Модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики

Модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики

На правах рукописи

МОДЕЛЬ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ДОРОЖНОМ ХОЗЯЙСТВЕ

УДМУРТСКОЙ РЕСПУБЛИКИ

Специальность 25.00.30 – Метеорология, климатология,

агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата географических наук

Пермь – 2010
Работа выполнена на кафедре метеорологии и охраны атмосферы Пермского государственного университета

Научный руководитель:	доктор географических наук, профессор
Официальные оппоненты:	доктор географических наук доктор технических наук
Ведущая организация:	Казанский (Приволжский) федеральный университет

Защита состоится «8» октября 2010 г. в 11.30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.189.10 при Пермском государственном университете 5, корп. 8, ауд. 215. Е-mail: *****@***ru,

С диссертацией можно ознакомиться в читальном зале научной библиотеки ГОУ ВПО «Пермский государственный университет», автореферат размещен на сайте ГОУ ВПО «Пермский государственный университет» www. *****

Автореферат разослан «3» сентября 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат географических наук, доцент

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Влияние неблагоприятных условий погоды и климата на развитие экономики усиливает роль информационной деятельности гидрометеорологической службы, которая, в свою очередь, позволяет уменьшить потери в экономической, экологической и социальной сферах. Актуальность темы обусловлена не только развитием экономики различных хозяйственных отраслей, но и повышением частоты возникновения опасных гидрометеорологических явлений и увеличением амплитудных изменений погодных условий в конце двадцатого и начале двадцать первого веков.

Для потребителей необходимо разработать определенный алгоритм действий, который позволил бы учитывать природный риск при принятии управленческих решений. Роль оценки влияния гидрометеорологических факторов и связанных с ними экономических потерь значительно возрастает, когда существует возможность выбора из совокупности альтернативных решений (стратегий защиты), обеспечивающей наибольшую вероятность наилучшего результата при наименьших затратах на защитные мероприятия.

Социально-экономическая эффективность и разнообразие гидрометеорологического обеспечения привело к появлению множества методов оценки экономической эффективности использования метеорологических прогнозов, и к еще большему количеству нерешенных вопросов и методологических неопределенностей. В связи с этим возникает необходимость в разработке региональной модели расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации применительно к различным объектам экономики, предполагающей районирование территории по гидрометеорологическим рискам.

На территории Удмуртской Республики наибольшую долю в экономическом эффекте наряду с топливно-энергетический комплексом (ТЭК) и сельским хозяйством составляет дорожное хозяйство. Дорожная отрасль (хозяйство) является частью дорожно-транспортного комплекса, представляющего собой совокупность автомобильного транспорта, автомобильных дорог и организаций, обеспечивающих их функционирование. Существенное влияние на экономическую эффективность деятельности дорожно-транспортного комплекса оказывают погодно-климатические условия. Повышение эффективности функционирования дорожного хозяйства должно осуществляться на основе выбора оптимальных управленческих решений при использовании различных видов гидрометеорологической информации.

Целью работы является разработка региональной модели расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве на территории Удмуртской Республики.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

● оценка степени воздействия метеорологической среды на производственно-хозяйственную деятельность региона, а также выявление наибольшего экономического эффекта от специализированного гидрометеорологического обеспечения (СГМО) различных отраслей Удмуртской Республики;

● определение региональных климатических особенностей, а также районирование территории Удмуртской Республики на основе расчета интегральных критериев уязвимости;

● адаптация методики оценки экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве для региональных условий с построением матриц потерь потребителя;

● проведение статистического анализа прогностической информации на основе матриц сопряженности с заданным уровнем дискретности;

● разработка алгоритма построения оценки экономической полезности СГМО в дорожном хозяйстве Удмуртской республики с использованием матриц потерь потребителя при различных погодных условиях.

Методы исследования: регрессионно-корреляционный анализ, метеоролого-экономическое моделирование на основе матриц сопряженности.

Информационной основой послужили нормативно-законода-тельные акты Российской Федерации, региональных органов власти, а также документы методического характера Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации – Мирового центра данных (ВНИИГМИ–МЦД).

