Диссертация (1090191), страница 30

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 30)

Информативность статистическихданных по другим экологическим показателям достаточна низка ввиду отсутствиясведений по некоторым странам и некоторым годам. Это подтверждается и корреляционным анализом, который не выявляет никакой закономерности в изменениях коэффициентов корреляции от кластера к кластеру и от фактора к фактору.Можно отметить, что выбросы парниковых газов теснее всего связаны во втором кластере с добычей ресурсов и производством энергии (r = 0,827 и 0,805, соответственно), в третьем кластере – с выработкой электроэнергии и грузоперевозками (r = 0,725 и 0,634, соответственно), в четвертом кластере – с добытыми используемыми и неиспользуемыми ресурсами (r = 0,512 и 0,664, соответственно).Если рассматривать всю совокупность изучаемых стран, то динамика выбросовпарниковых газов больше всего соответствует выработке электроэнергии (r =0,984).С вывозом ТБО лучше всего в 1-ой группе коррелируют производство энергиии потребление материалов (r = 0,925), во 2-ой группе – потребление энергии и материалов (r = 0,735 и 0,655, соответственно), в 3-ей группе – ВВП и связанный сним объединенный показатель V (r = 0,755 и 0,760, соответственно), в 4-ой группе– численность населения и ВВП (r = 0,943 и 0,931, соответственно).

Для всех стран159в целом наибольшая зависимость выявляется с такими социально-экономическимифакторами, как население и ВВП (r = 0,932 и 0,920, соответственно).При рассмотрении отходов видно, что наибольшее влияние на их образованиепрактически во всех странах оказывают добыча ресурсов и внутреннее потребление материалов, что легко объяснимо, так как именно эти процессы дают практически все отходы.Дальнейший анализ был связан с выявлением для разных групп стран связеймежду социально-экономическими (независимыми) и экологическими (зависимыми) факторами. Для этого решалась задача множественной линейной регрессии.

При построении модели использовали регрессионное уравнение вида [537]:nY = ∑ ai xi + b0 + e ,i =1где аi – регрессионные коэффициенты; b0 – свободный член; е – член, содержащий ошибку.При выяснении вклада каждой независимой переменной в предсказание экологических факторов изучались стандартизованные коэффициенты регрессии Beta.Главные предикторы зависимых параметров выявлялись по их статистическойзначимости – попадании в 95 %-ый доверительный интервал.В таблице 4.5 приведены линейные уравнения множественной регрессии соответствующих зависимостей между значимыми предикторами и экологическимипоказателями по кластерам.Проведенное исследование взаимосвязи социально-экономических и экологических факторов показало, что кластерный анализ позволяет проводить относительно объективную группировку стран по ограниченному числу социальноэкономических показателей.

