Оценка природного потенциала

Оценка природного потенциала экологически устойчивого развития регионов России

Термин «природный потенциал» для нашего исследования является строгим и применяется только к живым системам, которые обладают свойством «прирождаться», т.е. воспроизводиться.

Понятие устойчивости сегодня почти не используется в практике принятия решений органами государственного управления. Причина состоит в том, что устойчивость трудно выразить количественно и оценить. Для составления рейтинга регионов по природному потенциалу экологически устойчивого развития, необходимы научно обоснованные количественные индикаторы, позволяющие объективно сравнивать устойчивость живых объектов — природных экосистем разных регионов, … РАЗНЫХ по своей структуре, истории эволюции, современному уровню антропогенной трансформации и своеобразных еще по множеству конкретных свойств. Фактически это постановка задачи на научное обоснование (и практическое применение) универсальных и всеобще применимых индикаторов прогрессивного развития природных систем, независимо от их типа и особенностей функционирования.

Международный индекс экологической устойчивости, описание которого приведено в приложении 1 к настоящему обзору, оказался совершенно непригодным для решения поставленной задачи. Это, в первую очередь, связано с его эклектическим построением — смешением индикаторов, которые образуют «лоскутное одеяло» из отдельных, хорошо описанных кусочков. Отражая детали, эти «кусочки» не концентрируются на описании главного свойства природных систем как целостностей — их способности к устойчивому существованию (самосохранению).

Теоретические основы оценки природного потенциала экологически устойчивого развития регионов России

Фундаментом оценки потенциала устойчивого развития в настоящей работе является Общая Теория Систем (ОТС). Системный подход к описанию объектов живой природы совершенно естественен, что отражается в привычности и общеупотребительности термина «экосистема». В рамках ОТС всякая система это не просто набор элементов, а взаимосвязанная целостность, обладающая собственными свойствами, образующимися при взаимодействии элементов. Эти целостные (эмерджентные) свойства не выводимы из свойств составляющих элементов. Главным свойством, которое надо определить, измерить количественно и положить в основу рейтинга регионов, является способность экосистем каждого региона к существованию и самосохранению, как в периоды стабильности, так и в изменяющихся условиях кризисов (космических, климатических, антропогенных).

Понятие устойчивости, как известно, имеет множество трактовок, что признается даже математиками. Наиболее общее определение звучит так: устойчивость — свойство системы С совпадать по признакам П после изменений И, вызванных факторами Ф.

Для предельно общей оценки различий систем по их устойчивости можно воспользоваться энерговещественными характеристиками. Вещество и энергия — вот то главное, что объединяет материальные, в т.ч. природные, системы и позволяет производить обобщенные сопоставления их устойчивости.

Согласно 1‑ому началу термодинамики суммарная энергия всякой материальной системы складывается из двух составляющих:

E = U + F (1.1)

Здесь E — общая энергия системы, U — внутренняя энергия, которая в данных условиях не может использоваться, а F — свободная энергия внутрисистемных связей, которая в принципе может быть высвобождена и использована для совершения работы против внешних сил для самосохранения системы (поддержания устойчивости).

Способность производить работу против внешних сил зависит от свойств системы, которые можно охарактеризовать через коэффициент полезного действия (КПД) по известной формуле:

A=ηF (1.2)

Где A — полезная работа, η — КПД (эффективность), F — свободная энергия. Дифференциирование по времени позволяет определить возможные стратегии развития систем, использующих свободную энергию для обеспечения своей устойчивости по «внутренним» механизмам.

dA/dt = η (dF/dt) + F (dη/dt) (1.3)

Повышение способности производить работу против внешних сил (сохранять себя после изменений) обеспечивается двумя способами:

  • dF/dt>0 — простым увеличением запаса свободной энергии (экстенсивная стратегия)
  • dη/dt>0 — повышением эффективности использования свободной энергии (интенсивная стратегия)

Первая стратегия отражает количественный аспект устойчивости. Каждый объект обладает тем большей способностью сохраняться при внешних воздействиях, чем больше его масса. Масса — экстенсивная характеристика, определяющая устойчивость системы.

Основная качественная характеристика материальной (и природной) системы, позволяющая ей производить полезную работу против внешних сил — это ее эффективность. Чем выше эффективность, тем большую часть свободной энергии может использовать система для совершения полезной работы (поддержания устойчивости).

В системах, развивающихся по экстенсивной стратегии (dF/dt>0, dη/dt=0), вся связанная энергия «омертвляется» в структуре системы, добавляясь к запасу U и увеличивая тем самым буферные (инерционные) свойства. Системы с интенсивной стратегией (dF/dt=0, dη/dt>0) совершенствуют свои внутренние механизмы (качество) использования свободной энергии, и в этом отношении могут считаться более прогрессивными. Очевидно, что первая стратегия развития присуща более простым системам, а вторая — более сложным, способным не только связывать энергию из окружающей среды, но и совершенствовать собственные механизмы ее использования.

С точки зрения ОТС в любых системах помимо количественных и качественных различий могут быть еще и различия относительные, возникающие благодаря разнообразию потоков вещества или энергии. Внутреннее разнообразие систем определяет возможность построения ими в ответ на воздействие разных комбинаций из имеющихся в системе элементов — это информационная составляющая устойчивости‑неустойчивости материальных систем.

Поясним её действие на простейшей модели для следующей системы:

ААВВС,

В которой n=5 — общее число элементов, m=3 — число разных их видов. Если рассматривать сокращение общего числа элементов или потерю хотя бы одного вида как потерю устойчивости (трансформацию в систему другого рода), то система может считаться сохранившейся при четырех вариантах внутренних комбинаций элементов:

АВВВС, АААВС, ААВСС, АВССС.

В ответ на неблагоприятное воздействие, приводящее к относительному сокращению доли одного вида элементов, его освободившуюся «нишу» занимают другие, входящие в ту же систему. Это классический адаптивный механизм, по которому система приспосабливается к неблагоприятным изменениям через перестройку внутренней структуры. Соответственно, число комбинаций, которые система в состоянии породить в ответ на внешние возмущения, и будет являться количественной мерой ее адаптивной устойчивости. Это можно проиллюстрировать следующей схемой, на которой представлены все возможные состояния моделей с общим числом элементов равным 6 и числом разных видов, изменяющимся от 1 до 6.

Рис. 1. Зависимость адаптивности от числа и разнообразия элементов

Максимальной адаптивностью, как следует из таблицы, обладают «средние» системы, сбалансированные как по количеству, так и по качеству элементов (среднее разнообразие, средняя насыщенность элементами одного вида). Общее потенциальное разнообразие такой системы при соблюдении граничных условий n=Const и m=Const описывается следующей формулой:

C = ((n — 1)!)/((n — m)!(m —1)!) (1.4)

Таким образом, для обеспечения устойчивости (сохранения признаков после произошедших изменений), система располагает тремя группами свойств, которые определяют потенциал её жизнеспособности:

Первое. Развитие системы возможно за счет освоения внешних ресурсов, увеличивающих запас свободной энергии. Повышение «массы» системы — это экстенсивный тип обеспечения потенциала устойчивости и развития.

