные изменения и преобразования руководящего органа лесного хозяйства стали одной из причин отсутствия финансирования основной массы лесовосстановительных работ.

Сравнительный анализ  данных федеральной статистики с 1990 по 2018 гг. выявил положительные и отрицательные стороны изменений, произошедших в уральской, сибирской и дальневосточной частях страны, в отношении лесопользования. В большинстве субъектов Федерации Уральского федерального округа (УрФО, 6 субъектов РФ) за этот период резко снизились объемы производства  необработанной древесины (В 1990 г. данный показатель соответствовал показателю «деловая древесина».) (до 11,4-21,8% исключение Курганская область, где он составил 63,9%), что было обусловлено падением  спроса на круглый лес на внутреннем рынке. Это коснулось в меньшей степени приграничных регионов к Казахстану (Курганская, Тюменская и Челябинская области), испытывающему потребность в древесине.  Положительным моментом является то, что данный процесс способствовал тому, что в большинстве регионов (исключение Ямало-Ненецкий автономный округ) увеличились  лесопокрытые площади и запас древесины. При этом, исходя из сложившихся возрастной структуры и породного состава лесных насаждений,   произошедшие изменения повлияли   в различной степени на величину первого и второго показателей в каждом из названных субъектов Федерации УрФО (табл.1).

 

Таблица 1 – Сравнительный анализ состояния лесопользования в субъектах Федерации восточных федеральных округов 1990/2018 гг., УрФО

№ п/п Субъект Федерации Площадь, тыс.км2 Лесопокрыт. Пл. тыс. га Лесистость, % Запас древесины, млн м3 Запас м3/га Древесина необ., тыс.м3
1. Курганская обл., 1990 г. 1444 20,2 118,3 89,9 974,5
                              2018 г. 71,5 1602 22,4 233,9 123,2 623,0
1990 г. к 2018 г., % 110,9 110,9 197,7 146,0 63,9
2. Свердловская обл., 1990 194,3 12948 66,3 1547,2 119,5 15655,0
                              2018 г. 13348 68,7 2092,7 156,8 1786,0
1990 г. к 2018 г., % 103,1 103,6 135,3 131,2 11,4
3. Тюменская обл., 1990 г. 160,1 6148 38,4 657,9 107,0 2579,2
                              2018 г. 7060 44,1 975,7 84,2 491,0
1990 г. к 2018 г., % 114,8 114,8 148,3 138,2 19,0
4. ХМАО-Югра,   1990 г. 534,8 27435 51,3 3124,3 113,9 8954,5
                             2018 г. 28772 53,8 3263,1 113,4 1379,0
1990 г. к 2018 г., % 104,9 104,9 104,4 99,6 15,4
5. ЯНАО,   1990 г. 769,3 16155 21,0 1140,1 70,6 318,3
                              2018 г. 16001 20,8 1123,1 70,2 20,2
1990 г. к 2018 г., % 99,0 99,0 98,5 99,4 6,3
6. Челябинская обл., 1990 г. 88,5 2425 27,4 286,5 118,1 2178,1
                              2018 г. 2611 29,5 447,5 150,2 570,0
1990 г. к 2018 г., % 107,6 107,7 156,2 171,4 21,8

 

Так, самые значительные изменения в производстве необработанной древесины произошли в Свердловской области и в ХМАО-Югре, на долю которых приходился их подавляющийся объем в 1990 г. (24609,5 из   31259,6 тыс. куб. м, или 78,7%), что снизило их долю в 2018 г. до 65%.  Изменения относительно среднего запаса древесины на 1 га были обусловлены различным соотношением возрастной структуры и породного состава: он вырос в Курганской, Свердловской и Челябинской областях, остался неизменным в ХМАО-Югре и ЯНАО и снизился в Тюменской области. Скорость изменения данного показателя во времени зависит от соотношения роста (или уменьшения) лесистости региона, общего запаса древесины, объема вырубленной древесины и площади лесов, пройденной пожарами.

В Сибирском федеральном округе (10 субъектов Федерации) за этот период произошли   схожие изменения, но имеющие определенные отличия (табл.2).

