КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА АНТРОПОГЕННОЙ НАГРУЗКИ НА АГРОЛАНДШАФТЫ ТРАНСГРАНИЧНЫХ ТЕРРИТОРИЙ СЕВЕРНОЙ АЗИИ

Научная статья

УДК 339.54.012+338.001.36

doi: 10.55186/25876740_2024_67_2_210

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА АНТРОПОГЕННОЙ НАГРУЗКИ НА АГРОЛАНДШАФТЫ ТРАНСГРАНИЧНЫХ ТЕРРИТОРИЙ

СЕВЕРНОЙ АЗИИ

Т.Б. Бардаханова, В.Д. Мункуева, С.Н. Иванова, П.В. Осодоев, З.С. Еремко

Байкальский институт природопользования Сибирского отделения Российской академии наук, Улан-Удэ, Россия

Аннотация. Объектом настоящего исследования являются трансграничные территории Северной Азии в пределах России (Алтайский край, Амурская область, Забайкальский край, Омская область, Республика Бурятия, Республика Тыва и Тюменская область), Монголии (8 аймаков, граничащих с Россией) и Казахстана (Павлодарская, Северо-Казахстанская и Восточно-Казахстанская области). Цель исследования — дать комплексную оценку антропогенной нагрузки на агроландшафты рассматриваемых территорий в разрезе 2010-2020 гг. На основе выбранного методического подхода авторы рассчитали удельные показатели природоемкости сельскохозяйственных систем и экономического развития, провели балльную оценку комплексной антропогенной нагрузки на агроландшафты на основе суммарной среднеквадратичной оценки отклонений. Результаты показывают, большая часть рассматриваемых российских регионов за исключением Забайкальского края и Республики Тыва относится к регионам с высокой и средней антропогенной нагрузкой. Все модельные монгольские аймаки входят в группу с невысокой антропогенной нагрузкой. Несмотря на высокие показатели удельного веса сельскохозяйственных угодий в общей площади территории, эффективность их освоения не находит отражения в показателях экономического развития. Все три казахстанские области входят в разные группы по уровню комплексной антропогенной нагрузки. Высокая степень распаханности сельхозугодий и значительный рост антропогенной нагрузки за 10 лет в Северо-Казахстанской и Тюменской областях требуют разработки комплекса специальных мер. Использованный методический подход по комплексной оценке антропогенной нагрузки может быть рекомендован для дальнейших исследований направлений оптимизации агроландшафтов модельных территорий.

Ключевые слова: агроландшафты, сельскохозяйственная освоенность, распаханность, пастбищная нагрузка, плотность сельского населения, трансграничные территории, Россия, Монголия, Казахстан, Северная Азия

Благодарности: исследование выполнено в рамках Государственной программы научных исследований Байкальского института природопользования СО РАН 0273-2021-0003 № АААА-А21-121011590039-6.

Original article

COMPREHENSIVE ASSESSMENT OF ANTHROPOGENIC LOAD ON AGROLANDSCAPES OF TRANSBOUNDARY TERRITORIES

OF NORTH ASIA

T.B. Bardakhanova, V.D. Munkueva, S.N. Ivanova, P.V. Osodoev, Z.S. Eremko

Baikal Institute of Nature Management Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Ulan-Ude, Russia

Abstract. The object of this study is the border territories of North Asia within Russia (Altai Krai, Amur Oblast, Zabaykalsky Krai, Omsk Oblast, the Republic of Buryatia, Tyva Republic and Tyumen Oblast), Mongolia (8 aimags bordering Russia) and Kazakhstan (Pavlodar Oblast, North Kazakhstan Oblast and East Kazakhstan Oblast). The purpose of the study is to provide a comprehensive assessment of the anthropogenic load on the agricultural landscapes of the territories under consideration in the context of 2010-2020. Based on the chosen methodological approach, the authors calculated specific indicators of the environmental intensity of agricultural systems and economic development, and made a scoring assessment of the complex anthropogenic load on agricultural landscapes based on the total root-mean-square assessment of deviations. The results showed that most of the Russian regions, with the exception of the Zabaykalsky Krai and the Republic of Tyva, belong to regions with high and medium anthropogenic load. All model Mongolian aimags are included in the group with low anthropogenic load. Despite the high share of agricultural land in the total area of the territory, the efficiency of their development is not reflected in economic development indicators. All three Kazakhstan regions are included in different groups in terms of the level of complex anthropogenic load. The high degrees of plowing of farmland and a significant increase in anthropogenic load over 10 years in the North Kazakhstan and Tyumen regions require the development of a set of special measures. The methodological approach used can be recommended for further research into areas for optimizing agricultural landscapes of model territories.

Keywords: agricultural landscapes, agricultural development, plowing, pasture load, rural population density, transboundary territories, Russia, Mongolia, Kazakhstan, North Asia

Acknowledgments: The present research was prepared within the framework of the State Research Program of the Baikal Institute of Nature Management SB RAS 02732021-0003 No. AAAA-A21-121011590039-6.

Введение. Понятие об антропогенном ландшафте как природном комплексе, преобразованном хозяйственной деятельностью человека, дано Н.Ф. Реймерсом [1]. Как отмечается в работе [2, с. 19], «по масштабам антропогенной деятельности наибольшие изменения естественных ландшафтов связано с освоением территорий для целей сельскохозяйственного

производства». В результате происходит преобразование природных комплексов в агроландшафты, антропогенными элементами которого являются земельные участки, на которых происходит сельскохозяйственная деятельность (поля, сады, пастбища и др. сельскохозяйственные объекты). Оптимизация агроландшафтов заключается в выборе таких способов его

использования, которые в наибольшей степени соответствовали бы его природным свойствам (потенциалу).

