IT-Reviews    

ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВ РАЗВИТИЯ ЛЕСНЫХ КОМПЛЕКСОВ В РЕГИОНАХ С СИЛЬНЫМ АНТРОПОГЕННЫМ ВОЗДЕЙСТВИЕМ

Ловков А.Б. Все более актуальной в настоящее время становится проблема прогнозирования динамики развития региональных лесных комплексов. В качестве одного из этапов исследований по этой теме автором в содружестве с Гринпис России был выполнен описанный в статье проект. В рамках проекта разработана экономико-математическая модель. Последующая реализация модели на компьютере с использованием реальных данных показала ее эффективность для решения задач прогнозирования лесной отрасли. В качестве региона для апробации модели был выбран Санкт-Петербург и область, где влияние человека на окружающую среду в последнее время существенно возросло. Проведенная на основе статистических тестов верификация модели показала ее соответствие реальности. С целью апробации модели были сформированы два сценария с различными значениями показателей внешнего воздействия на региональную систему лесного комплекса. В результате, после имитации были получены основные параметры регионального лесного комплекса, соответствующие двум сценариям. Статья в формате PDF 131 KB

Все более актуальной в настоящее время становится проблема прогнозирования динамики развития региональных лесных комплексов. В качестве одного из этапов исследований по этой теме автором в содружестве с Гринпис России был выполнен описанный ниже проект. В рамках проекта была разработана соответствующая экономико-математическая модель. Последующая реализация модели на компьютере с использованием реальных данных показала ее эффективность для решения задач прогнозирования лесной отрасли.

Задачей данного исследования являлось создание методических основ построения макроэкономической математической имитационной модели для системы, состоящей из лесного хозяйства, лесной и деревоперерабатывающей промышленности и функционирующей в регионе со значительным антропогенным воздействием. В качестве региона для апробации модели был выбран Санкт-Петербург и область, где влияние человека на окружающую среду в последнее время существенно возросло.

С целью калибровки модели и проверки ее на соответствие реальности (верификации) начальным пунктом моделирования был выбран 1990 год, конечным - 2010. Изменение показателей модели времени представлено с помощью следующего уравнения:

Xt = Xt-1 + (X)´ Dt                    (1)

где           

Xt - величина показателя в текущем периоде времени;

Xt-1 - величина показателя в предыдущем периоде времени;

(X)´ -производная X(X)´ = dX/dt;

Δt - временной интервал.

Модель включает в себя следующие составные части (модули): лесные ресурсы региона; факторы окружающей среды; лесное хозяйство и лесная промышленность региона (потенциальное предложение древесного сырья, потенциальный спрос на древесное сырье, производство древесного сырья, цены на древесное сырье); деревоперерабатывающая промышленность региона (потенциальное предложение продуктов деревопереработки, потенциальный спрос на продукты деревопереработки, производство продуктов деревопереработки, рынки продуктов деревопереработки, производственные мощности деревопереработки); развитие народное хозяйства страны в целом (всеобщие факторы спроса).

Эти составные части были воплощены в модельных модулях, которые в данном тексте детально не описываются. Ниже приводятся лишь основные элементы, дающие представление о процедуре моделирования.

Модельный модуль, описывающий лесные ресурсы региона состоит из четырех блоков: лесопокрытая площадь, общий запас древесины, запас на гектаре, пользование (главное и промежуточное). Каждый блок разделен на две части: хвойные и лиственные породы.

При формировании блоков мы руководствовались следующими соображениями. Предполагается, что всю площадь под древостоем можно условно разделить на площади, относящиеся к определенной группе возраста. Такая дифференциация была произведена с шагом в 1 год. Естественно, что площадь древостоя, которому в 1990 году 1 год, относится в 1991 году уже к группе двухлетних насаждений и т.д. Площади, относящиеся к 1990 году, являются стартовыми показателями и вводятся в модель экзогенно. Площадь древостоя возраста 0 лет соответствует площади рубки и находится по формуле:

S0 = P / H ср.экспл.,                     (2)

где

S0 - площадь древостоя возраста 0 лет (площадь рубки), тыс.га;

P - объем рубки, тыс. м3;

H ср.экспл. - средний запас на гектаре спелых и перестойных насаждений (после 70 лет для лиственных пород, после 100 лет для хвойных пород).