 

Таблица 2 – Сравнительный анализ состояния лесопользования в субъектах Федерации восточных федеральных округов 1990/2018 гг., СФО

№ п/п Субъект Федерации Площадь, тыс.км2 Лесопокрыт. Пл. тыс.га Лесистость, % Запас древесины, млн м3 Запас м3/га Древесина необ., тыс.м3
1. Р-ка Алтай,       1990 г. 92,9 3809 41,0 324,5 85,2 463,2
                              2018 г. 4125 44,4 762,5 184,8 97,2
1990 г. к 2018 г., % 108,3 108,3 235,0 216,9 21,0
2. Р-ка Тыва, 1990 г. 168,6 8093 48,0 1101,8 136,1 351,9
                              2018 г. 8379 49,7 1170,6 139,7 83,9
1990 г. к 2018 г., % 103,5 103,5 106,2 102,6 23,8
3. Р-ка Хакасия, 1990 г. 61,6 2834 46,0 452,2 159,6 1300,2
                              2018 г. 3074 49,9 468,4 152,4 136,0
1990 г. к 2018 г., % 108,5 108,5 103,6 95,5 10,5
4. Алтайский кр., 1990 г. 168,0 3511 20,9 379,4 108,1 1722,7
                              2018 г. 3847 22,9 550,0 143,0 2663,0
1990 г. к 2018 г., % 138,8 109,6 145,0 132,3 154,6
5. Красноярский кр., 1990 г. 2366,8 50176 21,2 11307,3 225,4 18087,0
                              2018 г. 106743 45,1 11577,3 108,5 15775,0
1990 г. к 2018 г., % 212,7 212,7 102,4 48,1 87,2
6. Иркутская обл., 1990 г. 774,8 60519 78,1 8876,7 146,7 30713,0
                              2018 г. 63921 82,5 8810,2 137,8 21863,0
1990 г. к 2018 г., % 105,6 105,6 99,3 93,9 71,2
7. Кемеровская обл., 1990 г. 95,7 5397 56,4 542,8 100,6 2518,4
                              2018 г. 5723 59,8 753,1 131,6 450,0
1990 г. к 2018 г., % 106,0 106,0 138,7 130,8 17,9
8. Новосибирская обл., 1990 г. 177,8 4214 23,7 276,5 65,6 1030,8
                              2018 г. 4854 27,3 580,8 119,7 796,0
1990 г. к 2018 г., % 115,2 115,2 210,0 182,5 77,2
9. Омская обл., 1990 г. 141,1 4402 31,2 347,7 79,0 1847,1
                              2018 г. 4558 32,3 639,5 140,3 944,0
1990 г. к 2018 г., % 103,5 103,5 183,9 177,6 51,1
10. Томская   обл., 1990 г. 314,4 18109 57,6 2531,4 139,8 5951,5
                              2018 г. 19273 61,3 2840,4 147,4 2614,0
1990 г. к 2018 г., % 106,4 106,4 112,2 105,4 43,9

Источник: рассчитано авторами.

 

Здесь более высокий уровень дифференциации между регионами, как по территории, так и по запасам и объемам производства необработанной древесины. По последнему показателю  разница между полярными регионами Иркутской областью и Республикой Тыва составляла 260 раз (2018 г.). Для сравнения в УрФО такие различия составили 88 раз.  Обращают на себя внимание два крупнейших региона производителей древесины – Красноярский край и Иркутская область, отличающихся минимальными уровнями спада производства за этот период,  соответственно 87,2 и 71,2%, что обусловлено высоким качеством древесного сырья, наличием крупных предприятий по переработки древесины  и их пограничным  положением с Монголией, через территорию которой осуществляются транспортные связи с Китаем – крупнейшим импортером круглого леса, что обеспечило более устойчивое развитие лесозаготовок.

С другой стороны, невысокий спад в производстве необработанной древесины в этих регионах привел к  снижению  запаса в районах интенсивной эксплуатации лесных ресурсов  на 1 га соответственно на 48 и 94% при стабильном состоянии общего запаса древесины в целом по территории. Лесозаготовками были охвачены в первую очередь наиболее продуктивные и доступные в транспортном отношении леса, чрезмерные рубки в которых способствовали сдвигу их в менее продуктивные и более удаленные от путей регулярного действия лесосырьевые базы. Единственным регионом в СФО, имеющим прирост заготовки древесины, является Алтайский край, что объясняется его пограничным положением по отношению к Казахстану, Китаю и Монголии.   И, наконец, самый крупный как по общей, так и лесной площади Дальневосточный федеральный округ (11 субъектов) также имеет свою специфику (табл.3).

