Статья:

Анализ показателей, оказывающих влияние на количество уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ

Журнал: Научный журнал «Студенческий форум» выпуск №43(136)

Рубрика: Экономика

Выходные данные
Иваница Е.А. Анализ показателей, оказывающих влияние на количество уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ // Студенческий форум: электрон. научн. журн. 2020. № 43(136). URL: https://nauchforum.ru/journal/stud/136/83890 (дата обращения: 03.03.2024).
Журнал опубликован
Мне нравится
на печатьскачать .pdfподелиться

Анализ показателей, оказывающих влияние на количество уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ

Иваница Елена Александровна
магистрант, ФГБОУ ВО Поволжский государственный технологический университет, РФ, г. Йошкар-Ола
Бакуменко Людмила Петровна
научный руководитель, д-р. экон. наук, профессор, ФГБОУ ВО Поволжский государственный технологический университет, РФ, г. Йошкар-Ола

 

Экология стала для всего человечества не только наукой, а и способом мышления, поведения, реальностью действий, основой гуманизма, духовности и понимания единства человека с природой. Сложившаяся в мире экологическая ситуация вызывает обоснованную тревогу и опасения всех людей планеты.

Целью работы является анализ зависимости количества уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ от различных показателей, описывающих экологическую обстановку в регионах Российской Федерации.

Для проведения анализа была взята выборка значений следующих показателей по 63 регионам РФ за 2019 год. Данные были предварительно стандартизованы для обеспечения корректного сравнения значений наблюдений, собранных в различных условиях. Решение практических задач методами статистического анализа осуществляется в системе STATISTICA.

Показатели, участвующие в классификации, следующие: Y – Уловлено и обезврежено загрязняющих веществ (тысяча тонн); X1 – Число случаев лесных пожаров (единица); X2 – Выброшено в атмосферу загрязняющих веществ за отчетный год от сжигания топлива (для выработки электро- и теплоэнергии) (тысяча тонн); X3 – Доля уловленных и обезвреженных загрязняющих атмосферу веществ в общем количестве отходящих от стационарных источников (тысяча тонн); X4 – Забор воды из природных водных объектов (миллион кубических метров); X5 – Количество объектов, имеющих стационарные источники загрязнения атмосферного воздуха (единица); X6 – Наличие автомобильного транспорта (штука); X7 – Объем выбросов вредных(загрязняющих) веществ в атмосферный воздух от автомобильного транспорта (тысяча тонн); X8 – Площадь лесных земель (тысяча гектаров); X9 – Погибло лесных насаждений (гектар); X10 – Число санаторно-курортных организаций (единица);

Переменная У (уловлено и обезврежено загрязняющих веществ) - зависимая переменная или результативный показатель, остальные независимые переменные - факторы или предикторы. Таким образом, воспользовавшись методами статистического анализа необходимо провести множественный регрессионный анализ зависимости количества уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ от ряда факторов, провести факторный анализ по исходным данным о странах.

Уравнение регрессии было построено при помощи процедуры оценивания «Пошаговая» с исключением на каждом шаге, в результате оно имеет вид:

Связь высокая, так как множественный R равен 0,89. Доля дисперсии объясненной регрессией (R2) составляет 80%. Fф  = 57,33, что значительно превосходит Fкр = 4,49 при степени надежности Р=0,95, следовательно, обнаруженная линейная связь существенна.

На основании полученного уравнения регрессии можно сделать следующие выводы:

1. Если количество выброшенных в атмосферу загрязняющих веществ за отчетный год от сжигания топлива (для выработки электро- и теплоэнергии) (Х2) увеличатся на 1%, то объем уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ (Y) увеличится на 0,82% при прочих неизменных факторах;

2. Если доля уловленных и обезвреженных загрязняющих атмосферу веществ в общем количестве отходящих от стационарных источников (Х3) увеличится на 1%, то объем уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ (Y) увеличится на 0,2% при прочих неизменных факторах;

3. Если площадь лесных земель (Х8) увеличится на 1%, то объем уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ (Y) уменьшится на 0,38% при прочих неизменных факторах;

4. Если площадь погибших лесных насаждений (Х9) увеличатся на 1%, то объем уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ (Y) увеличится на 0,34% при прочих неизменных факторах;

Метод главных компонент объединяет множество данных в схожие группы – компоненты, что значительно упрощает модель, уменьшая число переменных.

График собственных значений факторов (Scree plot button) позволяет выбрать число значимых факторов для дальнейшего анализа. В данном случае убывание собственных значений слева направо замедляется на 3 факторе (Рис.1)

 

             

Рисунок 1. График «каменистой осыпи»         Рисунок 2. Факторные нагрузки

 

Наилучшие показатели коэффициентов информативности были получены при помощи метода вращения Varimax raw (рис.2).

Фактор 1 – «Чистота атмосферного воздуха» включает в себя четыре переменные:

X5 – Количество объектов, имеющих стационарные источники загрязнения атмосферного воздуха (единица, значение показателя за год);

X6 – Наличие автомобильного транспорта (штука);

X7 – Объем выбросов вредных(загрязняющих) веществ в атмосферный воздух от автомобильного транспорта (тысяча тонн, значение показателя за год);

X10 – Число санаторно-курортных организаций (единица, значение показателя за год);

, что больше допустимого уровня.

Фактор2 – «Состояние лесных насаждений» также включает в себя четыре переменные:

X1 – Число случаев лесных пожаров (единица);

X2 – Выброшено в атмосферу загрязняющих веществ за отчетный год от сжигания топлива (для выработки электро- и теплоэнергии) (тысяча тонн, значение показателя за год);

X8 – Площадь лесных земель (тысяча гектаров);

X9 – Погибло лесных насаждений (гектар, значение показателя за год);

,что больше допустимого уровня.

Фактор 3 - «Доля уловленных загрязняющих атмосферу веществ от общего количества» включает в себя только одну переменную:

X3 – Доля уловленных и обезвреженных загрязняющих атмосферу веществ в общем количестве отходящих от стационарных источников (тысяча тонн, значение показателя за год);

 что - меньше допустимого уровня.

Таким образом, первый фактор на 89,65% объясняет вариации переменных, а второй на 96,94%. Но модель нельзя считать полностью корректной, поскольку Кинф 3< 0,75. Применение других методов вращения улучшения в модель не приносит.

Проведение регрессионого анализа на главных компонентах показало, что все факторы оказались значимы. Уравнение регрессии имеет вид:

Связь хорошая, так как множественный R равен 0,72. Доля дисперсии объясненной регрессией (R2) составляет 52,43%. Fф  = 21,68, что значительно превосходит Fкр = 3,59 при степени надежности Р=0,95, следовательно, обнаруженная линейная связь существенна.

Таким образом за 2019 год в регионах РФ 32,26% изменений объема уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ зависело от чистоты атмосферного воздуха, 50,55% зависело от состояния лесных насаждений и 40,59% изменений приходились на доли уловленных загрязняющих атмосферу веществ.

 

Список литературы:
1. Баранова, Т.А. Многомерные статистические методы. Корреляционный анализ. [Текст]: Метод. указания / Иван. гос. хим.-технол. ун-т. / Т.А. Баранова. - Иваново, 9 - 40 с.Болч Б., Хуань К.Дж. Многомерные статистические методы для экономики: Пер.с англ. — М.: Статистика, 1979. — 317 с.
2. Елисеева, И.И. М.М. Общая теория статистики: учебник/ И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2014. - 480 с.
3. ЕМИС Государственная статистика[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.fedstat.ru/ (дата обращения: 1.11.2020).