Запас по каждой группе возраста рассчитывается как произведение удельного запаса (на гектаре) насаждений соответствующей группы возраста и площади, находящейся под этими насаждениями.

,                           (3)

где

Vt - запас древостоя возраста t лет, тыс.м3;

Ht - удельный запас (на гектаре) древостоя возраста t лет, м3/га;

St - площадь древостоя возраста t лет, тыс.га.

Запас на гектаре рассчитывается в модели на основе уравнения роста численности биологических популяций (т.н. уравнение Ферхюльста-Пирла), модифицированное для описания хода роста древостоев ученым Санкт-Петербургской лесотехнической академии А.С. Алексеевым [1]:

,                        (4)

где           

H- запас древесины, м3/га;

t - время (возраст), лет;

a- кинетический коэффициент, безразмерный;

K - максимально возможный запас древесины, м3/га.

В интегральной форме уравнение (4) имеет вид:

,             (5)

где           

E- коэффициент.

Применив метод прямоугольного интегрирования получаем:

,       (6)

где

Ht - запас древостоя возраста t лет, м3/га;

Ht-1 - запас древостоя возраста (t-1) лет, м3/га.

С учетом влияния, которое оказывает рубка на удельный запас, уравнение (5) выглядит следующим образом:

 (7)

где

V - суммарный запас древесины, тыс.м3;

P - объем рубки, тыс. м3;

B(t) - интенсивность внешнего воздействия (суммарное влияние антропогенных факторов).

Эта формула используется в модели раздельно с учетом главного и промежуточного пользования. То есть для молодых и приспевающих древостоев в расчетах участвует объем рубок ухода (промежуточное пользование) и соответственно суммарные запасы древесины по этой возрастной категории. Для спелых и перестойных - объем главных рубок (главное пользование) и соответствующие суммарные запасы древесины.

Коэффициенты a, K, E уравнений (4) и (5) для Санкт-Петербургского региона (город и область) были получены с помощью процедуры Solver из пакета анализа MS Excel. Теоретические значения запаса древостоя (HТi) сравнивались с экспериментальными (HЭi), известными из таблиц хода роста. А критерий Пирсона, вычисляемый по формуле (8) являлся целевой функцией, которую следовало минимизировать, подбирая соответствующие значения коэффициентов.

                         (8)

В результате с достаточной степенью достоверности были получены значения необходимых коэффициентов.

Оценка потенциального предложения древесного сырья была выполнена на основе предварительно рассчитанной кривой предложения, имеющей следующую форму:

Et=aE*Pi(t)pE1i *(Pi(t) /Pi(t-1))pE 2i ,                      (9)

где

Et  - предложение (заготовка) древесины в году ;

Pi(t) - цена сортимента i в текущем году t;

Pi(t) /Pi(t-1) - отношение цены текущего года к цене предыдущего года (t-1);

aE - константа;

pE 1i - долгосрочная эластичность предложения по цене сортимента i;

pE 2i - краткосрочная эластичность предложения по цене сортимента i.

Кривая предложения сформулирована в модели как зависимость "цена-количество". Кривая смещается вместе с изменением величины запаса древесины. Потенциальный объем выпуска отдельного сортимента вычисляется как произведение общего объема предложения древесного сырья на стандартные коэффициенты, отражающие возможный выпуск конкретного сортимента из 1 м3 сырья.

Аналогично рассчитывается потенциальный спрос на древесное сырье в целом и на отдельные сортименты. При этом общий потенциальный спрос на древесное сырье, производимое лесной промышленностью региона, определяется обязательно с учетом внешнего спроса, то есть спроса потребителей за пределами региона.