 

Таблица 3 – Сравнительный анализ состояния лесопользования в субъектах Федерации восточных федеральных округов 1990/2018 гг., ДВФО

№ п/п Субъект Федерации Площадь, тыс.км2 Лесопокрыт. Пл. тыс.га Лесистость, % Запас древесины, млн м3 Запас м3/га Древесина необ., тыс.м3
1. Р-ка Саха (Я),   1990 г. 3083,5 14616 47,4 9337,6 63,9 1886,1
                            2018 г. 15633 50,7 8899,3 56,9 358,0
1990 г. к 2018 г., % 107,0 107,0 95,3 89,0 19,0
2. Камчатский кр., 1990 г. 464,3 26372 56,8 1197,6 45,4 512,1
                              2018 г. 19826 42,7 1222,7 61,7 92,1
1990 г. к 2018 г., % 75,2 75,2 102,1 135,8 18,0
3. Приморский кр. 1990 г. 164,7 12385 75,2 1768,1 142,8 3716,1
                              2018 г. 12715 77,2 1885,3 148,3 4602,0
1990 г. к 2018 г., % 102,7 102,7 106,6 103,8 123,8
4. Хабаровский кр. 1990 г. 787,6 48201 61,2 4903,1 101,7 9506,1
                              2018 г. 52297 66,4 5137,4 98,2 6305,0
1990 г. к 2018 г., % 108,5 108,5 104,8 96,6 66,3
5. Амурская обл., 1990 г. 361,9 22293 61,6 1941,4 87,1 4548,8
                              2018 г. 23632 65,3 2050,8 86,8 811,0
1990 г. к 2018 г., % 106,0 106,0 105,6 99,6 17,8
6. Магаданская обл., 1990 г. 462,5 17714 38,3 420,3 23,7 180,3
                              2018 г. 17298 37,4 475,1 27,5 0,0
1990 г. к 2018 г., % 97,7 97,7 113,0 115,9 0,0
7. Сахалинская обл., 1990 г. 87,1 5618 64,5 625,1 111,3 2669,3
                              2018 г. 5923 68,0 663,9 112,1 210,0
1990 г. к 2018 г., % 105,4 105,4 106,4 100,7 7,9
8. Еврейская АО, 1990 г. 36,3 1594 43,9 177,0 110,0 436,6
                              2018 г. 1635 45,0 198,3 121,3 87,1
1990 г. к 2018 г., % 102,5 102,5 112,0 110,3 19,9
9. Чукотский АО, 1990 г. 721,5 5195 7,2 91,5 17,6 0,7
                              2018 г. 4906 6,8 84,4 17,2 0,0
1990 г. к 2018 г., % 94,4 94,4 92,2 97,7 0,0
10. Р-ка Бурятия, 1990 г. 351,3 21570 61,4 1959,2 90,8 3307,7
                              2018 г. 22378 63,7 2248,2 100,5 2053,0
1990 г. к 2018 г., % 103,7 103,7 114,8 110,6 33,1
11. Забайкальский кр., 1990 г. 431,9 29456 68,2 2482,1 84,3 2723,8
                              2018 г. 29399 68,3 2678,6 91,1 472,0
1990 г. к 2018 г., % 100,2 100,2 107,9 108,1 17,3

Источник: рассчитано авторами.

 

Во-первых, это касается породного состава, в значительной степени представленного  лиственницей. Наиболее продуктивные и хозяйственно  освоенные леса располагаются в южной части ФО к ним относятся (с запада на восток): недавно вошедшие в состав ДВФО Республика Бурятия, Забайкальский край, Амурская область, Хабаровский и Приморский края, расположенные в пограничной зоне с Китаем и Монголией. Среди них выделяется Приморский край, где объемы производства древесины, которая является самой высококачественной в ДВФО за рассматриваемый  период не уменьшились, а, наоборот, выросли. Основная причина не только сухопутная связь с Китаем, но и морские пути в Японию и другие страны АТР, испытывающие потребности в древесном сырье.  Изменения, произошедшие почти за 30-летний постсоветский период в субъектах Федерации восточных ФО страны, при сопоставлении темпов по таким показателям, как  прирост лесопокрытой площади и запас древесины  позволил объединить их в 3  группы:

