IT-Reviews    

ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВ РАЗВИТИЯ ЛЕСНЫХ КОМПЛЕКСОВ В РЕГИОНАХ С СИЛЬНЫМ АНТРОПОГЕННЫМ ВОЗДЕЙСТВИЕМ

c78089d0 Источник:
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:

БОДРОВА ТАМАРА НИКОЛАЕВНА

Статья в формате PDF 156 KB...

17 01 2021 17:10:59

НОВЫЙ СПОСОБ ОПЕРАТИВНОГО ЛЕЧЕНИЯ ПАХОВЫХ ГРЫЖ

Статья в формате PDF 114 KB...

10 01 2021 13:30:14

МИРОВОЙ ФИНАНСОВЫЙ КРИЗИС 2008–2009 ГГ.

Статья в формате PDF 294 KB...

08 01 2021 5:55:32

КАЗАНСКИЙ КРАЙ: ЯЗЫК ПАМЯТНИКОВ XVI-XVII ВЕКОВ

Статья в формате PDF 282 KB...

07 01 2021 9:32:17

МОБИЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ В СОВРЕМЕННОЙ АРХИТЕКТУРЕ

Статья в формате PDF 165 KB...

06 01 2021 6:44:32

Правовые аспекты эвтаназии

Статья в формате PDF 102 KB...

31 12 2020 1:36:41

ПРОБЛЕМЫ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ

Статья в формате PDF 239 KB...

29 12 2020 13:24:45

ПЕРЕСЕЛЕНЧЕСКИЙ КАПИТАЛИЗМ В США

Статья в формате PDF 320 KB...

23 12 2020 0:45:26

ЗЕЛЕНЫЕ ИНДИКАТОРЫ СОСТОЯНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

Статья в формате PDF 302 KB...

19 12 2020 18:28:24

МЕДИЦИНСКАЯ ПИЯВКА (HIRUDO MEDICINALIS L.) В КРАСНОДАРСКОМ КРАЕ

Медицинская пиявка (Hirudo medicinalis L.) относится к классу пиявок (Hirudinea) подклассу настоящих пиявок (Euhirudinea) отряду челюстных пиявок (Ghathobdellidae), роду Hirudo. Более 30 веков она использовалась человеком как лечебное средство. В России велик опыт клинического применения пиявки (гирудотерапия), его расцветом считаются 18-19 века, когда по экспорту пиявки Россия занимала место, равное злаковым культурам, что являлось существенной статьей дохода государственной казны. В статье показаны оптимальные условия среды для обитания медицинской пиявки и возможные лимитирующие факторы ее распространения и численности. Сегодня основной причиной снижения численности пиявки в Краснодарском крае является антропогенный фактор. Так браконьерский вылов Hirudo medicinalis привел к сильному подрыву ее популяции в большинстве районов Краснодарского края, по сравнению с серединой 90-х годов, ее численность снизилась до 10 раз. В 2002 г. губернатором Краснодарского края А. Н. Ткачевым было выпущено постановление №955 « Об изучении и сохранении медицинской пиявки на территории Краснодарского края». Важным условием сохранения медицинской пиявки в нашем крае является введение запрета на ее вылов на территории Ростовской области, куда в последнее время сместились рынки нелегальной торговли пиявкой. Идеальным вариантом стал бы запрет на ловлю пиявки во всем Южном федеральном округе и принятие коллективных мер по ее охране. ...

17 12 2020 18:23:13

ЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ЗЕМЕЛЬНОГО НАЛОГА

Статья в формате PDF 135 KB...

08 12 2020 16:11:26

ГИС ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА В СИСТЕМАХ БЕЗОПАСНОСТИ

Статья в формате PDF 99 KB...

06 12 2020 9:34:55

ОПРЕДЕЛЕНИЕ МОМЕНТА ТРЕНИЯ В ПОДШИПНИКАХ КАЧЕНИЯ

Статья в формате PDF 294 KB...

05 12 2020 0:57:42

ФОРМИРОВАНИЕ МОТИВАЦИЙ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ К ЗДОРОВОМУ ОБРАЗУ ЖИЗНИ

В работе сформулированы принципы валеологического мировоззрения как образца устремлений, выполняющих ориентационную, нормирующую, прогностическую функции в отношении здоровья и здорового образа жизни. ...

03 12 2020 18:38:21

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ СПИННОМОЗГОВОЙ ЖИДКОСТИ

Статья в формате PDF 164 KB...

27 11 2020 12:55:42

Никитюк Надежда Федоровна

Статья в формате PDF 68 KB...

06 11 2020 22:20:48

ХОРУНЖИН ВЛАДИМИР СТЕПАНОВИЧ

Статья в формате PDF 174 KB...

05 11 2020 6:15:40

СТРОЕНИЕ И ТОПОГРАФИЯ ТКАНЕВЫХ КАНАЛОВ

Статья в формате PDF 124 KB...

04 11 2020 16:59:58

ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫЕ ОСНОВАНИЯ СТЕРЕОХРОНОДИНАМИКИ

Статья в формате PDF 161 KB...

01 11 2020 3:24:10

СТОЛЯРОВ СТАНИСЛАВ ПЕТРОВИЧ

Статья в формате PDF 225 KB...

31 10 2020 15:12:43

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ ЕСТЕСТВОЗНАНИЯ

Статья в формате PDF 199 KB...

