Просмотр кода страницы Загрязнения поверхностных вод в России: дизайны исследований на данных

== Исследования на данных по экологической обстановке ==
<p>Экологическая обстановка в регионах связана с уровнем их социально-экономического развития. Эта связь, как правило, двусторонняя. С одной стороны, экономика регионов, распространенность тех или иных групп предприятий, очевидно, <span style="font-family: TT Norms Medium">влияют на состояние окружающей среды</span> на данной территории. С другой стороны, экологическая ситуация в регионе <span style="font-family: TT Norms Medium">сказывается на качестве жизни людей</span> и в итоге на <span style="font-family: TT Norms Medium">экономическом развитии.</span></p>
<p>Описанием и дифференциацией эффекта влияния экологических факторов на экономику и социальную сферу конкретного региона занимаются в рамках сравнительных исследований, построенных на оценке экологической политики. Как правило, дизайн таких исследований сводится к выбору некоторых экологических показателей и анализу их взаимосвязи (в том числе причинной; causal inference) с показателями, характеризующими социальное и экономическое развитие. Экологические показатели при этом могут как учитываться сами по себе, так и использоваться в качестве прокси-переменных.</p>

== Данные: краткое описание ==
<p><span style="font-family: TT Norms Medium">Набор данных</span> — [[Загрязнение поверхностных вод в России: ежемесячные данные о высоком и экстремально высоком загрязнении водных объектов за 2008—2021 гг|случаи экстремально высокого и высокого загрязнения поверхностных водных объектов в региональном разрезе на территории России за 2008–2021 годы]].</p>
<p><span style="font-family: TT Norms Medium">Источник данных</span> — [http://www.meteorf.ru/product/infomaterials/99/ ежемесячные отчёты Росгидромета] об аварийном, экстремально высоком и высоком загрязнении окружающей среды, а также радиационной обстановке на территории России. В каждом отчёте есть два перечня: перечень случаев экстремально высокого загрязнения водных объектов и перечень случаев высокого загрязнения водных объектов в конкретном месяце конкретного года. Перечень — это одна таблица. Таблицы были извлечены из отчётов, преобразованы и скомпонованы в две общих таблицы, одна из которых содержит случаи экстремально высокого загрязнения, а другая — высокого загрязнения за всё доступное время.</p>
<p data-renderer-start-pos="1589">Правовое основание для подготовки отчётов — Порядок подготовки и представления <br>информации общего назначения о загрязнении окружающей природной среды (утверждён Приказом Росгидромета от 31 октября 2000 года № 156; ред. от 30 декабря 2015 года № 798). Пункт 9 приложения 2 к Порядку устанавливает: ежемесячная справка об аварийном, экстремально высоком и высоком загрязнении окружающей природной среды и радиационной обстановке на территории России <span style="font-family: TT Norms Medium">готовится к 20 числу следующего месяца.</span></p>
<p>В каждом отчете Росгидромета есть два перечня (таблицы):</p>
* перечень случаев экстремально высокого загрязнения водных объектов; 
* перечень случаев высокого загрязнения водных объектов в конкретном месяце конкретного года. 
<p>В ходе <span style="font-family: TT Norms Medium">обработки данных</span> эти перечни были извлечены из отчетов за <span style="font-family: TT Norms Medium">период 2008—2021 гг.,</span> преобразованы и скомпонованы в две таблицы, одна из которых содержит случаи экстремально высокого загрязнения <span style="background-color: #e5fffb">(extreme_pollution.csv)</span>, а другая — высокого загрязнения за все доступное время <span style="background-color: #e5fffb">(high_pollution.csv).</span></p>
<span style="font-family: TT Norms Medium">Экстремально высокое и высокое загрязнение вод</span> — это многократное превышение предельно-допустимой концентрации (ПДК) загрязняющих веществ в воде или несоответствие другим показателям качества воды. Конкретные критерии и их сравнение приведены в таблице ниже.