  1. Субъекты, где темпы прироста лесопокрытой площади (Тпл) ниже   прироста запаса древесины (Тзд).
  2. Субъекты, где темпы прироста лесопокрытой площади выше прироста запаса древесины.
  3. Субъекты, где темпы прироста лесопокрытой площади и прироста запаса древесины примерно одинаковы (табл.4). На сложившуюся ситуацию повлияли в разной степени заготовка древесины, пожары, размеры лесовосстановления.

В субъектах Федерации 1-й группы сложившееся соотношение (Тпл <  Тзд) обусловлено значительным сокращением производства необработанной древесины, что соответствует сокращению  вырубленных площадей и связанной с этим незначительным расширением лесопокрытой площади.

 

Таблица 4 – Группировка ФО и субъектов Федерации по темпам прироста лесопокрытой площади и прироста запаса древесины

Группа УрФО СФО ДВФО Итого
1 4 4 5 13
2 2 1 3
3 2 4 5 11
Итого 6 10 11 27

 

Прирост запасов в рассматриваемый период вызван изменениями в структурном составе древостоев – постепенным переходом  молодых возрастов в средневозрастные и далее по возрастающей –  в приспевающие и спелые породы с соответствующими приростом запаса. Для первой группы характерен самый высокий уровень снижения производства необработанной древесины: в УрФО он составлял 16,2% (по отношению к 1990 г.). В СФО и ДВФО  –  соответственно, 33,2 и 38,7%.

В субъектах Федерации 2-й группы сложившееся соотношение (Тпл >  Тзд)  связано со значительным расширением площадей вырубки, заменой приспевающей и спелой древесины более молодым по возрасту составом – с высокой долей молодняков, имеющих самый низкий запас древесины на единицу площади.  В Сибирском ФО прослеживается прямая связь с этими показателями и производством необработанной древесины с самым низким уровнем ее снижения за исследуемый период – 77,2%, что обусловлено интенсивным лесопользованием.

В субъектах Федерации 3-й группы эти соотношения (Тпл = Тзд). В данном случае соблюден баланс между темпами изменения  лесопокрытой площади и запасом древесины.  Данная группа занимает промежуточное положение между двумя другими. Это наиболее четко выражено как в субъектах СФО, так  и ДВФО, где уровень снижения необработанной древесины был равен 58%. Некоторым особняком стоят субъекты УрФО (ХМАО-Югра и ЯНАО), где данный показатель соответствовал таковому 1-й группы этого ФО (15,1%). Для ЯНАО это связано с крайне северным положением региона и наличие больших площадей лесов  природоохранного, а не эксплуатационного значения. В ХМАО-Югре –  со значительным перерубом лесосеки еще в советский период. Исходя из природно-климатических условий, особенности рельефа и географического положения субъекты Федерации восточных округов страны можно объединить в 4  группы, каждая из которых имеет определенные отличия от других (табл.5).

Предлагаемая классификация несколько условна, т.к. она базируется  на  федеральной статистики по субъектам Федерации, тогда как некоторые лесорастительные экосистемы выходят за пределы административных границ, особенно крупных регионов.

 

Таблица 5 – Классификация субъектов  Федерации  по лесорастительным группам, 2018 г.

№ п/п Площадь, тыс. км2 Лесистость, % Запас древесины, млн м3 Запас древесины, м3/га Производство древесины необработанной, тыс.м3
1. Притундровые и редкостойные  леса (3 субъекта РФ)
1953,3/14,9 19,6/39,8* 1682,6/2,7 44,0/46,2* 20,2/0,03
2. Таежные леса с экстенсивным ведением лесного хозяйства  (5 субъектов РФ)
4033,1/30,7 53,0/107,7* 13009,9/21,2 60,8/63,9* 1978,2/3,0
3. Таежные леса с интенсивным ведением лесного хозяйства (10 субъектов РФ)
6016,3/45,8 58,9/119,7* 41286,3/67,1 116,4/122,3* 57299,0/86,9
4. Лесостепь и южная тайга (9 субъектов РФ)
1130,1/8,6 34,9/70,9* 5524,6/9,0 140,0/1471* 6638,9/10,07
Итого 13132,8 49,2 61503,4 95,2 65936,3

Под чертой: удельный вес, % .
*по отношению к среднему показателю.
Источник: рассчитано авторами.

