Эффективность применения программного обеспечения в статистике окружающей среды

• Анализ вариаций (дисперсионный анализ);
• Анализ временных рядов;
• Дескриптивная (описательная) статистика;
• Контроль качества;
• Многомерный анализ;
• Непараметрический анализ;
• Планирование эксперимента;
• Подбор распределений;
• Прогнозирование;
• Разведочный анализ;
• Регрессионный анализ. [7]

 

6. EVIEWS

 

Эконометрический пакет Eviews обеспечивает особо сложный и тонкий инструментарий обработки данных, позволяет выполнять регрессионный анализ, строить прогнозы в Windows-ориентированной компьютерной среде.

С помощью этого программного средства можно очень быстро выявить наличие статистической зависимости в анализируемых данных и затем, используя полученные взаимосвязи, сделать прогноз изучаемых показателей.

Целесообразно выделить следующие сферы применения Eviews:

• анализ научной информации и оценивание;
• финансовый анализ;
• макроэкономическое прогнозирование;
• моделирование;
• прогнозирование состояния рынков.

Особо широкие возможности открывает Eviews при анализе данных, представленных в виде временных рядов.

Eviews представляет собой современный статистический пакет, «заточенный» под анализ временных рядов. Программа Eviews обладает удобным и дружелюбным интерфейсом, проста в обращении и интерпретации результатов. Структура ее достаточно монолитна: Вы не увидите здесь такого количества модулей, как, к примеру, в пакете STATISTICA или SPSS.

В Eviews представлен широкий спектр моделей и методов эконометрического анализа:

• методы: ARCH, Binary, Censored, Count, GMM, LS, NLS, Ordered, TSLS, ML
• модели: LRM, GRM, ARIMA, Logit, Probit, Tobit, VAR, ECM, VECM, Pooled model

Графические возможности пакета Eviews, несмотря на свою простоту, обеспечивают основные форматы представления данных необходимые для успешной работы аналитика.

Сфера применения пакета Eviews охватывает все аспекты современной теории и практики бизнеса. Еviews позволяет работать с различными типами переменных, однако лучше всего его возможности раскрываются при решении задачи прогнозирования количественных показателей, представляющих собой временной ряд. Высокие функциональные возможности при обработке количественных переменных, позволяют говорить о Eviews как о надежном инструменте для прогнозирования продаж, динамики ресурсов, финансовых показателей. Следует отметить, что в пакете Eviews «зашит» достаточно полный арсенал методов по обнаружению и борьбе с типичными для поставленных выше задач проблемами:

• гетероскедастичность (HC NW, HAC White, ARCH-LM, White)
• автокорреляция (DW, LM-test)
• нестационарность и наличие коинтеграции (DF, ADF, cointegrationtest).

Встроенные тесты на (Chowforecast, Chowbreackpoint, Ramseyreset) позволят проверить гипотезы о наличии структурных сдвигов. Аналогичные задачи, можно решать в Eviews, с использованием, к примеру, теста Вальда, или различные вариантов тестов на идентичность параметров. Тест Грейнджера на причинность позволяет аккуратно обосновать выбранное направление причинно-следственной зависимости. Для прогнозирования финансовых временных рядов Eviews, помимо традиционных инструментов прогнозирования позволяет использовать анализ отклика на импульсы и моделирование условнойгетероскедастичности.

Пакет Eviews позволяет работать с восьмью типами данных (годовые, полугодовые, квартальные, месячные, недельные (5 дней), недельные (7 дней), ежедневные и не датированные наблюдения). Допускается также переход от одного типа к другому с использованием различных процедур интерполяции и экстраполяции. Говоря о возможностях управления данными, отметим, что Eviews поддерживает RATS, TSP, GiveWin и Aremos TSD файлы. Допускается импорт/экспорт из ASCII, XLS, WK1, WK3, TSD. Пакет Eviews позволяет записывать и выполнять макросы, что дает возможность существенно сократить сроки выполнения рутинной работы.