<p data-renderer-start-pos="2078">Экстремально высокое и высокое загрязнение вод — это многократное превышение ПДК загрязняющих веществ или несоответствие другим показателям качества воды. Конкретные критерии и их сравнение приведены в таблице ниже.</p>
<p style="font-family: TT Norms Medium; font-size: 1.15em; text-align:center">Таблица 1. Критерии определения экстремально высокого и высокого загрязнений</p>
{| class="wikitable" style="width: 100%; height: 20px; border-style: solid;"
|- style="background-color:#e5fffb; font-family: TT Norms Medium"
| Критерий
| Экстремально высокое загрязнение
| Высокое загрязнение
|- style="background-color:#ffffff"
| Максимальное разовое содержание для веществ 1–2 класса опасности
| 5 ПДК и выше
| 3–5 ПДК
|- style="background-color:#ffffff"
| Максимальное разовое содержание для веществ 3–4 класса опасности
| 50 ПДК и выше
| 10–50 ПДК, кроме нефтепродуктов, фенолов, соединений меди, железа и марганца (для них 30–50 ПДК)
|- style="background-color:#ffffff"
| Биохимическое потребление кислорода
| 40 мг/л и выше
| 10–40 мг/л
|- style="background-color:#ffffff"
| Концентрация растворённого кислорода
| 2 мг/л и меньше
| 2–3 мг/л
|- style="background-color:#ffffff"
| Интенсивность запаха
| 4 балла и выше
| —
|- style="background-color:#ffffff"
| Плёнка (нефтяная, масляная и подобная) на воде
| Более 2 квадратных километров, если площадь водного объекта до 6 квадратных километров, или более 1/3 площади в остальных случаях
| 1–2 квадратных километра, если площадь водного объекта до 6 квадратных километров, или от 1/4 до 1/3 площади в остальных случаях
|- style="background-color:#ffffff"
| Прочие
| Массовая гибель моллюсков, раков, лягушек, рыб, других водных организмов и водной растительности.
| —
|- 
|}
<p><span style="font-family: TT Norms Medium">Единица наблюдения</span> в датасете (строка) соответствует одному или нескольким случаям экстремально высокого или высокого загрязнения, зафиксированным в конкретном месте в конкретное время.</p>
<p><span style="font-family: TT Norms Medium">Основные атрибуты,</span> характеризующие единицу наблюдения:</p>
* время (месяц) и место (с точностью до региона и речного бассейна, а для экстремально высокого загрязнения — до ближайшего населенного пункта и наименования реки);
* индикатор, по которому результат измерения классифицирован как экстремально высокое или высокое загрязнение. Индикатор — это загрязняющее вещество, ПДК по которому превышен, или другой показатель, который упоминается в критериях (например, «растворенный кислород», «pH» или «запах»);
* измеренная концентрация загрязняющего вещества или значение иного показателя.

== Дизайн исследований с использованием этих данных ==
===Предложение № 1. Связь отраслевой структуры экономики и загрязнения поверхностных водных объектов===
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Исследовательский вопрос</span>
<p>Как отраслевая структура экономики российского региона влияет на загрязнение поверхностных водных объектов?</p>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Базовый метод и его применение</span>
<p>Корреляционный анализ между переменными «доля региона в отраслевой занятости» и «доля региона в отраслевых случаях экстремально высокого и высокого загрязнения». Предлагается оценка для двух отраслей: растениеводства и металлургии. Выбор этих отраслей объясняется тремя причинами. Во-первых, они занимают высокую долю в экономике ряда регионов, являясь отраслями специализации, что позволяет относительно легко сформировать рейтинг регионов по вкладу соответствующей отрасли в экономику. Во-вторых, они характеризуются значительным негативным воздействием на окружающую среду. В-третьих, имеют довольно специфический набор загрязнителей, который меньше всего пересекается с наборами загрязнителей других отраслей, что может позволить отличить эффект, вызванный этими отраслями, от эффекта, вызванного другими отраслями.</p>
<p>Операционализация (конструирование переменных): </p>
* «доля региона в отраслевой занятости»: отношение числа работников отрасли в регионе к общему числу работников этой отрасли. Необходимо рассчитать среднее многолетнее значение показателя за доступный временной период (2008—2021 гг. и/или любой другой). 