 

В этом отношении зона притундровых и редкостойных  лесов занимает гораздо большую площадь, исходя из того, что она занимает  значительные территории самых крупных регионов страны – Республики Саха (Якутии) и Красноярского края, северная периферия которых  как раз относится к выше названной зоне. Так, в во втором из этих субъектов данная  зона занимает 15,5% от общей площади всех лесов края при средней лесистости 4%. Так что по основным характеристикам эти леса сопоставимы с таковыми Ямало-Ненецкого и Чукотского автономных округов. При этом они оказывают влияние на качественные показатели лесов этих субъектов Федерации, усредняя их, тогда как параметры основных лесных массивов, расположенных в центральной и южной частях, сопоставимы с соседними регионами. Ярким примером этому является опять же Красноярский край, уступающий своим соседям Иркутской и Кемеровской области по таким относительным показателям, как лесистость территории и запасу древесины на га. Однако в целом по общим количественным параметрам она отражает адекватно сложившуюся ситуацию – доминирующее положение  3-й группы  –  «Таежные леса с интенсивным ведением лесного хозяйства», на долю которых приходится 45,8% общей площади, 55% лесопокрытой, 67% запаса древесины и 87% производства необработанной древесины при средней лесистости 70%.

 

Сбалансированное лесопользование: анализ корреляционной матрицы

Сбалансированность лесопользования характеризуется сопоставимостью использования и восстановления лесных ресурсов. Значимость лесовосстановления (Лв) в этой ситуации потребовала выявления системы факторов, которые могут влиять на его величину, и выделение среди них наиболее значимых. В числе таких факторов были  учтены:   площадь лесных земель (Пл);  необработанная древесина (Дн); лесистость (Л); общий запас древесины (Зд);  пожары (П); лесозаготовки (Лз). Исследования охватывали значительный временной период 1990-2018 гг. и все регионы Уральского, Сибирского и Дальневосточного федеральных округов, в их числе: Курганская, Свердловская, Тюменская и Челябинская области, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа (УрФО); республики Алтай, Тыва, и Хакасия, Алтайский и Красноярский края, Иркутская, Кемеровская, Омская, Новосибирская и Томская области  (СФО); республики Бурятия и  Саха (Якутия), Забайкальский, Камчатский, Приморский и Хабаровский края, Амурская, Магаданская и Сахалинская области, Еврейская автономная область и Чукотский автономный округ (ДвФО). Были проанализированы зависимости лесовосстановления от выделенных факторов (табл. 6), с установлением переменных зависимостей.

 

Таблица 6 – Зависимость  лесовосстановления от системы факторов

№ п/п Регион Фактор
Пл Дн Л Зд П Лз
1. Курганская обл. 0,59 0,74 -0,57
2. Свердловская обл. -0,94 0,69 -0,66 -0,92
3. Тюменская обл.
4. ХМАО-Югра 0,75 -0,78 0,76
5. ЯНАО -0,58 -0,85 0,68 0,63 -0,51
6. Челябинская обл. -0,98 0,93 -0,94 -0,76
7. Республика Алтай 0,65
8. Республика Тыва -0,58 0,56 -0,55
9. Республика Хакасия -0,58
10. Алтайский край -0,5 -0,51
11. Красноярский край -0,72 0,68 -0,81 0,75
12. Иркутская обл. -0,97 0,5 -0,94 -0,97 0,54
13. Кемеровская обл. -0,77 0,84 -0,72 -0,57
14. Новосибирская обл. 0,77
15. Омская обл. 0,95 0,92 0,96
16. Томская   обл. -0,89 0,9 -0,76 -0,93
17. Республика Саха (Я) 0,68 0,62 0,55
18. Камчатский край 0,52
19. Приморский край 0,82
20. Хабаровский край 0,7 0,75
21. Амурская обл. -0,52 -0,51
22. Магаданская обл.
23. Сахалинская обл.
24. Еврейская АО
25. Чукотский АО 0,69
26. Республика Бурятия -0,70
27. Забайкальский край 0,62 0,77 0,60
Итого единиц 16 11 11 13 5 5
В том числе:
положительных значений 7 9 5 5 2 3
отрицательных значений 9 2 6 8 3 2

Источник: рассчитано авторами.