Сравнительному анализу изменений землепользования и ихдвижущихсил как инструменту выявления изменений региональных экосистем посвящено в последние годы много зарубежной и отечественной научной литературы [3-11].

© Бардаханова Т.Б., Мункуева В.Д., Иванова С.Н., Осодоев П.В., Еремко З.С., 2024 Международный сельскохозяйственный журнал, 2024, том 67, № 2 (398), с. 210-215.

Такой исследовательский интерес обусловлен универсальностью происходящих в настоящее время глобальных изменений, которые приводят к фрагментации ландшафта, усиливают парниковый эффект, ускоряют деградацию почв и влияют на способность экосистем поддерживать устойчивое развитие человеческого общества. Авторы работы [12] подчеркивают, что изменения землепользования отражают не только изменение структуры землепользования во времени, но и уровень вмешательства человека в различные географические регионы, где лица, принимающие решения, реализуют национальную политику по изменению земного покрова.

В настоящее время в большинстве исследований больше внимания уделяется количественному анализу механизмов действия различных факторов, использованию статистических методов, которые включают множество дополнительных переменных и сложны с точки зрения обеспечения необходимой информацией. Большой вклад в методологию оценки антропогенной нагрузки на агроландшафты внесен российскими учеными. Так, Б.И. Кочуровым рассмотрен комплексный показатель «преобразованное™ территории», отражающий антропогенное воздействие, характерное для различных видов земельных угодий [13]. Виды и индикаторы антропогенной нагрузки приведены в монографии [14]. В коллективной монографии под общей редакцией Масютенко Н.П. [15] обоснован методический подход, разработана система оценки антропогенной нагрузки и ее нормирования с учетом влияния на трансформацию органического вещества почвы и соответствия экологической емкости агроландшафтов. Широкий спектр комплексных и интегральных подходов к оценке сельскохозяйственных воздействий на природные системы рассмотрен в статье [16]. Методика оценки уровня антропогенной нагрузки на основе сопряжённого анализа показателей и индексов шести групп факторов антропогенной нагрузки по 17 степным регионам России предложена авторами работы [10].

Исследование продолжает работы авторов [17,18] в рамках программы научных исследований лаборатории экономики природопользования БИП СО РАН. В качестве объекта исследования рассматриваются трансграничные территории Северной Азии в пределах России (Алтайский край, Амурская область, Забайкальский край, Омская область, Республика Бурятия, Республика Тыва,Тюменская область), Монголии (8 аймаков, граничащих с Россией: Баян-Олгий, Завхан, Уве, Булган, Хубсугул, Сэлэнгэ, Дорнуд, Хэнтий), а также Казахстана (Павлодарская, Се-веро-Казахстанская и Восточно-Казахстанская области). Целью настоящего исследования является проведение комплексной оценки антропогенной нагрузки на агроландшафты рассматриваемых территорий в разрезе 2010-2020 гг.

Методы и материалы.

На основе изучения научной литературы выбран и апробирован на модельных территориях методический подход к комплексной балльной оценке антропогенной нагрузки на агроландшафты [10,13,16,19], который состоит в расчете ряда удельных показателей сельскохозяйственной освоенности территории, рас-паханности сельхозугодий, пастбищной нагрузки и сопоставлении полученных показателей с рядом удельных показателей экономического

развития. Все рассчитываемые показатели входят в перечень показателей развития сельского хозяйства, за значениями которых ведется контроль на государственном и региональном уровнях. Преимущество подхода состоит в приоритете использования статистических и иных данных и не требует проведения высокозатратных проектно-изыскательских работ.

Предлагаемый подход состоит в реализации 3-х этапов:

1) Расчет двух групп удельных показателей, характеризующих состояние использования земель (XI — доля с/х угодий в общей площади земель, %; Х2 — доля пашни к площади с/х угодий, %; ХЗ — пастбищная нагрузка, усл. голов на 1 га пастбищных угодий) и уровень экономического развития (Х4 — интенсивность экономического развития, ВРП на 1 га общей площади территории, тыс. долл. США/га (национальные валюты переведены в доллары исходя из среднегодовых обменных курсов доллара США по данным национальных банков рассматриваемых в исследовании стран за 2010,2015,2018 и 2020 гг.); Х5 — интенсивность развития сельскохозяйственного производства, объем производства продукции с/х на 1 га с/х угодий, тыс. долл. США/ га; Х6 — плотность сельского населения, человек на 1 га с/х угодий).

2) Приведение рассчитанных удельных показателей к сопоставимому виду с использованием балльной шкалы перевода: Ху — балльная оценка ¡-того удельного показателя использования сельскохозяйственных земель в]-том регионе. В основу оценки 1 балла было положено соотношение, равное (Хутах-Хут|П)/п);

3) Комплексный балльный показатель уровня антропогенной нагрузки на агроландшафты (АНец) на основе суммарной среднеквадратичной оценки отклонений рассчитывается по формуле:

где АНБ) — уровень антропогенной нагрузки; ] — индекс региона; \ порядковый номер удельного показателя; п — количество показателей; Ху — балльная оценка ¡-того показателя использования сельскохозяйственных земель в ]-том регионе.

4) Сравнительная оценка полученных балльных оценок.

