Экономико-математические подходы к оценке стоимости экосистемных услуг в контексте устойчивого регионального развития

Аннотация

Исследование посвящено разработке и верификации экономико-математического подхода к стоимостной оценке экосистемных услуг как основы устойчивого регионального развития. Традиционные макроиндикаторы игнорируют вклад природного капитала и усиливают неопределенность нерыночных оценок. Цель создать гибридный алгоритм и интегрированную информационно-аналитическую систему EcoValue-Modeller для получения сопоставимых и сценарно чувствительных оценок. Новизна объединение рыночных и нерыночных методов в единой пространственно-временной базе с последующей чувствительной и сценарной аналитикой. Методы опираются на интеграцию данных за 2015-2024 годы: региональную статистику, Д33 Landsat-8 и Sentinel-2, гидрологию и результаты опросов, дополненных NLP-анализом медиа. Реализация на Python с применением Pandas, GeoPandas, Scikit-learn и TensorFlow. Алгоритм комбинирует стоимость замещения для регулирующих услуг, модифицированный метод транспортных затрат с гедонистическим ценообразованием для рекреации и условную оценку с логистической регрессией для биоразнообразия. Выполнены перекрестная проверка, чувствительность к ставке дисконтирования и цене СО2, сравнение с методами предотвращенных и транспортных затрат, а также сценарное моделирование до 2035 года по трем траекториям. Результаты показывают, что интегральная стоимость в лесном регионе выше за счет доминирования секвестрации углерода, тогда как в урбанизированном регионе лидируют рекреация и очистка воды. Неопределенность максимальна для биоразнообразия в первом случае и рекреации во втором. Чувствительность к ставке дисконтирования и цене СО2 выше в лесном регионе. Гибридная модель дает более полные оценки по сравнению с узкими методиками и снижает риск недооценки. Сценарный анализ выявляет деградацию при инерционном курсе, утрату природного капитала при техногенном росте и рост ценности и ВРП при устойчивой стратегии. Обсуждение подтверждает необходимость дифференцированных политик управления природным капиталом и перехода к динамическому, риск-ориентированному планированию. Комплекс повышает применимость оценок благодаря гибридизации методов и пространственно-временной интеграции. Ограничения связаны с качеством данных, параметрической неопределенностью и потребностью в регулярной перекалибровке моделей. Дальнейшие шаги: расширение источников наблюдений, внедрение MLOps, панели мониторинга в реальном времени и глубокий учет социально-культурных предпочтений. Подход операционализирует природный капитал и поддерживает выбор эффективных портфелей мер.