 

Из анализа таблицы 6 следует, что наиболее частое наличие зависимости обнаружилось между лесовосстановлением и площадью лесных земель: Лв = f (Пл). По логике вещей она должна быть положительный, однако из 16 случаев, когда коэффициент корреляции оказался более 0,5, девять случаев отражают отрицательный характер зависимости, когда увеличение объемов лесовосстановления находится в обратно пропорционально  площади лесных земель, что не соответствует логике. Вывод о наличии взаимосвязи приходится делать на основе данных по семи регионам: Курганская область, ХМАО-Югра, Омская область, Республика Саха (Якутия), Приморский край, Чукотский АО и Забайкальский край, при этом в целом полученные данные весьма противоречивы. Взаимосвязь между Лв и необработанной древесиной подтверждена по 11 регионам, при этом в большинстве из них (9 регионов) имеет положительный характер. Объяснить наличие этой взаимосвязи можно лишь тем, что возрастающие объемы необработанной древесины (лесозаготовок) имеют место при наличии большого объема вырубки леса, а, следовательно вызывают рост и лесовосстановления. Коэффициенты корреляции (от 0,5 до 0,93).

Зависимость Лв = f (Л) отмечена также в 11 регионах, при этом данные, подтверждающие наличие положительной зависимости примерно равны тем, которые свидетельствуют об обратном, что говорит о низкой достоверности   полученных зависимостей. Следует исходить  из наличия обратно пропорциональной взаимосвязи лишь Лв и лесистости, т.е. при снижении лесистости далее возрастает лесовосстановление  (коэффициент корреляции от -0,52 – 0,94). Не совсем ясно как связан запас древесины с лесовосстановлением, хотя взаимозависимость подтверждена в 13 регионах с превалированием результатов отрицательной взаимосвязи. Если считать, что запас древесины  связан с увеличением площади лесных ресурсов, то при снижении запаса лесовосстановление должно возрастать (коэффициент корреляции от 0,51-0,97).   Пожары по логике вещей должны способствовать лесовосстановлению, однако взаимосвязь выявлена  только по пяти регионам, а положительная взаимосвязь подтверждена по двум: Красноярский край и Иркутская область. Говорить о наличии взаимосвязи в данном случае исходя из расчетных данных не реально. Она считается недостоверной. По пяти регионам подтверждена взаимосвязь  Лв = f (Лз), хотя она должна просматриваться. С ростом лесозаготовок должны расти объемы лесовосстановления. Положительная взаимосвязь подтверждена в Новосибирской области, Камчатском и Хабаровском краях (коэффициенты корреляции от 0,52 до 0,77). Говорить о взаимосвязи можно с большой натяжкой, т.к. она подтверждена только в 10% регионов.

Таким образом, выполненный корреляционный анализ не позволяет говорить о выявлении устойчивых взаимозависимостей, т.к. результаты весьма противоречивы. Более или менее достоверна зависимость Лв = f (Дн) Лв = f (Зд). Рейтинг выявленных взаимосвязей отражен в таблице 7.

 

Таблица 8 – Установлении взаимосвязи Лв с факторами по регионам

№ п/п Зависимость К-во регионов Коэффициент корреляции Достоверность
1. Лв = f (Дн) 9 0,50-0,93 Средняя достоверность
2. Лв = f (Пл) 7 0,59-0,95 Средняя достоверность
3. Лв = f (Л) 6 -0,52 — -0,94 Низкая достоверность
4. Лв = f (Зд) 8 -0,51 — -0,97 Средняя достоверность
5. Лв = f (Лз) 3 0,52-0,77 Не достоверно
6. Лв = f (П) 2 0,54-0,75 Не достоверно

Источник: рассчитано авторами.