В работе использованы статистические материалы Министерства РФ по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС России), Министерства экономического развития и торговли РФ, Федеральной службы государственной статистики и ее территориальных органов, Единого государственного фонда данных о состоянии окружающей природной среды Росгидромета, а также данные Удмуртского республиканского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды.

Научная новизна работы:

● рассчитан экономический эффект использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности различных отраслей экономики Удмуртской Республики, определено влияние гидрометеорологических факторов на экономику региона, выявлены наиболее погодозависимые отрасли;

● проведен расчет критериев погодной изменчивости по пороговым значениям для Удмуртской Республики, а также районирование территории на основе расчета интегральных коэффициентов метеорологической уязвимости;

● адаптирована методика оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами (на примере зимнего содержания дорог) к региональным условиям, что позволило провести расчет матриц потерь потребителя при различных условиях скользкости;

● разработана модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологических прогнозов на основе комплексной матрицы интегральных издержек потребителя в конкретных региональных условиях, которая содержит комплексацию затрат, потерь и выгоды (на примере зимнего содержания дорог).

Практическая значимость работы заключается в возможности использования результатов диссертационной работы органами местного самоуправления для оценки гидрометеорологических рисков, а также для проведения проектных и изыскательских работ при разработке программ социально-экономического развития региона.

Рассчитанные климатические характеристики по метеорологическим станциям Удмуртской Республики можно использовать в других экономико-метеорологических и климатических исследованиях.

Разработанная модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации, может быть применена как в других регионах, так и для других хозяйственных отраслей.

Личный вклад автора: Автору принадлежит: обоснование актуальности темы диссертации, определении цели и задач работы, выбор методов исследования, научные результаты (анализ, обобщение и выводы), прикладные результаты и их внедрение.

Результаты работы реализованы в виде методических рекомендаций оценки экономического эффекта от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами (на примере зимнего содержания дорог) и использованы при оценке метеорологической уязвимости территорий в рамках проекта «Оценка экономических выгод от использования гидрометеорологической информации в России», проводимого Росгидрометом.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались на Международных научно-промышленных форумах «Великие реки 2002, 2003, 2004» (Нижний Новгород, 2002, 2003, 2004); на техническом совете Верхне-Волжского УГМС Росгидромета (Нижний Новгород, 2005, 2006), на научных семинарах кафедры метеорологии и охраны атмосферы Пермского государственного университета в 2008 и 2010 гг. Основные теоретические и методические положения диссертации используются в учебном процессе подготовки студентов географического факультета Удмуртского государственного университета в рамках дисциплины «Метеорология и климатология».

Результаты выполненных исследований опубликованы в 15 работах, из которых 7 статей (1 в журнале из списка ВАК) и 8 материалов и тезисов конференций, симпозиумов и научно-промышленных форумов.

Структура и объем. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Основной текст изложен на 149 страницах машинописного текста, включая 30 рисунков и 60 таблиц. Библиографический список содержит 122 наименования.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ЗАЩИТЫ

1. Экономический эффект использования СГМО в наиболее погодозависимых отраслях экономики Удмуртской Республики зависит от влияния гидрометеорологических факторов. Для Удмуртской Республики наибольшая доля экономического эффекта приходится на топливно-энергетический комплекс (ТЭК), сельское и дорожное хозяйство.

Экономический эффект рассматривается как фактически сбереженные материальные средства за вычетом необходимых затрат на производство гидрометеорологической информации:

, (1)

где β –– коэффициент долевого участия Росгидромета в получении экономического эффекта; N –– общее число прогнозов; Зпп –– предпроизводственные затраты на прогностическую информацию; Rин –– потери при использовании инерционных прогнозов; Rм –– потери при использовании методических прогнозов; (Rин – Rм) –– снижение средних потерь при использовании методических прогнозов по сравнению с использованием инерционных прогнозов.

Для сравнительной оценки полезности прогнозов, используемых различными потребителями, рассчитывают показатель экономической эффективности:

. (2)

Для расчета экономической эффективности использования гидрометеорологической информации на территории Удмуртии предпочтительнее использовать модель приведенных затрат, включающую расчет не только размерных показателей, но и относительных.