Eviews позволяет строить прогноз сразу же после построения модели. Априорные оценки адекватности модели можно делать, используя «зашитые» в пакете информационные критерии, loglikelihood, ACF, PACF и пр. Для проверки прогностических способностей модели допускается использование механизма кросс проверки. [8]

Таким образом, можно сделать вывод о том, что ряд задач статистики требует для своего решения применения статистических методов. Некоторые из этих методов встроены в виде отдельных функций в пакеты общего назначения, например, Microsoft Excel. Однако для этих целей имеются и специализированные пакеты математической и статистической обработки данных: MATHCAD, MATHLAB, STATISTICA, Statgraphics Centurion XV, Eviews и др. Выбор программы зависит от поставленных задач, типа данных и навыков пользователя.

 

ВЫБРОСЫ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРНЫЙ ВОЗДУХ В РЕСРУБЛИКЕ БЕЛАРУСЬ

 

Важность проблем экологической обстановки сегодня нельзя недооценивать. Экологическая политика, проводимая на государственном уровне, становтся в настоящее время ключевым элементом устойчивого развития Беспублики Беларусь. Во главе национальных приоритетов страны стоят вопросы экологизации хозяйственной деятельности и сбалансированного использования природных ресурсов. Осуществление экологической политики в первую очередь предполагает обеспечение государственных органов управления, научных, общественных организаций и населения страны, а также зарубежных партнеров объективной систематизированной информацией о состоянии окружающей среды Республики Беларусь, природных ресурсов страны и их охране.

На основании данных комплекса Белстат проведем оценку состояния окружающей среды Беларуси и выявление тенденций ее изменения за период 2005-2012 гг. за счет выбрасов , выявление причин и последствий сложившейся экологической обстановки.

Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух характеризует степень существующего и ожидаемого воздействия выбросов основных загрязняющих веществ на окружающую среду и позволяет определить путь к достижению целевых значений, выраженных посредством национальных предельных значений выбросов.

Остановимся на изучение такого показателя как выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников на примере Республики Беларусь.

На объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферу наибольшее влияние оказывают текущие затраты на охрану окружающей среды. Данные о затратах на окружающую среду в Республике Беларусь за 2005-2012 гг. приведены в таблице 2.1.

 

Таблица 2.1 – Затраты на охрану окружающей среды

 

(в текущих ценах; млрд. рублей)

Показатели	Годы
	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
Совокупные расходы на охрану окружающей среды	967	914	1253	1519	1744	2002	3485	6176
в том числе:
текущие затраты на охрану окружающей среды	778	735	971	1178	1296	1587	2737	5293
из них:
затраты на охрану окружающей среды	720	623	818	991	1117	1363	2386	4659
затраты на капитальный ремонт основных средств, предназначенных для охраны окружающей среды	26	28	36	41	30	37	45	114
затраты на содержание заповедников и национальных парков, воспроизводство и защиту  диких животных	32	34	61	72	58	95	140	270
инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов	189	179	282	341	448	415	748	883

 

Из данных таблицы 2.1 видно, что затраты на охрану природы, по всем показателям, с каждым годом увеличиваются, и увеличения значительные.

В настоящее время в Республике Беларусь для получения информации о выбросах от стационарных источниковиспользуются данные государственной статистической отчетности по форме 1-ос (воздух). Форму 1-ос (воздух) ежегодно предоставляют предприятия, валовый выброс которых превышает 25 т/год, а также если выброс веществ 1 класса опасности превышает 1 т/год. Выбросы загрязняющих веществ от стационарных источников характеризуются как общее количество загрязняющих веществ, поступающих в атмосферный воздух от всех организованных и неорганизованных стационарных источников.

Основные показатели, характеризующие выбросы загрязняющих веществ от стационарных источников на территории Беларуси приведены в таблице 2.2.

Как видно из данных таблицы 2.2, выбросы диоксида серы от стационарных источников в 2007–2008 гг. характеризуются снижением и резким увеличением в 2009 г., что связано с возросшим уровнем его поступления от энергетического сектора.

Выбросы оксида углерода с 2007-2011 гг. характеризуется снижением и увеличением в 2012 г.