В качестве исходных материалов использованы:

- доклады о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения в Российской Федерации в разрезе 20102020 гг. (http://rosstat.gov.ru, http://cctmcx.ru, http://rosreestr.gov.ru);

- данные Монгольской информационной службы (http://www2.1212.mn);

- данные Бюро национальной статистики Казахстана (http://stat.gov.kz/ru) и Национального банка Казахстана (ИМр://паИопа1Ьапк. кг/ги/пе\лге/оАаа1пуе-кигеу). Результаты и обсуждение

Нами рассматривалось 3 типа сельскохозяйственных земель: сельскохозяйственные угодья, пашни, пастбища. Пастбищная нагрузка рассчитывалась, исходя из численности условных голов сельскохозяйственных животных, приходящихся на 1 га пастбищных угодий, с использованием коэффициентовпереводафизического

Международна

поголовья отдельных видов сельскохозяйственных животных в условные головы согласно Методике Минсельхоза России (Приказ Министерства сельского хозяйства РФ от 11 февраля 2020 г. N 56 «Об утверждении методик расчета значений отдельных показателей государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия».

Результаты расчета удельных показателей состояния сельскохозяйственных земель и экономического развития модельных регионов Северной Азии представлены в таблице 1.

Итоги перевода удельных показателей в балльные оценки в разрезе 2010-2020 гг. представлены на рисунке 1.

Результаты анализа исходных данных в разрезе 2010-2020 гг. и проведенной на их основе балльной оценки удельных показателей использования сельскохозяйственных земель и экономического развития модельных российских, монгольских и казахстанских регионов Северной Азии позволяют выделить следующие особенности использования земель и развития сельского хозяйства на рассматриваемых территориях:

- По уровню сельскохозяйственной освоенности территории высокие 8-10 баллов получили 5 из 8 монгольских аймаков (Ба-ян-Олгий, Завхан, Дорнод, Уве и Хэнтий), Северо-Казахстанская область Казахстана и Алтайский край, являющийся лидером среди российских регионов. Только Омская область из оставшихся российских регионов находится на уровне 6 баллов и соответствует остальным аймакам Монголии с оценками в 5-7 баллов, Павлодарской и Восточно-Казахстанской областям Казахстана с 5 и 7 баллами. Оставшиеся 5 из 7 российских регионов имеют невысокие оценки от 1 до 3 баллов. Динамика показателя сельскохозяйственной освоенности территории за рассматриваемые годы практически по всем регионам не изменилась за исключением сокращения площадей земель сельскохозяйственного назначения в Омской (начиная с 2015 г.), Павлодарской и Восточно-Казахстанской областях (в 2020 г.);

- По распаханности сельхозугодий лидирует Северо-Казахстанская область Казахстана (10 баллов) и 3 российских региона с 8-10 баллами: Алтайский край, Омская и Амурская области. На втором месте Тюменская область и Бурятия с 6 баллами. В третью группу регионов входят Павлодарская и Восточно-Казахстанской области, аймак Сэлэнгэ и Забайкальский край с 2-3 баллами. Оценки Республики Тыва и остальных монгольских аймаков равны 1 баллу, доли пашни в сель-хозугодиях составляют на их территориях от 0,08 до 3,3%. В Северо-Казахстанекой и Павлодарской областях распахано 67,3 и 28,3% всех сельхозугодий, три из 7 российских регионов характеризуются также высоким уровнем распаханности сельхозугодий (от 56% в Амурской области до 60% в Омской области и Алтайском крае, свыше трети — в Тюменской области и почти четверть — в Бурятии), тогда как в практически единственном растениеводческом аймаке Монголии Сэлэнгэ доля пашни — 15,4%;

й сельскохозяйственный журнал. Т. 67, № 2 (398). 2024

- Выявилась интересная ситуация по показателю пастбищной нагрузки: вопреки представлениям об огромной пастбищной нагрузке в Монголии, в основе которых лежат данные о высоком поголовье скота, балльные оценки этого удельного показателя в условных головах на 1 га пастбищных угодий в российских регионах оказались сопоставимыми с оценками монгольских аймаков, а Омская и Тюменская области — в числе лидеров с оценками в 9-10 баллов. Во многом такие результаты объясняются большими площадями пастбищных угодий в Монголии, а также методическими особенностями перевода количества поголовья в условные головы [20]. Можно отметить, что в российских регионах (Алтайском крае, Бурятии и Амурской области) наблюдается некоторое снижение пастбищной нагрузки в 2018-2020 гг. по сравнению с 2010 г., тогда как в Монголии в аймаках Булган, Хубсугул,

Сэлэнгэ и Хэнтий, а также в Северо-Казах-станской области отмечается рост этого показателя, что отразилось в более высоких балльных оценках;

- Что касается уровня общего экономического развития рассматриваемых регионов, по результатам балльной оценки показателя ВРП (в долл. США на 1 га общей площади территории) выделяются 3 российских региона (Тюменская и Омская области, Алтайский край) и 3 области Казахстана, среди которых лидером является Павлодарская область, значительно улучшившая удельный показатель ВРП в 2020 г. по сравнению с 2010 г. Остальные российские и монгольские регионы получили невысокие оценки в 1-2 балла, которые практически не изменились с 2010 по 2020 гг.;

- По производству сельскохозяйственной продукции (в долл. США на 1 га площади сельхозугодий) лидируют 4 российских