На рис. 1. представлена диаграмма, характеризующая соотношение экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности различных отраслей экономики, в том числе предотвращенного ущерба от опасных явлений погоды (ОЯ), к стоимости СГМО этих отраслей в целом по Удмуртской Республике.

Рис. 1. Экономический эффект, предотвращенный ущерб от ОЯ

и стоимость СГМО по Удмуртии

Экономический эффект от использования гидрометеорологической информации в хозяйственной деятельности по Удмуртской Республике возрастает с каждым годом.

2. Интегральный коэффициент метеорологической уязвимости, рассчитанный на основе пороговых критериев влияния метеорологических элементов по основным отраслям экономики Удмуртии, позволяет районировать территорию Удмуртской Республики по различным сезонам года. Основными воздействующими гидрометеорологическими факторами являются ветровые нагрузки, а в холодный период года еще и минимальная температура воздуха.

Методики определения пороговых условий изменчивости погоды с позиции метеорологической уязвимости территории, а также с позиции устойчивого развития экономики разработаны в ГУ ВНИИГМИ лишь по отдельным субъектам РФ. Проведена адаптация данных методик к рассматриваемому региону.

Метеорологическую уязвимость по одной метеорологической величине определяет безразмерный коэффициент К, распределение которого подчиняется нормальному закону; при этом было использовано отношение порогового значения экстремума 5%-й повторяемости e к его средней величине М:

. (3)

Критерий К оценивался для суточных значений трех основных метеорологических величин по рассматриваемой территории и по сезону: температуры –– КT; осадков –– КR; ветра –– КV.

Чтобы учесть только нужные слагаемые, в качестве множителя к каждой из метеорологических величин вводилась бинарная экспертная оценка Е, принимающая значения 0 или 1:

К0 = ЕT·КT·PT + ЕR· КR ·PR + ЕV·КV·PV , (4)

где через PT, PR, PV обозначены фактические повторяемости метеорологических величин.

Учитывая, что в работе исследуются три основных метеорологических элемента, в качестве основных, производных от них ОЯ, наносящих наибольшие экономические потери, выбраны: засухи –– Id ; наводнения –– If ; ураганы, шквалы, смерчи –– Iw.

В качестве критерия оценки уязвимости Iо от этих трех явлений выбирается суммарная оценка порогового значения их интенсивности (продолжительности) в баллах, умноженная на P –– фактическую повторяемость:

I0 = Еid·Id·Pid + Еif·If·Pif + Еiw·Iw·Piw . (5)

В качестве потенциально опасных явлений погоды рассматривались следующие явления: сильные морозы, сильная жара, заморозки –– Pf ; ограниченная видимость –– Pv ; гололедные явления –– Pi ; грозовая деятельность –– Pl. Их сезонная повторяемость P при заданном пороговом критерии интенсивности составляет третью группу оценок метеорологической уязвимости P0:

P0 = Еv·Pv + Еi·Pi + Еl·Pl + Еf·Pf . (6)

Полная оценка метеорологической уязвимости D рассматриваемой территории будет составлять сумму перечисленных критериев:

D = К0 + I0 + P0. (7)

Полная оценка метеорологической уязвимости показала, что наибольшее воздействие ОЯ и неблагоприятные условия погоды на экономику Удмуртии оказывают на территорию Можгинского, Вавожского и Кизнерского районов.

а)б)

Рис. 2. Критерии погодной изменчивости по пороговым значениям

для теплого (а) и холодного (б) периодов года

Применение пороговых интенсивностей позволило оценить возможную степень воздействия неблагоприятных условий погоды и опасных явлений по метеорологической уязвимости. Районирование территории республики по показателю D показывает, что к уязвимым территориям добавляется Глазовский район, где проходит северная ветка Транссибирской магистрали, а также располагается крупное промышленное предприятие –– Чепецкий механический завод.

3. В основу оценки экономического эффекта в дорожном хозяйстве Удмуртии положен расчет матриц потерь потребителя при различных условиях скользкости.