Второе. Обеспечение потенциала устойчивости и развития за счет увеличения эффективности (КПД) использования ресурсов. Это интенсивный тип обеспечения потенциала устойчивости и развития, позволяющий при меньших затратах энергии получить лучший результат.

Третье. Обеспечение возможности сохранять инвариант развития, реагируя на изменения перестройками структуры за счет имеющегося в системе разнообразия (информационная компонента устойчивости).

Любая природная (а также человеческая или техническая) система, если она существует и сохраняет себя, имеет все три группы свойств, каждая из которых может быть выражена количественно. Соответственно, для характеристики и количественной оценки фундаментальных механизмов обеспечения устойчивости всяких материальных систем необходимы следующие индикаторы:

  1. Инерционность — валовые характеристики массы или мощности
  2. Эффективность — КПД, способность связывать потоки вещества‑энергии
  3. Структурная сбалансированность — величина комбинативного разнообразия структурных элементов системы

Эти индикаторы отражают наиболее общие свойства системы, определяющие её устойчивость. По различиям этих количественно выраженных свойств можно объективно сравнивать потенциалы устойчивости природных систем. Таким образом, для сравнения регионов по природной устойчивости надо выделить и в наиболее общем виде количественно описать различия природных экосистем по всем трём свойствам — массе, эффективности и структурной сбалансированности.

Первичные данные для оценки природного потенциала регионов

Основной проблемой для использования теории устойчивости при оценках природной среды является обеспечение их реально измеримыми данными. Поскольку устойчивость биосферы поддерживается исключительно функционированием природных экосистем, то сравнение вкладов разных экосистем региона в природную устойчивость невозможно без учёта различий наземных типов экосистем по наиболее существенным для устойчивости биоты параметрам.

Для интегральной оценки устойчивости разных типов экосистем требуется количественное сравнение их по экстенсивным, интенсивным и структурно‑информационным свойствам. Для природных систем это, соответственно, показатели запасов биомассы, продукционной эффективности и биоразнообразия. Рассмотрим каждую из этих характеристик более подробно в качестве потенциальной составляющей интегрального индекса устойчивости.

Характеристика массы живого вещества экосистем выполнена на основании материалов о запасах фитомассы, мортмассы (опада, подстилки) и гумуса для природных типов растительности в различных районах России (карта 1). Использованы также оценки, подготовленные лабораторией биогеографии ИГ РАН под руководством д.г.н., профессора А.А. Тишкова в рамках Международной биологической программы (МБП). Для уточнения живой массы растений использованы данные космического сканирования NASA об уровне поглощения солнечной энергии зелеными растениями.

Карта 1. Суммарный запас живого и мертвого органического вещества (тонн/га коренных типов экосистем)

Наибольшие запасы органики характерны для экосистем юга Дальнего Востока и коренных сообществ Среднего Поволжья, представленных сочетанием дубрав и луговых степей на черноземах и серых лесных почвах. Минимальные запасы органики в экосистемах севера (тундры и лесотундра), в горных редколесьях северо‑востока Сибири, Саян, Забайкалья, а также на Урале и в пустынях Прикаспия.

Характеристика интенсивности обменных процессов в экосистемах выполнена с привлечением данных о первичной продуктивности — годичном приросте биомассы экосистем (карта 2, по Виноградов, Мартынов, Тишков, 1994). Соотношение массы и годичной продуктивности растительного покрова дает оценку экосистем по способности поддерживать жизнедеятельность при равном ресурсном потоке. Фактически это индикатор эффективности работы экосистем как «термодинамических машин», показывающий время хранения в экосистеме каждого грамма однажды произведенного ею живого вещества. Это характеристика позволяет сравнить экосистемы по способности создавать собственную ценотическую среду при равном ресурсном потоке и часто трактуется как эффективность накопления органического вещества или «долговременная память» экосистемы.

Карта 2. Средняя длительность существования органического вещества в экосистеме — лет (запас живого и мертвого органического вещества/ продукция фитомассы)

Наибольшую эффективность накопления собственного вещества («долговременной памяти») имеют экосистемы северной тайги и тундролесья Сибири, особенно Средней и северо‑восточной. Пониженной эффективностью характеризуются экосистемы Таймыра, лесные экосистемы Европейского центра России, юга Западной Сибири. Минимальна эффективность накопления органики в степях юга Европейской части России.

Для количественной оценки информационной компоненты устойчивости применяются сведения о численности видов в достаточно изученных группах растений и животных, выполняющих функции индикаторов (Артюхов, Мартынов, 1996). Для расчетов были использованы следующие показатели: конкретная флора сосудистых растений (число видов сосудистых растений на 100 кв. км.), число родов лишайников, число видов грибов‑макромицетов, число видов жужелиц, число видов пресноводных и проходных рыб и круглоротых, число видов гнездящихся птиц, число видов млекопитающих (без морских). Выбор данных групп живых организмов определен наличием информации равнозначной по точности и полноте для всех регионов России, с одной стороны, и наличием во всех регионах представителей выбранных таксонов с другой. Гармоничность структуры биоразнообразия оценивалась по формуле (1.4) и отражает устойчивость структуры экосистемы, ее способность к адаптации.

C = ((n — 1)!)/((n — m)!(m —1)!) (1.4)

Карта 3. Сбалансированность (адаптивная устойчивость) структуры биоразнообразия

Наиболее сбалансированной структурой обладает биоразнообразие Горного Алтая и низовьев Волги. Локальные максимумы находятся в Онежско‑Ладожском бассейне, на Урале, по западной границе Восточно‑Сибирского плоскогорья и по горным системам центральной Сибири от Саян до севера Охотского побережья. Снижена гармоничность биоразнообразия в экстремальных условиях севера, в хозяйственно освоенной части юга Европейской России, а также в Приморье и на Северном Кавказе.

Интеграция трёх факторов устойчивости природных экосистем в единую оценку выполнена через приведение трех показателей к общим единицам измерения. Для каждого из трех факторов устойчивости (ФУ1‑3) определяется среднее значение для всех экосистем на территории России. Расчет проводился с использованием ГИС технологий и, по сути, представляет собой расчет среднего взвешенного значения, где весами выступает площадь (S) экосистем каждого типа (i):

ФУ1‑3Среднее в России = ФУ1‑3i *Si/Sтерритории России

p>Далее значения каждого фактора устойчивости в конкретном типе экосистем выражались в процентах к среднему значению этого фактора для экосистем на всей территории России.

100* ФУ 1‑3i/ФУ1‑3Среднее в России

Таким образом, все три фактора устойчивости для каждого типа экосистем на территории России были выражены в одинаковых единицах измерения (в % к среднему по России). Это обеспечивает возможность прямого расчета среднего геометрического из трех факторов, которое и рассматривается как интегральная оценка устойчивости природных экосистем и выражается также в процентах к среднему для природных экосистем на территории России.

На основании карты «Природно‑сельскохозяйственного районирования земельного фонда СССР» (ГУГК, М‑1984, М 1:8 000 000) с поправками, сделанными с учетом экологических факторов, на территории России был выделен 81 природный район.

