Морской гидрофизический журнал. 2021; 37: 258-274
Управление балансом потребления и воспроизводства ресурсов морской среды в эколого-экономической системе «берег – море»
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2021-2-258-274Аннотация
Цель. Построить адаптивную модель эколого-экономической системы прибрежной зоны моря, предназначенную для управления объемами потребления морских ассимиляционных и биологических ресурсов береговой социально-экономической системой – цель данной работы.
Методы и результаты. Предложена модель, основанная на слежении за интегральным балансом скоростей загрязнения морской среды и очищения ее от загрязнений вследствие природных физических и биогеохимических процессов, а также в результате природоохранных действий. Применена концепция стационарного состояния морской экосистемы, в качестве которой использованы средние многолетние значения ее переменных. Для условий формирования области загрязнения прибрежной морской среды предложен алгоритм, учитывающий соотношение скоростей роста концентрации загрязнителей, поступающих от берегового источника, и их деструкции вследствие естественных механизмов очищения морской среды. Управление береговым стоком загрязнений осуществлялось путем наложения штрафных санкций на экономическую систему, которая была вынуждена сокращать выпуск обобщенного продукта при увеличении его себестоимости. В модели морской экосистемы были использованы нижние звенья пищевой цепи: концентрации фитопланктона, зоопланктона и бактериопланктона. Их взвешенная сумма составляла индекс биоразнообразия морской среды, который был принят за концентрацию биоресурса, потребляемого береговой экономической системой. Считалось, что между индексом биоразнообразия и концентрацией загрязнителей существует обратная зависимость. Поэтому ориентировочный допустимый уровень концентрации загрязнителей оценивался по величине допустимых значений индекса биоразнообразия. Наряду с контролем экономической рентабельности потребления морских ресурсов в модели предусмотрено слежение за тем, чтобы индекс биоразнообразия не опускался ниже допустимых значений. В этом случае агент управления, включенный в модель, ограничивал производство. Уравнения модели построены методом адаптивного баланса влияний, который сохранял материальные балансы реакций взаимодействия как экологических, так и экономических процессов. Модульные уравнения метода позволили использовать известное стационарное состояние экосистемы для получения оценок коэффициентов влияний. Показано, что прогнозируемые сценарии обеспечивают нахождение компромиссов между рентабельностью производства береговой экономической системы и способностью морской экосистемы восстанавливать потребляемые ассимиляционные и биологические ресурсы.
Выводы. Предложенная модель позволяет прогнозировать сценарии эколого-экономических процессов, обеспечивающие баланс потребления и воспроизводства ресурсов морской среды.
Список литературы
1. Daly H. E., Farley J. Ecological Economics. Principles and Applications. Washington DC : Island Press, 2011. 512 р. URL: http://library.uniteddiversity.coop/Measuring_Progress_and_Eco_Footprinting/Ecological_Economics-Principles_and_Applications.pdf (date of access: 22.03.2021).
2. A Global Map of Human Impact on Marine Ecosystems / B. S. Halpern [et al.] // Science. 2008. Vol. 319, iss. 5865. P. 948–952. doi:10.1126/science.1149345
3. Incorporating ecosystem services in marine planning: The role of valuation / T. Börger [et al.] // Marine Policy. 2014. Vol. 46. P. 161–170. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2014.01.019
4. Changes in the global value of ecosystem services / R. Costanza [et al] // Global Environmental Change. 2014. Vol. 26. P. 152–158. doi:10.1016/j.gloenvcha.2014.04.002
5. Long R. D., Charles A., Stephenson R. L. Key principles of marine ecosystem-based management // Marine Policy. 2015. Vol. 57. P. 53–60. doi:10.1016/j.marpol.2015.01.013
6. Samhouri J. F., Levin P. S. Linking land- and sea-based activities to risk in coastal ecosystems. // Biological Conservation. 2012. Vol. 145. P. 118–129. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2011.10.021
7. Cr´epin A.-S., Norberg J., Mäler K.-G. Coupled economic-ecological systems with slow and fast dynamics –Modelling and analysis method // Ecological Economics. 2011. Vol. 70, iss. 8. P. 1448–1458. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2011.02.004
8. Integrated ecological economic modeling of the Patuxent River watershed, Maryland / R. Costanza [et al.] // Ecological Monographs. 2002. Vol. 72, iss. 2. P. 203–231. https://doi.org./10.1890/0012-9615(2002)072[0203:IEEMOT]2.0.CO;2
9. Филатов Н. Н., Дружинин П. В., Меншуткин В. В. Информационное обеспечение комплексных исследований природной среды и социо-экономических условий Белого моря и водосбора // ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого раз- вития территорий: материалы Междунар. конф. М. : Издательство Московского университета, 2019. Т. 25, ч. 1. С. 122–137. http://doi.org/10.35595/2414-9179-2019-1-25-122-137
10. Ivanov V. A., Igumnova E. M., Timchenko I. E. Coastal zone resources management. Kiev : Academperiodika, 2012. 304 p.
