В настоящее время задачи экологического мониторинга являются особо актуальными для охраняемых природных территорий, в частности Байкальской природной территории (БПТ), располагающей уникальными водными, земельными, биологическими и другими важными ресурсами. Ученые и исследователи предлагают различные методы сбора и учета социально-экономических показателей и оценки их влияния на экологию. Одной из насущных экологических проблем является сокращение выбросов при работе систем тепло- и энергоснабжения [1–3].
Целью данного исследования является разработка методики сбора, обработки и анализа социально-экономических данных, адаптирующей известные методы и подходы применительно к электроэнергетическим комплексам. Полученные таким образом данные экологического мониторинга используются в построении математических моделей как существующих, так и проектируемых энергетических инфраструктурных объектов. Сбор и анализ социально-экономических показателей позволяет рассчитать не только антропогенное воздействие на экологическую обстановку БПТ, но и исследовать, прогнозировать и оптимизировать технологические, экономические и экологические показатели функционирования изучаемых инфраструктурных объектов [4].
Разработанная методика включена в многоуровневую систему математического и информационного моделирования инфраструктурных объектов БПТ и базируется на проведении анализа уязвимости энергетического комплекса. Глобальный анализ уязвимости проводится на основе оценки производительности исследуемого объекта в критических условиях: неблагоприятных погодных условиях, колебаниях цен на энергоресурсы, значительном увеличении спроса на тепло- и электроэнергию и т.п. В локальном плане анализ уязвимости позволяет определить критические элементы энергетического комплекса, выход из строя которых будет иметь самые неблагоприятные последствия для функционирования всего комплекса [5].
Методика сбора, обработки и анализа социально-экономических данных включает в себя следующие этапы:
1. Определение (отбор) социально-экономических показателей, изменение значений которых может влиять на уязвимость энергокомплекса.
2. Сбор, редукция и корректировка ретроспективных данных. Проверка корректности информации, исключение аномальных данных и заполнение их пропусков.
3. Статистический анализ данных.
4. Моделирование и прогнозирование социально-экономических показателей.
5. Оценка качества прогнозных значений.
В понятие конфигурации энергетического комплекса, которая является одной из составляющих анализа его уязвимости, также входят социально-экономические показатели функционирования инфраструктурных объектов. Значения этих показателей напрямую зависят от числа потребителей услуг данных объектов: местного населения и различных категорий туристов.
Население БПТ по состоянию на 01.01.2021 г. составляет 1,43 млн чел., а число туристов, посетивших Иркутскую область и Республику Бурятия за 2021 г., по данным региональных агентств по туризму составило около 1,5 млн чел. (без учета самоорганизованных туристов). Внутригодовая динамика туристических потоков подвержена сезонным колебаниям, связанным с природно-климатическими особенностями территории и периодами деловой активности и отдыха потенциальных туристов. Политические и общественные события также влияют на их число.
Ввиду отсутствия жесткой системы учета туристов, посещающих БПТ, сбор и анализ данных о туристических потоках можно реализовать на основе подхода, представленного в [6]. Он учитывает разнородность туристического потока в разрезе рекреационных местностей, использует различные методы сбора данных в зависимости от категории туристов (табл. 1) и позволяет провести моделирование потока туристов в определенный период (день, месяц, сезон, год).