Картосхема районирования территории России по основным типам экосистем

В границах каждого района распространены экосистемы, типичные для зонального сочетания климатических условий, местоположения на континенте и особенностей рельефа. С использованием массивов данных полевых измерений на пробных площадях показателей биомассы, продуктивности и биоразнообразия экосистем данного типа проведены расчеты показателей их сравнительной устойчивости. Эти показатели были использованы в специальном приложении к «Временной методике государственной кадастровой оценки земель особо охраняемых территорий и объектов», утвержденной 17.02.2004 и согласованной с Минэкономразвития России, МНС России, МПР России как коэффициенты ценности основных типов экосистем. Использование изложенной нами методологии в государственной кадастровой оценке занятых природными экосистемами земель заповедников и национальных парков, подтверждает объективность предлагаемой системы и возможность её управленческого использования.

В то же время для масштаба межрегиональных сравнений этих материалов недостаточно поскольку внутри любого природного или административного района существуют не только типообразующие экосистемы и порой их доля весьма значительна. Более того, из‑за антропогенных изменений растительного покрова коренные типы экосистем местами даже не доминируют по площади. Также оценка природной устойчивости типообразующих экосистем непригодна для управленческих решений, затрагивающих экосистемы другого типа. Например, в степной зоне при оценке воздействий на островные участки леса, или при осушении болот в лесной зоне. Различия частных показателей компонентов устойчивости между соседними регионами могут оказаться меньше, чем различия между разными типами экосистем в одном регионе. Кроме этого, для сравнения регионов (субъектов Федерации) необходимо перейти от оценок устойчивости экосистем к оценкам потенциала устойчивости природных комплексов в административных границах регионов.

Для решения этого комплекса проблем был проделан анализ продукции и биомассы по набору основных типов экосистем (болотно‑тундровых, лесных, лугово‑степных), которые с высокой степенью достоверности можно идентифицировать со статистически наблюдаемыми категориями земель и типов земельных угодий. Параметры устойчивости этих трёх типов природных экосистем были систематизированы уже по субъектам Федерации. Сводные результаты оценки приведены в Приложении 2 к настоящему обзору.

Полученная оценка интегральной устойчивости имеет одну существенную особенность — она построена на основе чисто биологических данных, описывающих функционирование естественных экосистем, и не учитывает уровень их антропогенной трансформации, который во многих регионах страны имеет весьма существенную величину. Иными словами, индексы устойчивости лесных, травяных и болотно‑тундровых экосистем отражают их потенциальную устойчивость, Для получения актуальных значений индекса природной устойчивости в регионе необходимо оценить и вычесть те потери устойчивости, которые обусловлены антропогенной трансформацией естественных экосистем. Очевидно, что природные земли, отторженные под городскую застройку, дороги, свалки, промышленные предприятия полностью потеряли свой средообразующий потенциал, а поля, пашни, сады и прочие агроценозы имеют существенно более низкие значения, нежели естественные природные системы. Получить актуальные оценки устойчивости можно лишь при условии учета этих потерь.

С использованием данных о реальной площади природных экосистем разного типа и данных земельной статистики для каждого субъекта Федерации определено соотношение болотно‑тундровых, лесных и лугово‑степных территорий. Горные склоны с неопределенными фрагментами растительности по земельной статистике чаще всего относят к типу «другие земли». Используя эти соотношения и значения параметров устойчивости по каждому типу экосистем, мы определили для каждого субъекта Федерации интегральный показатель устойчивости природных экосистем, учитывающий актуальную ситуацию с площадью земель, как занятых природными экосистемами, так и преобразованных человеком в сельхозугодья, застройку, дороги, объекты промышленности, полигоны отходов или свалки.

Карта 4. Интегральный показатель сохранившейся устойчивости природных экосистем (% от среднего для экосистем России)

Наибольшей устойчивостью природной среды располагают регионы, пространственно совпадающие с зоной средней тайги. Практически образуется субширотная ось, к северу и к югу от которой потенциал природной устойчивости закономерно сокращается. Если на севере сокращение запаса устойчивости не столь существенно и определяется природно‑климатическими факторами, то к югу на природный фон снижения устойчивости, при переходе от лесных экосистем к степным, накладывается деградация за счет исторически обусловленных антропогенных воздействий. Основные аграрные регионы страны характеризуются наименьшими значениями устойчивости.

Примеры значения природной устойчивости для развития регионов

Для демонстрации значения потенциала жизнеспособности природы мы провели специальное сравнение полученной оценки и некоторых фактов, отражающих условия хозяйственной деятельности человека. Для такого сравнения был проведен расчет показателя устойчивости продуктивности сельскохозяйственных угодий во всех регионах России. Гипотеза, которая лежала в основе проведенного сравнения, предполагала наличие связи между устойчивостью природной среды и устойчивостью условий выращивания сельскохозяйственных культур.

Изменчивость ключевых результатов в сельском хозяйстве региона отражает, с одной стороны, собственную неустойчивость условий произрастания основных культур, а с другой — наличие стрессовых воздействий (как экономического, так и природного характера). Если мы сравниваем разные регионы, то более частые и масштабные отклонения урожайности, объективно, должны происходить в тех регионах, где ниже способность природы к стабилизации условий среды. В какие‑то годы воздействие природно‑климатических факторов угнетает нормальное развитие сельскохозяйственных растений сильнее, чем в другие годы. Очевидно, что чем сильнее отклонения урожайности от средней многолетней нормы, тем слабее потенциал саморегулирования в природной среде и выше уязвимость к климатическим и любым другим аномалиям развития хозяйства опирающегося на природный потенциал.

Количественной мерой неустойчивости сельскохозяйственного производства является среднее квадратичное отклонение урожайности от среднего многолетнего уровня. Этот показатель называется вариацией признака, и по его величине можно проводить корректные сравнения устойчивости в сельском хозяйстве. Выбор вариации урожайности, как способа верификации оценок феномена природной устойчивости, связан с тем, что:

  • статистика урожайности сельскохозяйственных культур — один из самых доступных источников информации;
  • агроценозы — это искусственные системы, устойчивость продуктивности которых во многом обусловлена естественным природным окружением;
  • устойчивость урожайности в отличие от уровня урожайности — природно‑климатическая категория, тесно связанный с понятием «зона рискованного земледелия», которую можно рассматривать как индикатор, закономерно отражающий общую неустойчивость природных систем.

Для оценки этого показателя использована стандартная государственная статистика урожайности различных сельскохозяйственных культур. Данные по разным культурам были пересчитаны через коэффициенты биологической массы, попадающей в статистический учет у разных культур (зерновых, картофеля, овощей, сахарной свеклы и т.д.). Такой прием дал для каждого региона более широкую и комплексную оценку среднего выхода полезной фитомассы и позволил сравнить все регионы страны, где возделывается хотя бы одна из перечисленных культур, в т.ч. и северные.

Используя значения урожайности по всей совокупности культур и площади, на которых собран их урожай в период с 1990 по 2006 по всем субъектам Федерации, мы рассчитали среднее квадратичное отклонение многолетней величины урожайности. Уровень вариации урожайности трактуется нами как показатель неустойчивости условий развития растений в разные годы. Низкие значения отклонения от среднего отражают высокую устойчивость условий, и наоборот.

