Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь


Классификация методов прогнозирования (по С.А. Саркисяну и Л.В. Голованову



2015-11-27 717 Обсуждений (0)
Классификация методов прогнозирования (по С.А. Саркисяну и Л.В. Голованову 0.00 из 5.00 0 оценок




одной науки. Такая классификация позволяет ставить вопрос о формализации процесса выбора метода (с помощью ЭВМ).

Некоторые авторы (в частности, Я.Я.Мауль) считают, что различные классификации методов прогнозирования можно свести к выделению четыре классов; экспертных оценок; логического моделирования; математических методов (экстраполяции и экономико-математического моделирования); нормативных.

В настоящем пособии кратко рассматривается лишь те методы, которые представляют практический интерес для прогнозирования использования земельных ресурсов применительно к условиям Сибири, то есть без строгой придержки какой-либо определенной классификации, тем более, что все они весьма условны.

Методы логического моделирования используется преимущественно для качественного описания развития прогнозируемого объекта на основе выявления причинно-следственной зависимости, зависимости единого и общего, использования общих примеров логики (анализа, синтеза, дедукции, индукции, умозаключения по аналогии т.п.). Эти методы исходят из общих закономерностей экономического развития, имеют целью выделить наиболее важные долгосрочные проблемы перспективного развития, главные пути и последовательность их решения.

К методам логического моделирования можно отнести создание «сценария», содержащего описание последовательности, взаимосвязи и значимости событий, характеризующих развитие прогнозируемого объекта. Обычно элементы такого «сценария» сами выступают результатами прогнозирования, осуществленного с применением других методов. Например, своеобразным «сценарием» может быть описание последовательности и условий решения таких социально-экономических задач на путях к коммунизму, как преодоление существенных различий между работниками физического и умственного труда, между городом и деревней и т.д.

Весьма распространен метод исторических аналогий (или метод прогнозирования по образцу), который характеризуется тем, что прогноз будущего состояния экономики области, района или отрасли на перспективу строится по образцу экономики области, района или отрасли уже миновавших этот этап решения. При этом не следует прибегать к механическому копированию. Оценку применяемости «образца» для прогнозирования по аналогии необходимо производить лишь после анализа специфики местных условий (экономических, природно-климатических и др.). Например, пути и средства концентрации землепользования в капиталистических странах не могут быть образцом для социалистических государств.

Метод прогнозирования по аналогии (образцу) находит широкое применение при прогнозировании использования земельных ресурсов, которое осуществляется на всех уровнях (района, области, республики и станы в целом). С применением укрупненных нормативов и типовых проработок (по характерным обстоятельствам и районам), что позволяет накопить опыт, иметь территории-аналоги, разработать нормативы, удельные показатели, которые могут быть использованы при отработки других объектов со сходными условиями.

Методы экспертных оценок . В процессе разработки прогноза нередко возникаетнеобходимость количественно оценить события, для характеристики которых недостаточно статистических данных, или природа исследуемых явлений, процессов такова, что статистические методы неприменимы к ним для обоснованного заключения о будущих событиях, или признаки, характеризующие объект прогнозирования, сугубо качественные. Нередко требуется выявить наиболее важные факторы и взаимосвязи, выбрать оптимальные варианты решений. В этих случаях приходится прибегать к мнению компетентных специалистов, экспертов, используя при этом специфические приемы формализации и обработки полученной информации.

В основе большинства экспертных методов лежит анкета (опросный лист или таблица), с помощью которой осуществляется сбор необходимой информации. Набор вопросов в анкете должен быть логически связан с центральной задачей экспертизы, а формулировка вопросов -обеспечивать единственное толкование; ответ на каждый из них получить в виде количественной оценки. Методы опроса могут быть личные (очные) или заочные.

Под личным опросом имеется в виду процедура, согласно которой эксперт-инструктор (ведущий опрос) непосредственно взаимодействует с экспертами. Заочный опрос осуществляется путем пересылки анкеты экспертам по почте. Однако надежность данных, полученных с помощью последнего, может быть ниже, чем при очном опросе. Очный же опрос требует относительно больших затрат труда и времени.