Фактически выпускаемое количество сортиментов каждого вида получается соответственно как минимум потенциального предложения и потенциального спроса.

Разница между объемом потребления древесины деревоперерабатывающей промышленностью и объемом предложения со стороны региональной промышленности образует региональный импорт сортиментов.

Потенциальное предложение продуктов деревопереработки отображается нелинейной кривой предложения. Для этого применяется функция предложения следующей формы:

AРЕГ j(t)=aA*Pj(t)pA j                   (10)

где

AРЕГ j(t) - региональное предложение продукта деревопереработки j в году t;

Pj(t) - цена продукта деревопереработки j в текущем году t;

aA - константа;

pA j - эластичность предложения по цене продукта деревопереработки j.

Потенциальная цена сортимента рассчитывается с помощью соотношения с ценой конкретного продукта деревопереработки, для производства которого используется данный сортимент.

Для первичного анализа лесного рынка Санкт-Петербурга и Ленинградской области были использованы данные областного Комитета по лесопромышленному комплексу, а также информация городского Комитета государственной статистики.

Цены продуктов деревопереработки определены как потенциальным спросом на эти продукты, так и потенциальным их предложением. Рынок образует равновесие между спросом и предложением, которому соответствует определенная цена. В расчетах как раз и была использована эта количественно-стоимостная взаимосвязь, которая, следует отметить, образуется не на региональном, а на глобальном уровне (то есть - уровне государства, группы регионов и т.п.).

Механизм определения цены продуктов деревопереработки возникает в результате исчисления соотношения "спрос/предложение". Для этого используются следующие формулы:

Pt =P(t-1) + FP*Δt ,                              (11)

FP = [(NЕЧ (t-1)/AЕЧ (t-1)) - 1)]*P(t-1) , (12)

где

P - цена продукта деревопереработки;

FP - темп изменения переменной цены;

NЕЧ - потенциальный спрос в европейской части России на продукт деревопереработки;

AЕЧ- потенциальное предложение европейской части России продукта деревопереработки;

Δt - временной интервал, с которым производится имитация.

Индекс "t" означает текущий период, "t-1" - предыдущий.

Европейская часть России принята как глобальный уровень, определяющий цены на продукцию деревопереработки, в частности, для Санкт-Петербургского региона.

Для определения цен на продукты деревопереработки необходимо определить эконометрическую взаимосвязь между объемами производства деревоперерабатывающей промышленности региона и потенциальным предложением продуктов деревопереработки внутри европейской части России в целом. Европейская часть России в данном случае фигурирует как надрегиональная структура, т.к. продукция лесной индустрии, произведенная в каждом из ее регионов может свободно перемещаться внутри нее. Предложение продуктов деревопереработки внутри европейской части России (AЕЧ) условно можно разделить на предложение исследуемого региона (AРЕГ) и предложение всех остальных регионов (AОР):

AЕЧ = AРЕГ + AОР                     (13)

Функция спроса NЕЧ должна быть оценена эконометрически и иметь следующую форму:

NЕЧ = aN * (BIPK)bN * (Pj)pN   (14)

где

NЕЧ - потребление на душу населения;

BIPK - доходы на душу населения (удельная величина валового внутреннего продукта);

Pj - цена продукта;

aN  - константа;

bN  - эластичность спроса по доходам;

pN  - эластичность спроса по цене.

Общий потенциальный спрос на продукты деревопереработки образуется из потенциального внутреннего спроса и внешнего спроса, так называемого нетто-экспорта.

Региональное производство определено в модели как минимум среди двух величин: предложения в соответствии с кривой предложения и производственной мощности соответствующего сектора деревоперерабатывающей промышленности.