Карта 5. Устойчивость урожайности основных сельскохозяйственных культур (вариация средних многолетних значений, %)

Сравнение распределения устойчивости урожайности с распределением зон максимального потенциала устойчивости наземных экосистем (Карты 4 и 5) обнаруживает их существенное сходство. Это сходство подтверждает адекватность как модели устойчивости природных систем, построенной на энерго‑информационных предпосылках, так и собранного под эту модель фактического материала.

Еще один эмпирический факт был отмечен в период экстремальной жары летом 2010 года. Когда на карте интегральной устойчивости природной среды были отмечены те субъекты Федерации, в которых лесные пожары тем или иным образом привели к катастрофическим для человека последствиям, то обнаружилась четкая закономерность. Пожары в западной части страны были практически везде, но катастрофы с человеческими жертвами и сгоревшими поселками были в тех регионах, где заметно понижен общий потенциал природной устойчивости. В регионах, сохранивших природную мозаику и структуру экосистем, пожары не развивались в катастрофы.

Более устойчивы леса имеющие сформированную вертикальную структуру (травяной и/или моховой покров, подрост и подлесок лиственных пород, наличие старых деревьев с толстой корой, устойчивой к огню) и горизонтальную мозаику (чередование хвойных и лиственных участков в зависимости от рельефа, почв и увлажнения. Пожары — достаточно естественный процесс в лесной зоне, но аномальная их интенсивность является следствием нарушения структуры. Например, в Нижегородской области пожары, как и везде, возникали по разным обстоятельствам и в разных местах, но «разгуливались», разгонялись они на сосновых посадках, сделанных лесниками по местам, пройденным пожарами 1972 года. Лесники обычно гордятся посадками сосны. Но эта монокультура, без участия других древесных, в т.ч. лиственных, пород, обычно переуплотнена и мертвопокровна (без подроста, кустарников и травяных участков) и, по сути, не является природной (естественной) экосистемой. Распространенное в лесном хозяйстве мнение о монокультурных посадках сосны, как оптимальном способе лесовосстановления, вступает в противоречие с законами природы. Такими посадками реально восстанавливается не лес, как экосистема, а совокупность деревьев, если не сказать — запас древесины для следующего пожара.

Еще один показательный пример с локальной энергетической катастрофой в центральной России в конце декабря 2010 г., как ни странно, тоже связан с устойчивостью лесов, причем в самом прямом смысле. Ледяной дождь, (естественный, но крайне редкий погодный феномен), мгновенно замерзавший на ветвях и стволах деревьев, в наибольшей степени затронул (погнул и поломал) своим весом деревья в березняках и сосновых посадках. Упавшие под весом обледеневших ветвей деревья послужили одной из причин обрыва линий электропередачи, наряду с обледенением самих проводов. При внимательном осмотре пострадавших лесов было видно, что обе породы, формирующие верхний ярус конечной сукцессионной фазы зрелых лесов (ель и дуб), практически не падали от обледенения, проявляя тем самым устойчивость к уникальному сочетанию опасных погодных условий. Напомним, что березняки и те же саженные сосняки, как типы леса в центральной части европейской России не являются наиболее зрелыми и устойчивыми (в геоботанической терминологии — климаксными), и даже в естественном состоянии являются переходным типом леса к дубравам или ельникам. Отметим, что в природе этот переход занимает от нескольких десятков до первых сотен лет.

Приведенные примеры показывают, что и модель, и её численное наполнение вполне адекватно отражают действительность и могут использоваться в качестве основы для построения интегрального индекса и рейтинга регионов по природному потенциалу.

Оценка изменений потенциала экологической устойчивости

Чтобы сделать рейтинг регионов по изменениям потенциала природной устойчивости, помимо биопродукционных параметров лесов, лугов, степей, тундр и болот нужны сведения об изменениях площади природных экосистем и их замене полуприродными комплексами (агроценозами) и/или территориями вообще без какой‑либо постоянной растительности (застройкой, дорогами, полигонами отходов, свалками и др.). Именно процесс постоянного изъятия природных экосистем для нужд хозяйственной деятельности — их застройка, распашка, закатывание в асфальт или засыпание отходами — является основной «расходной статьей» в расходывании экологического потенциала.

Уникальным для решения поставленной задачи информационным массивом является земельная статистика, которую содержит статистическая Форма 22‑2 «Земельные ресурсы». Будучи совершенно однотипным на всех уровнях свода данных (районном, региональном и федеральном), этот массив весьма детально передает одновременно и разнообразие форм хозяйственной деятельности, и различия по природным условиям. Состав показателей земельной статистики, включающий 21 категорию земель (в каждой по 19 типов угодий) позволяет выполнить необходимые оценки интенсивности использования каждого типа или категории земельных участков в хозяйственной деятельности человека. Кроме того, столь подробная раскладка по типам угодий позволяет серьезно уточнить и саму описанную выше модель устойчивости.

Учет земельного фонда фундаментален для контроля состояния природной среды, поскольку он охватывает всю территорию страны без каких либо исключений. В земельной статистике есть масса подтасовок и разночтений, но большинство из них легко выявляются, поскольку этот учет балансовый и все показатели в конечном итоге должны соответствовать друг другу по категориям и типам. К экологическому использованию эта информация мало приспособлена, т.к. собирается для иных целей, но при экологически осмысленной группировке данные земельного учета, легко становятся основой мониторинга экологического состояния регионов и муниципалитетов.

Состав показателей стандартной земельной отчетности
A. Категории земель B. Типы угодий
Первая группа 1. Пашня
1. Городских поселений 2. Залежь
2. Сельских поселений 3. Многолетние насаждения
3. Земли промышленности 4. Сенокосы
4. Земли энергетики 5. Пастбища
5. Земли железнодорожного транспорта 6. Покрытые лесами
6. Земли автомобильного транспорта 7. Не покрытые лесами
7. Земли морского, внутреннего водного транспорта 8. Под древесно‑кустарниковой растительностью, не входящие в лесной фонд
8. Земли воздушного транспорта 9. Под водой
9. Земли связи, радиовещания, телевидения, информатики 10. Земли застройки
10. Земли историко‑культурного назначения 11. Дороги с покрытием
Вторая группа 12. Дороги грунтовые
11. Земли сельскохозяйственного назначения 13. Болота
12. Земли трубопроводного транспорта 14. Нарушенные земли
13. Земли для обеспечения космической деятельности 15. Полигоны отходов, свалки
14. Земли обороны и безопасности 16. Пески
15. Земли иного специального назначения 17. Овраги
16. Земли лечебно‑оздоровительных местностей и курортов 18. Земельные участки с тундровой растительностью, не вошедшие в другие угодья
17. Земли рекреационного назначения 19. Другие земли
18. Земли запаса  
Третья группа  
19. Земли лесного фонда  
20. Земли водного фонда  
21. Земли особо охраняемых природных территорий  

Расчет актуальной (сохраненной) устойчивости природных экосистем предполагает предварительную экспертную процедуру оценки степени трансформации природных свойств на различных категориях земель. Вариант такой оценки для трех групп категорий земель, сгруппированных по уровню хозяйственного освоения (колонка А, жирный шрифт) представлен в следующей таблице, где для каждой категории на основе литературных данных экспертно задан определенный интервал процента сохранности потенциально возможного в естественных экосистемах уровня устойчивости.