 

Из таблицы 7 следует, что более менее достоверными можно считать взаимосвязи Лв = f (Дн) и Лв = f (Зд), которые подтверждены в 8-9 регионах из 27.  Следующие выявленные зависимости Лв = f (Л) и Лв = f (Пд) находятся на грани достоверности, т.к. подтверждены лишь в 6-7 регионах из 27. И, наконец, Лв = f (Лз) и Лв = f (П) – недостоверны (выявлены в 2-3 регионах из 27).

В таблице 8 отражены регионы, в которых установлены рассматриваемые  взаимосвязи.

 

Таблица 8 – Перечень регионов с установленными взаимосвязями

Регион Пл Дн Л Зд П Лз
Курганская обл. 0,59
Свердловская обл. 0,69 -0,66 -0,92
Тюменская обл.
ХМАО-Югра 0,75
ЯНАО
Челябинская обл. 0,93 -0,94 -0,76
Республика Алтай 0,65
Республика Тыва 0,56 -0,55
Алтайский край -0,51
Красноярский край 0,68 -0,81
Иркутская обл. 0,50 -0,94 -0,97
Кемеровская обл. 0,84 -0,72
Новосибирская обл.
Омская обл. 0,95
Томская   обл. 0,90 -0,76 -0,93
Республика Саха (Я) 0,68
Камчатский край
Приморский край 0,82
Хабаровский край 0,7
Амурская обл. -0,52 -0,51
Чукотский АО 0,69
Забайкальский край 0,62
Итого единиц 7 9 6 8

Источник: рассчитано авторами.

 

К  числу регионов, где выявлены наибольшие подтверждения взаимосвязей, относятся: Свердловская, Челябинская, Иркутская и Томская   области, Вторую группу формируют: Республика Тыва,  Красноярский край, Амурская и Кемеровская   области,  где выявлены две взаимозависимости. В остальных регионах выявлены по одной зависимости. Наиболее тщательному исследованию должны быть подвергнуты 1-я и 2-я группы, тем более, что коэффициенты корреляции составляет в первой группе от 0,5 до -0,97. Во второй группе –  от 0,56 до -0,81.

 

Заключение

Сравнительный анализ  данных федеральной статистики с 1990 по 2018 гг. выявил положительные и отрицательные стороны изменений, произошедших в восточных округах  страны, в отношении лесопользования.

В большинстве субъектов Федерации рассматриваемой территории снизились объемы производства  необработанной древесины, что было обусловлено падением  спроса на круглый лес на внутреннем рынке. В меньшей степени это коснулось приграничных регионов, расположенных вблизи стран, испытывающих потребность в древесине (АТР, Китай, Казахстан, Монголия).  Положительным моментом является то, что данный процесс способствовал увеличению в большинстве регионов лесопокрытых площадей и запаса древесины.

К наиболее значимым факторам, определяющим нарушение сбалансированности лесопользования и влияющим  на его состояние и динамику, являются переруб расчетной лесосеки, пожары, необеспеченность  своевременной  посадки леса на вырубленных участках и др.

При разработке модели сбалансированного лесопользования в региональном разрезе проблемой остается информационная основа, имеющая определенные ограничения по доступности и достоверности первичных данных.

Для установления достоверности обоснованных взаимодействий, отражающих влияние факторов на лесовосстановление, требуется, во-первых, выполнение подобных исследований для одинаковых совокупностей, т.е. лесных массивов с более или менее сходными климатическими условиями и типом растительности.

Во-вторых, длительный период (1990-2018 гг.) свидетельствует о наличии различий в экономических условиях и отношении к лесовосстановлению, что также находит отражение в формировании взаимосвязей и приводит к противоречивым результатам.

В-третьих,  большей обоснованности требует подбор факторов, влияющих на лесовосстановление. Выбор   тех, что есть в статистике, не позволяет учесть те факторы, которые, действительно, обусловливают величину лесовосстановления.