Факторы общеэкономического развития учтены в модели с помощью переменных, отражающих рост народонаселения и рост валового внутреннего продукта на душу населения. Для этого были использованы следующие формулы:

BEVt = BEV(t-1) + FBEV*Dt ,               (15)

FBEV = TEMPOFBEV *BEV(t-1)                         (16)

BIPKt = BIPK(t-1) + FBIPK*Dt             (17)

FBIPK=TEMPOFBIPK *BIPK(t-1)           (18)

где

BEV - численность населения;

FBEV - темп изменения переменной, отражающей численность населения;

TEMPOFBEV  - среднегодовой рост численности населения;

BIPK - доход на душу населения;

FBIPK - темп изменения переменной, отражающей доход на душу населения;

TEMPOFBIPK  - среднегодовой рост дохода на душу населения.

Производственная мощность региональной деревоперерабатывающей промышленности определяется уровнем маржинального дохода. Соотношение величины маржинального дохода с соответствующим контрольным значением обусловливает изменение мощности.

Одной из основных составляющих при оценке перспектив изменения объемов производства продукции деревопереработки является динамика производственной мощности. Для того, чтобы отразить механизм изменения производственной мощности была выбрана следующая процедура. Искомые изменения были поставлены в соответствие к маржинальному доход, образующемуся в подотраслях деревоперерабатывающего сектора. Он представляет из себя прибыль в сумме с постоянными затратами предприятия.

Изменения производственной мощности в модели обусловливали соотношения фактической и нормативной величин удельного веса маржинального дохода в выручке от реализации:

Проведенная на основе статистических тестов верификация модели показала ее соответствие реальности.

Цель моделирования - имитация развития системы лесного хозяйства, лесной и деревоперерабатывающей промышленности региона при определенных изменениях экзогенных факторов. Эти гипотетические изменения учитываются в имитационных сценариях. Их отличия от базисной имитации или, иными словами, имитации со стандартными значениями всех показателей, и являются реакцией системы на внешние воздействия.

С целью апробации модели были сформированы два сценария с различными значениями показателей внешнего воздействия на региональную систему лесного комплекса. В качестве определяющих внешних антропогенных факторов были выбраны мероприятия по уходу за лесом и загрязнение воздуха.

В итоге интенсивность внешнего воздействия для первого "позитивного" сценария была принята такой, что за период с 2002 г. по 2010 г. запас на гектаре увеличивался бы на 10%, а для второго "негативного" сценария - уменьшался бы на 10%.

В результате, после имитации были получены основные параметры регионального лесного комплекса, соответствующие двум сценариям:

Изменения древостоя заключаются в том, что по сравнению с 2000 г. в 2010 г. общий запас древостоя хвойных пород увеличится при базисной имитации на 3,5%, при реализации 1-го сценария - на 4,1%, при реализации 2-го сценария - на 2,9%. Запас древостоя хвойных пород сократится при базисной имитации на 12,3%, при реализации 1-го сценария - на 11,3%, при реализации 2-го сценария - на 13,2%

Анализ результатов моделирования показал, что в результате реализации имитационных сценариев, изменения коснутся только объемов производства древесного сырья. Согласно базисной имитации производство древесины в 2010 г. буде находиться на уровне 2000 г., согласно 1-му сценарию увеличится на 0,7%, согласно 2-му сценарию уменьшится на 0,7%. Средняя цена на древесину вне зависимости от сценариев должна увеличиться к 2010 г. на 3,7%; объемы производства продукции деревопереработки - на 8,1%, цена на продукцию деревопереработки - на 3,7%.

В качестве выводов по данной работе необходимо отметить следующее. Лишь в некоторых исследовательских работах в области макроэкономики изучены в совокупности факторы влияния на предложение, спрос и цену древесины и продуктов ее переработки, сделаны выводы о причинах развития лесного рынка. Очевидно, что нужно исследовать не отдельные составляющие рынка, например, спрос вне зависимости от предложения, а пытаться отобразить всю систему лесного хозяйства, лесной и деревоперерабатывающей промышленности в совокупности. Кроме того, существенно также и то, чтобы система координат внутри которой действует система лесного комплекса была правильно сориентирована: необходимо изучение не только настоящей, но и будущей динамики экономического и экологического окружения системы. Экологическая ситуация вокруг лесных (лесопромышленных) предприятий определяет состояние лесов, и должна быть оценена с точки зрения долгосрочной гарантии их функционирования. Частота экстремальных воздействий на лесную экосистему должна быть соотнесена с "нормальными" местными условиями, в которых экосистема должна функционировать. Размер пользования лесной системой, который соответствует определенным производственным требованиям, зависит от вида и интенсивности хозяйственной эксплуатации. В целом, экологическая ситуация, в которой находится лесной комплекс, зависит как от внутренних, так и от внешних факторов. Принимая во внимание эти и другие соображения, была создана рассмотренная выше модель. С ее помощью стало возможным изучение долгосрочной динамики различных экономических аспектов производства древесины и продуктов ее переработки при изменении условий окружающей среды.




Отзывы (через Facebook):

Оставить отзыв с помощью аккаунта FaceBook:

ЧИБИСОВ СЕРГЕЙ МИХАЙЛОВИЧ

Статья в формате PDF 309 KB...

16 11 2019 10:38:20

Развитие стекловидного тела глаза человека

Статья в формате PDF 111 KB...

15 11 2019 20:58:43

ИКСОДОВЫЕ КЛЕЩИ И ЖИВОТНОВОДСТВО КУЗБАССА

Статья в формате PDF 117 KB...

12 11 2019 15:38:11

ТЕРАПЕВТИЧЕСКАЯ ИГРА КАК МЕТОД ОБУЧЕНИЯ ПАЦИЕНТОВ

Статья в формате PDF 241 KB...

08 11 2019 13:21:20

СТУПЕНЧАТЫЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ НА ГРАФАХ

Статья в формате PDF 127 KB...

07 11 2019 2:27:17

ФАКТОРЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ТОВАРОВ

Статья в формате PDF 93 KB...

05 11 2019 10:31:51

ПРОБЛЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН С ПРИМЕНЕНИЕМ СОВРЕМЕННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Рассмотрены некоторые проблемы идентификации моделей распределения данных, при использовании современного математического аппарата для решения этой задачи. Показано, что использование методов нелинейной оптимизации для идентификации моделей приводит к улучшению результатов идентификации, но одновременно, изменяет формальную постановку задачи. Выделено три группы проблем, связанных с выбором критериев согласия, их критических значений и проверкой адекватности получаемых моделей. Проанализированы возможные подходы к решению этих проблем. ...

02 11 2019 18:38:15

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ОСВОЕНИЯ ЦЕНТРАЛЬНОГО КАВКАЗА

Статья в формате PDF 91 KB...

31 10 2019 2:15:24

ДЕРМАЛЬНЫЕ ФИБРОБЛАСТЫ И СТАРЕНИЕ КОЖИ ЧЕЛОВЕКА

Статья в формате PDF 145 KB...

22 10 2019 7:26:22

ВЛИЯНИЕ ГЕЛИОГЕОФИЗИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА БИОРИТМЫ ЧЕЛОВЕКА

В настоящее время, только глухой не услышит рассуждений о влияние магнитных бурь на здоровье человека, но и он найдет массу публикаций на эту тему. И все они, за исключением чисто научных сообщений, негативно оценивают воздействие магнитной бури на организм человека. Так ли это? Земля, как планета и человек, проживающий, на ней являются, участниками вселенской карусели с парадными построениями планет, определяющими процессы на небезразличной для нас звезде под названием Солнце. Миллионы лет до нашей планеты и тысячи лет до нас доходит информация из Вселенной, которую мы не можем понять силой своего разума. Астрологи древних цивилизаций смогли определить строгую последовательность движения планет и зависимых от этого изменений на Земле. Так видимо родилось наше представление о времени, цикличность которого не могла быть не замечена. Цикличность Космических событий можно выделить как первооснову Земной жизни. И в этой жизни циклы активности Солнца занимают особое место. Хорошо известно, что в основе многих восточных религий лежит двенадцатилетний событийный цикл. Не трудно предположить, что такая периодичность могла быть определена одиннадцатилетним циклом Солнечной активности (одиннадцать лет – это усредненное значение за сотни лет измерений, при разбросе от 7 до 17 лет). С такой периодичностью связано множество процессов на Земле: извержение вулканов, наводнения, техногенные катастрофы, изменения социально-политических формаций, уровня смертности и рождаемости, динамики инфекционных заболеваний, урожайности и многие другие. Не трудно предположить, что одиннадцатилетние циклы Солнечной активности наиболее значимы для жизни человека, длительность которой ограничена 6-9 циклами. ...

16 10 2019 23:40:59

ОСОБЕННОСТИ ГРИППА ЗА 2011-2012 ГГ. В Г. НАЛЬЧИКЕ

Статья в формате PDF 242 KB...

13 10 2019 10:56:24

НОВЫЕ МОЛЕКУЛЯРНО-ГЕНЕТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЭПИЛЕПСИИ

Статья в формате PDF 133 KB...

12 10 2019 14:42:48

РЕУТОВ ВАЛЕНТИН ПАЛЛАДИЕВИЧ

Статья в формате PDF 320 KB...

10 10 2019 10:47:26

РАЦИОНАЛЬНОЕ НЕДРОПОЛЬЗОВАНИЕ – ПУТЬ К ПРОЦВЕТАНИЮ

Статья в формате PDF 213 KB...

09 10 2019 6:29:53

ЛИЧНОСТНО – ОРИЕНТИРОВАННОЕ ОБУЧЕНИЕ – РАЗВИВАЮЩИЙ ПОТЕНЦИАЛ ЕСТЕСТВЕННО – НАУЧНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Личностно – ориентированная технология ставит в центр образовательной системы личность, которая стремится к максимальной реализации своих возможностей. Основными понятиями в личностно – ориентированном учении является обучение и развитие ученика в процессе педагогики сотрудничества. ...

30 09 2019 20:51:17

ПЕРВОЕ НАЧАЛО ТЕРМОЛЕВИТАЦИИ

Статья в формате PDF 114 KB...

28 09 2019 14:19:31

РЕЗУЛЬТАТЫ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ НОВОГО СИНТЕТИЧЕСКОГО БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНОГО ВЕЩЕСТВА «4-АММОНИЙ ПИРИДИН ТЕТРАХЛОРПАЛЛАДИТ»

Химиотерапевтические средства в комплексе с хирургическими операциями широко используются для лечения онкологических больных. Несмотря на то, что арсенал этих препаратов широко представлен, все эти препараты обладают высокой токсичностью. Результаты цитогенетических исследований, проводимых на семенах пшеницы безостая – 1 показали, что 0,01; 0,02 и 0,05 % растворы исследуемого вещества не обладают цитотоксичностью, и лишь в разведении 0,1 % обнаруживает слабое цитотоксическое действие. Методом биотеста было выявлено, что при внутрибрюшинном введении белым мышам 1 мл раствора 4-аммоний пиридин тетрахлорпалладита исследуемое вещество обнаруживает высокую токсичность, которая усиливается со времени, начиная с момента введения, и зависит от концентрации введенного раствора. ...

26 09 2019 23:30:17

БИОТЕХНИЧЕСКИЙ ЗАКОН И ЧИСЛЕННОСТЬ НАБЛЮДЕНИЙ

Статья в формате PDF 390 KB...

25 09 2019 0:27:24

ПРОКОПЕНКО ПЁТР ГЕОРГИЕВИЧ

Статья в формате PDF 318 KB...

17 09 2019 13:37:23

ВЫВОД УРАВНЕНИЙ МАКСВЕЛЛА ИЗ ФУНКЦИИ СОСТОЯНИЯ. ЗАРЯДОВАЯ ФУНКЦИЯ СОСТОЯНИЯ И ЕЁ СВЯЗЬ С ЗАКОНОМ СОХРАНЕНИЯ ЗАРЯДА

На основе введённых функций состояния для электромагнитного поля и зарядовой функции состояния для частиц выведена полная система уравнений Максвелла для электродинамики. Показано, что закон сохранения зарядов есть следствие существования этой функции. Показано также, что в вакууме электромагнитное поле отсутствует, что подтверждает справедливость теории дальнодействия. ...