Экспертная оценка утраты свойств природной устойчивости
  Первая группа категорий Вторая группа категорий Третья группа категорий
Пашня 3‑30%
Залежь 3‑30% 30‑70%
Многолетние насаждения 3‑30%
Сенокосы 30‑70% 70‑95%
Пастбища 30‑70% 70‑95%
Покрытые лесами 30‑70% 70‑95% 100%
Не покрытые лесами 30‑70% 70‑95%
Древесная растительность, не входящая в лесной фонд 30‑70% 70‑95% 100%
Под водой 30‑70% 70‑95% 100%
Земли застройки 0‑3%
Дороги с покрытием 0‑3%
Дороги грунтовые 0‑3% 3‑30%
Болота 30‑70% 70‑95% 100%
Нарушенные земли 0‑3% 3‑30%
Полигоны отходов, свалки 0‑3% 3‑30%
Пески 0 0‑3%
Овраги 0‑3%
Тундровая растительность не вошедшая в другие угодья 30‑70% 70‑95% 100%
Другие земли 30‑70%

С использованием этих соотношений и значений параметров устойчивости по каждому типу экосистем для каждого субъекта Федерации рассчитан интегральный показатель устойчивости природных экосистем, учитывающий актуальную ситуацию с площадью земель, как занятых природными экосистемами, так и преобразованных человеком в сельхозугодья, застройку, дороги, объекты промышленности полигоны отходов или свалки. Значение сохраненного по состоянию на 2009 год потенциала жизнеспособности (устойчивости) экосистем в % к среднему по России приведено на карте.

Карта 5. Сохраненный на 2009 год потенциал устойчивости природных экосистем % среднего для природных экосистем России

Оценка динамики — баланса потерь и приращений природного потенциала осуществляется по изменениям площади, занятой на территории каждого региона природными экосистемами трёх основных типов — лесными, болотно‑тундровыми и лугово‑степными. Для каждого типа земель определены изменения площади в период после 2008 и после 2000 годов. Все типы земель были соотнесены или с природными экосистемами или с их антропогенно нарушенными дериватами (производными от первичных экосистем), для каждого из которых определены средние значения устойчивости. Эти значения устойчивости (У) экосистем или дериватов экосистем каждого типа (i) на территории субъекта Федерации (j) рассматриваются как константы, а все изменения потенциала устойчивости считаются связанными с изменениями площади (S) экосистем каждого типа (i) на территории субъекта Федерации (j), произошедшими за оцениваемый промежуток времени (2009/2008 и 2009/2000).

Изменение устойчивости = 100*Σ(Уji*Sji)2009/ Σ(Уji*Sji)2008‑2000

Источником сведений об изменениях площади являются данные земельного учета по категориям и типам земель в 2000, 2008 и 2009 годах.

Карта 6. Изменение потенциал устойчивости природных экосистем после 2008 года +/- %

На картах, использующих полихромную (красно‑зеленую) шкалу зеленые оттенки градаций всегда обозначают лучшее (улучшающееся) положение, а красные — худшее (ухудшающееся).

Карта 7. Среднегодовое изменение потенциал устойчивости природных экосистем после 2000 года (+/- % в год)

Сохранность природного комплекса и крупные хищники как индикатор полноценности структуры экосистем

Чрезвычайно важными показателями являются оценки степени сохранности потенциала устойчивости или потерь, понесенных природными системами в результате исторического развития хозяйственной деятельности на территории каждого региона России. Оценка утраты природной устойчивости за историческое время отражает соотношение современной устойчивости экосистем, сохранившихся на территории региона, к устойчивости среды при условии полной сохранности природного комплекса и соотношения лесных, лугово‑степных и болотно‑тундровых комплексов в той пропорции, которая фиксируется в природных экосистемах в настоящее время.

Карта 8. Утрата природной устойчивости за историческое время в % к потенциально возможной для природных экосистем региона

Наибольший ущерб в ходе хозяйственного освоения понесли экосистемы лесостепной и степной зоны европейской части страны, южного Урала и Сибири. В первую очередь это обусловлено относительно невысокой собственной устойчивостью этих систем, для которых даже аграрное освоение, преобладающее в большинстве регионов, является серьезным нарушением, приводящим к потере 50‑70% исходного потенциала устойчивости (компактная зона высоких градаций на карте). На европейской части страны, помимо двух мегаполисов, наиболее критичной можно считать ситуацию с потерями потенциала устойчивости в Орловской, Тамбовской, Тульской, Липецкой, Курской, Белгородской и Воронежской областях, в Татарстане и Самарской области, а также в Краснодарском крае. Наименьшая утрата природного потенциала наблюдается на севере Европейской части страны и на юге Средней и Восточной Сибири.

Последним показателем, который использован для оценки природного потенциала субъектов Федерации, является информация о численности на их территории крупных хищников. Наличие и численность в экосистемах крупных хищников — это индикатор качества природных экосистем, поскольку их существование на вершине пищевой пирамиды предполагает её (пирамиды) наличие и полноценную структуру.

Для такой оценки в России можно использовать данные о численности волка и медведя, которые на большей части территории страны формируют верхний трофический уровень в наземных экосистемах. На Дальнем Востоке к ним можно добавить данные о численности тигра и леопарда, а в Туве и на Алтае — о численности ирбиса. Данные по белому медведю мы не можем использовать, поскольку этот вид по своему питанию является морским и характеризует пищевую пирамиду морских экосистем.

Сведения о численности крупных хищников (волка и бурого медведя) за период регулярных учетов этих животных (с 1980 по 2003 гг.) взяты из соответствующих приложений в книге «Охотничьи ресурсы России. Аналитический доклад / под ред. В.Г.Сафонова и Н.Г. Рыбальского. М.: НИА — Природа,2004. 106 с. Из этого массива данных и более современных сведений, предоставленных администрациями регионов России для периода 2000‑2009 гг., первоначально были отобраны для анализа максимальные значения численности каждого вида. Мы исходили из логичного предположения, что максимальные значения лучше отражали потенциальную ёмкость экологической ниши хищников.

Далее был проведен расчет значений максимальной зафиксированной плотности населения крупных хищников (грамм биомассы на га природных экосистем) и её зависимости от структуры природных экосистем и запасов зоомассы млекопитающих (кормовая база хищников). Полученные регрессионные модели позволили определить для каждого субъекта Федерации потенциально возможный уровень численности хищников, который возможен в природных экосистемах при имеющейся структуре угодий и полноценной кормовой базе. Отношение максимальной численности хищников в период 2007‑2009 гг. и имеющегося потенциала дало оценку степени насыщенности хищниками природных экосистем, в %% к максимально возможному уровню.

Карта 9. Плотность населения крупных хищников в природных экосистемах (% потенциально возможной)

Реально зафиксированная биомасса хищников в % к потенциальной может рассматриваться как показатель доли природных экосистем, в которых крупные хищники полноценно представлены. Именно эти экосистемы полностью сохранили структуру и свойства первозданной природы.

