Координатор: член-корр. РАН Вальтух К. К.
Исполнители: ИЭОПП, ИГ, ИГНГ, ИСиЭЖ, ЦСБС, ИПА, ИВЭП СО РАН
В значительной мере сведены воедино сведения о составе и динамике природных ресурсов Земли, содержащиеся во множестве специальных естественнонаучных работ. Основные банки данных, созданные в ходе выполнения проекта:
• Динамика запасов полезных ископаемых в капиталистических и развивающихся странах: U, черные и легирующие металлы (Fe, Mn, Cr, Ti, V, Ni, Co, W, Mo), цветные и редкие металлы (Al, Cu, Pb, Zn, Sn, Nb, Ta, Hg, Sb), благородные металлы (Ag, Au, Pt, MPG), горно-химическое сырье (Р), - 34 источника.
• Запасы металлов и неметаллических полезных ископаемых в разрезе месторождений по 14 субъектам федерации, входящим в Сибирский федеральный округ: 25 металлов (Fe, Mn, Cr, V, Ti, Ni, Co, Cu, Pb, Zn, Al, Mo, W, Sn, Zr, Ta, Nb, Li, Be, TR, Sb, Hg, Ag, Au, металлы Pt группы) и 20 видов неметаллического сырья, — более 50 источников.
• Доказанные и вероятные запасы нефти и газа в разрезе месторождений по субъектам федерации Восточной Сибири и Дальнего Востока — по исследованиям ИГНиГ.
• Запасы фитомассы и мортмассы в 329 экосистемах юга Западной, Центральной и Восточной Сибири — около 50 источников.
• Запасы гумуса в Евразии (90 типов и подтипов почв), России (67 типов и подтипов почв), США (девять типов, 38 подтипов почв) — более 25 источников.
• Данные о живых организмах (10 крупных групп: растительность, нематоды, кольчатые черви, микроартроподы, мезоартроподы, моллюски, членистоногие, рептилии и амфибии, птицы, млекопитающие) и почвах по 106 почвенно-растительным формациям Земной суши — около 200 источников — по исследованиям ИСиЭЖ.
• Данные о живых организмах по 16 (из упомянутых 106) почвенно-растительным формациям (экосистемам) Западно-Сибирской равнины; те же 10 крупных групп, в том числе растительность в дезагрегации на семь подгрупп, земноводные в дезагрегации на семь видов, птицы в дезагрегации на 312 видов, мелкие млекопитающие в дезагрегации на 40 видов.
• Данные о метеорологическом потенциале атмосферы (количественные оценки процессов спонтанной очистки воздуха), выбросах загрязняющих веществ и состоянии загрязнений воздуха городов Сибири — около 30 источников.
Во многих случаях банки данных являются методически уникальными (например, данные о растительном и животном населении Западно-Сибирской равнины).
Прослежены тенденции изменения разведанных запасов и добычи 22 видов металлов в капиталистических странах за период с 1963 по 1995 г. Сделан общий вывод, что признаки истощения природных ресурсов всех рассмотренных металлов отсутствуют; объемы добычи и запасов различных металлов определяются только потребностью промышленности в этих металлах. В сильной, хотя и не абсолютной, тенденции — за этот период прирост разведанных запасов металлов был тем выше, чем выше была добыча (рис. 1).
Рис. 1. Взаимосвязь прироста запасов и суммарной добычи металлов за 1963-1995 гг. Fig. 1. Interdependence between summarized output of metals and increments of their reserves, 1963 to 1995. |
Дан анализ воспроизводства запасов и добычи ископаемых органических энергоносителей, средних дебитов и средней себестоимости добычи нефти, с учетом периодов разработки и количества добывающих скважин, по странам, регионам внутри стран, месторождениям. Рассмотрена связь между воспроизводством запасов, экономическими характеристиками добычи и информационными оценками ресурсов.
Так, в США, где информационная оценка запасов нефти значительно выше средней мировой, за период 1981—2001 гг. имела место отчетливая тенденция к сокращению добычи и росту импорта нефти, а также к замещению нефти углем, информационная оценка которого значительно ниже, чем нефти (рис. 2). Специальному исследованию подвергнута нефтяная рента.
Рис. 2. Добыча (1) и импорт (2) нефти, добыча угля (3) в США в 1981-2001 гг. Fig. 2. US oil output (1) and import (2), coal output (3), 1981 to 2001. |
На региональном примере — в пределах Южной Сибири — исследовано воспроизводство фитобиоты и почвенного органического вещества. Анализ проведен в разрезе географических регионов, биомов и типов использования земель. Один из результатов исследования — оценки распределения чистой первичной фитопродукции (NPP) по типам использования земель в Южной Сибири (рис. 3). Выяснены факторы, влияющие на скорость воспроизводства биоты.