03 09 2019 12:56:57

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Статья в формате PDF 345 KB...

02 09 2019 5:43:36

ГОРНЫЕ ПОРОДЫ: АЛГОРИТМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Статья в формате PDF 157 KB...

28 08 2019 7:28:47

ВЛИЯНИЕ СОЧЕТАНИЯ ФИТОГОРМОНОВ И ВИТАМИНОВ НА РОСТ И ПРОДУКТИВНОСТЬ ХЛОПЧАТНИКА В УСЛОВИЯХ ВОЛГО-АХТУБИНСКОЙ ПОЙМЫ АСТРАХАНСКОЙ ОБЛАСТИ

Установлено, что предпосевное замачивание семян и опрыскивание вегетирующих растений хлопчатника (Gossipium hirsutum L.) растворами сочетаний фитогормонов кинетина ( К Н) и гибберелловой кислоты ( Г К) и совместно с витаминами никотиновой кислотой ( Н К) и пантотеновой кислотой ( П К) эффективно стимулирует полевую всхожесть семян, рост стебля и образование побегов, среднюю площадь листа и общую фотосинтетическую листовую поверхность, улучшение водного режима. Также отмечено увеличение числа коробочек, длины волокна и выхода волокна с растения от 34,6 до 60,4 %. Наиболее эффективно предпосевное замачивание семян сочетанием фитогормонов совместно с витаминами. ...

19 08 2019 7:20:48

К ВОПРОСУ О ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ В ГОРОДЕ ВЛАДИВОСТОКЕ

Статья в формате PDF 100 KB...

18 08 2019 2:55:55

ГЛУЩЕНКО ЛЮДМИЛА ФЁДОРОВНА

Статья в формате PDF 175 KB...

15 08 2019 1:12:59

О ПРИНЦИПЕ РАБОТЫ ЛЮСТРЫ ЧИЖЕВСКОГО

Статья в формате PDF 141 KB...

14 08 2019 3:38:23

ОНОПРИЕВ ВЛАДИМИР ИВАНОВИЧ

Статья в формате PDF 112 KB...

13 08 2019 2:54:57

БИОЛОГИЯ И ПРОБЛЕМЫ ОХРАНЫ СУРКОВ В КУЗБАССЕ

Статья в формате PDF 112 KB...

10 08 2019 18:32:29

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ВЫДЕЛЕНИЙ МОЛОЧНЫХ ЖЕЛЁЗ

Статья в формате PDF 113 KB...

05 08 2019 8:29:11

ПЛАНЕТАРНЫЙ МЕХАНИЗМ С БЕЗВОДИЛЬНЫМ САТЕЛЛИТОМ

Статья в формате PDF 326 KB...

01 08 2019 21:22:19

МОТОВИЛОВ КОНСТАНТИН ЯКОВЛЕВИЧ

Статья в формате PDF 215 KB...

26 07 2019 12:31:39

ОСНОВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ ЭМБРИОНАЛЬНОГО ГИСТОГЕНЕЗА

Статья в формате PDF 124 KB...

23 07 2019 13:57:18

ПРОБЛЕМЫ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Статья в формате PDF 125 KB...

22 07 2019 6:30:34

К СТРАТЕГИИ ОБРАЗОВАНИЯ XXI ВЕКА

Статья в формате PDF 154 KB...

11 07 2019 21:14:43

О ВЗАИМОДЕЙСТВИИ ДВИЖУЩИХСЯ ТЕЛ

В статье рассматривается взаимодействие тел при различных скоростях и делается вывод о несправедливости постулата о постоянстве скорости света относительно любой системы отсчета. Дается также понятное с точки зрения классической механики объяснение зависимости длины и времени от скорости. ...