Подчеркиваем, что приведенный на предыдущей карте показатель отражает степень сохранности экосистем на территориях, занятых естественными типами экосистем. Для получения окончательного индекса сохранности природной среды необходимо учесть долю площади, которую на территории региона занимают пространства уже лишенные природной растительности — земли занятые застройкой, дорогами и пашней, на которых крупные хищники не обитают.

Одновременно для каждого региона определена потенциальная ёмкость экологической ниши крупных наземных хищников исходя из суммы температур вегетационного периода, биомассы растительности и биомассы млекопитающих в экосистемах основных типов — лесных, травяных, горных и тундрово‑болотных. Реально зафиксированная биомасса хищников была выражена в % к потенциальной. Эта величина рассматривается как доля площади природных экосистем, на которой крупные хищники фактически представлены.

Окончательный критерий для рейтинга (доля площади региона, на которой нет крупных хищников) определяется как сумма природных экосистем с нарушенной за счет отсутствия хищников структурой площади, на которой вообще нет природных экосистем (земли, занятые застройкой, дорогами и пашней).

Карта 10. Доля площади региона, на которой есть крупные хищники (%)

Рейтинг субъектов Российской Федерации по природному потенциалу экологически устойчивого развития

При интегральной оценки природного потенциала экологически устойчивого развития, приняты во внимание следующие критерии устойчивости природных комплексов.

Состав критериев рейтинга по природному потенциалу

  • Сохраненный на 2009 год потенциал устойчивости природных экосистем
  • Изменение потенциала устойчивости природных экосистем после 2008 года (2009/2008).
  • Изменение потенциала устойчивости природных экосистем после 2000 года (2009/2000).
  • Утрата природной устойчивости за историческое время в % к потенциально возможной для природных экосистем.
  • Доля (%) территории региона с экосистемами без крупных хищников
Схема объединения критериев при определении рейтинга

Приложение 1. Индекс экологической устойчивости

Индекс экологической устойчивости (далее — ИЭУ) оценивает состояние защиты окружающей среды на 2‑х основных направлениях: уменьшение экологической нагрузки на здоровье человека, активация жизнеспособности экосистем и обоснованное управление природными ресурсами.

Двадцать пять индикаторов отслеживаются в шести главных категориях:

Наименование категории Состояние окружающей среды Качество воздуха (воздействие на природу) Водные ресурсы (воздействие на природу) Биологическое разнообразие и естественная среда Эффективность природных ресурсов Климатические изменения
Кодовое обозначение категории ENVHEALTH AIR_E WATER_E BIODIV PROD_N_R CLIMATE
Удельный вес категории в ИЭУ, в % 50 2,5 7,5 7,5 7,5 25

Каждый индикатор определяется усреднением 2 — 5 переменных. Всего выделено 67 переменных. Оценка производится по 100‑балльной шкале, где 100 — высший результат, 0 — низший. Формально все переменные получают равный вес при расчете индекса, поскольку отсутствуют общепризнанные приоритеты в ранжировании экологических проблем. Фактически значимость отдельных проблем усиливается за счет введения большего количества переменных, их характеризующих.

Индикаторы состояния окружающей среды:
Цель Состояние окружающей среды Жизнеспособность экосистемы
Категория 1. Состояние окружающей среды 2. Загрязнение воздуха (воздействие на природу) 3. Вода (воздействие на природу)
Субкатегория Экологическое бремя болезней Вода (воздействие на людей) Загрязнение воздуха (воздейстиве на людей) Загрязнение воздуха (воздействие на природу) Вода (воздействие на природу)
Индикаторы 1. Экологическое бремя болезней (DALY) 2. Адекватная очистка 4. Внутреннее загрязнение воздуха 7. Изменение регионального озонового слоя 9. Индекс качества воды
  3. Питьевая вода 5. Концентрации загрязняющих воздух веществ на городских территориях 8. Эмиссия окисляющих соединений (SO2) 10. Доступ к очищенным источникам воды
    6. Изменение местного озонового слоя    

К индикаторам состояния окружающей среды относятся следующие:

  • индикатор экологическое бремя болезни (DALY) — отражает число лет жизни, которые были потеряны в результате болезней, вызванных воздействием окружающей среды. Оценка производится на основе данных ВОЗ;
  • индикатор адекватная очистка — соблюдение гигиенических условий по очистке канализации, общественных коллекторов, выгребных ям, отходов;
  • индикатор питьевая вода — показывает процент населения, имеющий доступ к очищенной питьевой воде;
  • индикатор внутреннее загрязнение воздуха — отражает процент населения, использующего твердые виды топлива (биомасса, дрова, древесный уголь, солома зерновых культур и пр.) для жизнедеятельности;
  • индикатор концентрации загрязняющих воздух веществ на городских территориях — отражает концентрацию вредных выбросов на городских территориях;
  • индикатор концентрации озона в воздухе — измеряет содержание озона в воздухе.
Индикаторы жизнеспособности экосистемы:
Цель Жизнеспособность экосистемы
Категория 4. Биологическое разнообразие и естественная среда 5. Эффективность природных ресурсов 6. Климатические изменения
Субкатегория Биологическое разнообразие и естественная среда Лесоводство Рыболовство Земледелие Климатические изменения
Индикаторы 11. Индекс сохранения 15. Рост запасов 16. Индекс морские площади 18. Трудности с орошением (в % от земель под зерновыми культурами) 23. Эмиссия на душу
12. Эффективность сохранения   17. Интенсивность рыбной ловли траловыми сетями 19. Сельскохозяйственные субсидии 24. Интенсивность выбросов связанных с производством электроэнергии. Выброс CO2 в кВт.ч.
13. Критический уровень защиты     20. Интенсивность пахотных угодий 25. Интенсивность выбросов углеродов связанных с промышленным производством. Эмиссия СО2 на единицу ВВП (по ППС в долл.)
14. Охрана морских территорий     21. Сожженная площадь земли  
      22. Регулирование пестицидов  

К индикаторам состояния окружающей среды относятся следующие:

  • индикатор изменение регионального озонового слоя — показывает воздействие озонового слоя на экосистему в регионе;
  • индикатор эмиссия окисляющих соединений (SO2) — отражает выброс диоксида серы, рассчитывается делением общего объема выброса на общую часть территории страны с населением не менее 5 человек на квадратный километр;
  • индикатор качества воды — измеряет качество воды по содержанию различных химических элементов;
  • доступ к очищенным источникам воды — измеряет доступ населения в процентах к питьевым источникам воды. Целевым показателем является удовлетворение потребности в воде, не превышающей 40% от доступного уровня запасов воды;
  • другие индексы.
Таблица — 1. Перечень показателей ИЭУ (отсортированы по степени влияния на значение индекса).
Индикаторы Кодовое обозначение индикаторов Удельный вес индикатора в ИЭУ (%)
  Индекс экологической устойчивости ИЭУ 100
1 Экологическое бремя болезней (DALYs) DALY 25
2 Эмиссия на душу CO2 GHGCAP 8,3
3 Интенсивность выбросов CO2 связанных с производством электроэнергии. Выброс CO2 в кВт.ч. CO2KWH 8,3
4 Интенсивность выбросов углеродов связанных с промышленным производством. Эмиссия СО2 на единицу ВВП (по ППС в долл.) CO2IND 8,3
5 Адекватная очистка ACSAT 6,3
6 Питьевая вода WATSUP 6,3
7 Концентрации загрязняющих воздух веществ в городских территориях PM10 5
8 Внутреннее загрязнение воздуха INDOOR 5
9 Качество воды WATQI 3,8
10 Проблемы с водой WATSTR 3,8
11 Концентрация озона в воздухе OZONE_H 2,5
12 Индекс сохранения (биоразнообразия и естественной среды) CRI 2,5
13 Эффективность сохранения (биоразнообразия и естественной среды) EFFCON 2,5
14 Охрана морских территорий MPAEEZ 2,5
15 Рост запасов (лесоводство) FORGRO 2,5
16 Изменение регионального озонового слоя OZONE_E 1,3
17 Эмиссия окисляющих соединений SO2 SO2 1,3
18 Индекс морские площади MTI 1,3
19 Интенсивность рыбной ловли траловыми сетями EEZTD 1,3
20 Трудности с орошением (в % от земель под зерновыми культурами) IRRSTR 0,5
21 Сельскохозяйственные субсидии AGSUB 0,5
22 Интенсивность пахотных угодий AGINT 0,5
23 Сожженная площадь земли BURNED 0,5
24 Регулирование использования пестицида PEST 0,5