Дорожное хозяйство является одной из наиболее погодозависимых отраслей экономики Удмуртии. Расчет матриц потерь в данной отрасли производился для наиболее важных, определяющих видов работ, в частности, на примере зимнего содержания дорог. Рассмотрены три категории дорог по следующим видам работ: 1 –– борьба со стекловидным льдом; 2 –– борьба со стекловидным льдом с учетом времени запаздывания; 3 –– борьба со стекловидным льдом с учетом прогноза минимальной температуры воздуха; 4 –– борьба со стекловидным льдом с учетом досыпки противогололедными материалами (ПГМ) при понижении температуры воздуха; 5 –– профилактика образования стекловидного льда; 6 –– удаление рыхлого снега; 7 –– удаление снежного наката; 8 –– профилактика образования снежного наката.

Оценка экономического эффекта использования специализированных прогнозов основана на сопоставлении средних потерь при стратегии доверия прогнозу и при пренебрежении им. Расчет ведется на один случай образования зимней скользкости любого вида. Потери потребителей описываются матрицей потерь определенного вида:

. (8)

Здесь S11 –– суммарные потери от осуществившегося опасного явления –– образование на дорожном покрытии зимней скользкости любого вида, S21 –– затраты дорожной организации на защитные мероприятия, S12 –– потери при непредусмотренном возникновении зимней скользкости. Потери потребителя при отсутствии опасного явления равны нулю: S22 = 0.

Суммарные потери на участке автодороги длиною L км для одного случая образования зимней скользкости можно разделить на 2 группы:

1) Потери от ухудшения дорожных условий:

· снижение скорости движения транспортных средств (ПСК);

· увеличение риска возникновения дорожно-транспортного происшествия на скользком покрытии и потери от ДТП (ПДТП);

· экологический ущерб, наносимый окружающей среде за счет использования химических реагентов, перерасхода топлива, увеличения выбросов отработавших газов (ПЭК).

2) Организации при зимнем содержании дорог, проведении работ по борьбе или профилактике образования зимней скользкости (ПД). Величина затрат будет зависеть от вида зимней скользкости, погодных условий и применяемой стратегии производства работ.

. (9)

Методика оценки экономического эффекта зимнего содержания дорог от использования специализированных прогнозов при оперативном управлении дорожными работами адаптирована к региональным условиям. На основе данной методики рассчитаны матрицы потерь потребителя при различных условиях скользкости на 1км дорог I, II, III категории в рублях.

Матрицы потерь для борьбы со стекловидным льдом

Матрицы потерь для борьбы со стекловидным льдом

с учетом времени запаздывания

Матрицы потерь для борьбы со стекловидным льдом

с учетом прогноза минимальной температуры воздуха

Матрицы потерь для борьбы со стекловидным льдом

с учетом досыпки ПГМ при понижении температуры воздуха

Матрицы потерь для профилактики образования стекловидного льда

Матрицы потерь для удаления рыхлого снега

Матрицы потерь для удаления снежного наката

Матрицы потерь для профилактики образования снежного наката

4. Построенная модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики основана на комплексной матрице интегральных издержек потребителя.

Алгоритм расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве представлен в блок-схеме (рис. 3.).

Рис. 3. Блок-схема региональной модели расчета показателей

экономической эффективности СГМО в дорожном хозяйстве

Наиболее эффективным способом статистического анализа прогностической деятельности является матричный способ. В анализе был задан альтернативный уровень дискретности. Для исследований были выбраны следующие категории опасных явлений погоды: 1 –– все рассматриваемые опасные явления погоды; 2 –– шквал; 3 –– заморозки на почве и в воздухе; 4 –– заморозки на почве; 5 –– сильный дождь; 6 –– сильный мороз (температура воздуха –40°С и менее); 7 –– сильная жара (температура воздуха +35°С и более).

Статистический анализ прогностической информации включал в себя расчет следующих статистических величин: оправдываемость методических Рмет, инерционных Рин и случайных прогнозов Рсл. Все эти показатели имеют достаточно высокие значения, но ряд существенных недостатков данных критериев не позволяет отразить всей картины статистического распределения. Поэтому использовалась система критериев, включающая в себя: критерий надежности Багрова –– H; критерий точности Обухова –– Q; информационное отношение –– V и количество прогностической информации –– I, расчет которых основан на статистической энтропии; критерий Пирсона –– , подтверждающий нулевую гипотезу с заданным уровнем значимости равным 0,05 с использованием критерия Фишера; коэффициент связи Юла –– Ψ; коэффициент качественной корреляции –– Α; коэффициент сопряженности Чупрова –– К; меры Гутмана, основанные на расчете условных вероятностей –– λ (таблица).