По выбросам диоксида азота и неметановым летучим органическим соединениям наблюдается неустойчивая тенденция: то увеличение, то снижение.

И по выбросам углеводорода происходит увеличение с каждым годом.

 

 

Таблица 2.2 – Основные показатели, характеризующие выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников

 

Показатели	Годы
	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников – всего, тыс. тонн	403,7	423,3	408,2	397,0	457,2	377,1	371,1	433,2
в том числе:
твердые вещества	44,0	45,6	45,7	47,6	46,2	44,3	39,9	37,4
газообразные и жидкие вещества	359,7	377,7	362,5	349,4	411,0	332,8	331,2	395,8
из них:
диоксид серы	73,9	87,7	80,6	63,8	139,5	51,7	44,4	63,7
оксид углерода	104,4	107,7	92,9	86,7	74,6	75,1	73,9	78,6
диоксид азота	59,1	61,1	55,2	54,1	55,7	57,1	52,8	52,8
углеводороды (без летучих органических соединений)	31,7	32,0	33,4	38,0	38,7	53,6	63,8	99,9
неметановые летучие органические соединения	73,5	71,6	72,4	75,5	71,4	63,0	66,9	70,0
Уловлено и обезврежено загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников, тыс. тонн	2902,0	2724,9	2595,9	2540,5	2041,4	2862,6	2799,7	2691,0
в % к общему количеству веществ, отходящих от стационарных источников	88	87	86	87	82	88	88	86
Использовано (утилизировано) загрязняющих веществ, уловленных установками очистки газов, тыс. тонн	2632,3	2474,0	2340,1	2262,8	1796,4	2636,6	2573,9	2379,3

 

 

На основании данных таблицы 2.2 графически рассмотрим динамику выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников (рисунок 2.1).

Рисунок 2.1 – Динамика выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников

 

В 2012 году объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников составил 433,2 тыс. тонн и увеличился по сравнению с 2011 годом на 16,7%, что обусловлено увеличением объемов нефтепереработки, выпуска продукции химического производства, увеличением доли использования мазута в качестве котельно-печного топлива, а также проведением инвентаризации выбросов загрязняющих веществ в сельскохозяйственных организациях.

Проанализируем количество выбросов загрязняющих веществ по отдельным городам в таблице 2.3.

 

Таблица 2.3 – Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников выбросов по отдельным городам 

 

(тысяч тонн)

Города	Годы
	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
Брест	3,2	3,5	3,2	3	4,1	2,9	3	3,5
Барановичи	2,6	2,7	2	2	2,6	1,9	1,7	1,7
Пинск	2,9	3,2	2,4	2,5	3,2	2,3	1,6	1,5
Витебск	5,5	5,6	4,5	4,3	6,9	3,7	4,9	4,8
Орша	2,9	2,5	3	5	4	3,6	3,2	3,6
Полоцк	2,5	2,5	2,1	1,9	2,2	2	1,7	1,7
Новополоцк	54,2	64	80	58,6	63,9	50,3	51,2	67,8
Гомель	14	15,2	12,2	13,4	17,4	11,3	8,8	9,2
Светлогорск	4,5	4,6	4,6	4,7	5,4	3,3	2,6	2,8
Мозырь	3,2	2,6	1,9	1,1	0,9	0,5	0,4	0,5
Гродно	12,9	13,7	12,2	12,3	16,4	11,5	10,7	11,9
Лида	1,9	1,9	1,8	1,8	2,3	1,9	2,1	2,5
Минск	38,7	40,4	33,2	37,1	49,4	30,9	25,7	26,6
Солигорск	6,8	7,2	6,9	6	7,1	5,3	4	4,6
Слуцк	3,5	4,4	4	3,8	4	3,7	3,4	3,7
Борисов	3,4	3,6	3,7	3,2	3,6	2,3	2,3	2,8
Молодечно	1,6	1,7	1,4	1,8	2,4	1,7	1,7	1,6
Могилев	7,8	7,9	7,1	7,2	12	6,5	6,9	6,8
Бобруйск	8,4	9,7	8,9	8,5	12,4	7,6	6,7	6,5