Приложение 2. Параметры устойчивости основных типов природных экосистем по регионам России

Регионы Параметры устойчивости болотных экосистем в % к среднему по России Параметры устойчивости лесных экосистем в % к среднему по России Параметры устойчивости луговых экосистем в % к среднему по России
Масса Эффектив-ность Струк-тура Устой-чивость Масса Эффектив-ность Струк-тура Устой-чивость Масса Эффектив-ность Струк-тура Устой-чивость
Аpхангельская 87,1 93,5 121,9 100,9 162,8 131,8 183,6 159,4 29,8 8,3 186,3 74,8
Ненецкий окpуг 41,9 87,4 30 53,1 106,4 114,3 45,2 88,6 32,5 18,8 45,8 32,4
Вологодская 137,6 170 152,9 153,5 231,3 141,6 230,2 201 25,7 6,4 233,6 88,5
Муpманская 47,5 82,3 77,8 69,2 128,1 117,8 117,1 121 20,4 13,3 118,8 50,8
Каpельская 80,6 88,2 132,6 100,5 201,8 148,2 199,7 183,2 19 6 202,6 75,9
Коми 85,7 80,1 102 89,3 150,2 121,8 153,6 141,9 31,3 9,5 155,9 65,6
Ленингpадская 162,9 193,4 163,9 173,4 267,5 122,3 246,7 212,2 24,9 5,8 250,4 93,7
Новгоpодская 167,3 168,9 140,6 158,9 274,6 102,8 211,7 196,3 25,7 5,4 214,8 82
Псковская 144,2 46,3 122 104,2 244,6 62,7 183,7 163,7 29,8 5,2 186,4 73,8
Бpянская 130,7 51,5 64,2 82,1 302,9 107 96,7 168,9 24,6 5,2 98,1 42,7
Владимиpская 164,8 155,9 151,7 157,5 271,4 98,5 228,4 199,4 26,1 5,4 231,8 87,8
Ивановская 182,4 249,1 150,5 194 294,1 128,9 226,6 216,6 23,1 5,6 230 86,2
Твеpcкая 174,6 207,9 163,5 182 284,1 115,5 246,1 215,2 24,4 5,5 249,8 93,2
Калужская 143,7 59,7 99 100,8 259,6 75,8 149 161,5 28,3 5,2 151,2 61,6
Костpомская 155,4 201,4 158,3 171,7 256,2 136,6 238,3 210,4 24,7 6,1 241,8 90,8
Московская 158,9 124,5 141,4 141,6 263,7 88,2 212,9 188,3 27,2 5,3 216 82,8
Оpловская 129,4 45 61,6 78,7 288,1 106,1 92,8 162,3 23,1 5,7 94,1 41
Pязанская 143,8 46,5 115,6 101,9 246,2 63,9 174 161,4 29,6 5,2 176,5 70,4
Смоленская 147,2 62,4 114,3 108 248,6 68 172,1 162,9 29,2 5,2 174,7 69,7
Тульская 136,9 49,1 81,2 89,1 276,1 86,6 122,3 161,6 27 5,2 124,1 52,1
Яpославская 182,4 249,1 166,6 199,3 294,1 128,9 250,7 224,6 23,1 5,6 254,5 94,4
Нижегоpодская 171,9 193,6 140,2 168,6 280,6 110,8 211 200,8 24,9 5,5 214,2 81,5
Киpовская 148,4 159 159,4 155,6 236,5 127,4 240 201,3 29,5 11,1 243,5 94,7
Маpий-Эл 170,1 184,1 144,2 166,1 278,3 107,7 217 201 25,2 5,5 220,2 83,6
Моpдовия 132,1 50,9 61,2 81,4 296,9 102,4 92,2 163,8 25,2 5,2 93,6 41,3
Чувашия 157,6 119,3 128,1 135 263,6 87,4 192,8 181,3 27,2 5,3 195,7 76,1
Белгоpодская 129,1 33 24 62 241,8 88,4 36,1 122,1 22,6 6,3 36,6 21,8
Воpонежская 121,9 29,5 32,5 61,3 226,8 84,4 49 120,1 22,3 6,3 49,7 26,1
Куpская 131,5 37,2 31,1 66,6 258,4 94,2 46,9 133,1 22,9 6,1 47,6 25,5
Липецкая 129,6 44,2 37,4 70,4 285 104,9 56,3 148,7 23,1 5,7 57,1 28,6
Тамбовская 128,9 47,3 45,6 73,9 296,4 109,3 68,6 158,1 23,2 5,5 69,6 32,8
Астpаханская 57,5 5,1 159,3 74 56,3 33,4 239,8 109,8 15,2 12 243,3 90,2
Волгогpадская 65,7 9,8 77,1 50,9 126,9 57,3 116 100,1 17,5 6,5 117,7 47,3
Самаpская 81,3 19,2 53,8 51,4 214,1 82,4 81 125,8 28,2 6,3 82,2 38,9
Пензенская 128 50,4 43,8 74,1 308,3 114,3 66 162,8 23,3 5,4 66,9 31,9
Саpатовская 81,1 16,8 97,4 65,1 157,9 65,4 146,6 123,3 19 6,5 148,7 58,1
Ульяновская 127,7 51,3 59,5 79,5 311,9 115,7 89,6 172,4 23,3 5,3 91 39,9
Калмыкия 45,8 5,9 121,2 57,7 83,8 43,9 182,5 103,4 15 7,9 185,2 69,4
Татаpстан 105,1 32,5 77,8 71,8 259 92,4 117,2 156,2 31 6,6 118,9 52,2
Кpаснодаpский 97,7 21 34,9 51,2 197,7 70,6 52,6 107 22,6 6,2 53,4 27,4
Адыгея 114,4 26,5 33,8 58,3 203,6 72,2 50,9 108,9 23,4 6 51,7 27
Ставpопольский 80,2 11,6 50,8 47,5 138,1 60,1 76,6 91,6 19,5 6,3 77,7 34,5
Каp.-Чеpкесия 39,4 6,3 33,2 26,3 245,7 80 49,9 125,2 18,8 6,3 50,7 25,2
Pостовская 82,7 11,5 44,9 46,4 140,5 60,8 67,6 89,6 19,8 6,4 68,6 31,6
Дагестан 40,2 5,3 69,2 38,3 134 56,2 104,3 98,2 16,4 7,3 105,8 43,2
Каб.-Балкаpия 43 6,6 25,3 24,9 226,9 86,5 38 117,2 21,9 6,4 38,6 22,3