30 10 2020 0:11:28

РАСПРОСТРАНЕННОСТЬ ОНМК СРЕДИ ЛИЦ МОЛОДОГО ВОЗРАСТА

Статья в формате PDF 261 KB...

27 10 2020 16:19:48

ИЛЬМУШКИН ГЕОРГИЙ МАКСИМОВИЧ

Статья в формате PDF 293 KB...

26 10 2020 8:53:55

НАРУШЕНИЯ ЦЕНТРАЛЬНОЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ И ОРГАНОВ ЧУВСТВ СРЕДИ ПОПУЛЯЦИИ ШИРВАНСКОЙ ЗОНЫ АЗЕРБАЙДЖАНА

Среди населения Ширванской зоны Азербайджана проведены медико-генетические исследования по выявлению нарушений Ц Н С и органов чувств, установлены типы наследования патологий. Среди 119 больных с 14 наследственными и врожденными заболеваниями 71,43 % приходится на моногенные патологии с аутосомно-рецессивным типом наследования, что объясняется кровнородственными браками среди родителей пробандов. ...

24 10 2020 11:27:19

ГИГАНТСКИЙ БЕЗОАР ЖЕЛУДКА

Статья в формате PDF 104 KB...

11 10 2020 17:49:31

ГЕОГРАФИЯ УДМУРТИИ (учебник для 8-9 классов)

Статья в формате PDF 127 KB...

08 10 2020 11:14:14

СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ИЗМЕНЕНИЙ ДЕФИНИТИВНОЙ СТРУКТУРЫ СЕЛЕЗЕНКИ НА ФОНЕ ХРОНИЧЕСКОЙ АЛКОГОЛЬНОЙ ИНТОКСИКАЦИИ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ И У ЧЕЛОВЕКА

Статья посвящена актуальной проблеме – влиянию хронической алкогольной интоксикации на изменение морфоструктуры селезенки. Дана сравнительная гистологическая характеристика соединительно-тканного каркаса и белой пульпы селезенки у животных в эксперименте и у человека. Представлены дегенеративные изменения гистологической структуры селезенки. ...

07 10 2020 16:47:30

МОТИВАЦИЯ ТРУДА В ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КООПЕРАЦИИ

Статья в формате PDF 214 KB...

27 09 2020 1:17:17

ПАНКРЕАТИТ КАК ОСЛОЖНЕНИЕ ПАПИЛЛОТОМИЙ – ПРИЧИНЫ ВОЗНИКНОВЕНИЯ, МЕРЫ ПРОФИЛАКТИКИ

На материале 769 клинических наблюдений проведен анализ причин возникновения острого панкреатита после эндоскопической папиллотомии. Установлено, что основой их развития является прямое повреждение главного протока поджелудочной железы. Разработаны способы профилактики постманипуляционных панкреатитов. ...

26 09 2020 12:43:24

ВИНДЖАММЕРЫ – «ВЫЖИМАТЕЛИ ВЕТРА»

Статья в формате PDF 412 KB...

24 09 2020 9:50:31

ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ (2,1)-МЕТОДА ПЕРЕМЕННОГО ШАГА

Статья в формате PDF 505 KB...

17 09 2020 11:25:31

ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ПЛАТЕЖИ В ОАО «АЛМАЗЫ АНАБАРА»

Статья в формате PDF 244 KB...

13 09 2020 16:18:13

ОСОБЕННОСТИ ПРОДУКЦИИ ЦИТОКИНОВ ПРИ ВИЧ-ИНФЕКЦИИ

По мере прогрессирования В И Ч-инфекции наблюдается дисбаланс в выработке цитокинов, характеризующийся переключением Тh-1 ответа на Тh-2. Это, в свою очередь, приводит к прогрессированию иммуносупрессии и развитию оппортунистических инфекций. Определено, что IFN-γ, IL-2, IL-4, IL-10 и TGFβ могут обладать разнонаправленным действием в зависимости от локальных условий. Оценка иммунологических параметров может определять прогноз развития заболевания и коpрегировать интенсивность противовирусной терапии. ...

31 08 2020 2:32:50

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЛЕСНЫХ РЕСУРСОВ

Статья в формате PDF 269 KB...

28 08 2020 9:27:39

ШОШОНИТОВЫЕ ГРАНИТОИДЫ ТИГИРЕКСКОГО МАССИВА АЛТАЯ: ГЕОХИМИЯ, ПЕТРОЛОГИЯ И РУДОНОСНОСТЬ

риведены геологические, геохимические и петрологические данные по шошонитовым гранитоидам Тигирекского массива Алтая. В составе массива выделены 5 фаз: 1 – габбро; 2 – диориты, монцодиориты; 3 − сиениты, гранодиориты, граносиениты; 4 – граниты, умеренно-щелочные граниты; 5 – лейкограниты, умеренно-щелочные лейкограниты с флюоритом. Породные типы массива отнесены к нормальной известково-щелочной и высококалиевой шошонитовой сериям. Сиениты и монцодиориты тяготеют по составу к банакитам. В процессе становления массива проихсодила диффреренциация глубинного очага с фракционированием редкоземельных элементов, что отразилось на соотношении в породах элементов групп LILE и HFSE со значительной деплетированностью последних. В породах происходила смена типа тетрадного фракционрования редкоземельных элементов, что связано с различной насыщенностью расплавов флюидами и летучимим компонентами. С массивом связаны месторождения и проявления железа, вольфрамаа, молибдена, бериллия, аквамарина, горного хрусталя и раухтопаза. ...

27 08 2020 10:22:19

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!