Таблица 1
Методы сбора данных по категориям туристического потока
|
Категория туристического потока |
Методы и основные источники сбора данных |
|
Организованный отдых в коллективных средствах размещения |
Статистические данные из официальных и интернет-источников |
|
Самодеятельный палаточный отдых |
Полевые наблюдения; интервьюирование |
|
Маршрутный туризм |
Данные о регистрации туристических групп в МЧС |
|
Экотуризм на особо охраняемых природных территориях |
Данные о выданных разрешениях на посещение объектов; полевые наблюдения; интервьюирование |
|
Зимний спортивный отдых на горнолыжных курортах |
Данные о числе купленных абонементов |
|
Экскурсионный туризм |
Сбор официальной статистики посещаемости экскурсионных объектов; полевые наблюдения; интервьюирование |
|
Отдых с размещением в домохозяйствах местного населения |
Полевые наблюдения; интервьюирование |
Показатели динамики потока туристов: организованных (а) и самодеятельных (б), %
Сложность получения полного объема данных на основе представленных выше методов определяет необходимость расчета показателей туристического маркетинга, например максимального и среднесуточного числа туристов, числа единовременно пребывающих туристов, средней продолжительности пребывания и т.д. Взаимодополнение исходных и расчетных данных позволяет выполнить экспертную оценку показателей туристического потока.
Использование данной методики позволяет рассчитать различные показатели потока туристов, например коэффициент загруженности для отдельного или комплекса туристических объектов или рекреационной местности. На рисунке показана динамика прибывающих на БПТ потоков организованных и самодеятельных туристов, выраженная в процентах от годового объема [7].
Внутригодовая динамика этого показателя позволяет анализировать и прогнозировать пиковые нагрузки на различные инфраструктурные объекты. В рамках исследования возмущающим фактором для функционирования энергосистемы могут быть не только аномально низкие температуры воздуха, но и высокие значения объемов туристического потока.
Расчет пиковой нагрузки теплосетей при данных возмущениях можно осуществить на основе статистических данных о количестве отапливаемых объектов и их характеристиках. В пределах исследуемой природной территории достаточно много мелких источников тепла, таких как электрокотельные и электроотопительные устройства и печи, использующие в качестве топлива дрова и уголь. Данные источники широко применяются в индивидуальных жилых и хозяйственных помещениях, туристических и базах отдыха, но, к сожалению, нет данных учета их потребностей в топливе.
Таким образом, необходимо иметь возможность оценить нагрузку на электрические сети в связи с повышенным потреблением электроэнергии на отопление в холодное время года и при наплыве туристов. Среднедушевое потребление электроэнергии для целей отопления можно рассчитать по следующей формуле [8]:
,
где Pw – максимальная мощность электропотребления зимой, кВт∙ч; Ps – максимальная мощность электропотребления летом, кВт∙ч; t – время использования максимальной мощности электропотребления, ч; k – число потребителей, чел.
Данная формула позволяет определить среднедушевой расход электроэнергии на отопление как для отдельного частного дома, так и для турбазы или поселка с учетом местного населения и числа туристов.
Моделирование туристического потока дает возможность оценить не только уязвимость энергетического комплекса, но и его влияние на экологию региона, ведь он относится к основным источникам загрязнений окружающей среды. Таким образом, переход на альтернативные источники возобновляемой электроэнергетики является на сегодня первоочередной и острой задачей федерального и регионального уровней по защите БПТ.
Таблица 2
Коэффициенты объемов потребления топлива и загрязняющих выбросов
|
Производство энергии / число объектов |
Потреб-ление топлива |
Масса выбросов и отходов |
||||
|
Твердые частицы |
Оксиды серы |
Оксиды азота |
Оксиды углерода |
Золошлаковые отходы |
||
|
Производство электроэнергии с помощью возобновляемых источников энергии / 5 объектов |
0,534 |
– |
0,501 |
0,572 |
– |
– |
|
Производство тепловой энергии с помощью теплонасосных установок вместо угольных котельных / 6 объектов |
0 |
0,989 |
0,996 |
0,998 |
0,995 |
0,994 |
Проведен широкий спектр научных исследований по оценке влияния объектов энергетики на окружающую среду и возможности перехода на более энергоэффективные и экологически чистые возобновляемые источники энергии [2, 9]. Для производства электроэнергии на БПТ можно использовать: фото- и ветроэлектростанции, малые гидроэлектростанции, газогенераторные электростанции; а для производства тепловой энергии: системы солнечного теплоснабжения, системы с тепловыми насосами, системы теплоснабжения с ветроустановками, котельные на древесном топливе и другие источники [10].