Cевеpня Осетия 44 6,7 25,2 25,3 225 85,9 38 116,3 21,9 6,4 38,5 22,3
Ингушетия 50,8 7,5 73,6 44 180,4 73 110,8 121,4 19,8 6,4 112,4 46,2
Чечня 50,8 7,5 73,6 44 180,4 73 110,8 121,4 19,8 6,4 112,4 46,2
Куpганская 52,4 9,1 133,7 65,1 172,2 76,4 201,3 150 27,9 5,6 204,2 79,3
Оpенбуpгская 44,6 8,3 112,5 55,1 138,6 59 169,3 122,3 26,8 6,4 171,8 68,4
Пеpмская 122,3 68,8 169,2 120,1 203,4 97,7 254,8 185,3 28,3 9,9 258,6 98,9
Коми-Пеpмяцкий 121,9 99,9 154 125,2 168,6 152,5 231,8 184,3 34,6 14,9 235,2 94,9
Свеpдловская 81,9 24,9 172,4 93,1 222,8 134,4 259,5 205,5 23,2 6,9 263,3 97,8
Челябинская 71,3 19,5 103,9 64,9 167,3 69,7 156,4 131,1 24,2 6 158,7 63
Башкортостан 88,4 24,1 73 61,9 230,9 93,4 109,9 144,7 26 7,2 111,5 48,2
Удмуpтия 163,9 117,2 154 145 271,5 100,1 231,8 201,2 37,1 16,7 235,3 96,3
Алтайский кр. 46 8,3 110,2 54,9 131,8 61,7 165,9 119,8 30,6 6,3 168,4 68,4
Алтай 49,6 8,8 311,9 123,4 130,7 58,7 469,6 219,6 51,3 9,8 476,6 179,2
Кемеpовская 56,5 9,4 171 79 157,9 104,1 257,5 173,1 32,2 7 261,3 100,2
Новосибиpская 50,7 8,9 121,4 60,3 152,7 67,8 182,8 134,5 29,2 5,7 185,5 73,5
Омская 50,6 8,9 120,4 60 169,7 80,4 181,2 143,8 27,5 6 183,9 72,4
Томская 69,8 13 141,6 74,8 238,2 150 213,2 200,5 24,6 7,1 216,4 82,7
Тюменская 61,8 10,6 152,1 74,8 226 128,4 229 194,4 24 6,2 232,4 87,5
Х-Мансийский 96,1 32,7 114,1 81 191,9 145,9 171,7 169,8 35,7 10,5 174,3 73,5
Ямало-Ненецкий 66,9 62,7 41,6 57,1 105,8 114,1 62,6 94,2 37,1 13,3 63,5 38
Таймыpский                        
северо-восток 60,1 54,8 42,5 52,5 71,2 85,8 64 73,7 35,9 24,1 65 41,7
Дудинский р-н 82,6 64,2 62 69,6 78,1 101 93,4 90,8 40,8 17 94,8 50,9
Эвенкийский 94,2 34,9 97,4 75,5 136 147,2 146,7 143,3 39,5 12 148,9 66,8
Красноярский                        
Ср Енисей, Ангара 83,2 26,6 112,4 74,1 204,5 149,4 169,2 174,4 33,6 9,9 171,7 71,8
центр края 60,1 9,7 147,6 72,5 193,7 122,9 222,1 179,6 25 6,7 225,4 85,7
юг края 55,9 9,3 187,5 84,3 142,8 102,5 282,3 175,9 32,5 7,4 286,5 108,8
Хакасская 54,2 9,1 186,9 83,4 129 90,8 281,3 167,1 33,8 7,7 285,5 109
Иpкутская 72,3 12,6 115,9 66,9 203,4 151,9 174,5 176,6 34,7 9,2 177,1 73,7
Читинская 74,8 10,9 103,3 63 138,6 151,1 155,5 148,4 40,1 9 157,8 69
Буpятская 74,6 10,7 117,3 67,6 140,1 137,8 176,6 151,5 39 9 179,2 75,7
Тыва 45,2 8,2 161,4 71,6 139,5 88,3 243 156,9 36,1 9,3 246,6 97,3
Пpимоpский кр. 141,4 16,7 48,3 68,8 237,6 136,7 72,7 149 28,3 4,8 73,8 35,6
Хабаpовский кр.                        
север края 95,3 30,9 114,7 80,3 165,2 140,2 172,7 159,4 28,7 6,7 175,2 70,2
юго-запад края 112,8 17,4 78,4 69,5 242,4 140,3 118 166,9 26,7 5,2 119,7 50,5
юг края 133,9 17 60,2 70,4 238 136,7 90,7 155,1 28,2 4,9 92 41,7
Евpейская 138,3 16,3 60,3 71,6 231,5 128,4 90,8 150,2 27,9 5 92,1 41,7
Амуpская 109,4 15,6 97,4 74,2 248 138,7 146,7 177,8 22,5 5,5 148,8 58,9
Камчатская 86,9 27,3 65,7 60 103,7 102,3 98,9 101,6 34,4 5,6 100,4 46,8
Коpякский 69,6 31,6 45,9 49 117,8 230,8 69,1 139,2 30,2 5,9 70,1 35,4
Магаданская 76,4 41,6 59,1 59 96,3 123,1 88,9 102,8 31,4 8,4 90,2 43,4
Чукотский окр. 50,7 54,9 36,8 47,5 98,7 186,8 55,5 113,7 25,2 7,2 56,3 29,5
Сахалинская 122,5 17,3 67,2 69 255,6 121,2 101,2 159,3 35,4 5,1 102,7 47,7
Якутия-Саха                        
тундровые р-ны 60,4 63,3 32,7 52,1 74,7 130,1 49,2 84,7 30,2 14,6 49,9 31,6
бассейн Оленька 104,6 53,8 58,5 72,3 101,2 155,7 88,1 115 39,4 14,1 89,4 47,6
р-ны Верхоянска 84,8 53,6 66,5 68,3 105,2 128,4 100,1 111,2 35,4 13,7 101,5 50,2
бассейн Колымы 95,2 33 87,5 71,9 129,5 160,4 131,7 140,5 40,6 12,3 133,6 62,2
бассейн Вилюя 100,9 34,9 96,6 77,4 139,3 158,4 145,4 147,7 40,3 11,8 147,6 66,6
центр республики 98,7 29,9 117,9 82,2 150,2 155,2 177,5 161 34,4 8,7 180,1 74,4
юг республики 85,3 63,2 49,3 65,9 85,7 107,8 74,3 89,3 32,4 9,8 75,4 39,2
Калинингpадская 144,2 46,3 121,8 104,1 244,6 62,7 183,3 163,6 29,8 5,2 186 73,6