*	«доля региона в отраслевых случаях экстремально высокого и высокого загрязнения»: отношение числа случаев экстремально высокого и высокого загрязнения, произошедших регионе и характерных для данной отрасли, к общему числу случаев экстремально высокого и высокого загрязнения, произошедших в России и характерных для данной отрасли. Она считается за весь период, за который доступны данные (2008—2021 гг.). 
** К предлагаемой в дизайне отрасли «Растениеводство» относится деятельность с кодами ОКВЭД 01.11–01.16, 01.19, 01.21–01.30. Согласно исследованиям характерными случаями для нее следует считать те загрязнения, в которых индикатором является любой из следующих: аммоний-ион, ГХЦГ, ДДТ, дихлордифенилдихлорэтилен (ДДЭ), натрий, нитрат-ионы, нитрит-ионы, сульфаты, фосфаты. 
** К предлагаемой в дизайне отрасли «Металлургия» относится деятельность с кодами ОКВЭД 07.10, 07.21, 07.29; 24.10, 24.31–24.34, 24.41–24.46, 24.50, 24.51, 25.50, 25.93. Согласно исследованиям характерными случаями для нее можно считать те загрязнения, в которых индикатором является любой из следующих: алюминий, бериллий, ванадий, вольфрам, железо общее, кадмий, кобальт, марганец, медь, молибден, мышьяк, никель, ртуть, свинец, хром (VI), цинк. 
<p>Для полученных переменных, характеризующих доли, может быть рассчитан коэффициент корреляции, коэффициент рассчитывается отдельно для каждой отрасли.</p>
<p>При необходимости в анализ по аналогичной схеме можно включить другие отрасли или группы отраслей. Например, для добычи и транспортировки нефти и газа характерными индикаторами могут быть случаи загрязнения нефтью и нефтепродуктами; для животноводства — БПК5 и взвешенные вещества.</p>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Возможные ограничения, которые необходимо учитывать в исследовании.</span>
*	Часть случаев высокого и экстремально высокого загрязнения может объясняться природными факторами; их долю следует учитывать и/или отделять от загрязнений, вызванных деятельностью предприятий.  
*	У некоторых отраслей экономики одинаковые характерные загрязнители. Например, повышение содержания взвешенных веществ может объясняться металлургией, горнодобывающей промышленностью и сельским хозяйством, а загрязнение нефтепродуктами может быть вызвано как собственно добычей и транспортировкой нефти, так и нефтехимической промышленностью. В анализе необходимо либо выбирать отрасли с более уникальными характерными загрязнителями, либо привлекать дополнительные данные, которые позволят отделить загрязнения, вызванные предприятиями одной отрасли, от других (если это важно для ответа на исследовательский вопрос).  