региона (Тюменская и Омская области, Алтайский край, а также Амурская область) и Северо-Казахстанская область Казахстана, причем, если российские регионы относительно стабильны в период с 2010 по 2020 гг., то Северо-Казахстанская область более чем в 2 раза улучшила показатель и достигла в 2020 г. уровня безусловного лидера — Тюменской области. Во второй группе по значению балльных оценок находится Республика Бурятия, которая, имея стабильные 4 балла за первые три рассматриваемых года, несколько ухудшила показатель в последний год. В этой же группе Павлодарская и Восточно-Казахстанской области Казахстана, улучшившие свои показатели с 2 до 5 и б баллов, соответственно. Среди других регионов выделяются с 2 баллами Забайкальский край и монгольский аймак Сэлэнгэ. Республика Тыва и оставшиеся 7 аймаков Монголии получили невысокие оценки в 1 балл;

Таблица 1. Расчетные удельные показатели использования сельскохозяйственных земель на модельных территориях Северной Азии Table 1. Estimated specific indicators of agricultural land use in model territories of North Asia

Модельные территории Северной Азии Удельные показатели использования сельскохозяйственных земель Удельные показатели экономического развития

XI Х2 хз Х4 Х5 Х6

Россия

2010 г. 69,227 56,583 0,343 0,587 0,220 0,094

Алтайский 2015 г. 68,660 57,486 0,302 0,441 0,163 0,090

край 2018 г. 68,658 57,697 0,294 0,519 0,172 0,088

2020 г. 68,656 57,794 0,278 0,525 0,186 0,085

2010 г. 66,418 44,342 0,388 0,883 0,184 0,060

Омская 2015 г. 54,994 53,550 0,368 0,665 0,175 0,070

область 2018 г. 53,764 54,776 0,335 0,785 0,187 0,070

2020 г. 53,754 54,793 0,327 0,710 0,175 0,068

2010 г. 28,353 30,196 0,397 1,436 0,335 0,117

Тюменская область (без АО) 2015 г. 28,394 31,015 0,378 0,859 0,236 0,111

2018 г. 28,503 29,562. 0,393 1,237 0,256 0,109

2020 г. 23,213 34,383 0,356 0,956 0,262 0,134

2010 г. 18,683 6,131 0,127 0,126 0,055 0,047

Забайкаль- 2015 г. 18,524 6,050 0,134 0,087 0,037 0,044

ский край 2018 г. 18,490 6,062 0,134 0,118 0,043 0,042

2020 г. 18,473 5,501 0,135 0,129 0,038 0,042

2010 г. 8,96' 31,087 0,233 0,124 0,124 0,151

Республика 2015 г. 8,952 30,091 0,228 0,088 0,088 0,146

Бурятия 2018 г. 8,952 29,999 0,220 0,111 0,088 0,145

2020 г. 8,952 30,013 0,221 0,113 0,081 0,146

2010 г. 23,127 6,970 0,081 0,059 0,040 0,043

Республика 2015 г. 22,734 5,681 0,101 0,043 0,024 0,043

Тыва 2018 г. 22,734 5,687 0,107 0,066 0,027 0,044

2020 г. 22,734 5,678 0,117 0,064 0,031 0,045

2010 г. 9,461 40,411 0,210 0,161 0,189 0,080

Амурская 2015 г. 9,806 44,351 0,194 0,116 0,186 0,074

область 2018 г. 9,788 45,048 0,186 0,139 0,202 0,073

2020 г. 9,760 45,210 0,162 0,163 0,200 0,071

Монголия

2010 г. 78,668 0,020 0,060 0,017 0,009 0,015

Баян-Олгий 2015 г. 2018 г. 78,471 78,471 0,030 0,074 0,114 0,127 0,036 0,034 0,021 0,019 0,018 0,018

2020 г. 77,589 0,076 0,131 0,037 0,022 0,019

2010 г. 84,817 0,024 0,047 0,009 0,005 0,007

Завхан 2015 г. 84,814 0,027 0,088 0,020 0,011 0,008

2018 г. 84,755 0,150 0,108 0,018 0,010 0,008

2020 г. 79.800 0,286 0,120 0,021 0,014 0,009

Модельные территории Удельные показатели использования сельскохозяйственных земель Удельные показатели экономического развития

МзИ И XI Х2 ХЗ Х4 Х5 Х6

2010 г. 69,785 0,872 0,070 0,011 0,007 0,009

Уве 2015 г. 2018 г 69,473 69,46° 1,060 1,465 0,121 0,144 0,023 0,021 0,016 0,015 0,011 0,011

2020 г. 67,063 1,738 0,165 0,024 0,018 0,011

2010 г. 56,118 2,637 0,222 0,020 0,024 0,014

Булган 2015 г. 56,110 2,602 0,327 0,032 0,034 0,016

2018 г. 56,037 3,273 0,314 0,025 0,025 0,017

2020 г. 56,036 3,281 0,327 0,029 0,030 0,017

2010 г. 44,494 0,712 0,166 0,014 0,018 0,017

Хубсугул 2015 г. 44,484 0,747 0,222 0,024 0,027 0,019

2018 г. 44,480 0,758 0,284 0,023 0,026 0,020

2020 г. 44,513 0,732 0,285 0,024 0,027 0,020

2010 г. 50,389 14,949 0,191 0,071 0,033 0,024

Сэлэнгэ 2015 г. 50,151 15,243 0,251 0,066 0,034 0,024

2018 г. 49,985 15,325 0,271 0,064 0,035 0,035

2020 г. 49,919 15,416 0,318 0,075 0,041 0,035

2010 г. 78,470 0,003 0,036 0,008 0,003 0,003

Дорнод 2015 г. 77,981 L,006 0,056 0,024 0,006 0,003

2018 г. 77,939 1,057 0,082 0,028 0,007 0,004

2020 г. 77,94ч 1,066 0,098 0,023 0,008 0,004

2010 г. 68,324 1,241 0,097 0,010 0,009 0,006

Хэнтий 2015 г. 68,332 1,411 0,163 0,021 0,018 0,009

2018 г. 68,324 1,460 0,212 0,020 0,017 0,009

2020 г. 67,593 1,477 0,219 0,021 0,017 0.009

Казахстан

2010 г. 89,559 11,406 0,062 0,561 0,037 0,021

Павлодарская область 2015 г. 89,516 14,421 0,070 0,628 0,062 0,020

2018 г. 89,515 14,374 0,076 0,639 0,060 0,020

2020 г. 52,756 28,843 0,164 0,606 0,111 0,03'

Северо-Казах- 2010 г. 85,676 55,126 0,141 0,323 0,135 0,042

2015 г. 85,764 57,618 0,138 0,385 0,204 0,039

станская область 2018 г. 85,765 58,517 0,152 0,359 0,178 0,036

2020 г. 85,662 58,898 0,258 0,388 0,224 0,035

Восточно-Казах- 2010 г. 79,915 5,429 0,060 0,298 0,046 0,026

2015 г. 79,955 6,410 0,067 0,368 0,073 0,025

станская 2018 г. 79,952 6,444 0,074 0,368 0,066 0,024

область 2020 г. 42,217 12,327 0,169 0,394 0,140 0,043

Источник: рассчитано авторами

2010 г.

10

20

30

40

50

10

2015 г.

20 30

40

50

Алтайский край Омская область Тюменская область Забайкальский край Республика Бурятия Республика Тыва Амурская область

Баян-0лгий Завхан Уве Булган Хевсгел Сэлэнгэ Дорнод Хэнтий

Павлодарская область Северо-Казахстанская область Восточно-Казахстанская область

Алтайский край Омская область Тюменская область Забайкальский край Республика Бурятия Республика Тыва Амурская область

Баян-Элгий Завхан Уве Булган Хевсгел Сэлэнгэ Дорнод Хэнтий

Павлодарская область Северо-Казахстанская область Восточно-Казахстанская область

2018 г.

ю

20

30

40

50

2020 г.

10 20 30 40

50

х1 - доля с/х угодий в общей площади земель, %

х2 - доля пашни к площади с/х угодий, %

хЗ - пастбищная нагрузка, усл. голов на 1 га пастбищных угодий

х4 - интенсивность экономического развития, ВРП на 1 га общей площади территории, тыс. долл. США/га

х5 - интенсивность развития сельскохозяйственного производства, объем производства продукции с/х на 1 га с/х угодий, тыс. долл. США/га

хб - плотность сельского населения, человек на 1 га с/х угодий

Рисунок 1. Балльные оценки удельных показателей использования сельскохозяйственных земель и экономического развития модельных территорий Северной Азии в разрезе 2010-2020 гг.

Figure 1. Point estimates of specific indicators of the use of agricultural land and economic development of model territories of North Asia in the context of 2010-2020.

0

- По плотности сельского населения (чел. на 1 га сельхозугодий) самые высокие оценки в 10 баллов в каждом из рассматриваемых лет получила Бурятия. В группу с высокими баллами от 5 до 10 баллов также входят Тюменская область, Алтайский край, Амурская и Омская области. В группу со стабильными 3 баллами входят Забайкальский край, Тыва и Северо-Казахстанская области, с 2 до 3 баллов возросла оценка аймака Сэлэнгэ, Павлодарской и Восточно-Казахстанской областей. Третья группа — это практически все монгольские аймаки, которые имеют оценки в 1-2 балла, за исключением упомянутого выше аймака Сэлэнгэ.

Результаты балльной оценки комплексной антропогенной нагрузки на агроландшафты, рассчитанной по предложенной выше формуле на основе суммарной среднеквадратичной оценки отклонений, представлены на рисунке 2.

Сравнительный анализ полученных значений комплексной оценки уровня антропогенной нагрузки на агроландшафты модельных территорий Северной Азии позволяют выделить 4 группы регионов:

- Первая группа под условным названием «Высокая антропогенная нагрузка» с оценками от 6,36 до 8,56 баллов состоит из 4 регионов: Тюменская и Омская области, Алтайский

край, а также Северо-Казахстанская область. При этом в трех из них (Тюменской, Омской и Северо-Казахстанской) наблюдается рост показателя антропогенной нагрузки за рассматриваемый десятилетний период. Если сравнить балльные значения отдельных удельных показателей в таблице 5, все регионы данной группы характеризуются высокими показателями степени распаханности сельскохозяйственных угодий, объема производства сельхозпродукции на 1 га сельхозугодий, а также уровня сельскохозяйственной освоенности территории (кроме Тюменской области). Все три российских региона при этом имеют высокие показатели

Международный сельскохозяйственный журнал. Т. 67, № 2 (398), 2024

2010  2015  2018  2020

Рисунок 2. Комплексная балльная оценка уровня антропогенной нагрузки на агроландшафты модельных территорий Северной Азии в разрезе 2010-2020 гг.

Figure 2. Comprehensive scoring assessment of the level of anthropogenic load on agricultural landscapes of model territories of North Asia in the context of 2010-2020.

пастбищной нагрузки, уровня экономического развития и плотности сельского населения;

- Вторая группа «Средняя антропогенная нагрузка» с оценками от 4,73 до 5,63 баллов состоит из 3 регионов: Республика Бурятия, Амурская и Павлодарская области. Если в Бурятии в 2020 г. по сравнению с 2010 г. наблюдается небольшое снижение балльного значения комплексного показателя антропогенной нагрузки, а в Амурской области он держится примерно на одном уровне, то в Павлодарской области — можно отметить некоторый рост показателя антропогенной нагрузки. Бурятия и Амурская область имеют высокие показатели распаханности территории, пастбищной нагрузки, объема производства сельскохозпродукции на 1 га сельхозугодий и плотности сельского населения. Павлодарская область имеет высокий уровень сельскохозяйственной освоенности территории и интенсивности развития экономики в целом;

- В третью группу «Пониженная антропогенная нагрузка» с оценками от 2,74 до 4,83 баллов входят все монгольские аймаки и Восточно-Казахстанская область. Анализ балльных оценок комплексной антропогенной нагрузки в динамике показывает, что за десять лет нагрузка увеличилась в аймаках Сэлэнгэ, Булган и Хубсугул, незначительно увеличилась — в аймаках Хэнтий, Баян-Олгий, Уве и Восточно-Казахстанской области и практически осталась на одном уровне — в аймаках Завхан и Дорнод. Все регионы этой группы характеризуются высоким удельным весом земель сельскохозяйственного назначения в общей площади территории. Все три аймака Монголии с возрастающим показателем антропогенной нагрузки и аймак Хэнтий имеют высокие показатели пастбищной нагрузки. В Восточно-Казахстанской области отмечается рост уровня экономического развития

и производства сельскохозяйственной продукции на 1 га сельхозугодий в 2020 г. по сравнению с 2010 г.;

- Четвертую группу «Низкая антропогенная нагрузка» с оценками от 1,68 до 2,27 баллов составляют 2 российских региона: Забайкальский край и Республика Тыва, уровень антропогенного воздействия которых практически по всем факторам характеризуется невысокими балльными оценками в пределах 2 и 1 баллов и в целом за рассматриваемое десятилетие снизился. Исключение составляют оценки в 3 балла по показателю плотности сельского населения в обоих регионах и 2-3 балла по уровню пастбищной нагрузки в Забайкальском крае.

Выводы

В целом результаты проведенных балльных оценок удельных показателей использования сельскохозяйственных земель и уровня экономического развития и комплексной антропогенной нагрузки на агроландшафты модельных российских, монгольских и казахстанских регионов Северной Азии в разрезе 2010-2020 гг. показывают:

- Большая часть российских регионов относится к регионам с высокой и средней антропогенной нагрузкой. Исключение составляют 2 региона с низкой нагрузкой (Забайкальский край и Республика Тыва), которые характеризуются невысокими показателями, как использования сельскохозяйственных земель, так и уровня экономического развития;

- Все монгольские аймаки входят в группу с невысокой антропогенной нагрузкой. Несмотря на высокие показатели удельного веса сельскохозяйственных угодий в общей площади территории, эффективность их освоения не находит отражения в показателях экономического развития. Вызывает опасения наметившаяся тенденция к росту антропогенной нагрузки за рассмотренное десятилетие;

- Все три казахстанские области входят в разные группы по уровню комплексной антропогенной нагрузки;

- Высокая степень распаханности сельхозугодий и значительный рост антропогенной нагрузки за 10 лет в Северо-Казахстанской и Тюменской областях требуют разработки комплекса специальных мер. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что использованный в исследовании методический подход позволяет оценить использование сельскохозяйственных земель и сопоставить с уровнем экономического развития модельных территорий, а также сравнить комплексную антропогенную нагрузку на агроландшафты различных регионов, отличающихся разнообразием как природно-ресурсных и экологических, так и социально-экономических и технологических условий. Использованный методический подход по комплексной оценке антропогенной нагрузки также может быть рекомендован для дальнейших исследований направлений оптимизации использования аг-роландшафтов модельных территорий с уточнением и расширением перечня используемых показателей.

Список источников

1. Реймерс Н.Ф. Природопользование: словарь-справочник. М.: Мысль, 1990.637 с.

2. Лошаков A.B. Современное состояние и охрана агроландшафтов Центрального Предкавказья, диссертация на соискание ученой степени доктора географических наук, на правах рукописи. М.: 2020.412 с.

3. Foley J.A., Defríes R., Asner G.P., Barford С., Bonan G., Carpenter S.R., Chapín F.S., Сое M.T., Daily G.C., Gibbs H.K. (2005) Global consequences of land use. Science, 309 (5734),570.

4. Lambin E.F., Turner B.L., Geist HJ., Agbola S.B., Angelsen A., Bruce J.W., Coomes O.T., Dirzo R., Fischer G., Fol -ke С., George P.S., Homewood K., Imbernon J., Leemans R., Li X., Moran E.F., Mortimore M., Ramakrishnan P.S., Richards J.F., Skanes H., Steffen W., Stone G.D., Svedin U., Veld-kampT.A., Vogel С., Xu J. (2001).The causes of land-use and land-cover change: moving beyond the myths. Glob. Environ. Change, 11 (4), 261.