 

Список литературы

  1. Кочуров, Б.И. Экодиагностика и сбалансированное развитие – М., Смоленск: Маджента, 2003. – 384 с.
  2. Лебедев, Ю.В. Теоретические основы экологически устойчивого развития территорий: Патриотический взгляд – Екатеринбург: УГГУ, 2015. – 156 с.
  3. Логинов, В.Г., Игнатьева, М.Н., Юрак, В.В. Сбалансированное недро- и лесопользование в условиях вызовов и угроз // Экономика региона. – 2020. –  Том: 16, №2. – с.547-562
  4. Починков, С.В. Устойчивое лесопользование – новый этап развития // Лесное хозяйство.  – 2008. –  №1. – С. 11-13.
  5. Птичников, А.В., Мокрушина, Л.С. , Воропаев, А.И. Возможности перехода к  устойчивому управлению лесопользованием в России // Природопользование и устойчивое развитие. Мировые экосистемы и проблемы России – М.: Товарищество научных изданий КМК, 2006 – С. 250- 265.
  6. Сбалансированное природопользование / Игнатов В.Г., Кокин А.В., Батурин Л.А. – Ростов-на-Дону: Ростиздат, 1999. – 432 с.
  7. Лукина, Н. В. Глобальные вызовы и лесные экосистемы // Вестник РАН, 2020. –  T. 90. –  № 6. – С. 528-532. DOI: 10.31857/S0869587320060080.
  8. Модернизация биоресурсной экономики северного региона /Коллектив авторов. – Сыктывкар: ООО «Коми республиканская типография»,2018. – 212 с. 
  9. Система управления лесами (СЕМАФОР), Организация Объединенных Наций, июль, 2017 г.  – URL: http://www.fao.org/3/a-mu338r.pdf (дата обращения 09.11.2020). 
  10. Регионы России. Социально-экономические показатели. Стат. сб. / Росстат. — М., 2002, 2010, 2019.

 

References

  1. Kochurov, B.I. Ecological diagnostics and balanced development [Kochurov, B.I. Ekodiagnostika i sbalansirovannoye razvitiye]. — M., Smolensk: Magenta, 2003. — 384 p.
  2. Lebedev, YU.V. Theoretical foundations of environmentally sustainable development of territories: Patriotic view [Teoreticheskiye osnovy ekologicheski ustoychivogo razvi-tiya territoriy: Patrioticheskiy vzglyad].- Yekaterinburg: UGGU, 2015 .— 156 p.
  3. Loginov, V.G., Ignat’yeva, M.N., Yurak, V.V. Balanced subsoil and forest management in the face of challenges and threats [Sbalansirovannoye nedro- i lesopol’zovaniye v usloviyakh vyzovov i ugroz]// Economy of the region. — 2020. — Volume: 16, №2. — p.547-562
  4. Pochinkov, S.V. Sustainable forest management — a new stage of development [Ustoychivoye lesopol’zovaniye – novyy etap razvitiya]// Forestry. — 2008. — No. 1. — S. 11-13.
  5. Ptichnikov, A.V., Mokrushina, L.S., Voropayev, A.I. Possibilities of the transition to sustainable forest management in Russia [Vozmozhnosti perekhoda k ustoychivomu upravleniyu lesopol’zovaniyem v Rossii]// Nature use and sustainable development. World ecosystems and problems of Russia — M.: Partnership of scientific publications KMK, 2006 — pp. 250-265.
  6. Balanced nature management [Sbalansirovannoye prirodopol’zovaniye]/ Ignatov V.G., Kokin A.V., Baturin L.A. — Rostov-on-Don: Rostizdat, 1999.- 432 p.
  7. Lukina, N. V. Global challenges and forest ecosystems [Global’nyye vyzovy i lesnyye ekosistemy]// Bulletin of the Russian Academy of Sciences, 2020. — T. 90. — No. 6. — P. 528-532. DOI: 10.31857 / S0869587320060080.
  8. Modernization of the bioresource economy of the northern region [Modernizatsiya bioresursnoy ekonomiki severnogo regiona]/ Collective of authors. — Syktyvkar: Komi Republican Printing House LLC, 2018. — 212 p.
  9. 9.Forest Management System (SEMAFOR) [Sistema upravleniya lesami (SEMAFOR)], United Nations, July 2017 — URL: http://www.fao.org/3/a-mu338r.pdf (accessed 09.11.
  10. Regions of Russia. Socio-economic indicators. Stat. Sat. [Regiony Rossii. Sotsial’no-ekonomicheskiye pokazateli. Stat. sb.]/ Ros-stat. M., 2002, 2010, 2019.

Еще в рубриках

Дальневосточный федеральный округ

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *