УДК 332.37

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10015

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБНОВЛЕНИЯ КАРТОГРАФИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS FOR AUTOMATIC UPDATING IN REAL TIME OF CARTOGRAPHICAL DATA 

Жигалов Кирилл Юрьевич, кандидат технически наук, старший научный сотрудник, Институт проблем управления науки В.А. Трапезникова Российской Академии наук, Московский технологический институт, Москва

Маркова Светлана Валдимировна, доцент, департамент анализа данных, принятия решений и финансовых технологий, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва

Jigalov K.Y., KShakalov@mail.ru

Markova S.V., SVMarkova@fa.ru 

Аннотация. Автономным транспортным средствам необходима точная, актуальная 3D карта для локализации по отношению к их окружению. Сегодня сбор карт проходит нечасто и использует парк специализированных транспортных средств. В этой статье мы исследуем другой подход: в режиме, близком к реальному вре-мени, сбор 3D карт из «vehicles» с усовершенствованными датчиками (LiDAR, стереокамеры). Наша главная техническая задача состоит в том, чтобы найти бережливое представление карты 3D таким образом, чтобы новые сегменты карты или обновления существующих карт были достаточно компактными, чтобы загружать их почти в реальном времени по сотовой сети. С этой целью был создан алгоритм CarMap, содержит новые методы фильтрации объектов и сопоставления признаков на основе местоположения для улучшения надежности локализации и включает новый алгоритм сшивания для объединения сегментов карт из нескольких транспортных средств для не сопоставленных сегментов дорог и эффективную операцию обновления карт для обновления существующих сегментов. Оценки показывают, что CarMap занимает менее секунды, чтобы обновить карту, уменьшает размеры карты на 75 × относительно конкурирующих стратегий, имеет более высокую точность локализации и способен локализоваться в угловых случаях, когда другие подходы отказывают.

Summary. Autonomous vehicles need an accurate, up-to-date 3D map for localization in relation to their surroundings. Today, card collection is infrequent and uses a fleet of specialized vehicles. In this article, we explore a different approach: in a near-real-time mode, collecting 3D maps from «vehicles» with advanced sensors (LiDAR, stereo cameras). Our main technical challenge is to find a lean 3D representation of the map so that new map segments or updates to existing maps are compact enough to load them almost in real time over the cellular network. To this end, the CarMap algorithm was created, contains new methods for filtering features and matching features based on location to improve localization reliability, and includes a new stitching algorithm for combining map segments from multiple vehicles for non-mapped road segments, and an efficient map update operation for updating existing segments. Estimates show that CarMap takes less than a second to update the map, reduces the map size by 75 × relative to competing strategies, has higher localization accuracy, and is able to localize in corner cases when other approaches fail.

Ключевые слова: системы искусственного интеллекта, развитие картографии, автоматизированное обновление данных, режим реального времени.

Keywords: artificial intelligence systems, development of cartography, automated data updating, real-time mode. 

Введение. Автономные транспортные средства используют трехмерную (3D) карту окружающей среды для точного позиционирования с точки зрения окружающей среды. Карта 3D содержит элементы среды и связанные с ними позиции. В качестве привода транспортное средство воспринимает эти особенности с помощью усовершенствованных датчиков восприятия глубины (таких как LiDAR и стереокамеры), затем сопоставляет их с особенностями на карте, а используя положения признаков, триангулирует собственное положение.

Карты необходимо обновлять всякий раз, когда происходят существенные изменения в среде. Изменения в среде могут повлиять на набор элементов, видимых транспортному средству. Например, закрытие дорог или полос из-за строительства или аварий, припаркованные фургоны для доставки, препятствующие движению, припаркованные транспортные средства на обочине дороги или закрытия для спортивных мероприятий могут привести к тому, что набор элементов на карте будет отличаться от набора элементов, видимых транспортному средству. Это влияет на согласование функций и может снизить точность локализации. С устаревшей картой автомобиль не способен позиционировать себя; обновленная карта необходима для точного позиционирования. [1]

Какие методы и методы могут обеспечить обновление 3D карт почти в реальном времени? Наиболее многообещающим архитектурным подходом к этому вопросу, который мы рассматриваем, является краудсорсинг. В этом подходе, который использует растущую доступность датчиков восприятия глубины в транспортных средствах, каждое транспортное средство, проезжая через дорожный сегмент, загружает обновления карт почти в реальном времени по сотовой сети в облачный сервис. Облачная служба, которая выступает в качестве точки встречи, применяет эти обновления к карте и делает эти обновления доступными для других транспортных средств.

Учитывая современные полосы пропускания сотовой связи, эта архитектура наиболее подходит для класса карт 3D, в которых ориентиры являются элементами SparseFeature библиотеки TensorFlow Core при формировании окружающей среды. Тем не менее, современные карты 3D на основе функций, генерируемые алгоритмами одновременной локализации и отображения (SLAM), требуют на порядок большей полосы пропускания, чем сотовые скорости.

Архитектура и рабочий процесс. Когда транспортные средства пересекают улицы, они получают бережливые представления карт элементов с помощью генератора сегментов карт, который работает на транспортном средстве. К этому представлению CarMap применяет динамический фильтр объектов для повышения надежности к динамике окружающей среды. Затем CarMap определяет, является ли это новым сегментом карты (недоступным в собственной базовой карте). Если это так, он загружает весь сегмент карты, иначе он загружает карты в облачный сервис. Облачный сервис запускает сшивание для добавления нового сегмента на карту или исправление для исправления различий в существующей карте. [2]

Транспортное средство получает от облачного сервиса сегменты или отклонения, вносимые другими транспортными средствами, реконструирует полную карту и использует ее для локализации транспортного средства. Создание различий, сшивание, исправление и реконструкция используют индекс элементов на основе позиции для согласования элементов, что приводит к высокой точности согласования элементов.

Вычислительные ресурсы на транспортном средстве, необходимые для создания, согласования, формирования и реконструкции карт, сравнимы с ресурсами, предоставляемыми коммерческими платформами, работающими на транспортном средстве. CarMap использует облачное хранилище в качестве рандеву для обновлений карт транспортных средств и облачных вычислений для интеграции обновлений карт. Дополнительные напряжения в этой архитектуре, связанные с использованием дорожных блоков для хранения и обработки, оставлены на будущее.

Подход CarMap. Элементы карты генерируются из элементов ключевых кадров. Аналогично, для создания индекса элемента карты необходимы как элементы карты, так и элементы ключевых кадров.

Таким образом, теоретически для CarMap было бы достаточно загрузить только элементы ключевых кадров, тем самым уменьшая объем данных, подлежащих загрузке. К сожалению, это не обеспечивает значительной экономии полосы пропускания. Для участка улицы протяженностью 1 км функции ключевых кадров требуют около 400 МБ. При скорости примерно в 30 км/ч потребуется пропускная способность загрузки 27 Мбит/с, все еще превышающая номинальные скорости LTE. При более высоких скоростях потребуется пропорционально большая полоса пропускания, поскольку транспортное средство покрывает большую часть окружающей среды. CarMap использует немного не интуитивный выбор представления карты: только элементы карты. Каждый элемент карты содержит сигнатуру элемента, положение 3D в кадре привязки карты и список ключевых кадров, в которых отображается элемент карты. Предусмотрена загрузка карты в реальном времени. [3, 4]

Однако, чтобы понять, почему это реалистичное представление, мы описываем, как можно реконструировать полную карту SLAM из этих особенностей карты. С элементами карты связан список ключевых кадров, в которых они отображаются. Из них мы можем генерировать ключевые кадры (последовательность ключевых кадров и элементов, видимых в этих ключевых кадрах). Из этих ключевых кадров можно сгенерировать индекс элемента и индекс элемента карты, что приведет к полной карте SLAM.

Однако карта CarMap содержит только элементы карты, в то время как карта SLAM содержит все элементы, видимые в каждом ключевом кадре. Это меньшее количество элементов может снизить точность сопоставления элемен-тов. Для решения этой проблемы в CarMap используется более эффективная стратегия поиска функций.

Надежное и масштабируемое сопоставление функций. Для решения этих проблем вместо поиска всех ключевых кадров на карте CarMap выполняет поиск совпадений вблизи текущего положения транспортного средства. Для поиска CarMap использует GPS-местоположение транспортного средства. Однако известно, что GPS ошибочен, особенно в сильно затрудненных средах, поэтому CarMap ищет по большому радиусу вокруг текущего положения GPS (в нашем опыте — 50 м, больше максимальной ошибки, сообщенной в).

Сопоставление ключевых кадров. В частности, в дополнение к использованию подобия инвертированного индекса и гистограммы слов для поиска совпадающих ключевых кадров в базовой карте, CarMap поддерживает глобальное дерево ключевых кадров и использует его для поиска всех ключевых кадров в карте в пределах заданного радиуса. Для локализации транспортного средства с кадром «F» в данной карте CarMap использует координаты GPS транспортного средства для получения всех ключевых кадров в пределах большого радиуса вокруг положения GPS. Находится подмножество ключевых кадров, наиболее похожих на «F», на основе сопоставления гистограмм. Если найти похожие ключевые кадры не представляется возможным, в данном случае используются ключевые кадры, ближайшие к координатам GPS транспортного средства. Для каждого ключевого кадра «K» в подмножестве производится поиск для каждого признака «F» — выполняется преобразование координат, чтобы найти положение на карте, далее следует процедура сопоставление признаков.

Сопоставление элементов. Основываясь на позиционных подсказках элементов, CarMap также поддерживает другое глобальное дерево элементов карты, которое разделяет 3D пространство на различные области, чтобы найти все элементы на карте, которые являются ближайшими. (по положению) к заданному признаку. Затем для каждого признака в кадре «F» находятся все картографические признаки, являющиеся пространственными соседями.

Динамический фильтр объектов. Чтобы противостоять этому, CarMap использует семантическую сегментацию для классификации всей сцены на статические и (полу-) динамические объекты. Семантическая сегментация может быть предварительно сформирована на данных камеры, а также данных LiDAR, и относится к задаче назначения каждому пикселю в кадре семантической метки, такой как «автомобиль», «здание» и т.д. Помимо анализа движения, CarMap использует эти семантические метки для определения необходимости добавления элементов на карту.

В частности, CarMap извлекает элементы и использует семантическую сегментацию для маркировки каждой точки/пикселя в кадре. Затем каждый элемент связывается с соответствующей семантической меткой конкретного пикселя(ей), которые охватывает элемент. В результате, когда элемент генерируется, помимо его признака — природы и положения 3D, CarMap также добавляет к нему семантическую метку. если семантическая метка относится к динамическому или полу-динамическому объекту (например, автомобиль, грузовик, пешеход, велосипед и т.д.), CarMap не добавляет его на карту.

Для обнаружения движущихся объектов мы могли бы использовать «вычитание» фона, но CarMap нуждается в возможности также обнаруживать полу-динамические объекты (например, припаркованные автомобили). Детекторы объектов могут создавать свободные ограничивающие рамки для полу-динамических объектов, что может привести к неправильным совпадениям между элементами и соответствующими им объектами.

Семантическая сегментация создает две проблемы на практике. Во-первых, она склонна к ошибкам, особенно на границах разных объектов. Например, современный инструмент сегментации DeepLabv3 имеет оценку iIoU8 62,4% на семантическом эталоне сегментации (CityScapes). Во-вторых, он использует глубокие сверточные нейронные сети, которые являются очень дорогими в вычислительном отношении.

Надежная маркировка. Для решения первой задачи CarMap отслеживает метки элементов в нескольких кадрах и использует схему мажоритарного голосования для получения надежных меток. Рассмотрим функцию, которая обнаруживается и отслеживается в нескольких ключевых кадрах (только эти функции, вероятно, будут добавлены в качестве функций карты). В каждом ключевом кадре мы определяем семантическую метку.

Вместо того, чтобы маркировать каждый признак своей семантической меткой, мы выполняем более грубую классификацию, определяя, принадлежит ли этот объект к категории статичных элементов (дорожное покрытие, сигналы движения, здания, растительность и т. д.) или не статике (легковые автомобили, грузовики, пешеходы) и т. д.

Эта более грубая классификация преодолевает граничные ошибки в сегментации: даже если алгоритм сегментации идентифицирует пиксель как принадлежащий зданию, когда он фактически принадлежит дереву перед зданием, поскольку оба эти объекта являются статическими, пиксель будет правильно классифицирован как статический. Затем CarMap проводит мажоритарное голосование на этих более грубых поясах, чтобы определить, является ли искомый элемент статическим или не статическим. На рисунке показано, что этот подход приводит к высокой точности классификации.

При добавлении новой области к базовой карте транспортное средство загружает весь сегмент карты. Для обновления существующего сегмента карты CarMap создает разницу в карте, содержащую новые элементы карты (ниже — новые элементы карты, отмеченные синим цветом).

Средство обновления карт. Разности карт компактно представляют вновь обнаруженные элементы. Чтобы объяснить, как CarMap генерирует разницу в карте. CarMap загружает встроенный сегмент карты в память и помечает все элементы карты (точки карты и ключевые кадры) как предварительно загруженные элементы карты. Когда транспортное средство пересекает зону фиксации, оно локализуется в сегменте карты. В то же время для каждого признака, воспринимаемого транспортным средством, оно использует надежное сопоставление признаков CarMap для запроса и сопоставления с признаками объекта, присутствующими в сегменте карты в той же пространственной близости. Если совпадение выполнено успешно, это означает, что элемент уже присутствует на карте. Если нет, то это новая функция. Патчер облачной службы вставляет эти в карту и рассылает патч всем транспортным средствам, чтобы они могли обновить свои базовые карты. [5]

Выделенные области представляют перекрывающиеся под-сегменты. CarMap позволяет в режиме реального времени обновлять по сотовым сетям функциональные карты 3D среды. Он находит бережливое представление карты характеристик, которая вписывается в ограничения пропускной способности беспроводной сети, включает надежный поиск характеристик на основе местоположения, удаляет динамические и полу-динамические характеристики, чтобы обеспечить лучшую локализацию, и содержит новые алгоритмы обновления карт. CarMap имеет лучшую точность локализации, чем конкурирующие подходы, и может локализоваться, даже когда другие подходы полностью отказывают.

Будущая работа может исследовать датчики LiDAR, картирование по временным шкалам, в которых могут исчезнуть даже относительно статические особенности, плотные представления карт, инфраструктурное зондирование для обновления карт в районах с низкой плотностью транспортных средств и автоматическое обновление семантических наложений карт (аварии, доступные места стоянки). [1, 6] 

Литература

1. Распоряжение Правительства РФ от 30.07.2010 № 1292-р «Об утверждении Концепции развития государственного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения и земель, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства в составе земель иных категорий, и формирования государственных информационных ресурсов об этих землях на период до 2020».
2. Земельный кодекс Российской Федерации от 25 октября 2001 г. № 136-ФЗ.
3. Жигалов К.Ю. Автоматизация управления и мониторинга процессов строительства с использованием ГИС систем//Фундаментальные исследования. 2014. № 12-3. С. 492-494.
4. Земельные ресурсы и их использование // Итоги Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 года: Москва.: ИИЦ «Статистика России», 2016.
5. Предварительные итоги Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 года по Российской Федерации // Предварительные итоги Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 года: в 2 т. Том 2: – Москва: ИИЦ «Статистика России», 2017. – 290 с.
6. Официальный сайт Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.rosreestr.ru.

References

1. Decree of the Government of the Russian Federation of 30.07.2010 No. 1292-R «On approval of the Concept of development of state monitoring of agricultural land and land used or provided for farming as part of other categories of land, and the formation of state information resources about these lands for the period up to 2020».
2. «Land code of the Russian Federation» No. 136-FL of October 25, 2001.
3. Zhigalov K. Yu. Automation of management and monitoring of construction processes using GIS systems / / Fundamental research. 2014. No. 12-3. PP. 492-494
4. Land resources and their use // results of the all-Russian agricultural census of 2016. Moscow: IIC «Statistics of Russia», 2016.
5. Preliminary results of the all-Russian agricultural census of 2016 in the Russian Federation / / Preliminary results of the all-Russian agricultural census of 2016: in 2 vols. Volume 2: — Moscow: IIC «Statistics of Russia», 2017. — 290 p.
6. Official website of the Federal service for state registration, cadaster and cartography [Electronic resource]. – Mode of access: www.rosreestr.ru.

УДК 332.37

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10014

ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЗАДАЧАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБНОВЛЕНИЯ КАРТОГРАФИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА

FUTURE OPPORTUNITIES IN USING ARTIFICIAL INTELLIGENCES FOR AUTOMATIC UPDATING OF MAP DATA 

Жигалов Кирилл Юрьевич, кандидат технически наук, старший научный сотрудник, Институт проблем управления науки В.А. Трапезникова Российской Академии наук, Московский технологический институт, Москва

Аветисян Карэн Рафаелович, преподаватель кафедры информационной безопасности учебно-научного комплекса информационных технологий, Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя, Москва

Маркова Светлана Владимировна, доцент, департамент анализа данных, принятия решений и финансовых технологий, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва

Jigalov K.Y., KShakalov@mail.ru

Avetisyan K.R.,  Karen-Avetisyan-1989@bk.ru

Markova S.V., SVMarkova@fa.ru; 

Аннотация. Область исследования и разработки интеллектуальных машин, способных выполнять функции, характерные для человеческого мышления. Прообразом стало то, как люди используют свою нервную систему и тело, чтобы чувствовать, учиться, рассуждать и действовать. Сама задумка создания ИИ появилась относительно давно, но только появление в 20 веке цифровых компьютеров способствовало развитию и воплощению идеи в реальность. Хотя темпы прогресса в области ИИ были неоднородными и непредсказуемыми, с момента создания этой области произошел значительный прогресс, за все это время удалось перейти от теоретически описанной А.М. Тьюрингом абстрактной вычислительной машины к практическому программно-аппаратному обеспечению с возможностью распознавания лиц.

Summary. The article discusses field of research and development of intelligent machines that can perform functions characteristic of human thinking. The way people use their nervous system and body to feel, learn, reason, and act is a prototype. The idea of creating AI appeared relatively long ago, but only the appearance of digital computers in the 20th century contributed to the development and implementation of the idea into reality. Although the pace of progress in the field of AI has been uneven and unpredictable, significant progress has been made since the creation of this field, during all this time it was possible to move from the abstract computer theoretically described by A. M. Turing to practical software and hardware with the ability to recognize faces.

Ключевые слова: системы искусственного интеллекта, развитие картографии, задачи автоматизированного обновления, перспективы использования.

Keywords: artificial intelligence systems, development of cartography, tasks of automated updating, prospects for use. 

Глубокое обучение, форма машинного обучения, основанная на многоуровневом представлении переменных, называемых нейронными сетями, сделало понимание речи практико-применимым на наших телефонах и других устройствах, а его алгоритмы можно широко применять к множеству разнообразных приложений. Обработка естественного языка (NLP), путем быстрого представление знаний и мыслей позволила открыть новые возможности веб-поиска. Каждое приложение обычно требует многих лет специализированных исследований и тщательного, уникального строительства. В аналогичных целевых приложениях можно ожидать значительного увеличения использования технологий искусственного интеллекта в будущем, в том числе увеличения числа беспилотных автомобилей, медицинской диагностики и целевого лечения. [1]

Искусственный интеллект и робототехника также будут применяться по всему миру в отраслях, которые пытаются привлечь молодых работников, таких как сельское хозяйство [2], пищевая промышленность, центры выполнения заказов и фабрики. Они упростят доставку онлайн-покупок с помощью летающих дронов, беспилотных грузовиков или роботов, которые могут подниматься по лестнице к входной двери.

Исследования, которые подпитывают революцию в области ИИ, также претерпели большие изменения. Главным из них является развитие машинного обучения, отчасти стимулированное ростом цифровой экономики, которая как предоставляет, так и использует большие объемы данных. К другим факторам относятся рост ресурсов облачных вычислений и потребительский спрос на широкий доступ к таким сервисам, как распознавание речи и поддержка навигации.

Машинное обучение значительно продвинулось вперед благодаря впечатляющим эмпирическим успехам искусственных нейронных сетей, которые теперь можно обучать, работая с огромными объемами данных и крупномасштабными вычислениями. Скачок в производительности алгоритмов обработки информации сопровождался значительным прогрессом в аппаратных технологиях для многих операций. Эти тенденции стимулируют области исследований ИИ как в фундаментальных методах, так и в областях приложений: крупномасштабное машинное обучение касается разработки алгоритмов обучения, а также масштабирования существующих алгоритмов для работы с чрезвычайно большими наборами данных. Класс процедур обучения, способствовал распознаванию объектов в изображениях, маркировке видео и распознаванию активности, а также значительно продвинулся в другие области восприятия, такие как обработка звука, речи и естественного языка. [3]

С развитием технологий хранения и визуализации данных, а также непосредственно искусственного интеллекта, стало возможным решение задач автоматизации обновления картографических материалов. [1]

Будучи тесно связанным с большими данными, привлекающая внимание область машинного обучения и искусственного интеллекта также станет более важной для картографической области. От новых подходов к дизайну и производству карт до методов и приемов анализа данных. За пределами картографической области растущие исследования машинного обучения в сообществе визуализации информации могут вдохновить будущие варианты использования картографических исследований и практики. Тенденция, заметная на конференциях IEEE VIS, заключалась в создании интерфейсов и систем, которые либо визуализировали внутреннюю работу систем машинного обучения, либо помогали пользователям контролировать процесс обучения.

Понимание принципов машинного обучения и их влияния на картографическую практику будет иметь важное значение для формирования этого влияния. GAN — это генерирующая состязательная сеть (GAN) — класс фреймворков машинного обучения. Нейронная сеть генерирует изображения, а другая оценивает, насколько они «настоящие». Учитывая сетевой обучающий набор карт, этот метод учится создавать новые карты с той же статистикой, что и обучающий набор. Учитывается именно статистика, потому что изображения — это не что иное, как массивы значений пикселей, какими бы они не были. Так что в основном после обучения появляется возможность создавать почти бесконечное количество изображений, которые являются картами. [1]

Согласно недавнему прогрессу и техническому развитию в области географической информатики, а также в информационных технологиях мы можем проследить прогрессивное значение роли карт, изображений и компьютерной графики в различных контекстах, включая экологическое и городское планирование, управление ресурсами, научные исследования и образование.

Карты стали инструментом обмена знаниями между людьми. Они воспринимаются как уникальный инструмен, используемый для различных целей, который можно в общих чертах сгруппировать вокруг двух основных принципов: карты как инструмент для анализа, решения проблем и принятия решений, «визуального мышления», и карты как инструмент для передачи идей между людьми. Хотя коммуникативная роль карт, полностью соответствует картографической традиции, следует иметь в виду, что концепция картографической коммуникации в последнее время расширилась. [3, 6]

Карты являются уникальным средством передачи достаточного количества пространственной информации. Визуализация позволяет нам уловить и запомнить больший объем информации по сравнению с использованием слов. Без визуального образа для того, чтобы вспомнить ту же информацию, потребовалось бы запомнить длинный список описаний местности. Если карты обрабатываются правильно, они передают пространственную информацию точно и быстро. Если некоторые правила картографии нарушаются, коммуникация пространственной информации является весьма неточной. Передача пространственной информации иногда бывает совершенно неправильной. Следовательно, результат отображения информации может существенно повлиять на картографа.

С другой стороны, плохое исполнение карты может иметь фатальные последствия. В этом контексте карта играет роль символического оператора, способного действовать при принятии такого решения, характеризующегося срочностью и критичностью. Знание принципов проектирования может помочь пользователю создать узкоспециализированный софт для просмотра данных. Настроенные и правильно визуализированные данные могут помочь зрителям определить закономерности, которые могут быть потеряны при использовании неадекватного метода.

Процесс создания карты может быть выполнен двумя основными способами. Во-первых, пользователи составляют карту из некоторых наборов данных с использованием соответствующего программного обеспечения. В противоположной ситуации требуется картографический сервер в качестве конечного инструмента для визуализации наборов данных. В обоих случаях необходим набор знаний работы в этих системах. Существует необходимость внедрения картографических правил непосредственно в программы построения карт, особенно в программное обеспечение ГИС. Использование интеллектуальных систем стало возможным благодаря развитию в области искусственного интеллекта. Таким образом, эти системы находят применение во многих отраслях картографии. Отчасти настоящего картографа можно заменить использованием системы знаний (интеллектуальной системы).

Компьютерная тематическая картография была выдвинута на первый план в связи с последующими разработками в области ГИС и картографировании, а также благодаря распространению неправильного картографирования. Использование различных методов в тематической картографии сильно зависит от конкретного типа карты, пользователя и получаемой информации.

Картограф очень часто обращается к этой стадии и определяет, что подходит, а что нет. На этом этапе можно найти возможность использования интеллектуальной системы. Однако количество используемых методов тематической картографии, различные типы и качество входных данных и другие факторы могут вызвать проблемы. Создание качественной и комплексной системы тематической картографии — чрезвычайно сложная задача. Основная идея построения системы поддержки принятия решений в тематическом картографировании — использование всевозможных технологий и методов.

Цель состоит в том, чтобы решить проблемы принятия решений в тематическом картографировании, чтобы сделать идеальную карту с помощью интеллектуальной системы управления пользователями. Ключевые вопросы принятия решений, относящиеся к тематическому дизайну карты, должны быть четко проанализированы в начале разработка хорошей интеллектуальной системы.

Тем не менее, соответствующие модели принятия решений и методы рассуждений должны быть предложены в соответствии с различными задачами. Для эффективной передачи картографической информации она должна уменьшать шум, скрытый за картографической информацией, и предотвращать чрезмерный объем картографической информации.

Существует более 10 широко известных типов тематических карт, а именно карты точечных диаграмм, карты линейных диаграмм, карты монохроматической мозаики, карты изолиний, методы стереоскопической перспективы, карты номинальных точечных символов, карты пропорциональных символов, точечные методы (точечное отображение), метод соотношения классификации, статистические карты (методы площадных диаграмм), методы картографической стрелки, треугольная диаграмма. Различные географические данные имеют разную структуру данных. Каждый метод должен соответствовать характеристикам географических данных. Более того, только некоторые специфические типы картографических изображений отражают специфические географические явления. Это очень важная часть тематической картографии. [4, 5]

Разные методы по-разному подчеркивают разные характеристики картографических данных. Более того, некоторые характеристики данных могут быть выражены только определенными методами. И только тогда есть возможность различать тип данных и их структуру. Производители программного обеспечения ГИС включили картографические знания суб-экспертов как часть функциональности программы.

Например, мы можем рассматривать предложение цветовой шкалы как конкретную программу, кодифицированную картографическими знаниями в программном обеспечении. Программа показывает ответствующие шкалы в соответствии с качественными или количественными данными визуализации. Когда выбран количественный тип данных, автоматически будут предлагаться предварительно определенные цветовые шкалы тонов, основанные на одном цвете с разной насыщенностью.

Это предложение является картографически правильным. Однако здесь пользователь может ошибиться, потому что также предлагаются шкалы с неправильным выбором. Эта ошибка, заключающаяся в неправильном выборе цветовой шкалы для качества или количества выражения.

Это качественное явление может быть выражено разными оттенками цвета для каждой недели. Неправильное использование цвета для выражения дней, недель, месяцев, с помощью градуированной цветовой шкалы. Эта градуированная цветовая шкала может использоваться только для количественных данных.

Например, светлый цвет может выражать меньшую, а темный цвет большую ценность. При разработке интеллектуальной системы существует два связанных набора проблем. Преобразование существующей картографической практики в знания, основанные на правилах, является первоочередной задачей, а вторая заключается в том, чтобы направлять систему именно через задачу создания карты. Знания в предметной области закодированы в виде правил, которые составляют строительные блоки базы знаний. Логика приложения и процедурная информация системы описываются правилами и работают с объектами, классами и слотами. [3]

Структура и организация базы знаний имеют решающее значение для эффективности и общей производительности системы. Могут быть представлены только функции, относящиеся к использованию карты, и, с другой стороны, только важные элементы могут быть показаны, когда их слишком много. Вот почему необходимо включать все потенциальные факторы в базу данных при проектировании такой системы, или необходимо сосредоточиться только на малом количестве главных вопросов в процессе создания карты.

В нарушение основных правил могут быть ограничения на отображение возможностей карты, или картографическое выражение станет нечитаемым. Интеллектуальная система может помочь в правильном выборе цвета в соответствии с принципом условности (синий цвет для воды, коричневый цвет для контурных линий). принцип сохранения ассоциативности (зеленые леса для топографических карт), правильный выбор цветов для качественных данных или правильный оттенок цвета для выражения интенсивности явления. Основной принцип интеллектуальной системы заключается в разделении всего процесса на части, которые влияют на результат. [1]

Предлагаемая в результате система должна быть последовательной и всеобъемлющей. Хорошая комплексная интеллектуальная система тематической картографии должна уметь предлагать подходящие решения проблемы. Превосходная интеллектуальная система должна даже предлагать не только одно возможное решение, но также давать объяснения и обоснования пользователю. С развитием цифровой картографии и переводом карт в цифровую форму возрастает потребность в векторизации и надлежащем обобщении. Оба процесса широко используются в последнее десятилетие. Однако этот процесс требует присутствия эксперта и корректировки процесса. Программное обеспечение, которое напрямую векторизует карты сканированных изображений, можно разделить на автоматические и полуавтоматические, в зависимости от режимов обработки информации.

Большинство современных автоматических векторных систем применяют один и тот же метод для всех карт и не учитывают их различную природу. От пользователя ожидается максимально точная ручная настройка, которая предполагает хорошее знание проблем и знание используемой системы. Один из вариантов — использовать базу знаний и, таким образом, снизить общую потребность в картографическая грамотность пользователей и облегчение всего процесса векторизации.

В сочетании с базой знаний мы получаем систему, которая может давать результаты, очень похожие на результаты высокотехнологичной ручной оцифровки. Кроме того, она обеспечивает более гибкий пользовательский интерфейс, который позволяет выбрать соответствующие параметры в соответствии с визуальной информацией, содержащейся в исходной карте. Даже обобщающие алгоритмы существующих систем часто игнорируют роль карт или нечеткой логики для оптимизации процесса и в этом содержится их главный недостаток.

Таким образом, из вышесказанного следует вывод о том, что системы искусственного интеллекта уже находят свое применение в автоматизации обновления картографического материала. На сегодняшний день существует множество разработок, находящихся на стадии тестирования и начала ввода в эксплуатации. Но нельзя не отметить значительный потенциал развития данной области в связи с использованием новейших технологий аэрокосмического направления. 

Литература

1. Распоряжение Правительства РФ от 30.07.2010 № 1292-р «Об утверждении Концепции развития государственного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения и земель, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства в составе земель иных категорий, и формирования государственных информационных ресурсов об этих землях на период до 2020».
2. Земельный кодекс Российской Федерации от 25 октября 2001 г. № 136-ФЗ.
3. Жигалов К.Ю. Автоматизация управления и мониторинга процессов строительства с использованием ГИС систем//Фундаментальные исследования. 2014. № 12-3. С. 492-494.
4. Земельные ресурсы и их использование // Итоги Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 года: Москва.: ИИЦ «Статистика России», 2016.
5. Предварительные итоги Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 года по Российской Федерации // Предварительные итоги Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 года: в 2 т. Том 2: – Москва: ИИЦ «Статистика России», 2017. – 290 с.
6. Официальный сайт Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.rosreestr.ru.

References

1. Decree of the Government of the Russian Federation of 30.07.2010 No. 1292-R «On approval of the Concept of development of state monitoring of agricultural land and land used or provided for farming as part of other categories of land, and the formation of state information resources about these lands for the period up to 2020».
2. «Land code of the Russian Federation» No. 136-FL of October 25, 2001.
3. Zhigalov K. Yu. Automation of management and monitoring of construction processes using GIS systems / / Fundamental research. 2014. No. 12-3. PP. 492-494
4. Land resources and their use // results of the all-Russian agricultural census of 2016. Moscow: IIC «Statistics of Russia», 2016.
5. Preliminary results of the all-Russian agricultural census of 2016 in the Russian Federation / / Preliminary results of the all-Russian agricultural census of 2016: in 2 vols. Volume 2: — Moscow: IIC «Statistics of Russia», 2017. — 290 p.
6. Official website of the Federal service for state registration, cadaster and cartography [Electronic resource]. – Mode of access: www.rosreestr.ru.

УДК 528.9

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10007

ГИС-технологии в моделировании историко-культурного развития России: основные направления и перспективы развития

GIS technologies in modeling the historical and cultural development of Russia: main directions and prospects of development

Неживов В.П., Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова», 119991, Россия, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, vladimirnezhivov@yandex.ru

Nezhivov V.P., Federal State Educational Institution of Higher Professional Educational Lomonosov Moscow State University, Leninskie gory, Moscow, 119991, Russia, vladimirnezhivov@yandex.ru

Аннотация. Данная статья посвящена опыту применения геоинформационных систем в изучении историко-культурного развития России. Исторические ГИС – довольно молодое и перспективное направление картографии. В статье приводится определение исторических ГИС. Характеризуется настоящая картина разработки исторических ГИС в моделировании историко-культурного развития государства. Описываются и анализируются имеющиеся в нашей стране исторические геопорталы (геопортал Русского географического общества, «Границы России 850-2020» и др.), их достоинства и недостатки и предлагаются меры по их улучшению для изучения истории и культуры России. Особое внимание уделено историческому ГИС-анализу – главному вектору развития исторических ГИС, который можно применять, в частности, для решения «трудных» вопросов истории России. Также описываются известные за рубежом новые варианты развития исторических ГИС, которые могут найти свое применение в нашей стране: трёхмерные исторические ГИС, литературные ГИС. В конце приводятся основные выводы по развитию и использованию исторических ГИС в нашей стране в целях изучения истории и культуры России.

Summary. This article is devoted to the experience of using geoinformation systems in studying the historical and cultural development of Russia. Historical GIS is a fairly young and promising area of cartography. In this article, I provide a definition of historical GIS. I describe the current history of historical GIS development. Historical GIS data should be used in modeling the historical and cultural development of the state. The article describes and analyzes the historical geoportals available in our country (the geoportal of the Russian geographical society, «Borders of Russia 850-2020», etc.), their advantages and disadvantages. I also suggest measures to improve the quality of geoportals for a more visual and objective study of the history and culture of Russia. Special attention is paid to historical GIS analysis. GIS analysis is the main vector of historical GIS development. It can be used, in particular, to solve «difficult» issues in the history of Russia. I also describe new variants of historical GIS development known abroad: three-dimensional historical GIS, literary GIS. These products of historical GIS development can find their application in our country. In the end, I draw the main conclusions on the development and use of historical GIS in our country in order to study the history and culture of Russia.

Ключевые слова: исторические ГИС, исторические карты, исторический геопортал, исторический ГИС-анализ, литературные ГИС, старинные карты.

Keywords: historical GIS, historical maps, historical geoportal, historical GIS analysis, literary GIS, ancient maps.

В современном российском обществе остро ощущается запрос на объяснение ситуации, сложившейся под влиянием изменяющихся социальных, экономических, политических и культурных условий. В этой связи обращение к историческому процессу развития ситуации является весьма актуальной задачей. В настоящее время вопросы формирования территории Российского государства в значительной степени определяют содержание и направленность дискуссий на историческую тему, служат методологическим основанием для критического осмысления традиционных проблем истории России. В этом случае привлечение в исследование документальных исторических источников информации – старинных карт и атласов, географических и статистических изданий является одним из необходимых путей решения актуальных вопросов.

Конец XX – начало XXI вв. характеризуется революционным изменением способа анализа и восприятия информации. Развитие картографии обусловливается разработкой и применением в исследованиях разнообразных геоинформационных систем (ГИС). В настоящее время геоинформационные исследования наиболее широко применяются в ландшафтоведении, геологии, географии, климатологии и других отраслях науки. Гораздо менее известны ГИС в исторических исследованиях. Как справедливо утверждает в своей монографии В.Н. Владимиров, отечественные историки используют ГИС значительно реже зарубежных коллег [1]. Однако в последнем десятилетии XXI в. ввиду внешнеполитических событий в нашей стране сильно изменился спрос на исторические материалы. В открытых источниках появляется множество старинных карт и планов в цифровом формате. В цифровую форму также переводятся исторические географические описания и другие документы. Появляются исторические геопорталы, отображающие геоинформацию посредством веб-сервисов (веб-служб). Разрабатываются исторические геоинформационные системы.

Чем характеризуются исторические ГИС?

В своей статье А.К. Ноулс даёт следующее определение исторических ГИС.

«Исторические ГИС – общий термин, охватывающий многие исследовательские способы использования геопространственных технологий и аналитических методов исследования и обучения» [15, p. 13].

Однако данное определение не раскрывает функциональные возможности геоинформационных систем данного типа. Исходя из решаемых историческими ГИС задач, можно заключить, что в настоящее время историческая ГИС — это не способ, а аналитический инструмент. В своей монографии В.Н Владимиров рассматривает исторические ГИС как продукты развития исторической геоинформатики, которая, с одной стороны, «является частью геоинформатики в целом, выделяющейся за счет специфического (исторического) характера данных и решающей специфические (исторические) задачи, с другой — частью исторической информатики, использующей в обработке исторических источников возможности геоинформационных систем как программного обеспечения» [1, с. 66]. Объект изучения исторической геоинформатики – пространственные аспекты исторических явлений и процессов, предмет исследования — особенности создания исторических геоинформационных систем и анализа исторических данных через использование ГИС [1, с. 66].

Как известно, в общем виде под геоинформационными системами понимают автоматизированные информационные системы, предназначенные для обработки пространственных и атрибутивных данных, основой интеграции которых служит географическая информация. Кроме того, геоинформационные системы – это также программный инструментарий для обработки данных.

Исторические ГИС оперируют интегрированными пространственными географическими и историческими данными, поскольку разрабатываются на стыке таких наук, как история, картография и информатика.

Таким образом, переосмыслив понятие собственно ГИС, можно дать следующее определение исторических ГИС:

Исторические ГИС – 1. Программный инструментарий для обработки и анализа интегрированных пространственных (географических и исторических) данных; 2. Автоматизированные информационные системы, предназначенные для хранения, обработки, графической визуализации и анализа интегрированных пространственных (географических и исторических) данных, организованные программным инструментарием.

С помощью исторических ГИС можно визуально отобразить определённую историко-картографическую ситуацию. Это первая функция данных геосистем. Пространственно-временная привязка картографической информации даёт возможность проводить исторический ГИС-анализ, особенно при интегрировании всевозможных социально-экономических и природных данных в геоинформационную среду. Именно ГИС-анализ является главным вектором развития исторических ГИС.

В XXI в. в нашей стране стали разрабатываться исторические геопорталы, посвящённые теме формирования территории Российского государства. Их условно можно разделить на две группы: 1) библиотеки транформированных и геопривязанных исторических картографических изображений; 2) наборы современных векторных карт с динамически изменяющимися государственными границами.

О наличии тех или иных возможностей исторических геопорталов обеих групп можно судить по результатам анализа пяти отечественных геопорталов, с помощью которых можно проследить картографирование изменений территории Российского государства (табл.).

Первая группа геопорталов включает в себя бесценную библиотеку исторических документов, однако в настоящее время не содержит какую-либо вспомогательную информацию в виде пояснительных текстов, иллюстраций и других элементов, необходимых для проведения анализа историко-культурного процесса.

Вторая группа геопорталов обогащена интересными фактами и сведениями на каждый год формирования границы. Большинство геопорталов оснащены средствами картометрии, благодаря чему можно подсчитать площади и расстояния.

Главным недостатком всех рассмотренных геопорталов является отсутствие аналитических функций, которые свойственны ГИС. Для развития исторической картографии и исторической геоинформатики нужно создавать аналитические ГИС, включающие в себя множество геопривязанных тематических слоев и разнородной статистической информации, и в ходе пространственного анализа и геомоделирования получать новые знания, в том числе и путем построения цифровых моделей местности. Кроме того, необходим синтез обоих групп геопорталов. Если в интернет-проекте имеются картографические исторические изображения, то их наличие требует обязательного текстового пояснения иллюстрируемой картины: что показывает данная карта, какой период становления Российского государства данная карта изображает, кто создавал карту, с какими целями и т.д. Простому пользователю далеко не всегда возможно воспользоваться старинной картой как инструментом в историческом исследовании без наличия сопроводительной информации. То же относится и ко второй группе исторических геопорталов. Картографического изображения с государственными границами без документального подтверждения недостаточно для выполнения серьёзных исторических исследований. Так, именно отсутствием документального подтверждения можно объяснить наличие некоторых разногласий в истории формирования территории России на геопорталах второй группы, например, на геопорталах по-разному решается вопрос присоединении Аляски к Российской Империи, что невозможно решить без привлечения исторических документов (рис. 1).

Таким образом, функциональные возможности рассмотренных выше исторических геопорталов ограничиваются только визуализацией, с помощью которой возможен просмотр данных, навигация по изображениям, поиск, масштабирование и графический оверлей данных, а также отображением легенд карт и соответствующей информации, содержащейся в метаданных.

Для наглядного и объективного изучения истории России следует доработать имеющиеся исторические геопорталы. Для этого необходимо оснастить каждый геопортал возможностями проведения ГИС-анализа – добавить статистические и тематические слои на конкретные даты либо обеспечить геопорталы возможностью импорта данных слоёв пользователями. Какие варианта исторического ГИС-анализа можно провести в исторических геопорталах? Помимо рассмотренного выше вопроса даты включения Аляски в Российскую Империю в истории России существуют так называемые «трудные» вопросы истории России, то есть вопросы, которые касаются важнейших событий истории России и вызывают наибольшие дискуссии в обществе.

На данный момент в Историко-культурном стандарте насчитывается двадцать «трудных вопросов истории России» [8, с. 49]: начиная от истории возникновения Древнерусского государства и заканчивая современной историей. Из них девять вопросов охватывают дореволюционный период. Четыре вопроса непосредственно связаны с историей формирования Российского государства в дореволюционный период:

1. образование Древнерусского государства и роль варягов в этом процессе – первый вопрос в перечне;
2. исторический выбор Александра Невского – третий вопрос в перечне;
3. присоединение Украины к России (причины и последствия) – шестой вопрос в перечне;
4. причины, последствия и оценка падения монархии в России, прихода к власти большевиков и их победы в Гражданской войне – девятый вопрос в перечне.

Для решения данных вопросов необходимо обеспечить геопорталы возможностями трёхмерного моделирования обстановки (трёхмерные ГИС), а также разработать в интернет-проектах так называемые «литературные ГИС». В настоящее время данные ГИС развиты за рубежом. Литературные ГИС представляют собой базы данных, содержащие информацию о локализации, извлеченной непосредственно из литературных текстов, например описание альпийского пейзажа озера Люцерн/Готард в Швейцарии или городского пространства Праги в Чехии [10, с. 22]. В нашей стране существовало много выдающихся художников-писателей, таких как Н.В. Гоголь, М.Ю. Лермонтов, Л.Н. Толстой, И.С. Тургенев и др. Достаточно привести в пример описание географического рубежа Днепр: «Чуден Днепр при тихой погоде, когда вольно и плавно мчит сквозь леса и горы полные воды свои. Ни зашелохнет; ни прогремит. Глядишь, и не знаешь, идёт или не идёт его величавая ширина…» (Н. В. Гоголь «Вечера на хуторе близ Диканьки»). Кроме важнейшей функции проведения ГИС-анализа, разработка данных ГИС могут способствовать предотвращению неуклонно развивающегося литературного нигилизма в современном обществе. Тексты старинных летописей, военно-географических описаний и др. также могут служить источниками для создания исторических ГИС.

Например, для решения с помощью ГИС-анализа третьего вопроса из перечня – исторический выбор Александра Невского – предлагается обеспечить исторический геопортал статистическими данными на анализируемый период: численность и вооружение армий Александра Невского, Запада и татаро-монгол. В настоящее время автором данной статьи разрабатывается интернет-проект «Формирование территории Российского государства (XII – начало XX вв.)», в котором планируются проведение ГИС-анализа некоторых «трудных» вопросов истории России, в том числе и исторического выбора Александра Невского. Так, по предварительным подсчетам выявлено, что примерная численность армии вторгшихся на Русь монгольских войск 300 000 человек (согласно «Истории государства Российского» Н.Карамзина), численность армии Александра Невского в Ледовом побоище (1242 год) оценивается в 15 000 человек, войск Ордена – 10 000 – 12 000 человек. В разрабатываемом геопортале планируется создать литературные ГИС на основе отрывков из летописей и других произведений («Повесть о житии Александра Невского», «Новгородская первая летопись старшего и младшего изводов» и др.), в которых прослеживаются настрой и цели каждой стороны. Далее необходимо сделать трёхмерную визуализацию театров военных действий, чтобы оценить возможности противостояния армий Александра Невского и Запада, армий Александра Невского и татаро-монгол.

Таким образом, исторические ГИС в России могут иметь большой потенциал использования, например для более наглядного и объективного изучения историко-культурного развития страны. Старинные карты в этом случае приобретают новый смысл. Можно проводить массу разнообразных манипуляций: построение трёхмерных карт, создание литературных ГИС, картометрические исследования, и, наконец, исторический ГИС-анализ. 

Выводы:

1. Исторические ГИС – довольно молодое направление, интенсивно развивающееся за рубежом, интерес к которому в последнее время неуклонно растёт в нашей стране.
2. Со второго десятилетия нашего столетия ввиду внешнеполитических событий в России появляются исторические геопорталы, которые содержат объемную информацию об историко-культурном формировании государства, однако при использовании новых направлений зарубежного опыта могут выйти на существенно высокий этап развития.
3. Исторические геоинформационные системы, в дополнение к традиционным источникам получения информации, при должном развитии могут способствовать всестороннему изучению истории и культуры нашей страны.
4. Исторический ГИС-анализ – главный вектор развития исторических ГИС.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 

1. Владимиров В.Н. Историческая геоинформатика: геоинформационные системы в исторических исследованиях. – Барнаул, 2005.
2. Владимиров В.Н., Силина И.Г., Чибисов М.Е. Приходы Барнаульского духовного правления в 1829–1864 гг. (по материалам клировых ведомостей). – Барнаул, 2006.
3. Владимиров В.Н. Геоинформационные технологии в исторических исследованиях // Новая и новейшая история. – 2006. – № 3.
4. Геопортал Русского географического общества – Режим доступа: https://geoportal.rgo.ru (дата обращения 14.09.2019)
5. Границы России 850 – 2020: картографический проект. – Режим доступа: https://map.runivers.ru (дата обращения 2.12.2020)
6. Живая карта – история России: картографический проект. – Режим доступа: https://histrf.ru/mediateka/interactive/maps/interactive-map (дата обращения 10.10.2020)
7. Интерактивная карта изменений границ России на протяжении веков: картографический проект. – Режим доступа: https://histography.ru/ (дата обращения 3.11.2020)
8. Историко-культурный стандарт, 2013. – Режим доступа: http://school.historians.ru/wp-content/uploads/2013/08/Историко-культурный-стандарт.pdf (дата обращения 10.12.2020)
9. Историческая география и историческая картография
   в Институте всеобщей истории РАН: сайт. – Режим доступа: https://histgeo.ru (дата обращения 29.06.2019)
10. Рыгалова М.В. Зарубежный опыт применения ГИС в исторических исследованиях основные направления / Известия Алтайского государственного университета, 2014. С. 199-202.
11. Саблин И.В. Историческая геоинформатика: от визуализации к пострепрезентативному анализу // Историческая информатика. – 2012. – № 3.
12. Старые карты городов России онлайн — Это Место.ру. – Режим доступа: http://www.etomesto.ru/ (дата обращения 1.12.2020)
13. Шредерс А.М., Лялля Е.В. Практика применения ГИС в историко-культурных исследованиях // Историческая информатика. – 2012. – № 1.
14. Грегори Ян Н., Элл Пауль. Исторические ГИС: технологии, методологии и наука (кембриджские исследования в области исторической географии), 2008. (На английском языке).
15. Ноулс А.К., Хиллер А. Предисловие // Историческое место: как карты, пространственные данные и ГИС изменяют исторические данные. – 2008. (На английском языке)
16. Рамзи Дэвид и Уильямс Мередит. Исторические карты в ГИС: глава из журнала «Past Time, Past Place: GIS for History», 2012. С. 1-18. (На английском языке).

References

1. Vladimirov V.N. Istoricheskaya geoinformatika: geoinformacionnye sistemy v istoricheskih issledovaniyah. – Barnaul, 2005. (In Russian).
2. Vladimirov V.N., Silina I.G., CHibisov M.E. Prihody Barnaul’skogo duhovnogo pravleniya v 1829–1864 gg. (po materialam klirovyh vedomostej). – Barnaul, 2006. (In Russian).
3. Vladimirov V.N. Geoinformacionnye tekhnologii v istoricheskih issledovaniyah // Novaya i novejshaya istoriya. – 2006. – № 3. (In Russian).
4. Geoportal Russkogo geograficheskogo obshchestva – Rezhim dostupa: https://geoportal.rgo.ru (accessed date 14.09.2019)
5. Granitsy Rossii 850 – 2020: kartograficheskii proekt. – Rezhim dostupa: https://map.runivers.ru (accessed date 2.12.2020)
6. Zhivaya karta – istoriya Rossii: kartograficheskii proekt. – Rezhim dostupa: https://histrf.ru/mediateka/interactive/maps/interactive-map (accessed date 10.10.2020)
7. Interaktivnaya karta izmenenii granits Rossii na protyazhenii vekov: kartograficheskii proekt. – Rezhim dostupa: https://histography.ru/ (accessed date 3.11.2020)
8. Istoriko-kul’turnyi standart, 2013. – Rezhim dostupa: http://school.historians.ru/wp-content/uploads/2013/08/Istoriko-kul’turnyi-standart.pdf (accessed date 10.12.2020) (In Russian).
9. Istoricheskaya geografiya i istoricheskaya kartografiya v Institute vseobshchej istorii RAN: sajt. – Rezhim dostupa: https://histgeo.ru (accessed date 29.06.2019)
10. Rygalova M.V. Zarubezhnyi opyt primeneniya GIS v istoricheskikh issledovaniyakh osnovnye napravleniya / Izvestiya Altaiskogo gosudarstvennogo universiteta, 2014. S. 199-202. (In Russian).
11. Sablin I.V. Istoricheskaya geoinformatika: ot vizualizacii k postreprezentativnomu analizu // Istoricheskaya informatika. – 2012. – № 3. (In Russian).
12. Starye karty gorodov Rossii onlain — Eto Mesto.ru. – Rezhim dostupa: http://www.etomesto.ru/ (accessed date 1.12.2020)
13. Shreders A.M., Lyallya E.V. Praktika primeneniya GIS v istoriko-kulturnyh issledovaniyah // Istoricheskaya informatika. – 2012. – № 1. (In Russian).
14. Ian N. Gregory, Paul Ell: Historical GIS: Technologies, Methodologies, and Scholarship (Cambridge Studies in Historical Geography), 2008
15. Knowles A.K., Hillier A. Preface // Placing History: How Maps, Spatial Data, and GIS Are Changing Historical Scholarship. – 2008.
16. David Rumsey. «Historical Maps in GIS» — with Meredith Williams, a chapter in «Past Time, Past Place: GIS for History», 2012. P. 1-18

 

УДК 664. 7.002.5:631.56 

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10909 

УПРАВЛЕНИЕ ПИЩЕВОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ И РЕКУЛЬТИВАЦИЯ ЗАГРЯЗНЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ

 Тлевхан Куромжанович Ахмеджанов, д.т.н., профессор кафедры «Земельные ресурсы и кадастр», Казахский национальный аграрный исследовательский университет; +77714551178, e-mail: tlev_ahm@mail.ru, г.Алматы, ул. Оспанова, 85/10

Бауржан Оралбекович Джанкуразов, д.т.н., профессор кафедры «Технология и безопасность пищевых продуктов», Казахский национальный аграрный исследовательский университет, +77772490193, e-mail: aleyron69@mail.ru, г.Алматы, ул. Нахимова 12 

Нилиповский Василий Иванович, к.э.н., профессор кафедры экономической теории и менеджмента, Государственный университет по землеустройству, г. Москва,   +74992617140, e-mail: v_i_n2000@mail.ru, г. Москва, ул. Казакова, 15

Tlevkhan Kuromzhanovich Akhmedzhanov

Baurzhan Oralbekovich Dzhankurazov

Nilipovskiy Vasily Ivanovich

Аннотация. Качество сельскохозяйственной продукции как сложная функция, изменяется во времени в результате аддитивного  действия физико-химических и биологических процессов связанных с экологией окружающей среды. К числу основных факторов деградации природной среды относится ее загрязнение тяжелыми металлами, особенно в районах горнодобывающих предприятий [1,2,3,4,5].

В работе приведены результаты исследований экологических показателей качества зерна пшеницы выращенной в окрестностях Соколовско-Сарбайского месторождения  железных руд Костанайской области Республики Казахстан. Предлагается технология восстановления  отработанных карьеров месторождений  с применением метода полной засыпки  их вскрышными породами с целью повышения эффективности восстановления земель  сельскохозяйственного назначения [1,6,7,8].

Summary. The quality of agricultural products, as a complex function, changes over time as a result of the additive action of physico-chemical and biological processes related to the ecology of the environment. Among the main factors of environmental degradation is its pollution with heavy metals, especially in the areas of mining enterprises [1,2,3,4,5].

The paper presents the results of studies of environmental quality indicators of wheat grain grown in the vicinity of the Sokolovsko-Sarbaysky iron ore deposit of the Kostanay region of the Republic of Kazakhstan. The technology of restoration of spent quarries of deposits using the method of full filling them with overburden rocks is proposed in order to increase the efficiency of restoration of agricultural land [1,6,7,8].

Ключевые слова: пищевая безопасность, управление качеством продукции, загрязненные почвы, рекультивация земель, технологии восстановления нарушенных территорий.   

Key words: food safety, product quality management, polluted soils, land reclamation, technologies for restoration of disturbed territories.

Введение

Сельхозяйственные угодья в окрестностях горно-рудных предприятий находятся под отрицательным воздействием выбросов (пыли, газов) от технологических процессов предприятий. В составе пыли и газов имеются тяжелые металлы: кадмий, свинец, мышьяк, ртуть и др., которые отрицательно влияют на экологическую безопасность сельхозяйственной продукции.  

Рост и созревания растениеводческой продукции происходит в условиях непрерывного массообмена веществ с окружающей средой. В этих условиях сложнопористый, характер микроструктуры  вегетативных органов растений и анатомических частей зерна предопределяет возможные пути загрязнения урожая тяжелыми металлами (через корневую систему с минеральными веществами почвы и составе аэрозолей и пыли воздуха, осаждаясь в виде поверхностных отложений на лисььях  и проникая через кутикулу и устьица листьев). Ионы тяжелых металлов в процессе роста, развития и созревания  зерна пшеницы, крахмальных гранул крупяных культур (риса), в эндосперме формируются  микро- и нанопоровые пространства размерами 1,0…2,73 и от 3,0….4,0 и более ангстрем, в которые через корневую систему с питательными веществами попадают тяжелые металлы (Cd, Hg). Находясь в окружении дисульфидных мостиков –S-S -, карбоксильных групп COOH, группы R различных аминокислот полипептидов белка электроотрицательные тяжелые металлы тормозят рост, развитие, созревание колосовых, содействуют  конформационным изменениям в системе фермент – субстрат, снижая энергетический потенциал клеток семенного зерна, а следовательно и урожай. И наоборот, в силосных хранилищах элеваторов- содействуют  снижению энергии активационного барьера перехода зерна из состояния покоя к активной жизнедеятельности, потере качества и порче при хранении [4,10,11,12,13,22].

 Ниже на рисунке 1 приведена схема порового пространства и соотношения размеров полярных молекул воды, углеводородов органики, вирусов, бактерий, грибов и зоофауны почвы.

Базисные размеры твердых минеральных, в т.ч. и органических частиц почвы находятся  в пределах от  микрометра до нескольких миллиметров и упакованы беспорядочно, что ведет к нескольким следствиям, а именно сообщающиеся поры соседних слоев имеют лабиринтообразный характер в которых образуются поры аэрации, по капиллярам проникает гравитационная вода, на разрыхленных слоях формируются  туннельные норы и ходы зоофауны, с копролитами, а в недосягаемых для надземной атмосферы и  кислорода местах образуются анаэробные микрозоны, из общей пористости исключаются поры, занятые защемленной водой, и защемленным воздухом.

Вместе с тем, вода не только mater, но также matrix как физико-химических, так и биохимических, микробиологических процессов. Нужно иметь ввиду, что условный диаметр молекулы воды составляет не более 0,32 нм., т.е. 3,20 ангстрема — это в десятки раз меньше линейных размеров органических макромолекул, в сотни и тысячи раз меньше щелевидных, лабиринтообразных, клиновидных и замкнутых пор внутри твердых частиц в миллионы раз меньше пористых мезо-и макроструктур структур почвы и в тристо миллионов раз меньше почвенной зоофауны. Она поглощается почвой, подчиняясь физическим законам и активно включается в физико-химические, биохимические и микробиологические процессы. Формирование полярных молекул воды в виде гроздьев на активных центрах органики и других компонентов почвы приводит к спонтанному процессу активизации физиологических (дыхание, диффузия газов и молекулярная эффузия через мембраны клеток в микро-и нанопорах органики и неорганики) и микробиологических процессов в почве с образованием гумуса.

Вместе с тем тяжелые металлы в том числе кадмий концентрируется в протеиновой части растений (пшеницы, риса) и может накапливаться в больших количествах  в генеративных органах растений. Это означает зародыши злаковых культур накапливая кадмий передают при каждом урожае новому поколению растений даже если  почва была очищена от тяжелого металла и доведена до фонового содержания. Токсичность кадмия проявляется в нарушении активности ферментов. Это происходит потому что, сильно отрицательные тяжелые металлы (кадмий) находясь в поле ориентированных электростатических зарядов фермент-субстратного комплекса переходит вместе  с питательными веществами в новое растение  [4,7,8].

 Главная мишень токсичности кадмия для человека – почки. Продолжительное поступление кадмия в организм вызывает тяжелые заболевания почек и костей с необратимыми последствиями. После прекращения воздействия кадмия изменения остаются необратимыми.     Таким образом, сравнительный анализ соотношений размеров порового пространства микроструктуры почвы с другими компонентами биогеоценоза почвы показывает закономерность развития экзотермических процессов начало которым дают фазовые переходы влаги первого рода, активизация микрофлоры, деструкция органики и жизнедеятельность зоофауны.

Поступления металлов в растения из почвы корневым путем включают пассивный (неметаболический) перенос ионов в клетку в соответствии с градиентом их концентрации и активный (метаболический) процесс поглощения клеткой против градиента концентрации. В поглощении и транспорте тяжелых металлов в растения можно выделить следующие этапы: 1) накопление ионов в свободном пространстве корня; 2) преодоление ионами мембранного барьера и их проникновение в симпласт; 3) радиальное передвижение ионов по тканям корня и сосудистым проводящим пучкам. Первый этап поглощения тяжелых металлов корневой системой осуществляется посредством физико-химической адсорбции, а также за счет неметаболического связывания ионов металлов активными участками клеточной стенки. Последующие этапы поглощения металлов связаны с затратой энергии с участием ионных каналов и белков переносчиков. Помимо симпластного пути ионы тяжелых металлов могут передвигаться и по апопласту до поясков Каспари [7].  Почва представляет собой совершенно особое природное образование, обладающее только ей присущим строением, составом и свойствами.

Способность растений поглощать тяжелые металлы из почвы характеризуется коэффициентом биологического поглощения (КБП), представляющим собой отношение содержания металла в растении к его содержанию в почве. Например, КБП свинца для многих растений (овес, кукуруза, горох и т. д.) составляет 0,001–0,005, а КБП кадмия для этих же культур – 0,01–0,5. Отсюда следует, что одни и те же виды растений поглощают значительно больше кадмия, чем свинца.

На поступление тяжелых металлов из почвы в растения оказывает влияние большое число разнообразных факторов. К наиболее важным из них относятся механический состав почвы, химический состав почвы (органическое вещество, содержание карбонатов, фосфатов и других солей),  рН почвенного раствора, взаимодействие металлов, температура почвы и воздуха, валентность элемента, его физико-химические свойства, биологические особенности вида, возраст растений, сезон года и т. д.

Из воздуха тяжелые металлы в составе аэрозолей и пыли попадают на лист, удерживаются на нем в виде поверхностных отложений, часть их может быть вымыта дождевой водой, а часть поступает в растение. Механизм поглощения ионов тяжелых металлов листьями состоит из двух фаз: 1) неметаболического проникновения через кутикулу (которое рассматривается как главный путь поступления);   и 2) метаболического переноса ионов через плазматические мембраны и протопласт клеток, т. е. их накопление против градиента концентрации. 

Результаты исследований

Расчеты показывают, в сухом зерне массой 600 т. с влажностью 14% (такова  вместимость  одного круглого силоса диаметром 6 м. и высотой 30 м.) общая масса влаги, удерживаемых в капилярно-пористой структуре зерновок достигает 84-93 тонн, из них около 3-5 тонн являются слабосвязанными и они могут легко выделяться в  межзерновое пространство при изменении тепловлажностного режима на границах раздела партий размещаемых в одном хранилище. Как следствие при активизации физиологических процессов и повышения температуры в группе зерен часть влаги (подвижная, слабо связанная физико-химическими силами в структуре эндосперма зерна) легко выделяется в межзерновое пространство, тем самым, увеличивая влагосодержание воздуха, не только в центре событий, но и в смежных слоях и окрестностях очага самосогревания. Присутствие в  микроструктуре зерна  комплексных соединений  тяжелых металлов (кадмия)  за  счет аддитивного  действия  образования новых  водородных  связей  совместно с хелатными  соединениями активизирует экзотермические процессы в неблагоприятных  участках зерновой  насыпи.

В окрестностях Соколовско-Сарбайского месторождения  железных руд Костанайской области Республики Казахстан осуществляется производство зерна. Были проведены исследования экологических показателей качества зерна пшеницы выращенной в данной местности. На рисунке 2 приведены данные по содержанию тяжелых металлов в зерне, полове пшениц Омская  18,  Любава 5 и Боевчанка.

Тяжелые  металлы свинец, кадмий, ртуть, мышьяк  являются  токсичными  даже в очень  низких  концентрациях. В  исследуемых  образцах пшеницы «Омская  18», «Любава 5»  и  «Боевчанка» установлено   более  чем  2-х кратное превышение содержания кадмия ПДК.  Вместе  с  тем в полове  пшеницы «Омская 18» обнаружена содержание ртути — 0,047 мг/кг, что  заметно  превышает ПДК (0,03 мг/кг).  Вместе  с  тем,  содержание  свинца в  исследуемых  образцах  заметно  ниже ПДК = 0,85 мг/кг  и  колеблется  в  пределах 0,124 в  зерне  «Омская 18» до 0,166  в пшенице  «Боевчанка».       

Обсуждение результатов

В ближайшие  годы  в Республике Казахстан закроются и обанкротятся  до 50 000 месторождений полезных ископаемых. Заброшенные  карьеры  и отвалы в  окрестностях месторождений  являются постоянно действующими факторами деградации сельхозяйственных угодий и населенных пунктов тяжелыми металлами.

После освоения выработанного карьерного пространства можно переходить к рекультивации и восстановлению почвы. Для восстаноления почвы предлагается использовать выработанные пространства заполнять очищенными от токсичных пород, которые ранее находились в отвалах. При этом в породах отвалов имеются остаточные рудные включения которые будут извлечены путем выщелачивания. При выщелачивани рудных включений полученные от них полезные компоненты будут включены в стоимость восстановления выработанного карьерного пространства.

На поверхность заполненного карьерного пространства наносится слой грунта который способен выращивать сельхозяйственные культуры, например зерновые. Использование выработанного пространства, карьеров при открытой разработке месторождений и в окрестностях является  актуальной  экономической и экологической  задачей. Для рационального  использования загрязненных  сельскохозяйственых  угодий предлагается  способ рекультивации. Метод  состоит из  следующих этапов.

Оставшиеся после выщелачивания отходы можно использовать в строительстве транспортных магистралей, кладке подземного выработанного пространства после завершения горных работ и в строительной индустрии в качестве наполнителя бетона. Однако многие забалансовые запасы после выщелачивания в дальнейшем требуют их захоронения, т.к. в их составе присутствует большое количество токсичных соединений. При кучном выщелачивании руд осуществляется подготовка оснований для предотвращения утечек продуктивных растворов, дробление руды до определенной фракции, отсыпка куч заданных размеров на подготовленное основание, строительство прудков уловителей, монтирование орошающей системы и т.д. Все эти работы связаны с большими затратами, которые достигают значительных размеров и приводят к удорожанию себестоимости получаемой продукции и снижению рентабельности кучного выщелачивания. После выщелачивания кучи оставшуюся горную массу требуется переместить в отвалы пустых пород, на что также необходимо значительные расходы, а сами работы сопровождаются интенсивным выделением пыли, газов и других вредных веществ в окружающую среду. Пустые породы требуют в свою очередь утилизации или захоронения для проведения рекультивационных работ на пром площадках горнодобывающих предприятий. Таким образом, технологические процессы кучного выщелачивания сами влияют на окружающую среду, особенно если по каким либо обстоятельствам нарушится герметичность основания и произойдет утечка растворов в почву, загрязняя грунтовые воды и водоемы.

В процессе выщелачивания золота и серебра применяются цианиды, которые являются высокотоксичными и опасными веществами для обслуживающего персонала и окружающей среды. На кучах по выщелачивании меди применяется раствор серной кислоты, которая также опасна для окружающей среды. Для уменьшения степени воздействия кучного выщелачивания на окружающую среду, а также исключения многих затрат, связанных с перевозкой и  рекультивацией отходов и их захоронением предлагается использовать различные горные выработки, например, отработанные карьеры, подземные горные выработки (штольни, стволы, камеры, блоки, штреки и т.д.).

При этом подготовку основания и формирования кучи можно осуществлять более дешевыми методами, т.к. основания будут одноразовыми в зависимости от конкретных условий. а после выщелачивания руды отходы остаются на месте и последующие кучи формируются по определенной схеме, с учетом полноты заполнения выработанного пространства и проницаемости почвы. Для повышения эффективности выщелачивания требуются повышение температуры, как самой руды, так и раствора. С целью повышения проницаемости кучи и постоянного прогрева руды в ней при формировании кучи, предлагается отходы урановой промышленности перемешивать с выщелачиваемой рудой.

При перемешивании выщелачиваемой руды с отходами, обладающими радиоактивным излучением, температурный режим в объеме кучи можно представить в виде неоднородного уравнения температуропровод, т.е.

где  c,ℽ , λ —  соответственно теплоемкость, теплопроводность и плотность материала в объеме выщелачиваемой кучи; T(х, y, z — оператор Лапласса (сумма вторых производных температур по трем координатам); f_i — функция плотности источников выделения и поглощения тепла. В зависимости от условий выщелачивания функцию f_i можно представить в следующем виде

где f_i — плотность источников выделения тепла за счет окислительных процессов в выщелачиваемой куче; f₂ — плотность источников выделения тепла за счет радиации в объеме кучи; f₃, … , f_n плотность источников поглощения тепла в объеме кучи.

При известных значениях f_i и граничных условий решение уравнения (1) позволяет прогнозировать температурный режим в объеме кучи для повышения эффективности процесса выщелачивания. При этом выщелачиваемая руда будет постоянно прогреваться и увеличится ее трещиноватость. Это повысит окисляемость руды и увеличит содержание полезных компонентов в растворе, что в комплексе ускорит и процесс выщелачивания. Для подогрева выщелачивающего раствора предлагается использовать тепло солнечной энергии, с использованием коллекторов пятого поколения.

При использовании отработанных пространств карьеров для кучного выщелачивания последовательная отсыпка выщелачиваемой руды в карьерном пространстве из такого расчета, что бы высота выщелачиваемой кучи не превышала величины образования  кольматационного слоя /1 /, т.е.

где β  — динамический коэффициент; S_ᴨ— площадь сечения порового пространства, м²; S_H площадь орошаемой поверхности навала, м²; h_K толщина кольматационного слоя, м;   p_T, p_p— плотности соответственно руды и раствора, кг/м³;    — содержание фракций 0-1 мм в объеме руды, %;  

φ^’_{k —} содержание вещества в жидкой фазе в капиллярных порах кольматационного слоя, %;  φ^’_o — содержание фракций размером 0-1 мм в кольматационном слое, %; W_M — максимальная молекулярная влагоeмкость руды, %.

Отсыпанные слои постепенно выщелачиваются, а на них поочередно производится отсыпка следующего слоя выщелачиваемой руды до полного заполнения карьерного пространства.

Для этих условий предлагается технология полного заполнения выработанного пространства карьера с использованием предотвала. Сущность технологии заключается в том, что фронт отсыпки отвала на ярусах развивается от бортов карьера к центральной его части и формирование отвального яруса производят сверху одним уступом до смыкания нижней его бровки с верхней бровкой предотвала. По мере подвигания фронта отсыпки отвального яруса к центральной части карьера образуется горизонтальная поверхность. В момент окончания процесса отвалообразования вся нарушенная поверхность карьера будет восстановлена.

Опыт рекультивации показывает, что уплотнение пород и усадка поверхности отвалов происходит неравномерно и зависит в основном от технологии заполнения отработанного карьера и способа механизации отвальных работ, физико-механических свойств засыпаемой горной массы (руд), высоты отвала (кучи) и режима орошения его выщелачивающими растворами, разрыва во времени между отсыпкой кучи и планировкой.

Усадки могут быть определены различными методами [6,10,11]. Одним из основных методов определения усадки поверхности отвала является нивелирование высотных отметок поверхности реперов через определенный промежуток времени. Определение отметок реперов в зависимости от высоты отвала можно производить геометрическим или тригонометрическим нивелированием. Повторным наблюдением, производимым через промежутки времени, можно получить разность с первоначальным нивелированием, которая покажет усадку в отдельных точках, а также всей поверхности карьера.

Практически усадка поверхности отвала определяется из выражения:

где,

 Н_и, Н_к отметки точек поверхности отвала, полученные из «и», «к» циклов нивелирования.

Интенсивность стабилизации усадки отвала находится по формуле

где,

t_с—  интенсивность стабилизации усадки отвала;

 N — количество суток между повторным нивелированием, сутки.

Сравнением результатов интенсивности усадки определяются предельные значения их которые учитываются при выполнении горно-планировочных работ при отсыпке.

Таким образом, предложенная технология полного заполнения карьера при выщелачиваемой в нем руд обеспечивает безопасные условия отсыпки куч и планомерное восстановление его поверхности за счет создания упорной поверхности и одновременного подвигания  ярусов. Основными параметрами технологии формировании куч с целью полной засыпки отработанных пространства карьеров являются: высота, количество и протяженность фронта отсыпки куч, а также размеры предотвала. После освоения выработанного карьерного пространства можно переходить к рекультивации и восстановлению почвы путем высадки древесно-кустарниковых культур и посева трав – злаки (черный саксаул, карагаш, тамарикс, лох узколистный, чингиль, овсяница восточная, райграс пастбищный, ежа сборная, овсяница луговая, костер безостый, волоснец.                                        

Заключение

Таким образом в условиях улучшения функционирования системы управления пищевой безопасностью проблема рекультивации загрязненных земель имеет важное народнохзяйственое  значение  является  актуальной научно-исследовательской задачей. Одним из факторов деградации сельхозяйственных угодий и населенных пунктов тяжелыми металлами являются заброшенные  карьеры  и отвалы в  окрестностях постоянно действующих месторождений, поэтому для решения проблемы пищевой безопасностью необходимо разработать соответствующую комплексную программу, предусматривающую, в частности, использование эффективных технологий рекультивации земель и восстановления почвы.

Исследования показали, что сельхозяйственные угодья в окрестностях горно-рудных предприятий находятся под отрицательным воздействием различных выбросов от технологических процессов предприятий,  которые отрицательно влияют на экологическую безопасность сельхозяйственной продукции. Например, кадмий и его производные относятся к первому  классу  чрезвычайно опасных веществ и его  производные при  попадании в организм  человека блокирует аминокислоты, нарушает  белковый обмен и  тем самым  приводит  к  поражению ядра  клеток. В организме человека кадмий и его соединения  выводят  кальций из  костной  ткани, разрушает  нервную  систему, поражает  печень и почки.

Для  восстановления и рекультивации загрязненных  тяжелыми металлами почв  находит  широкое  применение фиторемедиация:амаранта, ячмень, горчица котрые  выносят в биомассу  растение  кадмий, цинк, медь, которые  в  дальнейшем  утилизируется или  используется для  минерализации объединенных  полей. Реализация поставленных  задач позволит   решит двуединую задачу агропромышленного  комплекса включить  в сельскохозяйственный оборот заброшенные  и  загрязненные  участки при одновременном получении   экологический чистого урожая.                                                                     

Список литературы 

1. Ахмеджанов Т.К. и др. Математическое моделирование физико-химических процессов окисления и самовозгорания полезных  ископаемых при их добыче, складировании и переработки. Теория и практика.Алматы,2003.-256с.
2. Трисвятский Л.А. Хранение зерна. – М.: Колос, 1985. – 256 с.
3. Правила организации и ведения технологического процесса на элеваторах и хлебоприёмных предприятиях / Министерство заготовок СССР. – М., 1984. – 123 с.
4. Б.О, Джанкуразов К.Б. Сохранить золотое зерно Казахстана– Алматы Алейрон, 2002. – 284 с.
5. Инструкция № 9-7-88 по хранению зерна, маслосемян, муки и крупы. – Москва: ЦНИИТЭИ Минхлебопродукта СССР, 1988. – 40 с.
6. Жараспаев М., Ахмеджанов Т.К., Ревенко А.М. и др. А.с. №1498909  (СССР), Способ переработки руд, 1989. Бюл. № 29.
7. Титов А.Ф., Таланова В.В., Казнина П.М. Физиологические основы устойчивости растений к тяжелым металлам. Карельский научный центр Российской академии наук Институт биологии. – Петрозаводск, 2011.
8. Brune A., Urbach W., Dietz K-J. Compartmentation and transport of zinc in barley primary leaves as basic mechanisms involved in zinc tolerance // Plant Cell Environ. 1994. V. 17. -P. 153–162.
9. Гинзбург А.С. Дубровский В.П., Казаков Е.Д., Окунь Г.С., Резчиков В.А Влага в зерне. – Москва: Колос, 1969. – 224 с.
10. Александров И.В. // Химия тв. топлива, 1987. -№5. –с.29-36.
11. Попов В.Н., Немкин А.Ф. Маркшейдерские работы при рекультивацмм зеиель га горных предприятиях.-М.:Недра, 1984, -184с.
12. Полищук А.К., Михайлов А.М., Заудальский И.И. и др. Техника и технология рекультивации на открытых разработках. – М.: Недра, 1977, 213 с.
13. Вогман Л.П., Мельников В.Н. Предупреждение самовозгорания
    зерна // Мукомольно-элеваторная и комбикормовая промышленность. 1987. № 8. С. 18-19.
14. Вогман Л.П., Проценко Л.С. Выделение водорода при увлажнении растительных горючих материалов. Пожарная опасность веществ и техноло­гических процессов // Науч. тр. ВНИИПО. 1989. С. 62-67.
15. Вогман Л.П., Путимцев И.И., Жолобов В.И., Зуйков В.А. Образование водорода при тушении пожаров комбикормового сырья.
    Исследование процессов водопенного тушения пожаров // Науч. тр. ВНИИПО, 1987, С. 72—83.
16. Васильев Я.Я., Семенов Л.И. Взрывобезопасность на предприятиях по хранению и переработке зерна. М.: Колос,1983.-224 с.
17. Кольцов К.С., Попов Б.Г. Самовозгорание твердых веществ и материалов и его профилактика. М.: Химия, 1978.-160с.
18. Ржевский В.В., Новик Г.Я. Основы физики горных пород. –М.: Наука,1984.
19. Франк-Каменецкий Д.А. Диффузия и теплопередача в химической кинетике. М.: Наука, 1967.- 492 с.
20. Саранчук В.И., Баев Х.Г. Теоретические основы самовозгорания угля. М.: Недра, 1976.-152 с.
21. Войтковский Ю.Б., Александров И.В., // Химия тв. топлива, 1988. -№3. –с.34-40.
22. Гаврилов Ю.В., Александров И.В. // Химия тв. топлива, 1987. -№6. –с.15-
23. Лурье Ю.Ю. Справочник по аналитической химии. М.: Химия, 1989.-с.373.

УДК 664. 7.002.5:631.56

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10908 

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ЗАГРЯЗНЕННЫХ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ

MATHEMATICAL METHODS AND SOFTWARE FOR CADASTRAL ASSESSMENT OF POLLUTED AGRICULTURAL LAND

Нилиповский Василий Иванович, к.э.н., профессор кафедры экономической теории и менеджмента, Государственный университет по землеустройству, г. Москва,   +74992617140, e-mail: v_i_n2000@mail.ru, г. Москва, ул. Казакова, 15

Джанкуразов Руслан Куанышевич, ведущий специалист-программист разработчик, ТОО «R.A. Solutions», +77772490195, e-mail: ruslanjan888@gmail.com, г.Алматы, ул. Нахимова 12

Тлевхан Куромжанович Ахмеджанов, д.т.н., профессор кафедры «Земельные ресурсы и кадастр», Казахский национальный аграрный исследовательский университет; +77714551178, e-mail: tlev_ahm@mail.ru, г.Алматы, ул. Оспанова, 85/10

Бауржан Оралбекович Джанкуразов, д.т.н., профессор кафедры «Технология и безопасность пищевых продуктов»,  Казахский национальный аграрный исследовательский университет, +77772490193, e-mail: aleyron69@mail.ru, г.Алматы, ул. Нахимова, 12

Джанкуразова Диляра Салимовна, директор, ТОО «R.A. Solutions», +77772490195, e-mail:diliara@bk.ru, г.Алматы, ул. Нахимова, 12

Nilipovskii Vasilii Ivanovich

Dzhankurazov Ruslan Kuanyshevich

Tlevkhan Kuromzhanovich Akhmedzhanov

Baurzhan Oralbekovich Dzhankurazov

Dzhankurazova Diliara Salimovna 

Аннотация. Для расчета кадастровой  стоимости земель сельскохозяйственного  назначения, в том  числе  и  загрязненных, в работе показаны особенности использования математических методов и программного обеспечения с  помощью  языка  программирования javascriptс  библиотекой  react.   Разработанная программа учитывает содержание кадмия, ртути, свинца, молибдена и цинка, а также влияние коэффициента капитализации, баллы районного и областного бонитетов, коэффициент удаленности с целью повышения эффективности кадастровой оценки стоимости загрязненных земель сельскохозяйственного назначения. Результаты можно получать в виде листинга втаблицах и графиках для последующего рассмотрения вариантов иустановления обоснованной цены при совершении операций с земельными участками (продажа, аренда, залог и др.).

Summаry. To calculate the cadastral value of agricultural land, including polluted land, the paper shows the features of using mathematical methods and software using the javascript programming language with the react library. The developed program takes into account the content of cadmium, mercury, lead, molybdenum and zinc, as well as the impact of the capitalization coefficient, district and regional bonus points, and the distance coefficient in order to improve the efficiency of cadastral valuation of polluted agricultural land. The results can be obtained in the form of a listing in tables and graphs for further consideration of options and establishing a reasonable price when performing transactions with land plots (sale, lease, pledge, etc.).

Ключевые слова: земли сельскохозяйственного назначения, кадастровая стоимость, оценка земель, математические методы оценки, разработка программного обеспечения.

Keywords: agricultural land, cadastral value, land valuation, mathematical valuation methods, software development.

Введение

Рациональное использование земельных ресурсов способствует росту национального богатства любой страны.В мире растёт число заброшенных, нерентабельных и открытых разработок месторождений. Например в Республике Казахстан к  концу  текущего  десятилетия насчитывалось около 50 тысяч единиц таких объектов, по которым требовалось принятие оперативных и эффективных решений [11,12].

Кумулятивное накопление в почве загрязняющих веществ в  окрестностях  открытых месторождений,  в районах  возделывания  сельскохозяйтсвенных культур, приводит к ухудшению пищевой безопасности продукции, потерям питательных веществ, к развитию эрозии, угнетению растительности или к полной гибели.

Использование современных оценочных технологий актуально не только при мониторинге земель, но и для решения других задач, включая повышение эффективности оценки кадастровой стоимости земель сельскохозяйственного назначения.  Информация о состоянии и качестве земель  не всегда является общедоступной и в результате имеют место кадастровые ошибки. В этих условиях прежде, чем начать рекультивацию необходимо установить источник и причины загрязнения, провести мероприятия по снижению выбросов, локализации или ликвидации источника загрязнения, осуществить оценку  кадастровую стоимость загрязненных земель сельскохозяйственного назначения. Только при таких условиях может быть достигнута высокая эффективность затрат на рекультивацию и  вовлечение  неиспользуемых и заброшенных  земель  в сельскохозяйственный оборот [1,2,3,4,5,6,8,9,13,14,15]. 

Методика и методы

Работа является многоплановой и находится на стыке разных областей науки – экономики, экологии, технологии и др. Поэтому методика проведения  поисковых исследований влияния окружающей среды близ горнорудных месторождений на земли сельскохозяйственного назначения основывался на широком охвате различных процессов: геологических, физико-химических и др. Составляющей частью работы был также анализ  патентов и изобретений, касающихся инновационных способов профилактики и ликвидации загрязнения почв, воды и воздуха при проведении буро-взрывных, вскрышных работ и экскавации горной массы месторождений в окрестностях земель сельскохозяйственного назначения.

В условиях цифровизации экономики особенно актуальна тема разработки математических моделей и программ для оценки влияния различных технологических и экономических факторов на стоимость и качество земельных угодий сельскохозяйственного назначения. Такие программы должны разрабатыватся с помощью передовых языков программирования с надежными  библиотеками [5,6,7,8]. При этом особый акцент нами ставился на выбор технологического стека  алгоритмов для разработки программы расчета кадастровой стоимости загрязненных земель сельскохозяйственного назначения (на примере РК).

Программа  строилась с учетом количественно — качественных  характеристик  почвы,дифференциальной ренты загрязненной земли, коэффициента капитализации, среднего балла бонитета пашни района и  областикоэффициента удаленностиот областного центра.Разработка программы выполнена на основе общепринятых математических уравнений, что, на наш взгляд, позволит объективно оценивать факторы по степени влияния на стоимость земельных угодий сельскохозяйственного назначения. Кроме того, программа позволяет учитывать промежуточные значения входных данных, влияющих на кадастровую стоимость загрязненных земель, а исходя  из  входных данных выдается  технико-экономическая  оценка  стоимости земли  и расчетный  ущерб, нанесенный  почве. При разработке программы был использован языкпрограммирования javascript с  библиотекой  react. Данный  набор  инструментов  был  выбран  из-за возможностей  расширения  программы. Так, в архитектуре  программы  были  учтены  возможность  добавления  центрального  сервера   (для  обработки  расчетов  или  получения  актуальных   коэффицентов), другие  улучшения  или  изменения  в  алгоритмах  расчетов. Библиотека    reactпозволила  создать  удобный  и  отзывчивый  интерфейс  для  пользователя.

Работа  с программой не требует специальной подготовки.  После  запуска  программы   пользователь  производит построчный ввод в поля следующих технико-экономических показателей и коэффициентов: Rd – дифференциальная рента загрязненной земли; К — коэффициент капитализации;Б_р  — среднего балла бонитета пашни района; Б_о—  среднего балла бонитета пашни области; — коэффициента удаленности от областного центра.

После завершения ввода будет доступна кнопка «Загрязнители». Нажимая на неёё можно создать строки с наименованиями загрязнителей и колонки «Содержание в почве (мг/кг)», «Фоновое содержание, (мг/кг)», которые тоже заполняются пользователем. При этом имеется возможность коррекции введенных данных по вышеуказанным параметрам- кадмий, ртуть, свинец, молибден, цинк.Затем вводятся данные  по  загрязнителям  в   рассматриваемой почве в  таблицу. Программа готова к  расчету  кадастровой  стоимости земли с  выдачей  данных  в  табличной  и графической форме. После  этого нажать  на  кнопку «Рассчитать» (ниже приведен условный пример).

Так, при условии, что дифференциальная рента в у.е. (Rd)—60880, коэффициент капитализации (К) – 39, средний бал бонитета пашни района (Бр) – 34, средний бал бонитета пашни области (Бо) – 39 и коэффициент удаленности от областного центра (Куд) – 1,4, то получим следующие результаты: стоимость загрязнённой земли = 1 230 847.5 у.е., стоимость экологически чистой земли = 3 419 020.8 у.е., экономический ущерб = 2 188 173.3 у.е.

Для  получения  графика  зависимости кадастровой  стоимости земли от  степени загрязнения  следует  нажать  на  клавишу «Сохранить график». Вместе  с ним  на  листинге дулируется  загрязнители и результаты  расчета  кадастровой  стоимости земли  в  табличной форме. Применительно к РК кадастровая стоимость загрязненных земель рассчитывалась с учетом ряда замечаний: балл  бонитета земли не   может быть  более 100 ед. и менее 11 ед.; поправочные  коэффициенты  к  базовым  ставкам  платы  на  земельные  участки в соответствии  со  ст. 11 Налогового  Кодекса РК  не  должен  превышать двукратный размер; коэффициент капитализации   загрязненной  земли   не  может  быть больше  коэффициента капитализации  экологической  чистой  землю. 

Результаты исследований

Трудоемкость оценки кадастровой  стоимости  загрязненных  земель  обусловлена необходимостью  учета  различных  факторов –в виде эмперических поправочных  коэффициентов знакопеременно влияющих на стоимость земель сельхозназначения.Реальные действия эксперта по оценке земли требует от него не только специальных знаний по оценки сельхозугодий, но и охвата широкого спектра социально-экономических вопросов, которые могут повлиять как на заинтересованность потенциального инвестора, так и на оценку земли. Для осуществления перечисленной задачи кадастровой оценки, нами разработан математический подход к объективной оценке кадастровой стоимости загрязнённых земель.При этом имеют место необъективные изменения  значений ряда коэффициентов, влияющих  на  конечную стоимость земли. Такое  положение отталкивает потенциальных инвесторов от принятия  решений по  освоению заброшенных и загрязненных земель. В ходе проведенных  исследований количественно-качественных показателей  сельхозяйственной продукции были получены результаты, которые  положены в основу совершенствования программного обеспечения.

Разработка программы  и  использование   в практике управления результатов кадастровой оценки стоимости земель сельскохозяйственного назначения позволит  разработать научно обоснованный экономический механизм дополнительного привлечения инвестиции в  аграрный комплекс, а также позволит осуществлять прогноз производства экологической  безопасной сельхозпродукции  на   исследованных  территориях при одновременном улучшении состояния почвенного покрова [4,5,6,8].

Использование математической модели и уравнений, позволило, прежде всего обосновать количественные изменения кадастровой стоимости загрязненных земель сельскохозяйственного назначения. Как уже было отмечено, для расчета  кадастровой стоимости  земли  программа  работает  с  использованием  изменяющихся данных  по загрязненности земель, дифференциальной ренте, срока капитализации,коэффициента экологической опасности земли, среднего балла бонитета пашни района, среднего балла бонитета пашни области и  коэффициента удаленности от областного центра  по следующей формуле [1] :

V_{1загряз}.—стоимость химически загрязненной земли тг/га;

Rd—дифференциальная рента, тн/га;

К    — срок  капитализации, год;

Э_оп—коэффициент экологической опасности земли;

Б_р   —  средний балл бонитета пашни района;

Б_о  —  средний балл бонитета пашни области;

К_уд—коэффициент удаленности от областного центра.

Коэффициент экологической опасности земли  рассчитывается  по  формуле:

где, ПДКз—предельно допустимая концентрация загрязнителя или относительно безопасный уровень вещества в почве мг/кг; Ф_сз—фактическое содержание загрязнителя в почве, мг/кг.

Если загрязнителей несколько, рассчитывают суммарный индекс загрязнителей (И_заг) по формуле:

где, К_с—коэффициент общей концентрации металлов, определяемый по отношению содержания металлов в почве, к фоновому ( кларковому) содержанию;n 0 — число загрязняющих ингредиентов.

Ниже приведем пример оценки загрязненных сельскохозяйственных земель следующими пятью тяжелыми металлами [5]: кадмий  — 5,0мг/кг; ртуть —  2,0 мг/кг; свинец —   120 мг/ кг; молибден — 44 мг/кг; цинк  —  172 мг/кг.При этом фоновое содержание элементов  в почве  составляет  по  перечисленным  элементам 0,5; 0,1; 10,0; 3,0; 5,0  мг/кг соответственно.Программа  выполняет  расчет коэффициента общей концентрации металлов , определяется по отношению содержания металлов в почве, к фоновому (кларковому) содержанию:

Расчет индекса  загрязнения И_заг:

Установленный индекс загрязнения составил 14,4. Расчет дифференциальной ренты осуществляется с учетом поправочного коэффициента из данных  таблицы [1,6].

Дифференциальная рента (Rd_эк.ч.)  на экологической чистой земле  в этой области равна 60 880 у.е./га, дифференциальная рента (Rd_заг) на загрязнённой земле рассчитывается  с  учетом  коэффициента  загрязнения —  К_к

таким образом, срок капитализации   на экологически  чистой земле К_эк.ч.  составляет 39 лет.

Срок капитализации  К_{к заг} на загрязнённой  земле рассчитывается  по  формуле:

следовательно:  К_{к заг} = 0,60 * 39 = 23,4 года.                                    

По  данным  публичного реестра  кадастровой  стоимости  сельхозяйственных земельрайонный  бонитет составляет   Б_р– 36 баллов, что соответствует   IV  классу – худшие  земли.

—  областной –Б_о— 41 баллов, что соответствует   V  классу — средней качественной  характеристике  почв.

При  расчете  стоимости  загрязненной  земли  учитывается и коэффициент удаленности К_уд= 1,4.  

А) Расчет стоимости загрязненной земли (V_Lзаг* ):

Б) Расчет стоимости экологически чистой земли (V_Lэк):

В) Расчетэкономического ущерба расчитывается как  разность  между  стоимостью экологической  чистой  земли и загрязненной:

Далее приведем еще один пример.Если почва загрязнена одним  химическим элементом, то поправку делают, лишь на срок капитализации, остальная последовательность расчета  стоимости   земли аналогична вышеизложенному. Так, оцениваемая земля загрязнена одним  химическим элементом, бензапереном– 3-ей  степени (К_к= 0,4) [6].

 В этом случае поправку делают, лишь на срок капитализации, остальная последовательность расчета  стоимости   земли аналогична вышеизложенному.

Экономический ущерб  от загрязнения бензапереном– 3-ей  степени составляет:   2 918 676,3 – 1 167 405 = 1 751 271,3 у.е./га.          

 В работе программой были приняты во внимание ранее отмеченные замечания расчета кадастровой стоимости загрязненных земель согласно законодательству РК. 

Обсуждение результатов

Программа разработана с помощью языка программирования javascript с библиотекой react. Данный набор инструментов был выбран с учетом возможности расширения программы.

Программы позволяет оценивать влияние факторов на кадастровую стоимость сельскохозяйственного назначения с учетом промежуточные значения входных данных и экономический ущерб от  загрязнения земель.

При оценке кадастровой стоимости земель загрязненных тяжелыми металлами предлагаемый метод позволяет анализировать влияние Rd – дифференциальной ренты загрязненной земли, коэффициента капиталлизации — К, среднего балла бонитета пашни района — Б_р  и среднего балла бонитета пашни области- Б_о, а также — коэффициент удаленности  от областного центра.

В  архитектуре  программы  были  учтены  возможность  добавления  центрального  сервера   (для  обработки  расчетов  или  получения  актуальных   коэффициентов), другие  улучшения  или  изменения  в  алгоритмах  расчетов. Библиотека  react  позволила  создать  удобный  и  отзывчивый  интерфейс  для  пользователя.

Повышается достоверность, доступность технологической и экономической информации клиентам в режиме онлайн для принятия экспертных и предпринимательских решений.

Экономическая эффективность  внедрение результатов исследовании слагается из следующих составляющих: ожидаемый экономический эффект от внедрения предлагаемого  способа профилактики и ликвидации загрязнения почв, воды и воздуха при проведении буро-взрывных, вскрышных работ и экскавации горной массы месторождений в окрестностях земель сельскохозяйственного назначения за счет  устранения  экологических последствии загрязнения  составит, по нашим расчетам, около  96 миллионов тенге. 

Выводы

1. Использование цифровых технологий как инструмент для экспертной оценки проектов по восстановлению загрязненных земель позволяет в режиме онлайн получать листинги сравнительных данных кадастровой стоимости загрязненной земли сельскохозяйственного назначения, в том числе и в графическом виде с указанием нанесенной почве экономического ущерба.
2. Программа позволяет подойти к этой проблеме с маркетинговой позиции учета необходимых данных как по коэффициенту капитализации, так и по районному и областному бонитетам рассматриваемых загрязненных земельных участков с целью повышения эффективности кадастровой оценки загрязненных земель сельскохозяйственного назначения, при одновременном повышения заинтересованности покупателя.
3. Использование программы позволит расширить вовлечение неиспользуемых и заброшенных земель в сельскохозяйственный оборот, а процедуру оценку кадастровой стоимости земель сельскохозяйственного назначения сделать более открытой и обоснованной.
4. Разработанная программа является инструментом не  только для создания экономического механизма привлечения инвестиций в аграрный комплекс Республики Казахстан, но и  является усовершенствованной методикой оценки и выбора эффективного способа повышения кадастровой стоимости земель сельскохозяйственного назначения в Республике Казахстан с применением математических методов решение прикладных задач.
5. Данная методика позволяет анализировать влияние Rd– дифференциальной ренты загрязненной земли, коэффициента капитализации — К, среднего балла бонитета пашни района — Бр и среднего балла бонитета пашни области — Бо—коэффициент удаленностиот областного центра и экономический ущерб от  загрязнения земель. 
6. Программа разработана на  базе языка  программирования    javascript  с  библиотекой  react, который позволяет  расширение  его возможностей.В  архитектуре  программы  были  учтены  возможность  добавления  центрального  сервера   (для  обработки  расчетов  или  получения  актуальных   коэффициентов), другие  улучшения  или  изменения  в  алгоритмах  расчетов. Библиотека  react  позволила  создать  удобный  и  отзывчивый  интерфейс  для  пользователя.       
7. Результаты проведенных исследований по оценке загрязнения растениеводческого сырья тяжелыми металлами с использованием разработанной методики и программы позволяют оценить ущерб и обновить земельно-кадастровые карты.

Таким образом, результаты проведенных исследовании и предложенная  программа   с использованием математических методов, приближают сельхозяйственное производство к  цифровизации и дают, в частности,  возможность  в режиме онлайн выбрать участок для сельскохозяйственного производства, достигается  публичность оценки кадастровой стоимости земель, в целом использование разработанной программы может стать дополнительным импульсом привлечению инвестиции в АПК. Разработанный метод может быть использован для оценки  кадастровой стоимости загрязненных земель сельскохозяйственного назначения, расположенных на территориях, где ведение сельскохозяйственного производства осуществляется по соседству с предприятиями горно-металлургического комплекса.

Список литературы

1. Методика ВНИЭТУСХ (автор  Пахно В.С., 1995 г.) (по В.П. Антову, Б.Е. Бондареву и др., 1999 г.).Оценка земельных ресурсов : Учеб.-практ. пособие / В.П. Антонов, Б.Е. Бондарев, В.И. Брайцева, Г.Л. Кабин и др. ; Общ. ред.: В.П. Антонов, П.Ф. Лойко ; Ин-т оценки природ. ресурсов НЭБ
2. Жер кадастры [Электронный ресурс]: оқулық /Т.Есполов, Т.Жоламанов, Т.Пентаев, О.Абралиев; ҚР Білім және ғылым м-трлігі.- Алматы: ҚР Жоғарғы оқу орындарының қауымдастығы, 2013.- 264 б. http://lib.kaznau.kz/Res/ebook_110/index.html
3. Кененбаев С.Б.Отандық өнімнің берер пайдасы көп [Мәтін] / С. Кененбаев (Қазақ егіншілік және өсімдік шаруашылығы ҒЗИ бас директоры, а.ш.ғ.д, профессор, ҚР ҰҒА корреспондент-мүшесі) // Экономика.- — 28 маусым.- 1-3 бет. http://lib.kaznau.kz/Res/Statya_2018/Otandyk_onimnin_berer_paidasy_kop.pdf
4. Ахмеджанов Т.К., Джанкуразов Б.О. Экологические аспекты окружающей среды как фактор  качества и пищевой безопасности зерна // Вестник КНАУ, Бишкек, 2020, №1 (52), с. 123-131.
5. Жоламанов К. К. Зональные системы земледелия // [Электронный ресурс]: учебно-методическое пособие /К.К. Жоламанов.- Алматы, КазНАУ: ГосНПЦзем, 2004. — С. 96. http://lib.kaznau.kz/Res/Zholamanov_Zonalinye-sistemy-zemledeliya.pdf
6. Орынбеков М., Байдулдинова А.Н. Оценка земли. Учебное пособие – Алматы, 2013. -744 с.
7. Ахмеджанов Т.К. и др. Математическое моделирование физикохимических процессов оксисления и самовогорания полезных ископаемых при их добыче, складировании и перерабртке //Горное дело. – Алма-Ата, 2003. – 255 с.
8. Ахмеджанов Т.К., Джанкуразов Б.О., Омарова Ш. Ж., Шаймерденова А. А.Особенности кадастровой  оценки деградированных  сельскохозяйственных  земель в  Республике Казахстан // Международный журнал прикладных наук и технологий «INTEGRAL», 4/2019.
9. Орынбеков М. О состоянии бонитировки почв в Республике Казахстан (kazatu.kz›assets/i/science/sf13_zempdf).
10. Джанкуразов Б.О,.Ахмеджанов Т.К, Джанкуразов.К.Б. Стратификация в объеме зерновой массы и флуктуация тепло-влажностных параметров — как фактор спонтанного возникновения экзотермических процессов в зернохранилищах // Вестник КНАУ, Бишкек, 2020, №1 (52), с. 106-116.
11. Постановление Правительства Республики Казахстан от 2 сентября 2003 года № 890 «Об установлении базовых ставок платы за земельные участки» (с изменениями и дополнениями по состоянию на 10.10.2011 г.) ИС «Параграф» [Электронный ресурс].–2018.–URL: http://online.zakon.kz(дата обращения: 27.08.2019).
12. Джанкуразов Б.О., Джанкуразов К.БҚазақстанның Алтын Дәнін сақтау. Алматы, Алейрон 2016 ж 167 бет.
13. Volkov S.N., Shapovalov D.A., Nilipovskiy V.I. International scientific integration in the field of land management: experience and prospects. Proceedings of the International Conference “Scientific research of the SCO countries: synergy and integration”. Part 2. – 2020. – P.27-35.
14. Нилиповский В.И., Ахмеджанов Т.К., Джанкуразов Б.О., Омарова Ш.К., Шаймерденова А.А. Методические аспекты кадастровой оценки деградированных сельскохозяйчтвенных земель // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2019. – № 11. – С. 62-67.
15. Волков С.Н., Шаповалов Д.А., Нилиповский В.И. Международная интеграция в области землеустройства – новые подходы и перспективы // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2020. — № 10. – С. 5-13.

УДК 349.414

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10880 

ОПЫТ РЕГУЛИРОВАНИЯ ФУНКЦИИ МУНИЦИПАЛЬНОГО ЗЕМЕЛЬНОГО КОНТРОЛЯ НА ТЕРРИТОРИИ ГО ПЕРВОУРАЛЬСК СВЕРДЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ: ИЗМЕНЕНИЯ С 2020 ГОДА

EXPERIENCE IN REGULATING THE FUNCTIONS OF MUNICIPAL LAND CONTROL IN THE TERRITORY OF THE PERVOURALSK OF THE SVERDLOVSK REGION: CHANGES FROM 2020

Мезенина Ольга Борисовна, доктор экономических наук, доцент, заведующая кафедрой Землеустройство и кадастры, Уральский государственный лесотехнический университет, г. Екатеринбург

Надеева Ольга Викторовна, Уральский государственный лесотехнический университет, г. Екатеринбург

Mezenina Olga Borisovna, mob.61@mail.ru

Nadeeva Olga Viktorovna, olganad@mail.ru 

Аннотация. В статье рассматривается механизм муниципального контроля и влияние изменений в законодательстве на эффективность его работы при управлении земельными ресурсами субъектов.  Муниципальный контроль в настоящее время выступает важнейшей частью общей регуляторной политики государства, оказывает заметное влияние на такие сферы общественной жизни как земельные отношения, благоустройство, архитектурных облик населенных пунктов, качество окружающей среды, развитие малого бизнеса и многое другое. Все эти сферы напрямую влияют на качество жизни граждан. Поэтому место муниципального контроля в системе регуляторной политики государства должно быть понятным, а формы его реализации обеспечивать достижение установленных целей. Как видим все выше сказанное определило актуальность темы статьи. 

Summary. The article examines the mechanism of municipal control and the impact of changes in legislation on the efficiency of its work in the management of land resources of the subjects.  Municipal control is currently the most important part of the general regulatory policy of the state, has a significant impact on such areas of public life as land relations, landscaping, architectural appearance of settlements, environmental quality, small business development and much more.  All these areas directly affect the quality of life of citizens.  Therefore, the place of municipal control in the system of state regulatory policy should be clear, and the forms of its implementation should ensure the achievement of established goals.  As you can see, all of the above has determined the relevance of the topic of the article.

Ключевые слова: муниципальный земельный контроль; нормативно-правовой акт органа местного самоуправления; положения и административный регламент муниципального земельного контроля.

Keywords: municipal land control; normative legal act of the local self-government body; regulations and administrative regulations of municipal land control.

В соответствии с поручениями Президента РФ реформа контрольно-надзорной деятельности отнесена к одному из приоритетных направлений стратегического развития страны. В связи с изменениями законодательства Российской Федерации, на место устаревших и утративших свою актуальность нормативно-правовых актов органов местного самоуправления приходят новые усовершенствованные документы, которые отвечают действующему законодательству и условиям, в которых они применяются.

С началом работы над Федеральным законом от 31.07.2020 № 248-ФЗ «О государственном контроле (надзоре) и муниципальном контроле в Российской Федерации» возобновилась дискуссия о природе муниципального контроля, его эффективности и месте в контрольно-надзорной деятельности, взаимосвязи муниципального контроля и законодательства об административных правонарушениях. Федеральный закон № 248-ФЗ определил систему нормативного правового регулирования в сфере муниципального контроля, которую составляют:

• Федеральный закон № 248-ФЗ;
• федеральные законы о видах муниципального контроля;
• положения о видах муниципального контроля.

Напомним, в соответствии со ст. 72 Земельного кодекса Российской Федерации под муниципальным земельным контролем понимается деятельность органов местного самоуправления по контролю за соблюдением органами государственной власти, органами местного самоуправления, юридическими лицами, индивидуальными предпринимателями, гражданами в отношении объектов земельных отношений требований законодательства Российской Федерации, законодательства субъекта Российской Федерации, за нарушение которых законодательством Российской Федерации, законодательством субъекта Российской Федерации предусмотрена административная и иная ответственность.

Ключевым правовым документом на уровне муниципального образования, определяющим основные вопросы порядка организации каждого вида муниципального контроля и учесть особенности конкретного муниципалитета, должно стать Положение о соответствующем виде муниципального контроля, которое должно быть утверждено представительным органом.

На территории городского округа Первоуральск функцию муниципального земельного контроля осуществляет непосредственно Администрация городского округа Первоуральск. Для качественного осуществления данной функции на уровне органа местного самоуправления, в соответствии с законодательством Российской Федерации, приняты нормативно- правовые акты (НПА), регулирующие ее. Так в 2020 году были утверждены новые НПА:

1. Постановление Администрации городского округа Первоуральск № 1344 от 13.07.2020 года «Об утверждении Положения о порядке осуществления муниципального земельного контроля на территории городского округа Первоуральск»;
2. Постановление Администрации городского округа Первоуральск № 1356 от 14.07.2020 года «Об утверждении Административного регламента осуществления муниципального земельного контроля на территории городского округа Первоуральск».

Данные изменения были внесены, так как документы 2014 года устарели и не соответствовали современным требованиям, а также в них отсутствовала большая часть информации необходимая для их применения в настоящее время.

Проекты административных регламентов подлежат независимой экспертизе и экспертизе, проводимой уполномоченным органом государственной власти или уполномоченным органом местного самоуправления, т.е. оценке возможного положительного эффекта, а также возможных негативных последствий реализации положений проекта административного регламента для граждан и организаций.

Сначала создается проект Положения или Административного регламента в соответствии с законодательством Российской Федерации, нормативными актами областного и местного уровня, также при наличии типовых форм положения и регламента. Типовые формы отвечают за структуру документа, все органы местного самоуправления создают свои положения и регламенты в соответствии с такими же формами. Далее проекты Положения и Регламента были направлены на проверку соответствии с нормативно- правовыми актами Российской Федерации, в части проведения процедур и сроков, такую проверку проводит структурное подразделение органам местного самоуправления, таковым в Администрации городского округа Первоуральск является Правовой комитет. Далее в соответствии с заключенным соглашением между Администрацией городского округа Первоуральск и органами прокуратуры, проекты направлены на заключение о соответствии Федеральным законам, в частности о соответствии Федеральному закону от 25.12.2008 года № 273-ФЗ «О противодействии коррупции». Также проект размещается на официальном сайте для оценки независимой экспертизы и граждан сроком на 30 дней. После получения положительных заключений нормативно- правовые акты утверждаются проставлением органа местного самоуправления. В случае, если придет отказ в согласовании вся процедура начинается с начала. Последовательность действий при утверждении нормативно-правых актов органами местного самоуправления представлена на схеме 1.

Принятые в 2014 году Положение и Административный регламент копировали друг друга практически полностью за исключением нескольких разделов. В 2020 году приняты новые Положение и Регламент, которые теперь дополняют друг друга.

Положение является более сжатым документом, который прописывает только функции муниципального земельного контроля, дает описание прав и обязанностей лиц уполномоченных на проведение проверки, а также лиц, в отношении которых проводится проверка. Также краткое описание порядка организации и осуществления муниципального земельного контроля и защиты прав физических лиц, юридических лиц и индивидуальных предприниматели при осуществлении муниципального земельного контроля. Очень важно, то как и в Административном регламенте так и в Положении в 2020 году внимание уделено не только юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, но и физическим лицам.

Изменения, внесенные в административный регламент:

1. Сама структура составления нормативно-правового акта значительно изменилась. Разделы, в которых прописаны время работы, номера телефонов, электронные почты, фактическое место, где расположен специалист, осуществляющий данную функцию, были убраны из нового Регламента. Также сама структура регламента теперь предполагает четкое описание основания для начала проведения процедуры, например, проверки муниципального земельного контроля, последовательность осуществления процедуры, то есть в каком порядке и в какие сроки осуществляется проверка, а также четко прописанный результат проведения процедуры, то есть акт проверки. Появилась, конкретика и четко составленная структура Регламента, которая даже понятна обычным гражданам.
2. Также отметим немаловажное изменение — в сравнении с регламентом 2014 года — это наличие описания проведения проверки не только в отношении юридических лиц и индивидуальных предпринимателей, а также в отношении физических лиц. В 2014 году регламент был построен в соответствии с 294-ФЗ и был направлен в основном на проверку юридических лиц и индивидуальных предпринимателей, что не совсем правильно, так как большая часть проверок земконтроля в настоящее время проводится в отношении физических лиц.
3. В Регламенте 2020 года, также описано межведомственное взаимодействие с органами государственного земельного надзора, в какой форме и какие сроки должно проводится данное взаимодействие.
4. Еще одно очень важное нововведение — это введение наличия журналов. То есть с 2020 года в Регламенте закреплено ведение журнала о проведении проверок муниципального земельного контроля, о проведении плановых рейдовых осмотров, а также о выданных предостережениях о недопустимости нарушений обязательных требований заменого законодательства. Введение таких журналов позволило избежать путаницы при нумерации документов, а также во время отчетного периода значительно упростило работу отдела. Также в самом Регламенте прописано, что такие журналы могут вестись в электронном виде, что в разы ускоряет и упрощает работу.
5. Изменились и документы, которыми назначаются уполномоченные лица на осуществления муниципального земельного контроля, так в регламенте 2014 года уполномоченные лица назначались Постановлением Администрации городского округа Первоуральск, с 2020 года такие лица назначаются в соответствии с распоряжением Главы городского округа Первоуральск. Но отметим, что это изменение не носит кардинального характера, так как, и распоряжение и постановления в данном случае проходят одинаковые процедуры согласования и формы не отличаются друг от друга.
6. В Регламенте 2020 года добавились полномочия о проведении правовых рейдовых осмотров обследований земельных участков. Установлены формы документов, а также сама процедура, чего не было в регламенте 2014 года, в котором было краткое упоминание о рейдовых осмотрах, обследованиях земельных участков, но никакой конкретики, как и в какой форме это должно проводится. До 2020 года проводились простые осмотры земельных участков и составлялись акты осмотра, обследования без нумерации и занесения в соответствующий реестр. Для выездов на осмотр земельного участка рейдовые задания не требовались. В настоящее время проводятся все варианты осмотров. Плановые рейдовые осмотры чаще всего проводятся для выявления самовольной постройки, а далее соответствующим уведомлением результаты проверок направляются в Управление Архитектуры и градостроительства, действия дальнейшие — снос такой постройки. Данное нововведение значительно упростило работу, так как не нужно ездить несколько раз на один и тот же участок разным структурным подразделениям, достаточного одного выезда одного инспектора муниципального земельного контроля, либо при необходимости привлекать специалистов из других структурных подразделений или организаций.
7. Главный муниципальный инспектор на территории городского округа Первоуральск с 2020 года официально наделен полномочиями в рамках профилактики нарушений обязательных требований земельного законодательства. То есть инспектор вправе выдавать предостережения о недопустимости нарушений обязательных требований земельного законодательства. Данная функция является больше информативной и нужна для предупреждения правообладателей земельных участков. Так, например, часто выдаются предостережения гражданам, у которых не сформирован земельный участок или не зарегистрированы права на участок под объектом, который находится в их собственности. За 2 половину 2020 года благодаря направленным предостережениям в органы местного самоуправления поступило большое количество заявлений об оформлении земельных участков в аренду или в собственность.

С учетом специфики организации местной власти система муниципального земельного контроля не должна быть излишне запутанной и должна обеспечивать некоторую гибкость, призванную обеспечить учет особенностей всех видов муниципальных образований. В целом изменения, которые произошли в НПА муниципального земельного контроля на территории ГО Первоуральск носят исключительно положительный характер: значительно упрощена работа — Положение и Административный регламент позволяют осуществить функцию в соответствии с требованиями законодательства и другими нормативными актами, а также строго регламентирую сроки и действия. Благодаря некоторым новым функциям, которые мы осветили в статье, муниципальный земельный контроль будет направлен не только на привлечение виновных лиц к ответственности, но и на профилактику нарушений, благодаря которой постепенно происходит просвещение правообладателей по важным вопросам, касающимся их недвижимости.

Проводимая реформа требует новых подходов в обеспечении связи законодательства о государственном контроле (надзоре), муниципальном контроле и законодательства об административных правонарушениях. Начатые в 2020 г реформы в сфере муниципального контроля приведут к достижению целей муниципального контроля – обеспечению благополучия населения на территориях муниципальных образований.

Литература

1. Земельный кодекс Российской Федерации «Земельный кодекс Российской Федерации» от 25.10.2001 № 136―ФЗ //
2. Федеральный закон «Об организации предоставления государственный и муниципальных услуг» от 27.07.2010 года № 210-ФЗ //
3. Федеральный закон «О защите прав юридических лиц и индивидуальных предпринимателей при осуществлении государственного контроля (надзора) и муниципального контроля» от 26.12.2008 года № 294-ФЗ//
4. Федеральной закон «О противодействии коррупции» от 25.12.2008 года № 273-ФЗ //
5. Постановление Администрации городского округа Первоуральск № 3361 от 25.12.2014 года «Об утверждении Положения о муниципальном земельном контроле на территории городского округа Первоуральск»;
6. Постановление Администрации городского округа Первоуральск № 3357 от 25.12.2014 года «Об утверждении Административного регламента исполнения муниципальной функции по осуществлению муниципального земельного контроля на территории городского округа Первоуральск».
7. Постановление Администрации городского округа Первоуральск № 1344 от 13.07.2020 года «Об утверждении Положения о порядке осуществления муниципального земельного контроля на территории городского округа Первоуральск»;
8. Постановление Администрации городского округа Первоуральск № 1356 от 14.07.2020 года «Об утверждении Административного регламента осуществления муниципального земельного контроля на территории городского округа Первоуральск».

УДК 622.276.6

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10876 

РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ПОВЫШЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТКИ НЕФТЯНОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ ПЕРМСКОГО КРАЯ И ИХ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ 

DEVELOPMENT OF RECOMMENDATIONS FOR IMPROVING THE EFFICIENCY OF OIL FIELD DEVELOPMENT IN THE PERM REGION AND THEIR FEASIBILITY STUDY

Вотинова Алена Олеговна, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, г. Пермь 

Votinova A.O., votinova_alena@mail.ru 

Аннотация. В данной работе проведен анализ разработки целевого месторождения, заключающийся в сравнении плановых и фактических показателей разработки, выбран объект, вносящий основную долю в отклонения показателей, выделены проблемы текущей системы разработки. Предложены геолого-технические мероприятия, которые позволят улучшить основные показатели разработки как выбранного объекта, так и для месторождения в целом. Проведена технико-экономическая оценка эффективности данных мероприятий, которая позволяет сделать вывод о том, что проведение данных мероприятий целесообразно.

Summary. In this paper, the analysis of the development of the target place of birth is carried out, which consists in comparing planned and actual development indicators, the object that contributes the main share to the deviations of indicators is selected, the problems of the current development system are highlighted. Proposed geological and technical measures that will improve the main indicators of development of both the selected object and for the field as a whole. A technical and economic assessment of the effectiveness of these measures was carried out, which allows us to conclude that it is advisable to carry out these measures.

Ключевые слова: разработка месторождения, объект разработки, нефть, плановые показатели, эффективность мероприятия, индекс доходности, период окупаемости.

Keywords: field development, object of development, oil, planned indicators, profitability index, payback period, efficiency of the event. 

Большинство месторождений, разрабатываемых в Пермском крае, перешли на третью стадию разработки, которая характеризуется снижением дебитов скважин, значительной выработкой запасов и их неравномерным распределением по пласту, обводненностью добываемой продукции, которая опережает плановые показатели и наличием зон с трудноизвлекаемыми запасами [1]. Поэтому важно вовремя обнаружить проблему в текущей системе разработки месторождения и подобрать правильный технологические мероприятия по ее решению. Именно поэтому целью данной работы является анализ разработки целевого месторождения, и разработка рекомендации по проведению мероприятий по интенсификации добычи нефти и по повышению нефтеотдачи пласта на данном месторождении.

Для оценки текущего состояния разработки месторождения «N» необходимо сравнить проектные и фактические показатели разработки. За 2018 год добыча нефти меньше проектного уровня на 1,2%, жидкости на 10,5%, обводненность добываемой продукции больше проектного значения на 1,2 д.ед., темп отбора от НИЗ меньше на 52%. При этом фактические значения по добывающему и нагнетательному фондам соответствуют проектным показателям.

Наиболее крупным объектом данного месторождения, а также объектом, вносящим наибольший вклад в отклонение фактических и проектных показателей является объект «М». Поэтому для дальнейшего подробного анализа и проектирования разработки выбран именно этот объект.

Нефть данного объекта обладает следующими свойствами: плотность — 0,833 г/см³, вязкость – 1,51 мПа·с, газосодержание — 83 м³/т. Нефть сернистая (0,91 %), парафинистая (4,82%), смолистая (10,3%). По величине проницаемости коллектор характеризуются как хорошо проницаемый (0,146 мкм²).

Энергетическое состояния залежи ухудшено, это связано с несвоевременной организацией системы ППД при увеличении темпов и объемов отбора продукции в связи с вводом в эксплуатацию новых добывающих скважин. Возможной причиной текущего ухудшенного энергетического состояния является отсутствие влияния закачки агента на добывающие скважины. Это можно объяснить плохой гидродинамической связью между добывающими и нагнетательными скважинами.  В среднем по площади залежи пластовое давление составляет 0,78 от начального пластового давления и 1,2 от давления насыщения нефти газом.

В таблице 1 представлено сопоставление проектных и фактических показателей разработки по объекту «М».

Анализируя данную таблицу, можно отметить, что в 2014-2015 годах проектные уровни добычи нефти и жидкости не достигнуты в связи с невыполнением плана по вводу добывающих скважин, низкими дебитами скважин по нефти и по жидкости и высокой обводненностью. В 2016 году был принят новый проектный документ в связи с сильными отклонениями основных показателей разработки. В течении двух лет, после принятия нового проектного документа, большинство показателей достигали проектных значений или были выше них, за исключением обводненности. Анализируя показатели за 2018 год, можно сделать вывод, что наблюдается превышение плановой обводненности жидкости на 1,2 д.ед, низкий средний дебит скважин по нефти по сравнению с проектным значением (отклонение 2,3%) и невыполнение плана по темпу отбора от НИЗ (отклонение 50%).

На рисунке 1 приведено распределение мероприятий, проведенных за 2007-2018 года на добывающем фонде данного объекта, а также их эффективность, то есть средняя дополнительная добыча нефти каждого мероприятия в условных единицах.

Как видно из рисунка 1 за рассматриваемый период времени на добывающем фонде объекта «М» использовано три вида технологий. Рассматривая эффективность геолого-технических мероприятий, можно сделать вывод, что наиболее эффективным с технологической точки зрения на добывающем фонде представляется применение дострелов, так как эффективность данных мероприятия больше в 2,7 раза, чем кислотная обработка (КО) и в 4 раза, чем перестерел.

Основной вклад в отклонение по обводненности объекта вносят единичные скважины, добыча жидкости которых составляет 26% добычи жидкости на объекте. Данные отклонения можно объяснить либо тем, что происходит добыча воды из нагнетательных скважин, либо попаданием скважины в водоносный пропласток. Для решения этой проблемы необходимо получить дополнительную информацию с помощью трассерных исследований [2].

На добывающих скважинах данного объекта рекомендуется проводить дострелы и кислотные обработки, так как исходя из анализа проведенных мероприятий они показывают наибольшую эффективность. Кислотную обработку проводят для восстановления и повышения фильтрационных характеристик ПЗП с целью увеличения производительности скважин. результату гидродинамических исследований и оценки энергетического состояния на участке залежи. Критериями для кислотной обработки являются: эффективная нефтенасыщенная толщина пласта должна составлять не менее 2 м, текущее пластовое давление должно быть не менее 60 % от начального пластового давления залежи и не менее давления насыщения [3]. Дострелы применяются для добычи нефти из ранее невскрытых пропластков [4]. Применение данных технологий позволит увеличить дебит скважин по нефти.

Проведение дострела рекомендуется на скважине №1 на глубине от –1360 до – 1370 м, корреляционная схема которой приведена на рисунке 2, и на скважине №2 на глубине от –1341 до – 1344 м, корреляционная схема которой приведена на рисунке 3. К проведению кислотной обработки составом НСП-К рекомендуется скважина №3. Данная скважина соответствует названным выше критериям проведения данного мероприятия и, основываясь на данных о зависимости дебита нефти от величины плотности запасов на рассматриваемом объекте, представленных на рисунке 4, находится в зоне с высокой плотностью запасов обладая относительно низким дебитом нефти.

Расчет эффективности мероприятия проводился с помощью аналитических формул и результатов гидродинамического моделирования, проведенного ранее на этом объекте. Проведение мероприятий рассматривалось в 2022 году. Рассмотрение эффективности мероприятий проводилось комплексно (воздействие сразу от трех мероприятий). Рассматривалось влияние данных мероприятий на накопленную добычу нефти, накопленную добычу жидкости, обводненность добываемой продукции и на темп отбора от НИЗ по объекту. При оценке эффективности использовалось сравнения базового варианта развития событий и планируемого варианта развития событий. Под базовым вариантом имеется в виду развитие событий без проведения геолого-технических мероприятий, а также при условии сохранения текущей тенденции изменения рассматриваемых параметров. Под планируемым вариантом рассматривается базовый вариант с проведением геолого-технических мероприятий. Эффективность рассматриваемых мероприятий оценивалась с учетом статистики по ранее проведенным мероприятиям на данном месторождении и месторождениях аналогах.

На основании графиков, представленных выше, можно отметить, что на момент окончания моделирования (2032 год) наблюдается увеличение накопленной добычи нефти на 5%, добычи жидкости на 4%, обводненность снижается на 4%, при этом темп отбора увеличивается на 5%.

В таблице 2 представлены технологические эффекты от проведения каждого мероприятия по отдельности.

Результаты проведения мероприятий по интенсификации притока нефти на объекте «М» месторождения «N».

где, F операционные затраты на тонну дополнительно добываемой нефти, руб.

Выручка от реализации дополнительно добытой нефти (G) вычисляется по выражению (2):

где, P цена тонны нефти в год добычи, руб.; дополнительная добыча нефти, тонн.

Чистый денежный поток от мероприятия, который вычисляется с учетом амортизации, налога на прибыль, налога на добычу полезных ископаемых (НДПИ), величины выручки от дополнительно добытой нефти и операционных затрат, приходящихся на дополнительно добытую нефть. Дисконтирование, то есть приведение предстоящих разновременных расходов и доходов к моменту начала (дате) проведения ГТМ, осуществляется путем умножения значения соответствующего показателя на коэффициент дисконтирования (α_i), рассчитываемый по выражению (3).

где i – год расчета;

Eм – месячная ставка дисконтирования, которая определяется по выражению 4.

Для учета инфляции принимаются следующие среднегодовые индексы инфляции по направлениям расходов:

• Для расчета инвестиционных расходов – групповой индекс цен в капитальном строительстве;
• Для расчета прочих операционных расходов – групповой индекс цен промышленности;
• Индекс тарифа на электроэнергию и теплоэнергию;
• Индекс роста заработной платы.

Величина накопленного дисконтированного чистого денежного потока вычисляется по выражению (5):

где, NCF чистый денежный поток, руб.

Зная величину DNCF, становится возможным определение индекса доходности мероприятия (ИД), по выражению (6):

где, L  суммарные денежные вложения на мероприятие (включая операционные затраты), руб.

Так же становится возможным определение периода окупаемости данного мероприятия по выражению (7): 

где, K  первоначальные капитальные вложения, тыс.руб.

Индекс доходности рассматриваемых мероприятий представляет собой показатель эффективности использования капитала. Чем больше данный показатель, тем сильнее прибыль от проведенного мероприятия превышает затраты на его проведение. Период окупаемости рассматриваемых мероприятий представляет собой время, после которого выручка от мероприятия начнет превышать капитальные затраты на проведение данного мероприятия. Вычисление данной величины необходимо для проведения оценки рациональности инвестирования средств в мероприятие и оценки скорости получения прибыли от данного мероприятия. В таблице 3 представлены значения данных экономических параметров для каждого мероприятия.

Анализирую полученные результаты, можно сделать вывод, что наиболее экономически выгодным будет мероприятие дострел скважины №1, так как оно обладаем наибольшим индексом доходности и наименьшим периодом окупаемости. Мероприятие КО НСП-К на скважине №3 является наименее эффективным с экономический точки зрения, так как обладает наименьшим индексом доходности и наибольшим периодом окупаемости. Так же, можно отметить, что все предложенные мероприятия являются экономически рентабельными, что говорит о том, что проведение данных мероприятий на объекте «М» целесообразно.

В данной работе проведен краткий анализ целевого месторождения и объекта, вносящего основной вклад в отклонения основных показателей разработки месторождения, предложены геолого-технические мероприятия, с помощью которых можно решить данные проблемы, проведен технико-экономический анализ данных мероприятий.

С технологической точки зрения все мероприятия оказались эффективны, наибольшая дополнительная добыча нефти отмечается при проведении дострела на скважине №1. С экономической точки зрения наибольшую эффективность так же показало мероприятие дострел на скважине №1, при этом остальные мероприятия так же характеризуются как экономически целесообразные.

В результате проведение данных мероприятий становится возможным улучшение основных показателей разработки как данного объекта, так и месторождения в целом.

Литература

1. Истомин В.А., Квон В.Г., Тройникова А.А., Нефедов П.А. Особенности предупреждения льдо- и гидратообразования в системах сбора газа на поздней стадии эксплуатации сеноманских залежей месторождений Западной Сибири // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 2016. №2
2. Конев Д.А. ИССЛЕДОВАНИЕ НЕФТЯНЫХ ПЛАСТОВ С ПОМОЩЬЮ ИНДИКАТОРНОГО МЕТОДА // Современные наукоемкие технологии. – 2014. – № 7-2. – С. 23-26;
3. Орлов Н. Н. и др. Подбор оптимальной кислотной композиции для проведения кислотного воздействия на низкопроницаемых карбонатных коллекторах //Нефтепромысловое дело. – 2017. – №. 3. – С. 37.
4. Глебов С. Д. и др. Вовлечение циклитов пласта БС 10 Западно-Усть-Балыкского месторождения в процесс разработки путем вскрытия резервных нефтенасыщенных толщин //Нефтепромысловое дело. – 2013. – №. 10. – С. 77-80.
5. Толстоногов А. А. Оценка эффективности геолого-технических мероприятий в области нефтедобычи // Фундаментальные исследования. – 2014. – Т. 1. – №. 11.
6. Ахмедов К. С., Аршинова Н. М., Семеняк А. А. Методика оценки экономической эффективности планируемых геолого-технических мероприятий на фонде скважин газовых месторождений //Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. – 2014. – №. 2. – С. 18-21.
7. Ермакова Н.А., Газизова А.Р. Особенности анализа эффективности инновационного проекта в нефтедобывающих организациях // Экономический анализ: теория и практика. 2010. №19

УДК 338.438-021.142(292.471)

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10820

ОЦЕНКА РЕСУРСНО-РЕКРЕАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕСПУБЛИКИ КРЫМ

ASSESSMENT OF RESOURCE AND RECREATIONAL POTENTIAL OF THE REPUBLIC OF CRIMEA

Логвина Елена Владимировна, доцент, кандидат экономических наук, доцент кафедры туризма, Таврическая академия ФГАОУ ВО «КФУ им. В.И. Вернадского»

Logvina Elena Vladimirivna, candidate of economic sciences, PhD, Associate Professor, department of Tourism of the Faculty of Geography of the Taurian Academy, V.I. Vernadsky Crimean Federal University, Simferopol

Аннотация. Рассмотрена типология подходов оценке ресурсно-рекреационного потенциала. Дано определение ресурсно-рекреационному потенциалу. Приведена карта ресурсно-рекреационных районов Крыма и проведена оценка ресурсно-рекреационного потенциала Республики Крым. 

Summary. The typology of approaches to the assessment of resource and recreational potential is considered. The definition of resource and recreational potential is given. The map of resource and recreational areas of the Crimea is given and the assessment of resource and recreational potential of the Republic of Crimea is carried out.

Ключевые слова: территория, ресурсно-рекреационный потенциал, природная оценка, ресурсно-рекреационный район, экономика Крыма.

Keyword: territory, resource and recreational potential, natural assessment, resource and recreational area, economy of Crimea.

Чтобы определить возможности использования какой-либо территории в рекреационных целях, необходимо изучить и оценить ресурсно-рекреационный потенциал данной территории.

В научной литературе существуют различные мнения на счет определения ресурсно-рекреационного потенциала, а также относительно расчета показателей оценки. Внимания заслуживают работы В.К. Мамутова, А.И. Амоши, Т.Н. Дементьева и др [1], Н.Н. Блага [2] и И.М. Яковенко [3] и др. разработки современных ученых направленные на оценку ресурсно-рекреационного потенциала регионов. Однако подходы к оценки различаются у многих авторов и в связи с этим обобщенная оценка ресурсно-рекреационного потенциала региона своевременна и актуальна.

Целью статьи является оценка ресурсно-рекреационного потенциала Республики Крым.

Прежде чем приступить к оценке ресурсно-рекреационного потенциала обратимся к определению близкого по смыслу понятия «потенциал», так в «Большой Советской энциклопедии» «потенциал» определяется как «средства, запасы, источники, имеющиеся в наличии, а также средства, которые могут быть мобилизованы, приведены в действие, использованы для достижения определенной цели, решения какой-либо задачи; возможности отдельного лица, общества, государства в определенной области» [4].

Ресурсно-рекреационный потенциал — комплекс взаимосвязанных объектов, природных и антропогенных факторов, для использования в качестве рекреации, то есть с целью лечения, восстановления духовных и физических сил, в свободное от основного вида деятельности времени.

Оценка ресурсно-рекреационного потенциала является необходимым звеном в создании стратегии туристско-рекреационного освоения территорий. Оценка РРП является сложнейшим и не полностью изученным процессом, в связи с: отсутствие четко разработанных методик; недостаточным уровнем обеспеченности информацией о количестве и качестве РРП; латентностью эффекта использования ресурсов; субъективностью. В 1970-80 годах была разработана методика четырех главных групп оценок: — медико-биологическая; — технологическая; — психолого-эстетическая; — экономическая (см. рисунок 1).

Оценивая рекреационно-ресурсный потенциал региона, мы берем за основу технологическую и экономическую составляющую. Самая емкая и удобная в использовании при комплексной оценке ресурсно-рекреационного потенциала является методика В.И. Мацоллы. Данный метод представлен в виде таблице 1, где за основу взята трех бальная шкала, где 3 балла это территории с благоприятными условиями для развития рекреации, 2 –с средними условиями, и 1 –с неблагоприятными.

Рассмотрим административно-территориальное деление Республики Крым по ресурсно-рекреационным районам (см. рис. 2)

На рисунке обозначены ресурсно-рекреационные районы Крыма: Южный Крым; Юго-восточный Крым; Юго-западный Крым; Северо-западный Крым; Центральный Крым; Восточный Крым; Северный Крым

Проведем оценку каждого региона, на основе расчетов ресурсно-рекреационного потенциала территории. Рассмотрев методики оценки туристического потенциала Е.Ю. Колбовского 2006 года, интегральной оценки туристско-рекреационного потенциала территории Ю.А. Худеньких 2006 года, диагностику потенциала туристского кластера А.Г. Воронина 2014 года, методику оценки рекреационного потенциала М.Д. Шарыгина 2016 года, мы создали свою компонентную интегральную оценку ресурсно-рекреационного потенциала.

Расчет ресурсно-рекреационного потенциала районов проводим по формулам:

Ресурсно-рекреационный потенциал региона (Р)

где Р – ресурсно-рекреационный потенциал; К0 – историко-культурный потенциал; T0 –потенциал особо охраняемых природных территорий; N0 – относительный потенциал природных условий;

Расчет потенциала объектов историко-культурного наследия (К)

К – историко-культурный потенциал; К1 – памятник архитектуры; К2 – памятник истории и археологии;

Для оценки потенциала особо охраняемых природных территорий (Т)

Т – потенциал особо охраняемых природных территорий; U – национальный парк;

Z – заповедник; Zp – заповедник национального значения; Zm – заказник местного значения; Pp – памятник природы республиканского значения; Pm – памятник природы местного значения;

Потенциал природных условий (N) – это интегральный показатель

N – потенциал природных условий; R – рельеф; V – водная компонента; M – источники минеральных вод; G – уровень радиоактивного загрязнения территории; P – характеристика пляжей.

Дадим оценку ресурсно-рекреационного потенциала районов Крыма по приведенной выше методике.

Центральный ресурсно-рекреационный район. В его состав входят: такие административные районы Симферопольский, Бахчисарайский, Белогорский, Кировский. На территории районов расположены 5 городов Симферополь, Бахчисарай, Старый Крым, Белогорск, 8 поселков городского типа и 301 село. Площадь, занимаемая районами, составляет 24,6% (5443,5 тыс. км²) от общей площади республики. Рассчитывается показатель ресурсно-рекреационного потенциала региона, включающий: Культурно-исторический потенциал — это объекты сооружений, орудий труда и военной направленности, достопримечательности разных исторических эпох, представляющие туристскую ценность. В центральном рекреационном районе находится 333 памятника истории и монументального искусства и 157 градостроительства и архитектуры. [7]  

КО= 333+157+673; КО= 1163 памятников историко-культурного наследия находятся в центральном рекреационном районе; данный коэффициент: КО= 3 балла

Одним из наиболее важных факторов развития туризма является наличие особо охраняемых природных территорий (ООПТ). Однако, на наш взгляд, удаленность ООПТ требует снижения рисков их посещения в случаях травм, обострений заболеваний, несчастных случаев. Площадь территории региона в центральной части полуострова составляет 5443 км², а общая площадь лесной зоны территории 69708 гектаров, это 12,81% от общей площади. Т=46 ООПТ в центральном рекреационном районе. Т= 1 балла. Оценка климатических условий определяется по следующим параметрам: рельеф, климат, лесные ресурсы и гидрографическая сеть, эстетический потенциал ландшафта, источники минеральных вод, уровень загрязнения. Природные характеристики будут оценены по четырехбалльной шкале. Исходя из самой зависимости от показателя, будет рассчитаны данные условного потенциала природной характеристики. Р= 9 баллов у ЦРР.

По остальным ресурсно-рекреационным районам Республики Крым эти показатели рассчитываются аналогичным способом

Ресурсно-рекреационный потенциал Южной части Республики Крым включает Алуштинский и Ялтинский городские округа. В Южном рекреационном районе находится 396 памятников истории и монументального искусства и 189 градостроительства и архитектуры. КО= 396+252; КО= 648 памятников историко-культурного наследия находятся в южном рекреационном районе. КО= 3 балла. На территории находится 4 заказника, 3 заповедника и 5 памятников природы, 7 Парков-памятников садово-паркового искусства. Потенциал особо охраняемых природных территорий: Т=4+3+5+7; Т=19 ООПТ и это составит Т= 2 балла. Природные характеристики N= 3+2+ 4+ (-1) + 2; N= 10 баллов

Потенциал равен: Р= 15 баллов у Южного рекреационного района

Основным направлением использования природных ресурсов является развитие горно-пешеходного, культурно-познавательного, водных видов туризма.

Ресурсно-рекреационный район Восточной части Республики Крым. В восточный рекреационно — ресурсный потенциал входят город герой Керчь и Ленинский городской округ, в котором находится 166 памятников истории, градостроительства и архитектуры, 598 памятника археологии. КО = 166+598; КО = 764 памятников историко-культурного наследия находятся в южном рекреационном районе. КО = 3 балла. Площадь природоохранной зоны в восточной части полуострова составляет 14048,62 га, а общая площадь лесной зоны территории 3027 км², это 21% от общей площади. Т=2+1+10+2; Т=15 ООПТ в восточном рекреационном районе. Т= 1 баллу.

Потенциал природных условий N= 2+2+1+0+1; N = 6 баллов. Ресурсно-рекреационный потенциал района: Р= 16 баллов

В Восточном районе возможно развитие семейного и детского отдыха на Казантипском побережье, создание экологических маршрутов к грязевым сопкам Керченского полуострова, различных видов водного туризма (яхтинг, виндсёрфинг, дайвинг, рэк-дайвинг).

Западный ресурсно-рекреационный район. Западный рекреационный район делится на городские округа Евпатория и Саки, и Сакский район, при этом г.Саки не входит в состав района. В западном районе находится 112 песчаных пляжа общего пользования, пляжи имеют мелкопесчаный тип грунта, что способствует развитию детского и семейного отдыха. На территории западного рекреационного района находится 89 памятников истории и монументального искусства, градостроительства и архитектуры, 240 археологический памятника. КО= 89+340; КО= 329 памятников историко-культурного наследия находятся в юго-восточном рекреационном районе. КО= 2 балл. Наличие особо охраняемых природных территорий (ООПТ). Площадь природоохранной зоны в западном районе полуострова составляет 50,032 км², а общая площадь природоохранной зоны территории 5003,2 гектаров, это 20 % от общей площади. Т=1+1; Т=2 ООПТ в западном рекреационном районе. Т= 1 баллу. Природные характеристики N= 0+1+1+0+1; N= 3

Ресурсно-рекреационный потенциал: Р= 6 баллов у западного района

В Западном районе наличие песчаных пляжей и мелкого дна способствует развитию детского лечебно- оздоровительного туризма.

Юго-восточный ресурсно-рекреационный район. В состав входят административные районы Судакский и Феодосийский. В Юго-восточном рекреационном районе находится 50 памятников истории и монументального искусства и 79 градостроительства и архитектуры, 93 археологический памятника. КО= 50+79+93; КО= 222 памятников историко-культурного наследия находятся в юго-восточном рекреационном районе. КО= 1 балл. Площадь природоохранной зоны в юго-восточной части полуострова составляет 889,4 км², а общая площадь лесной зоны территории 8823,17 гектаров, это 10 % от общей площади. Т=1+1+1+2+2+6; Т=13 ООПТ в центральном рекреационном районе.

Т= 1 балл. Потенциала природной характеристики: N= 2+1+0+1; N= 4 балла

Ресурсно-рекреационный потенциал: Р= 6 баллов у Юго-восточном РР.

На территории Юго-восточного района развит культурный и купально-пляжный виды туризма.

Северный ресурсно-рекреационный район. Включает в себя 5 административных центров: Красноперекопский, Нижнегорский, Первомайский, Советский, Джанкойский.

Потенциал объектов историко-культурного наследия, представлен памятниками историко-культурного наследия КО= 424. КО= 2 баллов.

Площадь природоохранной зоны в северной части полуострова составляет 4997,4 км², а общая площадь лесной зоны территории 13003 гектара, это 2,6% от общей площади. Т=1+1+1; Т=3 ООПТ в центральном рекреационном районе. Т= 0 балла. Потенциала природной характеристики: N= 0.

Показатель ресурсно-рекреационного потенциала региона: Р= 2 балла

На территории Северного района развиты бальнеологический и промысловый туризм.

Северо-западный ресурсно-рекреационный район, включает административные центры Черноморское и Раздольненский. Расчет потенциала объектов историко-культурного наследия: КО= 17+170; КО= 187 памятников историко-культурного наследия находятся в юго-восточном рекреационном районе. КО = 0 баллов.

Площадь природоохранной зоны в северо-западной части полуострова составляет 2739,6 км², а общая площадь лесной зоны территории 15435 гектаров, это 46 % от общей площади. Т=4+1+1+2+1; Т=9 ООПТ в северо-западном рекреационном районе. Т= 2 балла.

Потенциал природных условий N= 3 баллов. Показатель ресурсно-рекреационного потенциала региона: Р= 5 баллов у Юго-западного РР

В Северо-западном районе активно развиваются водные и познавательные виды туризма.

Оценка Юго-Западного ресурсно-рекреационного района. В Юго-западном районе находится город федерального значения Севастополь. На территории расположен г.Инкерман, 1 населённый пункт – Балаклава, два посёлка, 36 сёл.

Потенциал объектов историко-культурного наследия: КО = 775+457 = 1232. КО = 3 балла. Площадь природоохранной зоны в западном районе полуострова составляет 863,6 км², а общая площадь природоохранной зоны территории 26229,07 гектаров, это 32% от общей площади. Т=4+2+4+2; Т=12 ООПТ в юго-западном рекреационном районе. Т= 2 балла. Потенциал природных условий (N): N= 2+2+1+0+2; N= 7 баллов.

Показатель ресурсно-рекреационного потенциала: Р= 12 баллов у юго-западного РР

С Юго-западным регионом связано историческое наследие Крыма. Экскурсионная деятельность проводится по историческим музеям круглогодично. В этом районе развиты дайвинг и яхтенный туризм.

Проведя ресурсно-рекреационную оценку по районам Крыма, рассмотрим сводную бальную оценку в таблице 2.

Бальная оценка ресурсно-рекреационного потенциала Крыма позволит сориентировать ресурсный потенциал на эффективное использование конкурентных преимуществ районов. В тоже время на их основе разработать механизм прорыва в лидеры в определенных направлениях.

 Очевидно, что оценка потенциала районов Крыма дает возможность скорейшего решения имеющихся проблем (перенаправленность туристского потока в районы с наименьшей туристской нагрузкой), для дальнейшего рационального, и эффективного его использования.

Из приведенных выше расчетов автором была составлена карта с бальной оценкой регионов (рис. 3).

Выводы: в последнее время ресурсно-рекреационный потенциал Крыма использовался недостаточно эффективно, поэтому в современных условиях ресурсно-рекреационное хозяйство как одна из самых перспективных отраслей экономики Крыма нуждается в определении новых стратегических приоритетов своего развития. В соответствии с Федеральной целевой программой «Социально-экономическое развитие Республики Крым и г.Севастополь до 2020г.» будут реализованы 7 туристско-рекреационных кластеров: 1) ТРК «Евпатория — всероссийская детская здравница» (г.Евпатория). 2) ТРК «Целебные Сакские грязи» (г. Саки). 3) ТРК «Зона абсолютного здоровья» (Ленинский район, с.Курортное). 4) ТРК «Горы здоровья и море впечатлений» (Бахчисарайский район). 5) ТРК «Тарханкут — территория позитива и свободного экстрима». 6) ТРК «Полеты во сне и наяву…в страну легенд, вина и солнца» (п. Коктебель). 7) ТРК «Горный Крым» (гора Чатыр-Даг) представляет собой комплекс тематических и природных парков, включая горнолыжный комплекс.

Для этого нужно разработать Концепцию развития территорий Республики Крым на долгосрочную перспективу, для того чтобы Крым из дотационной территории стал территорией-донором.

Список литературы

1. Мамутов В.К., Амоша А.И., Дементьев Т.Н. и др. Рекреация. Социально-экономические и правовые аспекты. Науковая думка, 1992. – 143с.
2. Блага Н.Н. Географические различия и пути оптимизации использования рекреационно-ресурсного потенциала горно-приморских территорий Крыма. АнтиквА, Симферополь,2008. – 112с.
3. Яковенко И.М. Стратегическое видение развития туристско-рекреационного комплекса АР Крым //Экономика Крыма. – 2010. – №3 (32). – С. 11-16
4. Большая Совктсткая Энциклопедия. Т.34.М., 1955, с.272
5. Яковенко И.М. Туристские ресурсы Украины. Симферополь, 2007. — 320 с.
6. Яковенко И.М. Туристско-рекреационный ресурсный потенциал Республики Крым и г. Севастополь. Симферополь 2015. – 408.
7. Список местного и национального значения (архитектура, градостроительство, история, монументальное искусство) вновь выявленных объектов культурного наследия, расположенных на территории Автономной республики Крым (по состоянию на 01.01. 2014) /Составитель: Андриевский Ф.Н., 1915. //Министерство курортов и туризма РК. – Симферополь, 2014. – Статистический справочник губернии. Ч.I. – Статистический очерк Таврической губернии. Симферополь: Типография Таврического губернского земства.

УДК 332.72

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10838 

ФОРМИРОВАНИЕ И РАЗВИТИЕ РЫНКА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ В ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАНАХ 

FORMATION AND DEVELOPMENT OF THE MARKET OF AGRICULTURAL LAND MARKET IN FOREIGN COUNTRIES

Радчевский Николай Михайлович, профессор, кандидат экономических наук

Зайцева Янина Викторовна, старший преподаватель

Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина, г. Краснодар

Radchevsky Nikolay Mikhailovich, professor, PhD in Economics

Zaytseva Yanina Viktorovna, Senior lecturer

Kuban State Agrarian University named after I.T.Trubilin, Krasnodar

Radchevsky N.M., radchevskij.n.m@yandex.ru

Zaitseva Y.V., yaninazaiceva@mail.ru 

Аннотация. По сути, в законодательстве Германии, Нидерландов и Франции – это три возможные правовые модели функционирования рынка сельскохозяйственных земель. Если поставить эти страны в один ряд по критерию уровня государственного вмешательства в функционирование рынка сельскохозяйственных земель, то на первом месте следует поставить Нидерланды, в законодательстве которых реализована правовая модель практически свободного рынка земли, а уровень вмешательства государства в его функционирование практически равен нулю. Второе место в этом ряду стран следует отдать Германии, законодательство которой допускает умеренное вмешательство государства в рынок сельскохозяйственных земель. А третье место должна занять Франция, законодательство которой сформировано на основе правовой модели сильно регулируемого государством рынка сельхозземель.

Summary. In fact, in the legislation of Germany, France and the Netherlands are three possible legal models functioning agricultural land market. If you put these countries in one row according to the criterion of the level of government intervention in the functioning of the agricultural land market, the Netherlands should be put in the first place, in whose legislation the law model of almost free land market is implemented, and the level of state intervention in its functioning is practically zero. The second place in this row of countries should be given to Germany, whose legislation allows moderate state intervention in the agricultural land market. And the third place should be taken by France, whose legislation is formed on the basis of the legal model of the heavily regulated state agricultural land market. 

Ключевые слова: рынок, земли сельскохозяйственного назначения, зарубежные страны, государство, правовая модель, законодательство.

Keywords: market, agricultural land, foreign countries, state, legal model, legislation. 

Законодательство Нидерландов по обращению сельскохозяйственных земель является воплощением концепции свободного рынка. Оно предоставляет возможность приобретения сельскохозяйственных земель в собственность и аренду любым лицом, которое договаривается с продавцом земельного участка о его приобретении. Единственными опосредованными правовыми ограничениями для приобретения сельскохозяйственных земель иностранцами и голландскими физическими и юридическими лицами являются:установление 6-летнего минимального срока аренды сельскохозяйственных земель;предоставление арендаторам преимущественного права на продление договоров аренды сельскохозяйственных угодий;установление общего налога на продажу сельскохозяйственных земель в размере 6% от цены продажи, который должен уплатить покупатель, и освобождение от его уплаты тех из них, кто будет использовать приобретении сельскохозяйственные угодья для ведения сельского хозяйства в течение 10 лет со дня приобретения участка.

В результате реализации этих правовых преференций фермерские хозяйства-арендаторы обеспечивают продолжение владения и пользования этими угодьями, не усложняя допуск на рынок сельскохозяйственных земель сторонним лицам[13].

Интересно проследить, что же произошло с сельскохозяйственными землями в условиях практически свободного рынка. Может, много сельскохозяйственных земель этой страны скуплено иностранцами? Может, сельскохозяйственные угодья Нидерландов сконцентрированы у мощных аграрных корпораций, которые вытесняют из отрасли фермеров?

Конечно же, нет. Практика функционирования рынка сельскохозяйственных земель свидетельствует по крайней мере о преувеличении угроз, которые приписывают свободному рынку земель.

В среднем площадь сельскохозяйственных угодий, используемых одним фермерским хозяйством, равна 30 гектаров. Около 70% фермеров Нидерландов являются собственниками своих хозяйств и землевладений. Остальные 30% используют землю на праве аренды. Причем роль права собственности на землю постоянно растет: 30 лет назад фермеры арендовали половину обрабатываемых земель.

Опыт функционирования рынка сельскохозяйственных земель в Нидерландах свидетельствует, что свободный доступ к их покупке открывает путь к большому спросу на них, его доминирование над предложением земель и рост стоимости угодий. По сути, цена одного гектара сельскохозяйственных земель является одной из самых высоких в Европе и составляет около 35 тыс. евро. Это, в свою очередь, дает основания предположить, что высокие цены на сельскохозяйственные угодья, кроме негативных последствий (высокие расходы для фермеров на приобретение угодий и т.д.), оказывают позитивное влияние на функционирование рынка сельскохозяйственных земель, оберегая его от массовой скупки в спекулятивных целях и обеспечивая перераспределение сельскохозяйственных угодий в пользу хозяев, которые способны вносить соответствующие инвестиции в повышение производительности угодий и получать высокую их отдачу. Ведь спекулянты налетают в первую очередь на недооцененные, дешевые активы. А когда земля дорогая, как в Нидерландах, даже те, кто купил ее для перепродажи или как инвестиционный актив, не могут себе позволить, чтобы она простаивала. Поэтому у них просто нет другого выхода, как сдать ее в аренду сельхозпроизводителю[12].

По Конституции Германии, пользование частной собственностью должно служить и общему благу. Соответственно, законодательство страны относительно обращения сельскохозяйственных земель базируется на принципах рынка, в котором свобода отчуждения земель несколько ограничена административными требованиями, призванными обеспечить развитие этого рынка в желаемом для общества направлении.

Свобода рынка сельскохозяйственных земель проявляется прежде всего в том, что субъектами права собственности на такие земли является Федерация, федеральные земли, общины, физические и юридические лица. Причем отношения собственности на землю регулируются исключительно в рамках частного права, нормы которого распространяются и на публичных собственников земли. Поэтому земельное законодательство Германии не предоставляет государственной собственности на землю преимуществ над частной собственностью на землю.Сельскохозяйственные земли могут приобретаться в собственность как физическими, так и юридическими лицами.

Законодательство страны не устанавливает минимального срока аренды сельскохозяйственных земель. А регулирование сроков аренды таких земель на восточных землях носило временный характер. Владельцы сельскохозяйственных земель имеют право заключать любые сделки по ним, кроме исключений, предусмотренных законом.

Обращение сельскохозяйственных земель не настолько свободно, как обращение капиталов, благодаря следующим исключениям:

Владельцы сельскохозяйственных земель могут использовать их для несельскохозяйственных нужд только если это не противоречит планировочной документации по развитию территорий, которые утверждаются органами власти[7].

 Законодательство ряда федеральных земель предусматривает, что в случае заключения договора купли-продажи сельскохозяйственного участка с покупателем, который не является фермером, соответствующая сельская община может реализовать право на преимущественное приобретение такого участка, предоставленное Законом о мерах по улучшению аграрной структуры и обеспечения деятельности сельскохозяйственных и лесохозяйственных предприятий 1962 года. Такое общество вправе войти в качестве покупателя в заключенный договор со всеми его положениями, чтобы получить возможность использовать эту землю согласно аграрно-структурным требованиям для увеличения площадей сельскохозяйственного производства.

Закрепленный федеральным законодательством принцип единой юридической судьбы земельного участка и расположенного на нем здания, предполагает, что здание следует за земельным участком, а не наоборот (как это предусмотрено законодательством Украины). Соответственно, в Германии нельзя передать в собственность другому лицу сельскохозяйственную земельный участок путем отчуждения ему права собственности на здание.

Федеральный закон об охране земель предусматривает, что сельскохозяйственные земли защищаются от вредного загрязнения и от причинения экологического вреда, которые наносятся не только сторонними лицами, но и самими фермерами, которые могут быть привлечены к строгой юридической ответственности. Данная норма препятствует чрезмерной эксплуатации плодородия почв[8].

Важной чертой рынка сельскохозяйственных земель является его прозрачность и проведение постоянного мониторинга рыночных транзакций и цен на земельные участки. Значительный вклад в обеспечение прозрачности рынка сельскохозяйственных земель делают независимые комиссии экспертов-оценщиков, важной задачей которых является ведение на территории своей компетенции базы данных покупных цен на земельные участки и другую недвижимость, которая обновляется ежегодно. Такие цены анализируются, на основе чего определяются ориентировочные цены на землю и другие данные, необходимые для оценки земельных участков. Для этого нотариусы обязаны направлять в такие комиссии все удостоверенные ними договоры об отчуждении земель. Мониторинг цен является фактором, который противодействует проведению спекулятивных сделок на основе занижения или завышения цен на сельскохозяйственные земли.

В восточных землях рынок сельскохозяйственных земель регулируется Обществом с ограниченной ответственностью по реализации и управления землями (BVVG), на которое возложены задачи:

• сохранения землепользования посредством передачи земель в аренду;
• перераспределения земель через их аренду, а также продажа участков лицам, имеющим на это право, по сниженным ценам в рамках так называемой;
• существуют программы приобретения земель;
• продажа всех других участков по рыночным ценам через конкурсы (тендеры).

 В то же время BVVG, будучи государственным юридическим лицом, а не органом власти, не имела права принимать решение о реституции или передаче сельскохозяйственных земель в собственность и аренду. Также она выполняла задачи обеспечения временного использования таких земель, осуществляла их менеджмент и по сути выступала полномочным представителем их владельца — государства.

Сегодня в восточных федеральных землях работают почти 24 тыс. фермерских хозяйств. Согласно статистическим данным, их средний размер -230 га, что в пять раз больше обычной фермы в западных землях. В общем 2013 г. в Германии насчитывалось 285 тыс. фермерских хозяйств со средним размером площадей 58,6 га. Из них 70% предприятий работают на менее чем 50 га. Причем почти все они находятся исключительно в западных землях.

Рост количества фермерских хозяйств произошел лишь в категории хозяйств с площадью земель более 100 га. 10% таких хозяйств, созданных в форме общества, ООО, кооператива или акционерного общества (они преимущественно находятся в новых федеральных землях), осуществляли хозяйственную деятельность на площадях, составляющих более трети сельскохозяйственных земель. А 1500 крупнейших ферм с площадями не менее 1000 га сельскохозяйственных земель (97% из них находятся в восточных землях) хозяйничали в целом на 15% сельскохозяйственных земель с общей площадью около 2,5 млн. га.

Из приведенных данных можно сделать вывод, что при оценке перспектив формирования землевладений мелких и средних сельхозпроизводителей, стоит ориентироваться на размеры землевладений не в западных, а в восточных землях Германии.

Во Франции субъектами права собственности на сельскохозяйственные земли являются: граждане и их группы (юридические лица), муниципалитеты в лице органов местного самоуправления и государство.

Однако во Франции рынок сельскохозяйственных земель не является свободным. Этот рынок регулируется Обществом SAFER (Sociétésd’AménagementFoncieretd’EtablissementRural — Общество по управлению землями и сельским развитием), которое имеет 29 региональных отделений по всей стране и призвано обеспечить реализацию структурной политики Франции в аграрной сфере.

Общество SAFER является неприбыльным частным юридическим лицом, деятельность которой контролируется Министерством сельского хозяйства и Министерством финансов (казначейством). Оно оказывает влияние на рыночные транзакции сельскохозяйственных земель благодаря:

• наличию преимущественного права на приобретение сельскохозяйственных земель;
• наличию права на обращение в суд с иском при занижении цены сельскохозяйственного земельного участка, который выставлен на продажу ее владельцем, относительно уровня рыночных цен;
• освобождению от налога транзакций по сельскохозяйственным землям с участием SAFER, что делает продажу ему и приобретение у него сельскохозяйственных земель экономически выгодным.

Благодаря указанным правовым средствам SAFER имеет возможность приобрести на рынке любой сельскохозяйственный земельный участок, если он:

• приобретен или может быть приобретен неподготовленным для фермерского хозяйства лицом;
• приобретен или может быть приобретен в спекулятивных целях;
• приобретен или может быть приобретен иностранцем, когда существует французский фермер, который изъявил желание приобрести участок.

В результате реализации таких возможностей подавляющее большинство сельскохозяйственных земель Франции отчуждаются Обществу SAFER или Обществом SAFER.

По сути, Общество SAFER является не просто регулятором рынка сельскохозяйственных земель, а регулятором-риэлтором, который следит за тем, чтобы сельскохозяйственные земли «двигались» не исключительно за деньгами, а за фермерскими хозяйствами и теми, кто намерен начать фермерское хозяйство.

Кроме того, законодательством Франции установлен минимальный 9-летний срок аренды сельскохозяйственных земель.

Более того, Общество SAFER имеет право быть участником договоров аренды сельскохозяйственных земель, но при определенных условиях. Во-первых, оно может выступать в качестве посредника между арендодателями и арендаторами земли, но оно не имеет права передавать в аренду земли, приобретенные им и находящиеся в его ведении. Во-вторых, Общество SAFER вправе арендовать у частных владельцев только такие сельскохозяйственные земельные участки, которые должны быть настолько небольшими, чтобы считаться неустойчивыми, то есть, их площадь должна быть вдвое меньше минимального размера, установленного в соответствующем департаменте. В-третьих, Общество SAFER вправе арендовать вышеуказанные сельскохозяйственные земельные участки только на срок до 6 (фермерские хозяйства) до 12 (сельскохозяйственные угодья) лет. 

Наконец, законодательством Франции установлен запрет на приобретение иностранцами таких сельскохозяйственных угодий, как виноградники, которые считаются национальным богатством.

Таким образом, в законодательстве Франции практически отсутствуют административные запреты относительно рыночного обращения сельскохозяйственных земель, кроме обязательного минимального 9-летнего срока их аренды и запрета на приобретение иностранцами виноградников. В то же время законодательством этой страны установлены такие правовые преференции для участия Общества SAFER в земельных сделках, которые предоставляют ему правовые рычаги приобретения в собственность подавляющего большинства выставленных на продажу сельскохозяйственных земель с последующим их продажей желанным для французского общества лицам, в первую очередь фермерам и лицам, которые изъявили желание ими стать. 

Литература

1. Варламов А. А., Гальченко С. А. Кадастр недвижимости. / А. А . Варламов, С. А. Гальченко. – М.: КолосС, 2012. –  680 с.
2. Волков С. Н. Землеустройство: Землеустройство в ходе земельной реформы (1991 -2005 годы): учебник / С. Н. Волков – М.; КолосC, 2007. – 224 с.
3. Зайцева Я. В. Основные направления дальнейшего развития рынка земель сельскохозяйственного назначения / Я. В. Зайцева // Экономика и предпринимательство. – 2020. – № 3 (116). — C. 400-402.
4. Зайцева Я. В. Анализ рынка земельных участков в г. Краснодаре / Я. В. Зайцева // В сборнике: Современные проблемы и перспективы развития земельно-имущественных отношений. Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции. – 2019. – С. 334–342.
5. Зайцева Я. В. Обоснование необходимости проведения землеустроительных работ в условиях земельного рынка / Я. В. Зайцева // В книге: Научное обеспечение агропромышленного комплекса. Сборник тезисов по материалам Всероссийской (национальной конференции). Отв. за выпуск А. Г. Кощаев. Краснодар. – 2019. – С. 507–508.
6. Зайцева Я. В. Правовой режим использования земель сельскохозяйственного назначения/ Я. В. Зайцева // В сборнике: Инвестиционный менеджмент и государственная инвестиционная политика-2. Материалы международной научной конференции. – 2018. – № 2 (91). — C. 753-757.
7. Зайцева Я. В. Активизация земельного рынка / Я. В. Зайцева // В сборнике: Творчество молодых учёных и студентов в области экономических наук. Материалы международного комплекса научных публикаций молодежи. Краснодар.– 2018. — C. 100-106.
8. Зайцева Я. В. Перспективы рынка земель и земельных отношений в аграрном секторе экономики / Я. В. Зайцева // Экономика и предпринимательство. – 2018. – № 2 (91). — C. 753-757.
9. Зайцева Я. В. Состояние рынка сельскохозяйственных земель в Краснодарском крае / Я. В. Зайцева // Экономика и предпринимательство. – 2017. – № 12-1(89). — C. 345-347.
10. Миков К. И. Проблема выдела земельного участка из земель сельскохозяйственного назначения / К. И. Миков, Я. В. Зайцева// В сборнике: Современные проблемы м перспективы развития земельно-имущественных отношений. Сборник статей по материалам II Всероссийской научно-практической конференции. Отв. за выпуск Е. В. Яроцкая. Краснодар. – 2020. – С. 452–454.
11. Радчевский Н. М. Государственная регистрация и учёт объектов недвижимости : учебное пособие / Н. М. Радчевский, З. Р. Шеуджен, Я. В. Зайцева. – Краснодар :КубГАУ, 2020. – 83 с.
12. Радчевский Н. М. Обоснование необходимости государственного регулирования рынка сельскохозяйственных земель/ Н. М. Радчевский, Я. В. Зайцева // Экономика и предпринимательство. – 2019. – № 12 (113). — C. 122-125.
13. Радчевский Н. М. Зарубежный опыт развития земельного рынка/ Н. М. Радчевский, Я. В. Зайцева // Экономика и предпринимательство. – 2019. – № 11 (112). — C. 1079-1081.
14. Тешев И. К. Проблемы массовой оценки объектов недвижимости / И. К. Тешев,  А. С. Колпаков, Я. В. Зайцева // В сборнике: Современные проблемы м перспективы развития земельно-имущественных отношений. Сборник статей по материалам II Всероссийской научно-практической конференции. Отв. за выпуск Е. В. Яроцкая. Краснодар. – 2020. – С. 156–161.
15. Третьяков А. О. «Остров Федерация» в городе Сочи / А. О. Третьяков,  Я. В. Зайцева// В сборнике: Современные проблемы м перспективы развития земельно-имущественных отношений. Сборник статей по материалам II Всероссийской научно-практической конференции. Отв. за выпуск Е. В. Яроцкая. Краснодар. – 2020. – С. 511–514.
16. Яроцкая Е. В. Основы оценки объектов недвижимости : учебное пособие / Е. В. Яроцкая, А. В. Матвеева, Я. В. Зайцева. – Краснодар :КубГАУ, 2020. – 66 с.
17. Цыпкин Ю. А. Оценка земельных ресурсов и агробизнеса: учебное пособие / Ю. А. Цыпкин – PRO-APPRAISER, 2019. – 445 с. 

References

1. Varlamov А. А., Galchenko S. А. Cadastre of real estate. / А. А. Varlamov, S.A.Galchenko . – М.: KolosS, 2012. – 680 p.
2. Volkov S.N. Land management: Land management in the course of land reform (1991 -2005): manual / S. N. Volkov – М.; KolosS, 2007. – 224 p.
3. Zaytseva Ya.V. Main trends of the further development of agricultural land market / Ya. V. Zaytseva // Economics and entrepreneurship. – 2020. – № 3 (116). — P. 400-402.
4. Zaytseva Ya.V. Analysis of the land plot market in Krasnodar/ Ya.V. Zaytseva // In proceedings: Modern problems and prospects of the development of land-property relations. The proceedings of materials of All-Russian scientific-practical conference. – 2019. – P. 334–342.
5. Zaytseva Ya.V. Justification of the need of land management works in the conditions of the land market / Ya. V. Zaytseva // In proceedings: Scientific support of the agro-industrial complex. Proceedings of theses on materials of All-Russian (national conference). Head chief A.G.Koschaev. Krasnodar. – 2019. – P. 507–508.
6. Zaytseva Ya.V. Legal regime of agricultural land use/ Zaytseva Ya.V. // In proceedings: Investment management and state investment policy— Materials of international scientific conference. – 2018. – № 2 (91). — P. 753-757.
7. Zaytseva Ya.V. Activation of land market / Ya.V. Zaytseva // In proceedings: Creativity of young scientists and students in the sphere of economic sciences. Materials of international complex of scientific publications of youth. Krasnodar. – 2018. — P. 100-106.
8. Zaytseva Ya.V. Prospects of land market and land relations in agrarian sector of economics. / Ya. V. Zaytseva // Economics and entrepreneurship. – 2018. – № 2 (91). — P. 753-757.
9. Zaytseva Ya.V. Condition of agricultural land market of Krasnodar Territory / Ya.V.. Zaytseva // Economics and entrepreneurship. – 2017. – № 12-1(89). — P. 345-347.
10. Mikov K. I. Problem of land allocation from agricultural land / K. I. Mikov, Ya. V. Zaitseva // In proceedings: Modern problems and prospects of the development of land and property relations. Proceedings of articles based on the materials of the II All-Russian scientific and practical conference. Head chief of the publication E. V. Yarotskaya. Krasnodar. — 2020. — P. 452-454.
11. Radchevsky N.M. State registration and account of real estate objects: academic manual / N. М. Radchevsky, Z. R. Sheudzhen, Ya. V. Zaytseva. – Krasnodar: KubSAU, 2020. – 83 p.
12. Radchevsky N.M. Substantiation of necessity of state regulation of agricultural land market / N. М. Radchevsky, Ya. V. Zaytseva. // Economics and entrepreneurship. – 2019. – № 12 (113). — P. 122-125.
13. Radchevsky N.M. Foreign experience of land market development/ Radchevsky N.M., Ya. V. Zaytseva. // Economics and entrepreneurship. – 2019. – № 11 (112). — P. 1079-1081.
14. Teshev I. К. Problems of mass assessment of real property objects / I. К. Тeshev, А. S. Kolpanov, Ya. V. // In proceedings: Modern problems and prospects of land property relations development. Proceedings of articles on materials of II All-Russian scientific-practical conference. Chief editor Е. V. Yarotskaya. Krasnodar. – 2020. –P. 156–161.
15. Tretyakov A.O. «Island Federation» in Sochi / А. О. Тretyakov, V. Zaytseva // In proceedings: Modern problems and prospects of land-property relations. Proceedings of articles on materials of II All-Russian scientific-practical conference. Chief editor Е. V. Yarotskaya. Krasnodar. – 2020. – P. 511–514.
16. Yarotskaya Е. V. Bases of real estate objects assessment: academic manual / Е. V. Yarotskaya, А. V. Matveeva, Ya. V. Zaytseva. – Krasnodar: KubSAU, 2020. – 66 p.
17. Tsypkin Yu.A. Assessment of land resources and agrobusiness: academic manual / Yu. А. Tsypkin – PRO-APPRAISER, 2019. – 445 p.

УДК 332.74

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10837 

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ 

INFORMATION SUPPORT OF CADASTRAL VALUATION OF LAND OF SETTLEMENTS

Мамонтова Софья Анатольевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры землеустройства и кадастров, ФГБОУ ВО Красноярский государственный аграрный университет, г Красноярск 

Mamontova S.A., candidate of economic sciences, assistant professor of the chair of land use planning and cadaster, Krasnoyarsk state agrarian university, Krasnoyarsk, sophie_mamontova@mail.ru 

Аннотация. В статье приведен анализ видов и источников рыночной информации в методических указаниях, по кадастровой оценке, земель населенных пунктов за 2002-2017 гг. Также проанализированы источники рыночной информации, использовавшиеся в процессе проведения кадастровой оценки земель населенных пунктов в девяти субъектах Российской Федерации. Сделан вывод о необходимости разработки методической основы для информационного взаимодействия исполнителей работ по государственной кадастровой оценке с другими участниками рынка земельных участков и иных объектов недвижимости с целью обеспечения процесса оценки более качественной рыночной информацией.

Summary. The article provides an analysis of the types and sources of market information in the methodical guidelines for the cadastral valuation of settlement land for 2002-2017. Sources of market information used in the process of cadastral valuation of settlement land in nine constituent entities of the Russian Federation were also analyzed. The conclusion about the need to develop a methodological basis for information interaction between the performers of state cadastral valuation work with other participants of land plots and other real estate market of in order to provide the assessment process with better market information was made.

Ключевые слова: государственная кадастровая оценка, земли населенных пунктов, информационное обеспечение, источники информации, цены сделок, цены предложения.

Keywords: state cadastral valuation, settlement land, information support, sources of information, transaction prices, offer prices.

Введение. Земли населенных пунктов являются наиболее активно используемой категорией, а следовательно основой для формирования налоговых и иных платежей в бюджеты различных уровней, поэтому процесс определения их достоверной и справедливой кадастровой стоимости представляет особую актуальность. В свою очередь, основой определения их достоверной и справедливой кадастровой стоимости является качественное информационное обеспечение. Целью данного исследования является анализ методики и практики подбора рыночной информации для определения кадастровой стоимости в процессе государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов.

Методы исследования. Методы анализа и синтеза были применены при изучении научных публикаций по исследуемой теме, а также правового и методического обеспечения процесса кадастровой оценки земель населенных пунктов. Метод сравнения был применен при анализе отчетов об определении кадастровой стоимости земель населенных пунктов в различных регионах Российской Федерации.

Ход исследования. Вопросам качества результатов кадастровой оценки земель и их объективности посвящено на данный момент значительное количество научных работ [1, 2].

Например, на территории г. Красноярска в результате предыдущего тура кадастровой оценки земель населенных пунктов кадастровая стоимость в среднем увеличилась на 13,5 %. При этом удельный показатель земель под объектами оздоровительного и рекреационного назначения и земель, предназначенных для размещения портов, водных, железнодорожных вокзалов и т.д., вырос почти на 50%, а кадастровая стоимость земельных участков под домами индивидуальной жилой застройки уменьшился на 7% [3, 4].

Такая неоднородность и противоречивость результатов оценки характеризует ее методику и технологии с отрицательной стороны, поскольку свидетельствует либо о переоценке земельных участков на одном этапе, либо о их недооценке на другом, что так или иначе отрицательно сказывается на участниках земельных отношений. В следствие этого растет число оспариваний результатов кадастровой оценки земель [3, 5].

Как отмечает С.В. Грибовский, основными слабыми сторонами процесса государственной оценки на данный момент являются плохие исходные данные, слабая методологическая база, отсутствие программного обеспечения и недостаточная подготовка специалистов [6].

В процессе развития кадастровой оценки земель населенных пунктов ее методологическая база была представлена следующими документами:

1. Методика государственной кадастровой оценки земель поселений, утвержденная Приказом Росземкадастра от 17.10.2002 № П/337;
2. Методические указания по государственной кадастровой оценке земель населённых пунктов, утвержденные Приказом Минэкономразвития РФ от 15.02.2007 № 39 (с изменениями от 11.01.2011);
3. Методические указания о государственной кадастровой оценке, утвержденные Приказом Минэкономразвития РФ № 226 от 12.05.2017 (с изменениями от 9.09.2019).

Вопросы информационного обеспечения процесса определения кадастровой стоимости рассмотрены во всех документах. Одной из важных составляющих информационного обеспечения государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов является рыночная информация, то есть информация о сделках с земельными участками, используемая в качестве основы для определения кадастровой стоимости. Виды и источники рыночной информации, предполагаемые к использованию согласно каждой из методик, приведены в таблице 1.

Проанализировав таблицу 1, можно сделать вывод, что за 15 лет в рассматриваемом вопросе мало что изменилось, однако расхождения есть. Очевидно, что наиболее предпочтительным источником рыночной информации должны являться цены фактически совершенных сделок с земельными участками, которые отражают реальное состояние рынка земли. Однако, в методике 2017 года данный вид информации помещен на второе место после информации о ценах предложения по сделкам с земельными участками и объектами недвижимости. Основными источниками такой информации должны являться базы данных организаций, оказывающих услуги по сопровождению сделок с недвижимым имуществом (риелторских фирм).

Нами был проведен анализ отчетов об определении кадастровой стоимости земель населенных пунктов с целью выявления используемых источников рыночной информации.

Процедура кадастровой оценки земель населенных пунктов рассматриваемого выше Красноярского края по методическим указаниям 2017 года еще не завершена. Действующие на данный момент показатели государственной кадастровой оценки определялись Исполнителем работ ООО НПФ «Недра» (г. Челябинск) с использованием следующих источников:

• средств массовой информации, в том числе официальных сайтов предприятий, организаций, размещающих объявления о рынке недвижимости;
• сведений о регистрации прав на недвижимое имущество, об ипотечных сделках, сделках по продаже имущества и т.д.

При сборе информации по объектам недвижимости основная информация была получена:

• 70% от Управления Федеральной регистрационной службы (на данный момент – Управление Росреестра) по Красноярскому краю;
• 30% из печатных СМИ, с Интернет – сайтов [7].

Нами был проанализирован ряд отчетов об определении кадастровой стоимости земель населенных пунктов в соответствии с методическими указаниями 2017 года в различных регионах Российской Федерации.

В Чеченской Республике основными источниками рыночной информации послужили данные сайта в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»: www.avito.ru. Другие источники, имеющие базы данных о сделках с недвижимостью, в республике отсутствуют. Кроме того, в Республике нет крупных организаций, оказывающих услуги по сопровождению сделок с недвижимым имуществом, работают частные риелторы, у которых отсутствует региональная база данных о сделках (предложениях) с объектами недвижимости [7].

В Республике Саха (Якутия) собранная рыночная информация представлена:

• ценами предложений купли-продажи, полученными из сделок, зарегистрированных в ЕГРН с 01.01.2016 по 15.08.2018 гг;
• риелторской базой данных ООО «ИТИС-групп» (базы предложений об объектах недвижимости);
• открытыми источниками СМИ (районными газетами).

В процессе обработки информации значительная часть данных была исключена, поскольку отбирались лишь наиболее информативные объявления. О многих характеристиках земельных участков можно узнать только из дополнительного общения с продавцами, что затрудняло обработку рыночных данных, к тому же некоторые специфические, уникальные характеристики объектов, влияющие на их стоимость, могут быть не выявлены [7].

В Республике Калмыкия Исполнителем работ (БУ РК «Бюро технической инвентаризации») изучались предложения на рынке земельных участков из различных источников, но как показал анализ, рынок предложений в Республике Калмыкия массово представлен только на www.avito.ru.

От использования данных о сделках по аренде земель и по купле-продаже земельных участков с указанием цены, определенной в ходе аукционов и торгов, Исполнитель работ отказался, поскольку указанные сделки не носят рыночный характер [7].

Сведения, полученные с официального портала Росреестра, Исполнитель признает неоднозначными. Сведения о земельных участках с идентичными характеристиками указаны в фонде данных Росреестра несколько раз, встречаются сведения о зарегистрированных правах только на одну из долей в праве общей долевой собственности на объект недвижимости. Однозначно в таком случае определить цену земельного участка не представляется возможным [7].

Для анализа рынка недвижимости Республики Башкортостан выполнен сбор информации о ценах на земельные участки за период 2017-2018 гг. В качестве источников информации использованы сайты Интернет (www.avito.ru, www.cian.ru, www.domofond.ru и т.д.)

Всего проанализировано 5771 объявление о продаже объектов недвижимости на территории Республики Башкортостан, в том числе и незастроенных земельных участков, под возможное размещение объектов различных видов разрешенного использования. Кроме того, рассмотрена информация о рыночных ценах сделок (ценах предложений) на объекты недвижимости, реализованных органами местного самоуправления посредством проведения аукционов (торгов).

В Рязанской области сбор рыночной информации об объектах оценки проводился в следующем порядке [7]:

• просмотр и сохранение страниц печатных изданий газеты о недвижимости «Ярмарка», сайтов www.avito.ru, www.domostroymedia.ru, www.ryazan.cian.ru и т.д.;
• анализ информации, размещенной в фонде данных государственной кадастровой оценки;
• анализ информации в отношении торгов по предоставлению объектов недвижимости — официальные письма органов исполнительной власти и местного самоуправления о сделках с объектами недвижимости;
• анализ информации о мониторинге рынка недвижимости, осуществляемого органом регистрации прав;
• занесение собранной информации в сводную базу данных;
• структурирование собранной рыночной информации.

Исполнителем ГБУ РО «Центр ГКО» был осуществлен анализ сведений, представленных органами местного самоуправления муниципальных образований Рязанской области, по муниципальным районам области, в ходе которого выявлено, что большинство муниципальных образований использовали в качестве цены сделки кадастровую стоимость. Так как кадастровая стоимость, определенная по состоянию на 01.01.2013 г., на момент оценки не соответствует рыночной, то такую информацию Исполнитель не учитывал в качестве рыночной [7].

Кроме того, в связи с высоким ценовым расхождением Исполнителем на основании было решено отказаться от включения в список объектов-аналогов земельных участков, сведения о которых были получены с официального портала Росреестра.

На территории Пермского края в качестве рыночной ценовой информации были использованы [7]:

• цены сделок (купля-продажа);
• цены предложения (купля-продажа).

В ответ на запрос Управлением Росреестра по Пермскому краю информация о сделках купли-продажи не была предоставлена, поэтому Исполнителем работ ГБУ «ЦТИ ПК» использовалась информация, полученная ранее в рамках подготовки отчета от 26.12.2017 г. №01/ОН/2017 по сбору, обработке, систематизации и накоплению информации, необходимой для определения кадастровой стоимости, в том числе о данных рынка недвижимости, а также информации, использованной при проведении государственной кадастровой оценки и формируемой в результате ее проведения (основным источником рыночной информации по ценам сделок с объектами недвижимости, зарегистрированных в 2015-2017 годах, являлось письмо Управления Росреестра по Пермскому краю) [7].

Сведения о ценах сделок содержатся в автоматизированной информационной системе «Мониторинг рынка недвижимости» — АИС МРН (https://portal.rosreestr.ru/wps/portal/p/is/cc_informSections/ais_mrn/). Сведения, содержащиеся в АИС МРН, использовались для уточнения недостающих характеристик в информации, предоставленной Управлением Росреестра по Пермскому краю.

Также использовалась информация о рыночных ценах сделок (ценах предложений) за объекты недвижимости, используемых при проведении аукционов (торгов) или при выкупе объектов недвижимости в собственность, опубликованная на официальном сайте для размещения информации о проведении торгов torgi.gov.ru.

В качестве источников информации о ценах предложений использовались интернет-сайты для размещения объявлений о товарах и услугах (www.domofond.ru, www.youla.ru и др.) [7].

В г. Москва в качестве рыночной информации использовались цены предложения на объекты недвижимости, приведенные в официальных источниках информации, к которым относятся печатные издания, зарегистрированные в установленном порядке, электронные доски объявлений, официальные сайты, база данных WinNER (информационная база предложений по продаже и аренде недвижимости), информация о сделках с объектами недвижимости предоставленная Федеральной службой государственной регистрации кадастра и картографии [7].

На наш взгляд, наилучшей из анализируемых оказалась процедура сбора рыночной информации при проведении кадастровой оценки земель населенных пунктов в г. Санкт-Петербурге. Там для полноты сбора необходимой информации Исполнителем был организован конкурс на поставку информации о ценах сделок (предложений) с объектами недвижимости. Необходимость закупки рыночных данных была обусловлена следующими факторами производственного характера [7]:

• для разработки математических моделей расчета кадастровой стоимости (содержащей до десяти факторов, влияющих на цену объекта недвижимости), максимально приближенной к рыночной стоимости, необходима подробная информация о характеристиках рыночных объектов-аналогов, используемых при разработке указанных моделей (в том числе для проведения корректировок на особенности сделки/предложения). Данные об объектах, выставленных на продажу, как правило, являются не полными и не включают в себя значительную часть информации, влияющей на цену предложения. Более подробная информация об этих объектах недвижимости (земельных участков, зданий, помещений, сооружений) хранится в базах риелторских компаний, доступ к которым возможен только на платной основе. Именно это обстоятельство приводит к необходимости закупки рыночной информации у таких компаний;
• отсутствием информации о точных суммах сделок с земельными участками в свободном доступе;
• отсутствием систематизации информации в открытых источниках, что затрудняет автоматическую обработку данных.
• информация об объектах недвижимости, указанная в открытом доступе, как правило, не позволяет однозначно идентифицировать объект (не указывается кадастровый номер, адрес вносится в произвольной форме).

В результате ГБУ «Кадастровая оценка» был заключен государственный контракт с ООО «Центр оценки «Петербургская Недвижимость» на поставку информации о ценах сделок (предложений) с объектами недвижимости, совершенных за период с 2014 по 2017 гг., в результате чего ГБУ была получена полная и структурированная информация, подлежащая автоматической обработке, а также выполнено обязательное условие о наличии кадастрового номера и точного адреса объекта для его однозначной идентификации. Кроме того, с 2017 года Исполнителем осуществлялась интенсивная работа по сбору рыночной информации об объектах недвижимости, что в совокупности составило общую базу рыночной информации (за исключением дублей) [7].

Кроме того, Исполнителем были отправлены запросы в ГУП «Городское управление инвентаризации и оценки недвижимости» о предоставлении данных об оценке объектов недвижимости и экспертизе отчетов о стоимости объектов недвижимости, проводимых ГУП «ГУИОН» с 2014 по 2017 гг.

Также в качестве рыночных данных о сделках Исполнителем были использованы результаты отчетов об определении рыночной стоимости объектов недвижимости за период с 2014 по 2017 гг., представленные в процессе оспаривания кадастровой стоимости в Комиссию по оспариванию или в суд (по объектам, по которым приняты положительные решения о снижении стоимости).

Проведенный анализ отчетов о проведении кадастровой оценки земель населенных пунктов показывает, что подход к определению источников рыночной информации значительно отличается, в том числе в зависимости от величины и расположения субъекта Российской Федерации, а также от ресурсов, имеющихся в распоряжении Исполнителя работ.

Следует отметить, что подавляющее большинство Исполнителей использует в качестве основного, а порой и единственного источника рыночной информации интернет-сайты с объявлениями о продаже земельных участков и иных объектов недвижимости. Такой подход значительно снижает качество получаемой исходной информации, поскольку цены предложения в достаточной степени не отражают состояние рынка земельных участков в отличие от цен сделок. Кроме того, как справедливо отмечено в отчете СПб ГБУ «Кадастровая оценка» данные об объектах, выставленных на продажу, как правило, являются не полными и не включают в себя значительную часть информации, влияющей на цену предложения. Очевидно, что низкое качество исходной информации в свою очередь становится причиной низкого качества результатов определения кадастровой стоимости и необъективного налогообложения.

От использования сведений, полученных из официальных источников – с портала Управления Росреестра и от органов местного самоуправления, Исполнители работ также в большинстве своем отказывались в виду их неоднозначности и несоответствия рыночной ситуации.

При этом требования к процедуре выбора источников рыночной информации в ныне действующих Методических указаниях о государственной кадастровой оценке не определены, есть только формальные требования к качеству собираемой информации. Более того, в перечне типов сделок, по которым может собираться рыночная информация, тип «предложение-продажа» расположен на первом месте. Исполнители работ по кадастровой оценке определяют источники рыночной информации самостоятельно, формально следуя методическим указаниям.

Также следует отметить ‑ несмотря на то, что статьей 7 Федерального закона № 237-ФЗ от 03.07.2016 «О государственной кадастровой оценке» за бюджетными учреждениями закреплены полномочия по сбору, обработке, систематизации и накоплению информации, необходимой для определения кадастровой стоимости, в том числе о данных рынка недвижимости, лишь некоторые регионы используют результаты этих работ при определении кадастровой стоимости земельных участков.

Выводы и предложения:

На наш взгляд, для повышения качества информационного обеспечения кадастровой оценки земель населенных пунктов необходимо разработать методическую основу определения источников рыночной информации и работы с ними.

Основным источником информации о реальных ценах сделок с земельными участками, объективно отражающих ситуацию на рынке, являются только риелторские фирмы и их объединения. Однако механизм взаимодействия центров кадастровой оценки с такими организациями не отлажен, большинство риелторских фирм не заинтересованы в сотрудничестве.

К сожалению далеко не все Исполнители имеют возможность применять при сборе рыночной информации методы СПб ГБУ «Кадастровая оценка», в частности заключать государственные контракты на поставку информации о ценах сделок, поскольку крупные организации на рынке региона просто отсутствуют, а небольшие фирмы не имеют ресурсов для участия в системе государственных закупок. Поэтому должен быть разработан механизм информационного взаимодействия исполнителей работ по государственной кадастровой оценке с риелторскими организациями различного уровня, в т.ч. минуя систему государственных закупок. Такие соглашения о взаимовыгодном сотрудничестве могут быть реализованы например через установлении особого порядка предоставления риелторским фирмам информации из Единого государственного реестра недвижимости в сокращенные сроки и на безвозмездной основе.

В заключение хотелось бы отметить, что создание достоверного, полного и унифицированного информационного ресурса, способного аккумулировать и в требуемом виде представлять многочисленные данные, необходимые для проведения кадастровой оценки [1, 8] несомненно должно стать одной из основных функций создающихся бюджетных учреждений, как это закреплено в законодательстве Российской Федерации. Однако данный процесс невозможен без создания методически и законодательно закрепленной основы для информационного взаимодействия бюджетных учреждений с другими участниками рынка земельных участков и иных объектов недвижимости, что и должно стать следующим этапом совершенствования процесса государственной кадастровой оценки.

Литература

1. Лепихина О.Ю., Балтыжакова Т.И., Сулейманова Д.Р. Модель информационного обеспечения кадастровой оценки недвижимости // Кадастровое и эколого-ландшафтное обеспечение землеустройства в современных условиях. Материалы международной научно-практической конференции факультета землеустройства и кадастров ВГАУ. 2018. С. 147-151.
2. Бадмаева С.Э., Лидяева Н.Е. Кадастровая стоимость земель муниципальных образований Красноярского края // European Scientific Conference. Сборник статей победителей II Международной научно-практической конференции. 2017. С. 185-187.
3. Сафонов А.Я., Горбунова Ю.В., Мамонтова С.А. Состояние и перспективы развития государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов в Красноярском крае // Вестник Государственного аграрного университета Северного Зауралья. 2017. № 1 (36). С. 67-72.
4. Бадмаева С.Э., Андрющенко И.С. Актуализация кадастровой стоимости земельных участков г. Красноярска // Современные проблемы землеустройства, кадастров и природообустройства. Материалы Национальной научной конференции. 2019. С. 10-15.
5. Мамонтова С.А., Колпакова О.П. Направления совершенствования методики государственной кадастровой оценки земель садоводческих, огороднических и дачных объединений // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. 2018. № 1 (61). С. 152-162.
6. Грибовский С.В. К вопросу о качестве кадастровой оценки объектов недвижимости для целей налогообложения // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2019. № 9 (216). С. 24-29.
7. Фонд данных государственной кадастровой оценки земель. URL: https://rosreestr.ru/wps/portal/cc_ib_svedFDGKO (дата обращения: 22.11.2020)
8. Быкова Е.Н. Брюханова Л.В. Государственная кадастровая оценка земель населенных пунктов: законодательство, опыт, практика и перспективы // Известия высших учебных заведений. 2015. № 1. С. 122-129.