5. Pedroli G., Meíner А. (2017). Landscapes in transition: An account of 25 years of land cover change in Europe.

6. Li Z, Ren Y., Li J., Li Y, Rykov P., Chen F., Zhang W. (2018). Land-use/cover change and driving mechanism on the west bank of Lake Baikal from 2005 to 2015 — a case study of Irkutsk city // Sustainability. 10(8). 2904.

7. Ren Y, Li Z., Li J., Ding Y., Miao X. (2022). Analysis of Land Use/Cover Change and Driving Forces in the Selenga River Basin// Sensors.Vol. 22,1041.

8. Priess J.A., Schweitzer С., Wimmer F, Batkhishig O., Mimler M. (2011). The consequences of land-use change and water demands in Central Mongolia. Land Use Policy, 28(1),4.

9. Ozeranskaya N., Abeldina R., Kurmanova G, Mol-dumarova Zh. and Smunyova L. (2018). Agricultural Land Management in the System of Sustainable Rural Development in the Republic of Kazakhstan // International Journal of Civil Engineering and Technology. 9(13). pp. 1500-1513.

10. Чибилёв A.A (мл.), Григоревский Д.В., Мелеш-кин Д.С. Пространственная оценка уровня антропогенной нагрузки степных регионов России // Учёные записки Казанского университета. Серия Естественные науки. 2019. Т. 161, кн. 4. С. 590-606. DOI: 10.26907/2542-064Х.2019.4.590-606.

11. Баярмаа В. Расчет и оценка эколого-хозяйствен-ного баланса в геоинформационной системе западных сомонов Сэлэнгийского аймака Монголии // Природа внутренней Азии. 2017. № 2 (3). с. 62-68.

12. Suocheng Dong, Yijia Li, Yu Li, Shifeng Li (2021). Spatiotemporal Patterns and Drivers of Land Use and Land Cover Change in the China-Mongolia-Russia Economic Corridor / Pol. J. Environ. Stud. Vol. 30, No. 3 (2021), 1-15.

13. Кочуров Б.И. Экодиагностика и сбалансированное развитие. М.; Смоленск: Маджента, 2003.381 с.

14. Денисов В.В. Экология. Ростов н/Д, М.: МарТ, 2004.672 с.

15. Система оценки и нормирования антропогенной нагрузки для формирования экологически сбалансированных агроландшафтов. Коллективная монография / под общ. ред. Масютенко Н.П. Курск: ФГБНУ ВНИИЗиЗПЭ, 2014.187 с.

16. Орлова И.В. Оценка сельскохозяйственного воздействия на природные системы: теоретико-методологические подходы / И.В. Орлова, С.Н. Шарабарина // География и природные ресурсы. 2015. №4. С. 26-32.

17. Бардаханова Т.Б. Развитие сельского хозяйства и его воздействие на природную среду на российских трансграничных территориях Северной Азии // Международный сельскохозяйственный журнал. 2022. №4 (388). С. 406-411.

18. Бардаханова Т.Б. Эколого-экономическая оценка использования сельскохозяйственных земель на российских трансграничных территориях Северной Азии // Международный сельскохозяйственный журнал. 2023. №3 (393). С. 227-232.

19. Разработка методических подходов решения геоэкологических проблем агроландшафтов в условиях техногенного воздействия: отчет о НИР./ Государственный университет по землеустройству. М, 2017.97 с.

References

1. Reimers N.F. (1990). Prirodopol'zovanie: slovar'-spra-vochnik [Nature Resource Management: Dictionary and Guide] Moscow, Mysl', 637 p.

2. Loshakov A.V. (2020). Sovremennoe sostoyanie i okhrana agrolandshaftov Tsentral'nogo Predkavkaz'ya [Current state and protection of agricultural landscapes of the Central Ciscaucasia]. Diss.for the degree of doctor, geografic sciences. Stavropol state agrarian university, Moscow, 412 p.

3. Foley J.A., Defries R, Asner G.P., Barford C, Bonan G., Carpenter S.R., Chapin F.S., Сое M.T., Daily G.C. & Gibbs H.K. (2005). Global consequences of land use. Science, 309 (5734),570.

4. Lambin E.F., Turner B.L., Geist HJ., Agbola S.B., Angel sen A., Bruce J.W., Coomes O.T., Dirzo R., Fischer G., Folke С., George P.S., Homewood K, Imbernon J., Leemans R, Li X., Moran E.F., Mortimore M., Ramakrishnan P.S., Richards J.F., Skanes H., Steffen W, Stone G.D., Svedin U., Veldkamp T.A., Vogel C. &Xu J. (2001). The causes of land-use and landcover change: moving beyond the myths. Glob. Environ. Change, 11 (4), 261.

5. Pedroli G., Meiner A. (2017). Landscapes in transition: An account of 25 years of land cover change in Europe.

6. Li Z., Ren Y., Li J., Li Y., Rykov P., Chen F. & Zhang W.

(2018). Land-use/cover change and driving mechanism on the west bank of Lake Baikal from 2005 to 2015 — a case study of Irkutskcity. Sustainability. 10 (8). 2904.

7. Ren Y, Li Z., Li J., Ding Y. &Miao X. (2022). Analysis of Land Use/Cover Change and Driving Forces in the Selenga River Basin. Sensors, vol. 22,1041.

8. Priess J.A., Schweitzer С., Wimmer F., Batkhishig O. & Mimler M. (2011). The consequences of land-use change and water demands in Central Mongolia. Land Use Policy, 28(1),4.