По форме различают вопросы открытые и закрытые, прямые и косвенные. От-

крытым называется вопрос, на который ответ может быть дан любой форме, т.е. он ничем не регламентирован; закрытым- если в его формулировке содержатся варианты возможных ответов и эксперт должен остановить свой выбор на одном (или нескольких) из них. Вопросы, характеризующие объект экспертизы, не должны допускать двойного их толкования.

Отбор экспертов начинают с определения областей научных, технических, экономических и административных вопросов, которые охватывают решение данной проблемы, затем составляют список лиц, компетентных в этих областях. Здесь исходят прежде всего из уровня кандидатов в эксперты, учитывают ширину их кругозора, эрудицию в смежных областях и т.д.

Оптимальную численность группы экспертов установить довольно трудно. Минимальная величина зависит от числа оцениваемых событий. Здесь обычно придерживаются правила: количество экспертов должно соответствовать количеству событий. Максимальная величина определяется потенциально возможным числом экспертов.

Важно учитывать, соответствуют ли цели экспертов целям экспертизы (другими словами, вероятную степень объективности даваемых оценок). Группа экспертов не- должна состоять из представителей одной какой- либо узкой специальности, иначе их оценка будет односторонней.

Одним из распространенных методов проведения экспертных опросов является так называемым «метод Дельфы». Этот метод основан на опросах экспертов. Его название происходит от греческого города Дельфы, прославившегося своим оракулом- храмом, жрецы которого предсказывали будущее. Метод представляет собой ряд последовательно осуществляемых процедур, направленных на формирование группового мнения по вопросам вырабатываемого решения. При этом исключается общий сбор экспертов для обсуждения прогнозируемой проблемы. Опросы экспертов проводятся обычно в письменной форме в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются. При отклонении отдельных прогнозов от мнения большинства, экспертов просят обосновать их точку зрения. От тура к туру ответы статистически обрабатываются для получения обобщающих характеристик, которые сообщаются экспертам (обратная связь).

Назначение «метода Дельфы»- выявить преобладающее суждение специалистов по какому-либо вопросу в обстановке, исключающей их прямые дебаты между собой, но позволяющей вместе с тем снова и снова взвешивать свои суждения с учетом ответов и доводов коллег (в предыдущем туре ).

При прогнозировании рационального использования земельных ресурсов метод экспертных оценок может быть рекомендован для решения следующих прогностических задач: выбора инструментария для производства конкретных прогнозов; составления сценария, корректировки результатов прогнозов, полученных другими методами; определения круга альтернативных вариантов прогнозируемого процесса.

Метод математической экстраполяции – один из основных в прогнозировании развития больших систем. Сущность его состоит в следующем. На основе анализа статистических данных, характеризующих объект прогнозирования за предшествующий период, устанавливают закономерности изменения и соответственно тенденции развития этих данных. Затем определяют значения прогнозируемых величин за пределами имеющихся эмпирических временных или динамических рядов.

Применение метода экстраполяции возможно тогда, когда более или менее точно установлена зависимость во временных рядах, а также определена область, на которую распространяется экстраполяция.

Всякий исследуемый динамический ряд является лишь одним из возможных отрезков некоторого соответствующего ему бесконечного динамического ряда. Следовательно, нужно оценить параметры, полученные в результате анализа эмпирического динамического ряда.

Известны два вида оценок:

- установление значимости выборочных показателей (средних, дисперсий, коэффициентов регрессии и т.д.);

- определение доверительных интервалов для ожидаемых значений соответствующих показателей генеральной совокупности.

Проведя предварительный анализ, переходят непосредственно к процессу экстраполяции. Зная форму кривой и ее параметры, определив значения аргумента (времени), лежащие за пределами эмпирических данных, т.е. в будущем периоде, вычисляют соответствующие значения функции, принимаемые за прогнозируемую величину в конкретные моменты времени.

Данный метод прогнозирования дает хорошие результаты, если правильно определена форма кривой, отражающей установленную закономерность изменения эмпирических данных.