Рис. 3. Южная часть Сибири: распределение NPP (млн т С/год) по типам использования земель. А - антропогенные трансформаты: 1 - Западная (56,5 млн га), 2 - Центральная (18,4 млн га), 3 - Восточная Сибирь (21,6 млн га). Б - целинные и залежные земли: 1 - Западная (56,9 млн га) 2 - Центральная (49 млн га), 3 - Восточная Сибирь (117,7 млн га). Fig. 3. South part of Siberia: NPP distribution by type of ground use. A - anthropogenically transformed lands: West (56.5 mil. ha), Center (18.4 mil. ha), East (21.6 mil. ha). B - virgin and follow lands: 1 - West (56.9 mil. ha), 2 - Center (49 mil. ha), East (117.7 mil. ha). |
Проведен анализ процессов загрязнения и восстановления воздушных ресурсов (по данным, относящимся к бывшему СССР, особенно Сибири). Проведены идентификация и ранжирование наиболее неблагополучных регионов (с низкой способностью к самовоспроизводству воздушных ресурсов).
Проанализирована распространенность основных типов почв на континентах Земли и определены параметры продуктивности почв Евразии, России, США. Показано, что в масштабах суши Земли в целом распределение почв по потенциальному плодородию (измеряемому удельным запасом гумуса) близко к логнормальному (рис. 4). Таким образом, начиная с некоторого (довольно низкого) уровня богатства гумусом, оказывается: чем оно выше, тем — в сильной, хотя и не абсолютной, тенденции — менее распространены на Земле соответствующие почвы; аналогичный результат получен для почв евразийского континента. Эти результаты существенны для понимания процессов и перспектив развития как общественного сельского хозяйства, так и природного (биосферного) производства на Земле.
Рис. 4. Почвенно-растительные формации суши Земли, для которых определен запас гумуса. Зависимость собственной подсистемной вероятности запаса гумуса от удельной величины запаса. Fig. 4. Pedo-vegetative terrestrial formations for which humus reserves have been determined. A dependence of eigen subsystem probability of humus reserves on their specific magnitude. |
Определена и исследована информационная общественная стоимость широкого комплекса природных ингредиентов антропосферы: минеральных ресурсов, почв, живых организмов. Получена система взаимно согласованных информационных оценок, существенно более развитая, чем опубликованная ранее [в монографии “Информационная теория стоимости и системные экономические оценки природных ресурсов” (1999); монография содержала результаты исследований, выполненных по интеграционному проекту СО РАН 1997—1999 гг.]. Во-первых, оценки ряда видов минеральных ресурсов и живых организмов приближены или достигли того уровня конкретности, на котором они относятся к экономически однородным объектам — таким, что их дальнейшая дезагрегация не может привести к существенному изменению оценки единицы ресурса; это — прикладные оценки или близкие к ним. Во-вторых, впервые получены оценки почв. В-третьих, впервые получены оценки многокомпонентных ресурсов — полиметаллических месторождений, почвенно-растительных формаций, экосистем (табл. 1). Наконец, в-четвертых, применительно к растительным организмам получены оценки не только запасов, но и продукции [пока не разработан информационный подход к оценке воды, воздуха, территории (рассматриваемой не как почва)].
Таблица 1. Суббореальный пояс суши Земли, гумидные области.
Информационные оценки почвенно-растительных формаций
Table 1. Subboreal terrestrial zone, humid regions. Information values of pedo-vegetative formations
Номер |
Почвы |
Фито-масса |
Почвенные животные |
Надземные животные |
Итого |
|||||||
Нема-тоды |
Коль-чатые черви |
Микро-артро-поды |
Мезо-артро-поды |
Мол-люски |
Члени-стоногие |
Репти-лии и амфибии |
Птицы |
Млеко-питаю-щие |
||||
Единичная информационная оценка Ii (инф. ед.) |
||||||||||||
По кумулятивной вероятности |
По собственной вероятности |
|||||||||||
24 |
5,62 |
8,98 |
21,83 |
19,93 |
20,65 |
20,44 |
30,32 |
18,45 |
22,92 |
29,23 |
25,74 |
– |
25 |
5,27 |
15,61 |
28,59 |
29,50 |
32,86 |
31,22 |
34,14 |
31,97 |
29,45 |
35,75 |
32,26 |
– |
26 |
6,48 |
14,62 |
24,70 |
23,26 |
26,56 |
24,18 |
34,19 |
32,34 |
31,58 |
31,36 |
32,48 |
– |
27 |
– |
12,30 |
24,98 |
25,89 |
29,25 |
27,61 |
30,53 |
28,36 |
25,83 |
32,14 |
28,65 |
– |
28 |
– |
19,58 |
34,31 |
31,21 |
31,91 |
33,60 |
28,64 |
35,78 |
36,99 |
37,96 |
36,47 |
– |
29 |
6,78 |
14,78 |
30,72 |
24,47 |
29,74 |
26,08 |
25,04 |
23,76 |
25,37 |
30,48 |
31,27 |
|
30 |
5,00 |
8,49 |
21,23 |
22,26 |
24,66 |
22,21 |
29,72 |
25,53 |
22,32 |
27,47 |
27,07 |
– |
Масса информации Mi (млн инф. ед.) |
||||||||||||
24 |
499490 |
892313 |
293,0 |
998,1 |
626,7 |
721,3 |
1,1 |
2585,4 |
144,5 |
2,3 |
23,0 |
1397198 |
25 |
5092 |
15598 |
3,5 |
1,9 |
0,2 |
0,6 |
0,1 |
0,4 |
2,0 |
0,0 |
0,3 |
20699 |
26 |
131525 |
29020 |
45,4 |
116,1 |
13,4 |
63,9 |
0,1 |
0,3 |
0,5 |
0,6 |
0,3 |
160786 |
27 |
– |
121817 |
37,8 |
20,9 |
2,3 |
6,7 |
1,0 |
4,1 |
21,6 |
0,3 |
3,4 |
121915 |
28 |
– |
1253 |
0,1 |
0,6 |
0,4 |
0,1 |
3,4 |
0,03 |
0,01 |
0,01 |
0,02 |
1258 |
29 |
46856 |
26336 |
0,9 |
52,9 |
1,7 |
18,4 |
36,3 |
83,9 |
29,4 |
1,0 |
0,6 |
73417 |
30 |
674331 |
1183751 |
432,1 |
222,3 |
46,6 |
228,7 |
1,7 |
26,4 |
213,4 |
7,4 |
9,6 |
1859270 |
Подчеркнем следующую особенность полученной системы оценок природных ресурсов: достигнуто и в явном виде представлено полное методическое единство микро- и макрооценок.
Проведен анализ формирования ренты в некоторых отраслях добывающей промышленности. Подробно рассмотрено воздействие на рентные свойства рудных месторождений новых технологий, широко применяемых в последние годы в цветной металлургии. Расчеты горной ренты проведены для различных стран по комплексу отраслей —
золотодобыче, железорудной промышленности, алюминиевой промышленности. На основе информации о мировом потреблении и ценах платины и палладия, их взаимозаменяемости в автомобильной промышленности показано, как образуется дифференциальная горная рента типа II. Некоторые результаты исследований иллюстрирует табл. 2.
Таблица 2. Расчет рентабельности и оценка дифференциальной ренты типов I и II по РАО
“Норильский никель” в 1999 г.
Table 2. Estimations of profitability and of differential rent of types I and II for the
“Norilsk Nickel Company”, 1999
Показатель |
Единица |
Исходные и |
Добыча медно-никелевых руд |
тыс. т |
22770 |
Выручка от реализации |
млн руб. |
61756 |
Ценность 1 т руды |
руб. |
2712 |
Прибыль от реализации |
млн руб. |
39036 |
Среднегодовая стоимость основных фондов |
млн руб. |
52783 |
Рентабельность |
% |
73,96 |
Суммарная дифференциальная рента |
млн руб. |
33758 |
Прибыль на 1 т сырой руды |
руб. |
1714 |
Дифференциальная рента на 1 т сырой руды |
руб. |
1483 |
Объем производства палладия |
кг |
67000—85000 |
Рост цены палладия по сравнению с 1996 г. |
дол./ кг |
7492 |
Оценка дифференциальной ренты типа II по палладию |
млн руб. |
9907—12568 |
Дифференциальная рента типа II по палладию на 1 т сырой руды |
руб. |
435—552 |
Оценка дифференциальной ренты типа I |
млн руб. |
21190—23851 |
Дифференциальная рента типа I на 1 т сырой руды |
руб. |
931—1048 |
Доля дифренты типа II по палладию в суммарной дифференциальной ренте |
% |
29—37 |
Список основных публикаций
Оглавление | Далее |