9. Ozeranskaya N, Abeldina R., Kurmanova G, Moldu-marovaZh.and Smunyova L. (2018). Agricultural Land Management in the System of Sustainable Rural Development in the Republic of Kazakhstan. International Journal oí Civil Engineering and Technology, no. 9(13), pp. 1500-1513.

10. Chibilyov A.A. (Jr.),Grigorevsky D.V, Meleshkin D.S.

(2019). Prostranstvennaya otsenka urovnya antropogen-

noi nagruzki stepnykh regionov Rossii [Spatial Assessment of the Anthropogenic Load Level in the Steppe Regions of Russia]. Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Est-estvennyeNauki, vol 161, no. 4, p p. 590-606. DOI: 10.26907/ 2542-064X.2019.4.590-606.

11. Bayarmaa V. (2017). Raschet i otsenka ehkologo-khozyaistvennogo balansa v geoinformatsionnoi sisteme zapadnykh somonov Sehlehngiiskogo aimaka Mongolii [The Estimation Ecology-Economic Balance of Western Sums of Selenge Province in Geoinformation System]. Nature of Inner Asia, no. 2 (3), pp. 62-68.

12. Suocheng Dong, Yijia Li, Yu Li & Shifeng Li (2021). Spatiotemporal Patterns and Drivers of Land Use and Land Cover Change in the China-Mongolia-Russia Economic Corridor/Pol. J. Environ. Stud. Vol. 30, No. 3 (2021), 1-15.

13. Kochurov B.I. (2003). Ehkodiagnostika i sbalansi-rovannoe razvitie, Smolensk: Madzhenta, 381 p.

14. Denisov V.V. (2004). Ehkologiya, Moscow, Mart, 672 p.

15. Kollektivnaya monografiya (2014). Sistema otsenki i normirovaniya antropogennoi nagruzki dlya formirovaniya ehkologicheski sbalansirovannykh agrolandshaftov, Ma-syutenko N.P. Kursk, EQBNU VNIIZIZPEH, 187 p.

16. Orlova I.V. Sharabarina S.N. (2015). Otsenka sel'skokhozyaistvennogo vozdeistviya na prirodnye sistemy: teoretiko-metodologicheskie podkhody [Assessing agricultural impact on natural systems: theoretical and methodological approaches]. Geography and Natural Resources, vol.36, no. 4, pp. 335-340.

17. Bardakhanova T.B. Munkueva V.D. & Eremko Z.S. (2022). Razvitie sel'skogo khozyaistva i ego vozdeistvie na prirodnuyu sredu na rossiiskikh transgranichnykh territori-yakh SevernoiAzii [Agriculture development and ins impact on the environment of the border territories of North Asia within Russia]. International Agricultural Journal, no. 4 (388), pp. 406-411.

18. Bardakhanova T.B. Munkueva V.D. & Eremko Z.S. {2023). Ehkologo-ehkonomicheskayaotsenka ispol'zovaniya sel'skokhozyaistvennykh zemel' na rossiiskikh transgranichnykh territoriyakh Severnoi Azii [Environmental and economic assessment of the agricultural land use in the border territories of North Asia within Russia]. International Agricultural Journal, no. 3 (393), pp. 227-232.

19. Qosudarstvennyi universitet po zemleustroistvu (2017). Razrabotka metodicheskikh podkhodov resheniya geoehkologicheskikh problem agrolandshaftov v uslovi-yakh tekhnogennogo vozdeistviya: otchet o NIR) [Development of Methodological Approaches for Solving Geoecological Problems of Agrolandscapes under the Conditions of Technogenic Impact: Research Report], Moscow, Qosudarstvennyi universitet po zemleustroistvu (unpublished).

Информация об авторах:

Бардаханова Таисия Борисовна, доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономики природопользования, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0040-7316, tbard@binm.ru

Мункуева Виктория Дабаевна, ведущий инженер лаборатории экономики природопользования, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-2316-8722, munvic@mail.ru

Иванова Сембрика Нимаевна, доктор социологических наук, доцент, старший научный сотрудник, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-5554-2144, Scopus Author ID: 57194431594, Researcher ID AAQ-6519-2020, sambrika@binm.ru Осодоев Петр Васильевич, кандидат географических наук, научный сотрудник лаборатории экономики природопользования, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-2162-1047, osodoev@binm.ru

ЕремкоЗинаида Сергеевна, кандидат экономических наук, научный сотрудник лаборатории экономики природопользования, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-l 972-3925, zina-90@mail.ru

Information about the authors:

Taisiya B. Bardakhanova, doctor of economics sciences, leading researcher, laboratory of environmental economics, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0040-7316, tbard@binm.ru

Victoria D. Munkueva, leading engineer, laboratory of environmental economics, Baikal Institute of Environmental Management, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-2316-8722, munvic@mail.ru

Sembrika N. Ivanova, doctor of sociological sciences, associate professor, senior researcher,

ORCID: http://orcid.org/0000-0002-5554-2144, Scopus Author ID: 57194431594, Researcher ID AAQ-6519-2020, sambrika@binm.ru Petr V. Osodoev, candidate of geographical sciences, researcher at the laboratory of environmental economics, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-2162-1047, osodoev@binm.ru

Zinaida S. Eremko, candidate of economic sciences, researcher, laboratory of environmental economics, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-l 972-3925, zina-90@mail.ru

munvic@mail.ru

Международный сельскохозяйственный журнал. T. 67, № 2 (398). 2024