В экономическом прогнозировании чаще всего осуществляется экстраполяция с помощью выравнивания статистических временных рядов.

При обработке временного ряда можно использовать сглаживание способом скользящей средней. Суть этого способа заключается в замене фактических уровней рядом подвижных (скользящих) средних, которые рассчитываются для определенных последовательно подвижных интервалов и относятся к середине каждого из них.

Расчет скользящей средней производится в следующем порядке:

-определяются укрупненные периоды;

- подсчитывается среднее значение нескольких укрупненных членов ряда (3-летних, 5-летних), начиная с первого, затем со второго и т.д. Таким образом, средняя как бы скользит по ряду динамики, передвигаясь на один срок.

В результате такого выравнивания сглаживаются незначительные случайные колебания и более отчетливо проявляется общее направление в развитии явлений.

Более современным и точным способом обработки временных рядов является выравнивание по аналитическим формулам.

Математическая статистика позволяет использовать широкий круг функций для отражения тенденций изменения уровней динамического ряда и их прогнозирования на перспективу. Но практически для экстраполяции выравненных значений динамических показателей оказывается достаточным небольшой набор функций, в которых независимой переменной выступают определенные промежутки времени. Основными функциями, используемыми обычно для прогнозирования, являются:

линейная y = a + вt;

показательная y = t;

параболическая y = a + вt + ct2;

параболическая более высокого порядка y = a + at + ct2 + xtn;

степенная у = аtв;

гиперболическая у = а + в 1/t.

Иногда по простейшим аналитическим показателям ряда и его графическому изображению легко установить тип функций для экстраполяции найденной зависимости. Так, экстраполяция по прямой с помощью линейной функции дает эффект, как правило, в тех случаях, когда ежегодные абсолютные приросты уровней более или менее постоянны.

Прямая линия выражается при помощи следующего уравнения:

у = а + вt,

где у – выравненные значения ряда;

t – время, т.е. порядковые номера периодов или моментов времени;

а или в – параметры искомой прямой, т.е. начальный уровень и ежегодный прирост.

Для того чтобы найти неизвестные параметры уравнения ( а и в), необходимо решить по способу наименьших квадратов систему нормальных уравнений;

E y = na + вEt?

Eet = aEt + вEt2,

где у – фактические уровни ряда динамики;

n – число лет.

Для упрощения расчетов в рядах динамики величинам t придают значения, которые при суммировании равны 0, т.е. Еt = 0.

Если динамический ряд содержит четное число членов, например, n = 6, то t обозначается следующим образом:

1976 г. 1977 г. 1978 г. 1979 г. 1980 г. 1981 г.

-5 -3 -1 +1 +3 +5

 

Если динамический ряд содержит нечетное число членов, например, n = 7, то t обозначается по другому:

1975 г. 1976 г. 1977 г. 1978 г. 1979 г. 1980 г. 1981 г.

-3 -2 -1 0 +1 +2 +3

 

Таким образом, в обоих случаях Еt = 0, тогда система нормальных уравнений примет вид:

Еу = na;

Еуе = вЕt2

Из первого уравнения

а = Еу/n.

Из второго уравнения

в = Еуt/Еt2

Для четкого числа членов

Еt2 = (n – 1)n – (n +1)

3

Для нечетного Еt2 = (n – 1)n – (n + 2)

12

Экстраполяция АО показательной кривой производится в основном, когда уровни динамического ряда отражают развитие в геометрической прогрессии, то есть в случае постоянных годовых темпов прироста. Тогда, заменив уровни ряда их логарифмами, параметры а и в можно определить через их логарифмы, решая систему нормальных уравнений, приведенную выше для линейных функций, которая в случае отсчета временных точек от середины будет иметь вид:

Nlga = Elgy,

lgвEt2 = Etlgy.

Когда приросты из года в год возрастают и развитие ряда происходит с постоянным ускорением, используется параболическая функция. Параметры а, в и с определяются в этом случае из системы нормальных уравнений, отвечающей способу наименьших квадратов, которая при Et = 0 имеет вид:

Na + c Et2 = Ey,

вЕt = Еуt,

aEt2 + cEt4 = Eyt2,

где с - ускорение приростов.

Подобным образом могут применяться и другие аналитические формулы для прогнозирования методами экстраполяции. При этом параметры искомой функции отыскивают чаще всего по способу наименьших квадратов, то есть при условии:

Е (у – уt)2 = min.

Недостатком методов экстраполяции является то, что они исходят из постоянных на весь период темпов и особенностей развития объекта и не способны учитывать многосторонних связей, влияющих на него. Однако на практике должны учитываться не только действующие в настоящее время, но и новые факторы, влияние которых ожидается в будущем. Для этой цели пригоден метод корректируемой экстраполяции, который предполагает коррекцию прежнего тренда (тенденции) путем применения более сложных методов качественного анализа, в частности, введения поправочных коэффициентов.

В этом случае происходит стыковка двух (или более) методов прогнозирования – экстраполяции и математического моделирования. Методы математического моделирования чаще всего используются для выявления причинно-следственных связей, закономерностей и количественных зависимостей между факторами, обуславливающими развития конкретного процесса.

Математические модели, применяемые при прогнозировании, условно можно разделить на три группы: экономико-статистические факторные модели, экономико-математические модели типа оптимизации.

Экономико-статистические факторные модели представляют интерес, в частности, при прогнозировании потребности в земельных ресурсах для отраслей народного хозяйства. Они позволяют выявить основные факторы, оценить меру их влияния на изменения земельной площади в отраслях и дать рекомендации по управлению и будущем. Модели межотраслевого баланса могут быть использованы при составлении прогнозов распределения земельного фонда категориями землепользования. Модели типа оптимизации при введении стоимостной оценки земель позволяют определить наилучший вариант межотраслевого перераспределения земельных ресурсов.

Разработка и оценка прогнозов, основные подходы в прогнозировании Рассматривая вопросы процесса прогнозирования, необходимо прежде всего установить понятие прогноза.

Объектом прогноза выступают наиболее существенные параметры будущих процессов или явлений в их взаимосвязи.

В процессе прогнозирования параметров (например, будущее распределение ЕГЭФ по категориям), сопоставления их будущих значений как с фактическими текущего периода, так и с имеющимся или будущими возможностями, возникает комплекс проблем по принятию решений в области управления экономикой или каким-либо технологическим процессом и т.д. (например, управления ЕГЭФ).

Основные этапы прогнозирования- это ретроспекция, диагноз и проспекция. Каждый из этапов решает определенную самостоятельную задачу, характеризуется собственными специфическими методами и аппаратом. Наиболее характерные стадии по этапам прогнозирования: уточняется объект прогноза, четко формируются цель и задача прогноза, определяются точность и время упражнения:

-формирование объекта прогноза в соответствии с поставленной задачей: выявляется структура объекта, выделяются существенные переменные, устанавливаются их соподчиненность, нерархичность и взаимосвязь;

-сбор ретроспективной и текущей информации об объекте: и являются источники информации и оцениваются по различными критериями (достоверность, периодичность, объективность и т.д.), разрабатываются методика переработки и представления информации, оцениваются необходимые объемы информации:

-формализация задачи: разрабатываются методика формализация описания объекта прогноза, формализация собственно задачи;

-выбор методов: из числа применяемых или известных в условиях задачи выбирают наиболее подходящий метод прогнозирования и разрабатывают соответствующий ему укрупненный главный алгоритм, оценивается точность метода;

-разработка рабочих алгоритмов: на базе главного алгоритма разрабатываются алгоритмы отдельных этапов, обрабатываются и проверяются на ретроспективных данных;

-подробное моделирование на ретроспекции: производится проверка работы всего прогнозирующего алгоритма на основании моделирования известных по прошлому отрезков развития, корректировка главного алгоритма;

-производства прогноза: производятся соответственно прогнозов и выдача результатов;

-использование результатов прогноза: результаты, получение в процессе прогнозирования, применяются в соответствии с поставленной задачей, вводятся коррективы, применяются решения, иногда производятся повторные прогнозы.

В процессе прогнозирования важное значение имеет верификация, прогнозов, то есть процедура оценки их достоверности, необходимая в связи с тем, что невозможно судить о точности и надежности прогноза по результатам его реализации. Верификация заключается в определении величины возможных отклонений в результатах прогнозирования в сравнении тех или иных расчетных параметров следующими способами (по В.А. Лисичкину) с некоторыми дополнениями:

-прямой верификацией, то есть получением того же назначения прогноза но другим методом;

-косвенной верификацией, или подтверждением прогноза путем выполнения его другой группой исследователей;

-оценкой результатов прогноза государственной или ведомственной экспертизой;

-дублирующей верификацией, осуществляемой путем получения значений из другого (смежного) прогноза, являющегося ответом на тот же вопрос, но сформулированный иным способом;

-путем минимизации систематических ошибок- этот способ состоит в проверке учета источников систематических ошибок в процессе разработки прогнозов.

При разработке прогнозов необходимо свести к минимуму величины возможных оценок от фактических показателей, т.е. добиваться максимально возможной точности прогноза. Это и означает повышение надежности прогнозирования следует понимать вероятность наступления предсказываемого события при заданных условиях и в пределах установленных допусков. Под допуском прогноза понимается ограниченная в качественном и количественном отношении область объективных возможностей, отражаемая прогнозом. В качестве весьма общего ориентира можно руководствоваться тем , что надежность прогноза уменьшается с увеличением его временного горизонта и степени детализации, а также с ростом динамичности прогнозируемого процесса.

В процессе разработки прогноза важное значение имеет избранный подход. Различают четыре основных подхода в прогнозировании: нормативный, поисковый, кибернетический и системный. О первых двух речь шла ранее. Поэтому остановимся на понятиях кибернетического и системного подходов. Но прежде всего рассмотрим кратко некоторые понятия теории систем.

Предметом исследования кибернетики в основном являются процессы управления в больших, сложных динамичных системах. Таким образом, система является важнейшим понятием кибернетики. В широком смысле под системой понимают множество, элементы которого закономерно связаны между собой. Элементами множества могут при этом являться те или иные предметы, явления, процессы, методы и т.д.

Различают большие, сложные, простые системы.

Под большой системой понимается такая система, которую практически невозможно исследовать без выделении в ней более простых подсистем. После расчленении большой системы на ряд более простых систем последние рассматриваются как, до известной степени, независимые системы. Однако такая процедура разбиения большой системы в целях ее анализа на отдельные простые компоненты во многих случаях оказывается несостоятельной. Дело в том, что существуют системы, функционирование компонентов которых настолько взаимообусловлено и тесно связано, что изолированное рассмотрение последних либо просто невозможно, либо приводит к абсолютно неверным выводам. Такие системы называют сложными. Примером сложной системы является система народного хозяйства страны в целом.

Простой называют такую систему, функционирование которой можно исследовать (в пределах поставленной задачи) как нечто целое без разбиения на более мелкие системы. Так, работу двигателя трактора можно изучать автономно от трактора на специальном стенде.

По характеру перехода из одного состояния в другое системы делят на статистические и динамические. Динамическими называют такие системы, переход которых в новое состояние не может совершаться мгновенно, а происходит в результате некоторого процесса, растянутого во времени. По существу все реальные системы являются динамическими.

Кибернетика занимается в основном изучением динамических систем.

По своему происхождению системы разделяются на естественные и искусственными. К естественным системам относятся все системы, возникшие без участия человека, к искусственным - системы, проектированные и построенные человеком.

Функционирование любой системы происходит в некоторой окружающей ее внешней среде, не входящей в систему, но определенным образом взаимодействующей с ней. В принципе внешняя среда оказывает влияние на любые системы. Однако в зависимости от степени и практической значимости этого влияния кибернетические системы подразделяют на открытые и закрытые.

Процессы в открытых системах определяются влиянием внешней среды и сами оказывают на нее воздействие. Следовательно, их функционирование определяется как внутренней, так и внешней информацией, поступающей на входы системы.

Закрытые, или замкнутые, системы – это системы, в процессе функционирования которых используется только информация, которая вырабатывается внутри самой системы, так что все взаимодействия между элементами системы определяются процессами, протекающими внутри самой системы.

Наука разработала методологию решения сложных проблем, которая получила название «системный подход». Системный подход – это совокупность принципов и приемов анализа сложного явления, методов решения сложной проблемы, способов построения новой системы. В общем виде системный подход представляет методологию исследования сложных динамических систем, совершенствования организационных структур. Существенные черты системного подхода:

- целостность в изучении объекта, анализа его структуры, взаимосвязей и взаимодействия элементов;

- определение целей функционирования данной системы с позиций более общей системы, частью которой она является;

-выявление системных качеств объекта, то есть качеств, возникающих как результат взаимодействия всех элементов;

- изучение характера изменений, происходящих в системе под влиянием изменений ее отдельных звеньев и внешних условий;

- выявление «дефектных» элементов системы, ограничивающих ее развитие;

- определение основных условий наиболее благоприятного режима функционирования системы и разработка на этой основе вариантов перевода системы в оптимальный режим функционирования и др.

Системный подход обязывает четко сформулировать цель работы, расчленить ее на составные части, не забывая при этом о взаимосвязях выделенных частей между собой и с другими работами. Методология системного подхода требует прослеживания всей цепи изменений, которые происходят в рассматриваемой системе, если изменению подвергается хотя бы одна из ее составных частей. Важнейшим элементом системного подхода является оценка эффективности каждого участка работы с позиций вклада этого участка, в достижение общей цели системы.

 

Глава II. ВОПРОСЫ МЕТОДОЛОГИИ И МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ

1.Понятие, принципы, объект т предмет прогнозирования использования земельных ресурсов

В специальной литературе понятие прогноза использования земельных ресурсов трактуется по-разному. Синтезируя сущность многочисленных определений, понятие земельного прогноза в общем виде можно сформулировать как систему аргументированных представлений о будущем использовании земельных ресурсов, имеющих выроятностный, но достаточно достоверный характер. При этом земля рассматривается как важнейшее средство производства и элемент биосферы.

Строгий учет специфических особенностей земли является важнейшим требованием рационального ее использования. Вместе с тем оно должно быть комплексным, то есть рассматривать ЕГЗФ с учетом органической взаимосвязи всех его категорий в тесной увязке с проблемой охраны окружающей среды и рационального использования других природных ресурсов (воды, леса и т.д.). Земельный прогноз должен носить зональный характер, так как земля (территория) может использоваться только там, где она располагается. Отсюда вытекает необходимость его составления на разных административно-территориальных уровнях (район, область, республика, СССР).

Следовательно, объектом земельного прогноза могут выступать как ЕГЗФ, функционирующей в соответствии с целевым назначением земель в различных отраслях хозяйства, так и земельные ресурсы отдельных регионов. Причем, приоритет должен быть отдан землям сельскохозяйственного назначения.

Предметом земельного прогноза выступает совокупность комплексных мероприятий, обеспечивающих оптимальное функционирование земли как главного средства производства в сельском хозяйстве и как пространственного базиса всех отраслей народного хозяйства.

 

2.Система прогнозирования, планирования и проектирования рационального использования земли в народном хозяйстве

Прогнозирование, планирование и проектирование являются такими категориями, посредством которых осуществляется организация рационального использования земли.

Главным объективным фактором, обеспечивающим единство прогнозирования, планирования и проектирования рационального использования земельных ресурсов, является социалистическая государственная собственность на землю, ее недра, воды и леса. Другим важным фактором является методологическая общность рассматриваемых категорий. Все они опираются на марксистско-ленинскую философию – диалектический материализм. Единство системы организации рационального использования земель обеспечивается также путем гармонического сочетания отраслевого и территориального планирования. Наконец, существенным фактором обеспечения взаимосвязи элементов организации рационального использования земель выступает и единая временная периодизация прогнозов, планов и проектов в землеустройстве.