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Необходимые дополнительные данные</span>
<p>Доля занятых по регионам и отраслям экономики. Эти данные можно взять из Атласа специализаций регионов НИУ ВШЭ, содержащего «отраслевые профили» регионов с наибольшей долей занятых в соответствующей отрасли. Данные для отрасли «Растениеводство» приведены в Атласе отдельно; данные для отрасли «Металлургия» могут быть получены как сумма показателей для отраслей «Добыча металлических руд» и «Металлообрабатывающая промышленность». Кроме того, необходимые данные также можно собрать из первичных данных заполненных Форм №П-4 «Сведения о численности и заработной плате работников» и из статрегистра Росстата. </p>
<p><span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Примеры похожих исследований</span></p>
<span style="font-family: TT Norms Medium">Мезенцева О. В. и др. Загрязнение западносибирских рек нефтепродуктами за период 2000—2017 гг.<ref>Мезенцева О. В. и др. Загрязнение западносибирских рек нефтепродуктами за период 2000—2017 гг. // Успехи современного естествознания. 2018. № 12. С. 175—181.</ref></span>
<p>Выводы исследования: ареалы высокого и экстремально высокого загрязнения Оби и ее притоков нефтепродуктами совпадают с местами размещения пунктов добычи и транспортировки углеводородного сырья; в 2006—2011 гг. загрязнение усиливалось, после — уменьшалось. </p>
===Предложение № 2. Влияние загрязнения поверхностных водных объектов на уровень и направления миграции населения ===
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Исследовательский вопрос</span>
<p>Как частота случаев экстремально высокого загрязнения поверхностных водных объектов связана с миграцией населения на уровне муниципальных образований?</p>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Базовый метод и его применение</span>
<p>Difference-in-Difference («разница в различиях»). Для применения метода необходимо выбрать муниципальные образования с похожей миграционной тенденцией, наблюдаемой в течение нескольких лет. Из них в группу воздействия (treatment) включить те, в которых в определенном году был зафиксирован один или несколько случаев экстремально высокого загрязнения водного объекта; остальные (в которых таких случаев зафиксировано не было) использовать как контрольную группу. Затем сравнить миграцию населения в группе воздействия с контрольной группой в течение нескольких лет после случаев экстремально высокого загрязнения.</p>
<p>Операционализация (конструирование группы воздействия и контрольной группы).</p>
* Группа воздействия: среди всех муниципальных образований, представленных в таблице с данными по экстремально высокому загрязнению, выбрать те, в которых одновременно:
** было более одного случая экстремально высокого загрязнения поверхностных вод за весь период наблюдений; 
** все случаи, зафиксированные на территории конкретного муниципального образования, произошли в одном и том же году (при этом выбранные годы у разных муниципальных образований могут различаться).
* Контрольная группа: муниципальные образования, в которых за 2008—2021 гг. не было зафиксировано ни одного случая экстремально высокого загрязнения поверхностных вод и в которых наблюдается тенденция миграции, сходная с наблюдаемой в treatment-группе. Для оценки тенденции миграции и подбора муниципальных образований со сходной тенденцией необходимо:
** взять данные по численности населения в муниципальном образовании за каждый год;
** рассчитать изменение численности населения между годами;
** вычислить механическое движение населения как разницу между изменением численности населения и естественным приростом (убылью);
** для каждого муниципального образования из treatment-группы проанализировать величину и направление механического движения за годы, предшествующие случаю экстремально высокого загрязнения, и подобрать муниципальное образование с похожим по величине и направлению механическим движением населения.
<p>Для получения итоговых результатов необходимо оценить величину измеряемого эффекта с помощью линейной регрессии и сравнить результаты в группе воздействия и контрольной группе. </p>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Возможные ограничения, которые необходимо учитывать в исследовании</span>
<p>Итоговое воздействие в treatment-группе (то есть экстремально высокое загрязнение) могло наблюдаться в разные годы в разных муниципальных образованиях. Если воздействие произошло в начале или в конце периода, охватываемого набором данных, то данных по динамике населения либо для анализа предшествующей тенденции, либо для анализа эффекта может быть недостаточно.</p> 
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Необходимые дополнительные данные</span>
<p>Информация о численности населения и естественном приросте (убыли) по муниципальным образованиям и годам. Источник: База данных муниципальных образований; показатели «Среднегодовая численность постоянного населения и «Естественный прирост (убыль)». </p>
<p><span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Примеры похожих исследований</span></p>
<span style="font-family: TT Norms Medium">Mikula S., Pytliková M. Air pollution & migration: Exploiting a natural experiment from the Czech Republic<ref>Mikula S., Pytliková M. Air pollution & migration: Exploiting a natural experiment from the Czech Republic. EconPol Working Paper, 2020, no. 43</ref></span>
<p>Выводы исследования. В северных муниципалитетах Чехии в течение 1990-х гг. была распространена эмиграция в другие муниципалитеты и районы в связи с неблагополучной экологической обстановкой. Резкое сокращение выбросов диоксида серы привело к сокращению эмиграции из этих муниципалитетов примерно на четверть.</p>

[[Category: Дизайны исследований]]