Прогнозирование уровня загрязнения воздушного бассейна и других показателей здоровья населения

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 29 Января 2014 в 15:06, курсовая работа

Краткое описание

Целью данной курсовой работы является изучение методик построения и функционирования целостной системы прогнозирования использования земельных ресурсов Советского муниципального района Саратовской области. В ходе выполнения работы будут проведены расчеты изменения численности и занятости населения, соотношения категорий земель в хозяйстве, прогноз развития земель поселений.

Содержание

Введение
1.Природно-экономическая характеристика района
2.Анализ использования земельного фонда района
3.Прогнозирование развития материальных и нематериальных ресурсов района
3.1 Определение прогнозной численности района
3.2 Определение перспектив развития рынка недвижимости района
4.Прогнозирование развития промышленной и селитебной застройки
района
4.1 Прогнозирование отводов земель для промышленной застройки
4.2 Прогнозирование отводов для селитебной застройки в районе
4.3 Прогнозирование развития промышленной и транспортной застройки
5.Прогнозирование природоохранных мероприятий в районе
5.1 Прогнозирование уровня загрязнения воздушного бассейна и других показателей здоровья населения
5.2 Прогнозирование мероприятий по защите земель района от антропогенного воздействия и от эрозии и заболачивания
5.3 Определение экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе
6.Прогнозирование межотраслевого баланса земель района и технико-экономических показателей
Заключение
Список литературы

Прикрепленные файлы: 1 файл

правильная курсовая прогнозирование.doc

— 603.50 Кб (Скачать документ)

 

Из таблицы 5 следует, что в течении 3х последних лет площадь сельскохозяйственных угодий не изменялась.

 

Таблица 6 Динамика распределения земельного фонда Советского района по категориям

№ п.п

Категория

Площадь, га

1

Земли сельскохозяйственного назначения

275303

2

Земли населенных пунктов

10028

3

Земли промышленности

1167

4

Земли особоохраняемых территорий

42

5

Земли лесного фонда

10326

6

Земли запаса

6651

Итого

303517


 

Таблица 7 Характеристика общественно-деловой застройки района

Учреждения и предприятия обслуживания

Вместимость

Обеспеченность на 1000 житителей

% от нормы

Детские общеобразовательные учреждения

3510

104,5

90

Детские дошкольные учреждения

900

11,8

90

Больница

700

2,7

100

Поликлинические учреждения дли взрослых

600

7,7

100

Предприятия общественного питания

80

13,0

100

Пожарное депо, объект

10 маш.

-

-


 

Таблица 8 Зона транспортной инфраструктуры

Название магистрали

Протяженность, км

Ширина проезжей части, м

Интенсивность движения, авто/сут

Трасса Тамбов-Саратов

50

12

220

Ул. Молодежная

1

6

250

Ул. 50 лет Октября

0,8

8

265


 

 

 

3. Прогнозирование развития материальных и нематериальных ресурсов района

 

3.1 Определение прогнозной численности района

 

Показателями эффективного развития любого района является уровень жизни его жителей. От этого показателя зависит отток или приток населении района. Заинтересованность людей в проживании или предпринимательской деятельности на территории района будет определяться количеством приобретаемых объектов недвижимости, то есть развитие рынка недвижимости характеризует развитие материальных ресурсов. Следовательно, любое развитие прогнозируемых мероприятий в районе зависит от определения будущей прогнозной численности населения.

Прогнозирование численности населения оказывает непосредственное влияние на масштабы и степень хозяйственной освоенности и урбанизированности территории.

Прогнозная численность населения зависит от рождаемости, смертности, его структуры, масштабов и интенсивности миграционных процессов.

Прогноз численности населения учитывает:

  1. Качественные характеристики населения;
  2. Возрастную структуру населения;
  3. Профессионально-квалификационный состав населения.

Прогнозирование численности населения на перспективу осуществляется статистическим методом, который предусматривает введение коэффициента, полученного на основе анализа линейного тренда за определенный период наблюдения.

 

Нп = Нф + ((Пе + Пм) × Кэ) × Тп × Д ± m, где

 

Нп – прогнозируемая численность населения, тыс.чел

Нф – фактическая численность населения, тыс.чел

Пе – коэффициент, учитывающий интенсивный прирост населения

Пм -коэффициент, учитывающий прирост населения за счет миграции

Кэ – коэффициент экономического роста населения

Тп – период прогнозирования, лет

Д – коэффициент приведения

± m – ошибка прогноза каждого периода

 

Таблица 9 Прогнозирование численности населения на перспективу

Наименование района

Фактическая численность нселения

Период прогнозирования

2011

2013

2018

всего

Трудоспособности

всего

Трудоспособности

всего

Трудоспособности

всего

Трудоспособности

1

Советский

21,8

12,2

24,6

15,0

26,5

16,9

31,1

21,5


 

3.2 Определение перспектив развития рынка недвижимости района

 

Основными показателями благополучия района является формирование и развитие местного рынка недвижимости, который показывает развитие социально-экономической базы населения, а так же их платежеспособность и показывает социально-эколого-экономическую привлекательность района.