11. Тимченко И. Е., Игумнова Е. М., Тимченко И. И. Системный менеджмент и АВС-технологии устойчивого развития. Севастополь : ЭКОСИ-Гидрофизика, 2000. 225 с.
12. Тимченко И. Е., Игумнова Е. М. Биоразнообразие и биоресурсная емкость морской среды в адаптивной модели эколого-экономической системы берег – море // Морской гидрофизический журнал. 2018. Т. 34, № 3. С. 223–236. doi:10.22449/0233-7584-2018-3-223-236
13. Тимченко И. Е., Игумнова Е. М., Свищев С. В. Применение принципов адаптивного моделирования морских экосистем к гидрохимическим наблюдениям в Севастопольской бухте // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 1. С. 70–84. doi:10.22449/0233-7584-2019-1-70-84
14. Тимченко И. Е., Игумнова Е. М., Свищев С. В. Моделирование внутрисистемных связей в адаптивной модели биохимических процессов морской среды // Морской гидрофизический журнал. 2020. Т. 36, № 1. С. 88–102. doi:10.22449/0233-7584-2020-1-88-102
15. Fasham M. J. R., Ducklow H. W., McKelvie S. M. A nitrogen-based model of plankton dynamics in the oceanic mixed layer // Journal of Marine Research. 1990. Vol. 48, iss. 3. P. 591–639. https://doi.org/10.1357/002224090784984678
Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal. 2021; 37: 258-274
Managing the Balance of Consumption and Reproduction of Marine Resources in the “Coast – Sea” Ecological-Economic System
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2021-2-258-274Abstract
Purpose. The work is aimed at constructing an adaptive model of the ecological-economic system of the sea coastal zone intended to control the volume of consumption of marine assimilation and biological resources by the coastal socio-economic system.
Methods and Results. The model based on tracking the integral balance of the rates of marine environment pollution and its purification due to the natural physical and biogeochemical processes and to the environmental actions is proposed. The average multi-year values of the ecosystem variables are used in the applied concept of stationary state of the marine ecosystem. To describe the conditions forming the polluted area in the coastal marine environment, proposed is the algorithm taking into account the ratio between the rate of growth of concentration of the pollutants inflowing from the coastal sources and the rate of their destruction resulting from natural purification of marine environment. Coastal pollution runoff was managed by the penalties imposed on the economic system, which was forced to reduce the generalized product output simultaneously increasing its prime cost. In the marine ecosystem model, the main lower links of the food chain were used: concentrations of phytoplankton, zooplankton and bacterioplankton. Their weighted sum constituted the marine biodiversity index, which was taken as a concentration of bio-resource consumed by the coastal economic system. It was believed that there was an inverse relationship between the biodiversity index and the pollution concentration. Therefore, the maximum permissible pollution concentration was assessed based on the permissible values of the biodiversity index. Along with control of the economic efficiency of marine resource consumption, the model provided for the biodiversity index monitoring so that it did not fall below its permissible vales. In this case, the management agent included in the model, limited production. The model equations are constructed by the method of adaptive balance of causes, which preserved the material balances resulting from the interaction between the environmental and economic processes. The modular equations of the method permitted to use the known stationary state of the ecosystem to obtain the estimates of the influence coefficients. It is shown that the forecasted scenarios provide the compromises between the efficiency of the coastal economic system and the ability of marine ecosystem to restore the consumed assimilation and biological resources.