Система планирования в нашей стране складывается из текущих, пятилетних и перспективных (долгосрочных) планов. Этой периодизации соответствуют устанавливаемые в землеустроительных проектах сроки осуществления намеченных мероприятий. В земельных прогнозах также принимаются этапы развития прогнозируемых явлений с учетом пятилетней периодизации планирования. Единство системы организации рационального использования земель предполагает преемственность прогнозов, планов и землеустроительных проектов.

Исторические решения ХХУ1 съезда КПСС предполагают дальнейшую углубленную проработку вопросов, связанных с прогнозированием и долгосрочным планированием использования земельных ресурсов страны. Современная научно-техническая революция характеризуется важной особенностью, которая выражается в том, что качественные изменения элементов производительных сил преобладают над количественными. Поэтому сложившиеся закономерности в использовании земельных ресурсов на предыдущем этапе нельзя механически переносить на предстоящий период.

Должное обоснование перспектив комплексного использования земельного фонда страны и союзных республик может быть дано лишь в процессе выполнения специальных предплановых разработок, то есть в генеральных схемах использования земельных ресурсов страны (союзных республик) на долгосрочную перспективу. Эти работы выполняются по поручению директивных органов (1970 г.) и включают ряд этапов.

Возможны следующие этапы прогнозирования:

а) составление научно-технической концепции организации использования и охраны земель;

б) разработка основных направлений использования земельных ресурсов страны (союзных республик) на перспективу;

в) разработка генеральной схемы использования земельных ресурсов страны (союзной республики) на долгосрочную перспективу;

г) прогнозирование использования земельных ресурсов в схемах землеустройства (области, района).

На первом этапе формируется и согласовывается с директивными органами научное задание на прогнозирование объекта. Концепция представляет собой научный замысел решения социальных, экономических и научно-технических проблем рационального использования и охраны земель страны. Здесь обосновываются долговременные цели, масштабы, главные направления, принципы и важнейшие показатели единого государственного земельного фонда СССР и составляющих его категорий земель на перспективу.

Второй этап работы заключается в глубоком изучении современного использования земель, выявлений тенденций и региональных конкретных возможностей по вовлечению в народнохозяйственный оборот новых земель, совершенствовании систем: охраны земель и защиты почв от эрозии, рекультивации нарушенных земель и т.п. Основные направления – это модель будущей генсхемы и поэтому содержат уже более широкий круг показателей, чем концепция. Они базируются на разработках развития отраслей, включая уточненные количественные характеристики темпов, основных пропорций и уровней намеченной программы использования земельных ресурсов в перспективе.

Генеральная схема, разрабатываемая на базе одобренных основных направлений (третий этап), детализирует комплексную программу использования земельных ресурсов страны по союзным республикам (экономическим районам) с учетом предложением генеральной схемы размещения производительных сил.

На четвертом этапе осуществляется региональное прогнозирование в рамках административных областей (краев) и районов. В практике отдельных республик (БССР и др.) ему предшествует составление основных направлений использования земельных ресурсов области (края) которые имеют аналогическое значение для своего уровня, как и основные направления,- по союзным республикам.

В настоящем пособии более подробно рассматриваются методические вопросы прогнозирования использования и охраны земельных ресурсов, решаемые на четвертом этапе силами специалистов гипроземов и их филиалов, в составе которых будет работать подавляющее большинство выпускников землеустроительного факультета.



2015-11-27 717 Обсуждений (0)
Классификация методов прогнозирования (по С.А. Саркисяну и Л.В. Голованову 0.00 из 5.00 0 оценок









Обсуждение в статье: Классификация методов прогнозирования (по С.А. Саркисяну и Л.В. Голованову

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓

Отправить сообщение

Популярное:
Как построить свою речь (словесное оформление): При подготовке публичного выступления перед оратором возникает вопрос, как лучше словесно оформить свою...
Модели организации как закрытой, открытой, частично открытой системы: Закрытая система имеет жесткие фиксированные границы, ее действия относительно независимы...



©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (717)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.012 сек.)