Для проведения анализ формирования недвижимости по отдельным сегментам с учетом особенностей регионального спроса и предложения в результате наблюдения за рынком недвижимости нужна статистика сделок.

 

Таблица 10

годы

2006

2007

2008

кварталы

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

4

Количество сделок

60

74

93

89

78

146

152

72

132

150

205

173

Итого

316

448

660


 

Динамика поквартальных сделок с объектами недвижимости

Далее проведем расчет по выращиванию данных за период наблюдения и расчет прогнозных данных на 3, 5, 10 лет.

 

у0 = а0 + а1 × t ± m,

 

у0 – прогнозное значение сделок в квартале,

а0 – базовые значения сделок в квартале,

а1 – коэффициент регрессии,

t – порядковый номер квартала наблюдения,

 

Таблица11 Фактическое значение сделок

Год

Номер t

Фактическое значение сделок, га

Теоретическое значение сделок уt

Относительная ошибка ±m

у

t2

уt

2006

1

316

1

316

319

-3

2007

2

448

4

896

540

-46

2008

3

660

9

1980

761

-33,6

Всего

6

1424

14

3192

1620

 

 

Составляем систему из полученных данных:

а0 + а1 6 =1424

а0 + а1 14 =3192

Решая эту систему линейных уравнений, получим что:

а1=221

а0=98

Получаем что уравнение зависимости значением отвода от порядкового номера года, начиная с 2006 имеет вид:

98+ 221t = у

С помощью него рассчитаем теоретическое значение сделок по 2006, 2007, 2008 годам и вычислим ошибку по формуле

 

m = ( y-y(t) )/t

 

Полученные данные запишем в таблицу 12 и рассчитаем итоговую ошибку прогноза как среднее из трех значений

 

mср = -27,5

 

Таблица 12Статистическая оценка уровня сделок купли-продажи объектов недвижимости

Наименование недвижимости

а0

а1

у0 2011

у0 2013

у0 2018

Земельные участки

98

221

1424

1866

2971


 

По итогам таблицы 12 построим график зависимости числа сделок от года (рис.2)

 

Рис

 

Анализируя данный график можно сказать, что в соответствии с прогнозом в дальнейшем число сделок будет увеличиваться. То есть следовательно будет развиваться рынок недвижимости.

 

 

 

4.Прогнозирование развития  промышленной и селитебной застройки  района

 

4.1 Прогнозирование отводов земель для промышленной застройки

 

Для прогнозирования отводов определим за счет каких земель возможно развитие промышленной и селитебной застройки. В качестве резервов можно использовать земли районной застройки, общего пользования, сельскохозяйственного назначения.

При выявлении земель за счет земель районной застройки рекомендуется определять здания и сооружения, находящиеся в аварийном и ветхом состоянии, то есть непригодных для реконструкции и капитального ремонта, но занимающие определенные территории.

При выявлении резервов земель за счет земель общего пользования рекомендуется выявлять неэффективно используемые участки общего пользования.

При выявлении резервов для увеличения селитебно-промышленного района за счет сельскохозяйственных земель рекомендуется использовать малопродуктивные сельскохозяйственные земли.

Для прогнозирования отводов под промышленную застройку применяется метод экстаполяции, в основе которого лежит метод выравнивая динамического ряда способом наименьших квадратов.

 

а0 + а1 ∑t = у

а0 + а1 ∑t2 = уt

 

где уt – теоретическое значение отводов по годам, га

а0 – базисное значение отводов, га

а1 – величина изменения значения отводов относительно базисного периода

t – порядковый номер года

В таблице приведены расчеты фактических значений отводов

 

Таблица 13 Фактическое значение отводов

Год

Номер t

Фактическое значение отводов, га

Теоретическое значение отводов уt

Относительная ошибка ±m

у

t2

уt

2006

1

98

1

98

106,5

±8,5

2007

2

154

4

308

175

±10,5

2008

3

197

9

591

243,5

±15,5

Всего

 

449

14

997

525

 

 

Составляем систему из полученных данных:

а0 + а1 6 =449

а0 + а1 14 =997

Решая эту систему линейных уравнений, получим что:

а1=68,5

а0=38

Получаем что уравнение зависимости значением отвода от порядкового номера года, начиная с 2006 имеет вид:

38+68,5t = у

С помощью него рассчитаем теоретическое значение сделок по 2006, 2007, 2008 годам и вычислим ошибку по формуле

 

m = ( y-y(t) )/t

 

Полученные данные запишем в таблицу 12 и рассчитаем итоговую ошибку прогноза как среднее из трех значений

 

mср = ±11,5

 

 

4.2 Прогнозирование отводов  для селитебной застройки в  районе

 

Современно развитие поселения требует комплексного развития селитебной зоны, которая будет заключаться в комбинированной застройке малоэтажными или многоэтажными объектами за счет земель районной застройки и земель сельскохозяйственного назначения.

Информация о работе Прогнозирование уровня загрязнения воздушного бассейна и других показателей здоровья населения