Он важен для экологических и управленческих исследований, которые имеют разные измерительные шкалы. Поэтому оценку взаимной обусловленности факторов невозможно провести без применения методовмногомерной статистики.160Таблица 4.4 – Парные коэффициенты корреляции при 5 % -ом уровне значимостиPopulationGDPVGHGWaterWastewaterWasteMSWMSW/headMSW Landfill, th.tMSW Landfill, %0,9840,9970,9990,9520,8850,9810,988-0,9770,9940,8970,8920,9460,8890,8900,840-0,8640,9640,9910,9900,9790,9120,9650,951-0,972GHGWaterWastewaterWasteMSWMSW/headMSW Landfill, th.tMSW Landfill, %-0,714-0,1100,716-0,499-0,003-0,3940,448-0,986-0,606-0,0590,607-0,4560,067-0,299-0,948-0,736-0,643-0,0520,674-0,5430,153-0,242-0,978-0,796GHGWaterWastewaterWasteMSWMSW/headMSW Landfill, th.tMSW Landfill, %0,5880,364-0,621-0,8380,451-0,634-0,520-0,9840,6950,540-0,674-0,4090,755-0,099-0,767-0,7230,7400,456-0,7380,0310,7600,358-0,539-0,414GHGWater-0,480-0,332-0,625-0,317-0,402-0,267EnergyEnergyProduction Consumption Electricity DEU1 кластер0,9590,9770,9910,9620,9840,9820,9890,9910,9880,9830,9810,9950,9860,9730,9750,9810,9250,9160,9110,9250,9470,9520,9690,9630,9510,9470,9610,966-0,991-0,972-0,972-0,9872 кластер0,8070,0120,4680,8250,1830,5470,2470,157-0,901-0,784-0,312-0,3970,1290,2390,1320,1130,1460,7350,3270,4150,4990,540-0,0550,7010,882-0,244-0,9000,6960,8060,8420,1510,7173 кластер0,0430,0330,7250,2750,1680,3700,5060,1510,7600,466-0,7880,4500,7750,8980,6950,963-0,1570,6670,6870,4590,5100,753-0,4340,8790,9870,908-0,9550,8790,9040,904-0,9040,9124 кластер0,028-0,174-0,2710,5120,4370,134-0,2020,380UDEDMCDEU-E DMC-E Freight0,9440,9850,9900,9640,9160,9520,964-0,9900,9600,9900,9810,9940,9250,9580,961-0,9890,9410,9760,9810,9610,9120,9810,976-0,9490,9570,9790,9820,9500,9090,9820,969-0,9440,9100,9870,9880,9610,9030,9620,976-0,9810,5060,4260,0270,661-0,496-0,2310,4700,3890,7730,261-0,4480,1240,6550,8180,4380,7460,6360,379-0,5510,693-0,2870,1070,8920,8600,4390,672-0,6070,3360,6360,530-0,2200,8270,3770,308-0,316-0,1920,3660,084-0,8020,4550,339-0,0820,7840,823-0,2290,5980,9160,8530,0390,0270,4430,9440,5090,8710,8620,8850,529-0,3530,7570,818-0,5580,5760,9920,9510,211-0,3430,5410,885-0,2990,7380,8980,8890,6340,349-0,3300,4150,7670,6600,0200,0800,6640,4140,1970,2520,4180,6280,321-0,0550,0170,375161Окончание таблицы 4.4WastewaterWasteMSWMSW/headMSW Landfill, th.tMSW Landfill, %GHGWaterWastewaterWasteMSWMSW/headMSW Landfill, th.tMSW Landfill, %Population GDP0,0880,2530,9530,7480,9430,931-0,2630,1950,838-0,385-0,932-0,7290,9800,9960,8290,9410,932-0,4720,978-0,9860,9650,9640,8400,9710,920-0,3390,392-0,959V0,3050,6040,8670,315-0,271-0,6280,9170,4470,4700,5700,9420,398-0,010-0,425EnergyEnergyProduction Consumption Electricity DEU-0,396-0,366-0,2240,193-0,499-0,2760,6050,7280,5990,8860,9320,1170,0900,4770,2140,2970,2860,434-0,1010,5340,5180,395-0,3670,621Все страны0,9580,9730,9840,9440,9830,9520,9760,9850,8290,7540,7960,8560,9760,9530,9600,9810,8590,8950,8980,843-0,533-0,424-0,407-0,4490,4430,3570,4040,428-0,990-0,938-0,964-0,986UDE0,162-0,697-0,769-0,0700,3030,512DMC0,2920,7290,5750,7110,7060,651DEU-E-0,359-0,717-0,6250,0960,4210,7100,8790,9820,8210,9630,802-0,5760,492-0,9890,9390,9830,8510,9850,836-0,4540,408-0,9840,8370,9650,8460,9530,738-0,3820,500-0,971DMC-E Freight-0,102 -0,111-0,850 -0,649-0,7980,5620,5960,2030,8350,5190,9080,6450,8870,9660,8020,9430,793-0,3570,431-0,9570,9060,9850,8560,9540,808-0,4710,491-0,982162Экологический показательПарниковые газыТаблица 4.5 – Множественная регрессияКластер странВсе страны1234GHG = 0,2 GDP + 209,8 GHG = 783,6 GHG = 11,84 Pop GHG = 13,51 Pop GHG = 1,73 Pop + 0,31DMC+0,5 Freight– 44907 DMC – 56818– 8444– 3982GDP+0,52 Freight–1590Коэффициент множествен0,9987ной корреляции RСтандартная ошибка оценки152083ВодозаборWater = 0,4 Pop + 0,01GDP – 17638Коэффициент множествен0,9906ной корреляции RСтандартная ошибка оценки32136ОтходыWaste = – 252,4 DMC +0,96 Freight + 304980,99680,99530,97800,9984509135251Water = 0,654 Pop– 30919847Water = 1,09 Pop– 0,04 GDP + 68015711Water = 1,25 Pop– 0,03 GDP – 25,4DMC + 0,1Freight –5676311Water = 40,48 DMC +0,03 Freight – 38430,9540,9450,99780,98478100Waste = 0,1 GDP+ 1230782286Waste = 0,2 GDP– 5909324Waste = 0,2 GDP– 252,6 DMC +0,7 Freight + 11710,98590,9996Коэффициент множествен0,99710,8074ной корреляции RСтандартная ошибка оценки10465773277ТБОMSW = 0,04 Pop + 0,02 MSW = 0,01 GDPGDP + 4207+0,07 Freight–114Коэффициент множествен0,99290,9856ной корреляции RСтандартная ошибка оценки86443419Захоронение ТБОMSWLf = 0,013 GDP + не выявлено связи9815Коэффициент множественной корреляции RСтандартная ошибка оценки19473Waste = 0,2 GDP –288,6 DMC + 0,9Freight + 205340,990213615153974534MSW = 0,33 Pop MSW = 0,55 Pop MSW = 0,02 GDP + 5,4+0,009 GDP – 526 + 213DMC + 9740,99800,97850,99096096325018MSWLf = 0,351 MSWLf = 1,7 Pop MSWLf = – 0,173 Pop +Pop – 368– 0,03 GDP – 23,1 23,99 DMC + 1467DMC–0,07Freight + 2850,976300,98930,98460,9529896455298900,96946779163В заключение также хотелось бы отметить, что проведенный корреляционныйанализ наглядно демонстрирует отсутствие достаточно хорошо фиксируемых связей между экологическими и экономическими показателями.

Интуитивно понятно, что эти связи должны обязательно присутствовать – чем больше производствоэнергии, сжигание топлива, объем грузоперевозок, тем выше должны быть значения выбросов парниковых газов; чем больше население, тем значительнее потребление воды и т.п. Поэтому можно сделать вывод, что и за рубежом статистические данные о воздействии антропогенной деятельности на окружающую средуне совсем адекватно отражают реальное положение вещей. В дальнейшем факторный анализ следует проводить на более полных, многочисленных и нецензурированных выборках стран.164Глава 5.

Методология оценки количества отходовОбычно невозможно точно установить количество образующихся отходов безих непосредственного взвешивания. Но так как на практике это малореально, да идля управления отходами нужны достаточно общие сведения, то поэтому следуетвоспользоваться доступной информацией, к которой будут относиться официальные данные об ежегодно производимой, ввозимой и вывозимой продукции, ее материалоемкости и массе.Таким образом, нужно ответить на вопросы, как можно, с одной стороны, укрупненно оценивать количество отходов в настоящий момент или ретроспективно, с другой стороны, прогнозировать их изменение, и с третьей стороны, удостовериться в верности данных официальной статистики об отходах.Сама задача по определению количества отходов состоит из двух частей:1.

Характеристики

Список файлов диссертации