Критерии анализа прогностической информации по опасным явлениям погоды за 2000––2007 гг. по территории Удмуртии

Категории ОЯ
1	0,99	0,96	0,96	0,951	0,951	0,9598	0,038	1934,02	1	0,951	41,309	0,905
2	0,99	0,98	0,98	0,933	0,875	0,9989	0,018	1780,82	1	0,935	38,037	0,867
3	1	0,99	0,99	1	0,999	1	0,006	1677,29	1	1	35,825	1
4	1	0,99	0,99	1	0,999	0,9999	0,002	547,39	1	1	11,692	1
5	0,99	0,98	0,98	0,941	0,999	0,9337	0,017	1825,90	1	0,942	38,999	0,882
6	1	0,99	0,99	1	0,999	1	0,006	1677,29	1	1	35,825	1
7	1	0,99	0,99	1	0,999	1	0,006	1677,29	1	1	35,825	1

Потребитель прогностической информации характеризуется экономико-метеорологическим отношением А. При А > 1 потребитель использует стратегию пренебрежения прогнозами. В нашем случае это прогнозы минимальной температуры воздуха при борьбе со стекловидным льдом для дорог первой и третьей категории, прогнозы при профилактике образования стекловидного льда.

Выбор оптимальной стратегии проводился по следующим этапам:

1) Сравнение вероятности p10 с А:

. (10)

2) Расчет безразмерного параметра экономической результативности прогнозов:

(11)

Определение метеорологических параметров:

и . (12)

Выбор потребителем стратегии Sопт определяется правилом:

. (13)

3) на основе расчета условных вероятностей q11 = n11/n01 и q12 = n12/n02 используется следующее правило выбора оптимальной стратегии:

, (14)

. (15)

Экономическая выгода прогнозов составит:

. (16)

Наибольших значений экономическая выгода от метеорологических прогнозов достигается при удалении рыхлого снега, а также при профилактике образования снежного наката.

Используя матрицу интегральных издержек потребителя Fij, предложенную , и внеся некоторые коррективы для конкретных условий, можно комплексно рассмотреть затраты, потери, выгоды, определяющие характер метеорологических издержек.

1) Частота F11 характеризуется издержками потребителя за счет мер стоимости защитных мер С и частичными не предотвращенными потерями Lн. Выгода реализации прогноза находится по формуле:

. (17)

2) При F12 применяются защитные меры С* для предотвращения потерь до величины L*. Потери находятся по формуле:

, (18)

3) Частота F21 характеризуется напрасно принятыми потребителем защитными мероприятиями стоимостью С. Потери составят:

. (19)

4) При F22 потребитель проводит работы при благоприятных метеорологических условиях. В этом случае потребитель получает доходы V, а общий доход потребителя составляет величину D:

. (20)

Рис. 4. Интегральная зависимость экономико-метеорологического

отношения А от меры ценности использования прогнозов F в дорожном хозяйстве Удмуртии

Частоты F10 и F20 представляют собой издержки потребителя при первой климатической стратегии F' (стратегия постоянной защиты –– Sкл.1) и второй климатической стратегии F" (стратегия пренебрежения –– S кл.2). При отсутствии опасных явлений погоды использование стратегии пренебрежения прогнозами приводит к выгоде W, а коэффициент k характеризует меру преобладания результатов производственного процесса над выгодой снижения потерь. Тогда меру ценности прогнозов можно рассчитать по формуле:

. (21)

Для долговременного выбора оптимальной стратегии рассматриваемого потребителя построена интегральная зависимость экономико-метеорологического отношения дорожного хозяйства Удмуртии от меры ценности использования прогнозов (рис. 4.).

Список основных публикаций по теме диссертации

В изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Загребина эффекты от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве / // Вестник ИжГТУ. Ижевск. 2006. С. 60––62.

В других изданиях:

2. Загребина атмосферного воздуха / // Завьяловский район: Природа, экономика, история. Ижевск. 2001. С. 255––259.