В табл. 2 представлены результаты замены традиционных энергоисточников на возобновляемые в виде коэффициентов изменения объемов потребления топлива и загрязняющих выбросов по отношению к существующей ситуации. Ожидаемое снижение массы выбросов в атмосферу при замене источников электро- и теплоэнергии на возобновляемые будет составлять 9,2 т/год и 170 т/год соответственно [2].
Расчет показателей туристического потока также позволяет оценить влияние автомобильного транспорта на экологическую обстановку БПТ и нагрузку на транспортную инфраструктуру региона [7, 11]. Помимо загрязнения почвы, воды, воздуха горюче-смазочными материалами и выхлопными газами, автомобили разрушают природные ландшафты, растительность, среду обитания редких живых организмов. Анализ показателей транспортного потока необходим при осуществлении программы развития туристско-рекреационной зоны и комплекса природоохранных мероприятий, направленных на снижение негативного воздействия автотранспорта на окружающую среду, на побережье Байкала.
Оценка числа туристов позволяет определить необходимые для местного населения и отдыхающих объемы медицинских, транспортных и других социальных услуг. Эти данные могут быть использованы при строительстве различных инфраструктурных объектов, прогнозировании антропогенного воздействия на экологию региона и т.п. [7].
Согласно аналитическому отчету по разработке региональной концепции развития системы водоотведения в центральной экологической зоне Байкальской природной территории [12] ни одна из пяти существующих канализационных очистных станций не обеспечивает очистку сточных вод до требований приказа Минприроды России от 5 марта 2010 г. № 63. Половина стоков сбрасывается на грунт без очистки.
Кроме того, на объем сточных вод значительное влияние оказывает неуклонно возрастающее с каждым годом число организованных и самодеятельных туристов (табл. 3).
Таблица 3
Статистические данные
|
Район |
Население, чел. |
Прирост числа туристов в 2018 г. по сравнению с 2008 г., чел. |
Объем сточных вод, м3/сут. |
||||
|
2008 г. |
2018 г. |
Динамика |
2008 г. |
2018 г. |
Динамика |
||
|
Ольхонский |
9642 |
9636 |
-6 |
+5648 |
485,6 |
1600 |
1114,4 |
|
Иркутский |
6467 |
6876 |
409 |
+2488 |
358,6 |
1300 |
941,4 |
|
Слюдянский |
40190 |
38746 |
-1473 |
+1324 |
6824,3 |
9832 |
3007,7 |
Последствия загрязнения окружающей среды отражаются в социальной и производственной сферах экономики как финансовые и материальные затраты по их предотвращению или устранению. Оценить эти затраты можно, используя методику определения предотвращенного экологического ущерба, согласно которой для экономического района рассчитываются удельные стоимостные оценки ущерба от выброса 1 условной тонны приведенной массы загрязняющих веществ. Таким образом, можно рассчитать возможные антропогенные последствия на экологию региона [3].
Заключение
Предложена методика сбора, обработки, хранения и анализа социально-экономических данных, используемая для мониторинга процессов функционирования инфраструктурных объектов БПТ. Применение данной методики является одним из этапов концептуального моделирования объектов энергетического комплекса. Методика использована при реализации сервиса имитационного моделирования природосберегающего оборудования инфраструктурных объектов БПТ [13], функционирующего в гетерогенной распределенной среде с мультиагентным управлением вычислениями [14]. Возможно развитие и использование разработанной методики в других предметных областях.
Исследование проведено при поддержке РФФИ и Правительства Иркутской области, проект № 20-47-380002-р_а «Математическое и информационное моделирование инфраструктурных объектов Байкальской природной территории», а также Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, проект № FWEW-2021-0005 «Технологии разработки и анализа предметно-ориентированных интеллектуальных систем группового управления в недетерминированных распределенных средах» (Рег. № 121032400051-9).