Conclusions. The proposed model makes it possible to forecast the scenarios of the ecological and economic processes that provide a balance of consumption and reproduction of marine resources.
References
1. Daly H. E., Farley J. Ecological Economics. Principles and Applications. Washington DC : Island Press, 2011. 512 r. URL: http://library.uniteddiversity.coop/Measuring_Progress_and_Eco_Footprinting/Ecological_Economics-Principles_and_Applications.pdf (date of access: 22.03.2021).
2. A Global Map of Human Impact on Marine Ecosystems / B. S. Halpern [et al.] // Science. 2008. Vol. 319, iss. 5865. P. 948–952. doi:10.1126/science.1149345
3. Incorporating ecosystem services in marine planning: The role of valuation / T. Börger [et al.] // Marine Policy. 2014. Vol. 46. P. 161–170. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2014.01.019
4. Changes in the global value of ecosystem services / R. Costanza [et al] // Global Environmental Change. 2014. Vol. 26. P. 152–158. doi:10.1016/j.gloenvcha.2014.04.002
5. Long R. D., Charles A., Stephenson R. L. Key principles of marine ecosystem-based management // Marine Policy. 2015. Vol. 57. P. 53–60. doi:10.1016/j.marpol.2015.01.013
6. Samhouri J. F., Levin P. S. Linking land- and sea-based activities to risk in coastal ecosystems. // Biological Conservation. 2012. Vol. 145. P. 118–129. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2011.10.021
7. Cr´epin A.-S., Norberg J., Mäler K.-G. Coupled economic-ecological systems with slow and fast dynamics –Modelling and analysis method // Ecological Economics. 2011. Vol. 70, iss. 8. P. 1448–1458. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2011.02.004
8. Integrated ecological economic modeling of the Patuxent River watershed, Maryland / R. Costanza [et al.] // Ecological Monographs. 2002. Vol. 72, iss. 2. P. 203–231. https://doi.org./10.1890/0012-9615(2002)072[0203:IEEMOT]2.0.CO;2
9. Filatov N. N., Druzhinin P. V., Menshutkin V. V. Informatsionnoe obespechenie kompleksnykh issledovanii prirodnoi sredy i sotsio-ekonomicheskikh uslovii Belogo morya i vodosbora // InterKarto. InterGIS. Geoinformatsionnoe obespechenie ustoichivogo raz- vitiya territorii: materialy Mezhdunar. konf. M. : Izdatel'stvo Moskovskogo universiteta, 2019. T. 25, ch. 1. S. 122–137. http://doi.org/10.35595/2414-9179-2019-1-25-122-137
10. Ivanov V. A., Igumnova E. M., Timchenko I. E. Coastal zone resources management. Kiev : Academperiodika, 2012. 304 p.
11. Timchenko I. E., Igumnova E. M., Timchenko I. I. Sistemnyi menedzhment i AVS-tekhnologii ustoichivogo razvitiya. Sevastopol' : EKOSI-Gidrofizika, 2000. 225 s.
12. Timchenko I. E., Igumnova E. M. Bioraznoobrazie i bioresursnaya emkost' morskoi sredy v adaptivnoi modeli ekologo-ekonomicheskoi sistemy bereg – more // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2018. T. 34, № 3. S. 223–236. doi:10.22449/0233-7584-2018-3-223-236
13. Timchenko I. E., Igumnova E. M., Svishchev S. V. Primenenie printsipov adaptivnogo modelirovaniya morskikh ekosistem k gidrokhimicheskim nablyudeniyam v Sevastopol'skoi bukhte // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2019. T. 35, № 1. S. 70–84. doi:10.22449/0233-7584-2019-1-70-84
14. Timchenko I. E., Igumnova E. M., Svishchev S. V. Modelirovanie vnutrisistemnykh svyazei v adaptivnoi modeli biokhimicheskikh protsessov morskoi sredy // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2020. T. 36, № 1. S. 88–102. doi:10.22449/0233-7584-2020-1-88-102
15. Fasham M. J. R., Ducklow H. W., McKelvie S. M. A nitrogen-based model of plankton dynamics in the oceanic mixed layer // Journal of Marine Research. 1990. Vol. 48, iss. 3. P. 591–639. https://doi.org/10.1357/002224090784984678