3. Загребина поверхностных вод / // Материалы международного симпозиума «Чистая вода России». Екатеринбург. 2001. С. 55.

4. Загребина ситуации природного характера / // Материалы круглого стола. Удмурт. ун-т. Ижевск. 2002. С. 35––38.

5. Загребина города. Загрязнение воздушного бассейна / под ред. / . М. –– Ижевск. 2002. С. 4––28, 49––56.

6. Загребина мониторинга окружающей среды в процессе уничтожения химоружия / // Международный научно-промышленный форум «Великие реки». Нижний Новгород. 2002. С. 157––158.

7. Загребина климатических изменений на территории Удмуртии за последние десятилетия / // Труды ВНИИГМИ-МЦД. 2003, вып. 171. С. 182––188.

8. , , Филиппов безопасность жизнедеятельности как фактор устойчивого развития экономики региона / , , // Генеральные доклады, тезисы докладов. Международный научно-промышленный форум «Великие реки 2003». Нижний Новгород. 2003. С. 146––147.

9. А, , Загребина экономической полезности использования информационной продукции Росгидромета / , , // Генеральные доклады, тезисы докладов. Международный научно-промышленный форум «Великие реки 2004». Нижний Новгород. 2004. С. 133––134.

10. Загребина этапы проведения мониторинга в районах уничтожения химического оружия. Экономическая безопасность / под ред. / . Удмурт. ун-т. Ижевск. 2005. С. 19––20.

11. Загребина территории при возникновении опасных природных явлений / // Международный научно-промышленный форум «Великие реки». Нижний Новгород. 2006. С. 354––359.

12. Загребина риски и их последствия / // Экологический ежемесячник № 3. Нижний Новгород. 2006. С. 25––30.

13. , , Коршунов явления погоды и их влияние на экономику России / , , // Международный научно-промышленный форум «Великие реки». Нижний Новгород. 2006. С. 361––362.

14. Загребина обеспечения дорожного хозяйства / // Научно-техническая конференция. Ижевск. 2006. С. 19––20.

15. Загребина анализ матриц сопряженности опасных явлений погоды по территории Удмуртии / // Географический вестник, 2008, № 2 (8). Пермь. С. 167––178.

Содержание работы

Введение

1. Современное состояние вопроса по оценке использования метеорологической информации в экономической деятельности

1.1. Основные показатели влияния факторов гидрометеорологического обеспечения на развитие экономики

1.2. Зарубежные модели экономической оценки использования гидрометеорологической информации

1.3. Экономические показатели эффективности использования гидрометеорологической информации

1.4. Экономические показатели метеорологического обеспечения на территории Удмуртии

2. Влияние неблагоприятных условий погоды на экономику Удмуртии

2.1. Климатическая характеристика региона

2.1.1. Физико-географические условия

2.1.2. Влияние циркуляционных факторов на климат Удмуртии

2.1.3. Исследование региональных особенностей климата Удмуртии

2.2. Неблагоприятные природные явления и их влияние на отрасли экономики Удмуртии

2.3. Уязвимость территории при возникновении опасных явлений

2.4. Показатель степени воздействия метеорологической среды на территорию и производственно-хозяйственные объекты Удмуртии

3. Оценка влияния неблагоприятных гидрометеорологических явлений на дорожное хозяйство

3.1. Использование гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве

3.2. Особенности гидрометеорологического обеспечения дорожного хозяйства на территории Удмуртии

3.2.1. Методика расчета экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в дорожном хозяйстве

3.2.2. Оценка экономического эффекта от использования специализированных прогнозов погоды в дорожном хозяйстве

4. Региональная модель расчета показателей экономической эффективности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве

4.1. Анализ прогностической информации на основе матриц сопряженности

4.2. Построение и анализ матриц потерь в дорожном хозяйстве Удмуртской Республики

4.3. Расчет критериев оптимальности использования метеорологической информации в дорожном хозяйстве Удмуртии

Заключение

Библиографический список

Приложение

Подписано в печать 31.08.2010. Формат 60×84 1/16.

Усл. печ. л. 1,25. Тираж 100 экз. Заказ № 000.

Типография Пермского государственного университета

Пермь, ул. Букирева, 15