10 07 2019 15:29:20

ОПЫТ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НАРУШЕННЫХ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ УГОДИЙ

Приводятся результаты исследования восстановления пашен, заброшенных при развитии негативных криогенных процессов и явлений и деформации поверхности. Этот опыт восстановления может использоваться и на долинных сельскохозяйственных угодьях, где распространены близкозалегающие подземные льды, вызывающие деформацию поверхности при мелиоративных воздействиях. ...

07 07 2019 1:40:31

ВИДЫ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОТНОШЕНИЙ

Статья в формате PDF 263 KB...

06 07 2019 0:16:39

ГЕНЕТИКА ПОВЕДЕНИЯ: АССОЦИАЦИЯ ГЕНОТИПА ПО ЛОКУСУ TAG 1A DRD2

В работе впервые приведены сведения об особенностях аудиогенной чувствительности и поведения в «открытом поле» двух групп крыс, гомозиготных по локусу TAG 1A DRD2. ...

04 07 2019 21:37:29

ОСОБЕННОСТИ ГУМУСООБРАЗОВАНИЯ В СТЕПНОЙ ЗОНЕ ТУВЫ

Статья в формате PDF 232 KB...

02 07 2019 13:40:32

МНОГОМЕРНЫЙ ОБРАЗ ЧЕЛОВЕКА В КОНТЕКСТЕ КАЗАХСКОЙ ТРАДИЦИИ

В данной статье выделены основные подходы к проблеме человека, сложившиеся в истории казахской традиции и современной казахской философской мысли. По мнению автора, в объяснении феномена человека казахской традицией можно найти ряд толкований, пояснений, отражающих особое внимание к человеку, его духовному миру, самоценности, достоинству, чести. Именно на этой основе казахская национальная традиция получает возможность сосредоточиться на рассмотрении своего видения проблемы отношения человека и мира. ...

29 06 2019 20:49:13

О ТИПАХ И ВИДАХ ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ

Статья в формате PDF 151 KB...

28 06 2019 7:54:50

ОБ ОДНОЙ МОДЕЛИ РАВНОВЕСИЯ

Статья в формате PDF 137 KB...

23 06 2019 17:50:30

Еще:
Обзоры -1 :: Обзоры -2 :: Обзоры -3 :: Обзоры -4 :: Обзоры -5 :: Обзоры -6 :: Обзоры -7 :: Обзоры -8 :: Обзоры -9 :: Обзоры -10 :: Обзоры -11 ::

Последовательность подготовки научной работы может быть такой:

Выбор темы. Это важный этап. Во-первых, тема должна быть интересна не только вам, но и большинству слушателей, которым вы будете её докладывать, чтобы вы видели заинтересованность в их глазах, а не откровенную скуку.

Выбор целей и задач своей научной работы. То есть, нужно сузить тему. Например, тема: «Грудное вскармливание», сужение темы: «Грудное вскармливание среди студенток нашего ВУЗа». И если общая тема мало кому интересна, то суженная до рамок собственного института или университета, она становится интересной практически для всех слушателей. Целью может стать: «Содействие оптимальным условиям вскармливания грудью детей студентов нашего ВУЗа», а задачей — доказать, что специальные условия, созданные для кормящих студенток, не помешают их успеваемости, но уменьшат количество пропусков, академических отпусков и способствуют выращиванию здоровых детей — нашего будущего. Понятно, что эта тема подходит для студентов медицинских и педагогических ВУЗов, но и в других учебных учреждениях можно найти темы, интересные всем.

Разработать методы исследования и сбора информации. В случае с естественным вскармливанием, скорее всего, это будет анкетирование студенток, имеющих детей.

Систематизировать материал и подготовить презентацию.

Подготовиться к выступлению.

Выступить и получить: награду, удовольствие и опыт, чтобы в следующем году выступить ещё лучше и сорвать шквал аплодисментов, стать узнаваемым, а значит — более конкурентоспособным!