Сеть особо охраняемых природных территорий Российской Федерации
Те АД
library(readxl)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(scales)
theme_set(theme_bw())
reg <- read_excel("OOPT2.xlsx", sheet = 2)
oopt <- read_excel("OOPT2.xlsx", sheet = 1) %>%
filter(!is.na(adm1), !is.na(S.oopt))Введение
Оохрана живого на Земле является задачей всего человечества и одновременно условием его выживания на планете. Для сохранения жизни на планете, необходимо не только вести традиционную природоохранную работу, но и соответствующим образом перестраивать экономику и социальную систему в целях уравновешивания взаимоотношений всех трех основных блоков планеты — природы, социума и экономики. С развитием современного мира, с его совершенствованием, экологические проблемы только возрастают. Загрязнение природной среды промышленным и сельским производством; потепление климата и вызванное этим повышение уровня Мирового океана; кислотные осадки; озоновые дыры; быстрые темпы снижения биологического разнообразия; вырубка лесов и потеря целых экосистем – это только малая часть всех проблем. Решение любой экологической проблемы просто невозможно без обращения к аспектам науки. Изучение особо охраняемых природных территорий помогает человеку сформировать основы экологического мировоззрения. При комплексном подходе, гражданин и человек может ознакомиться об уникальных природных объектах Российской Федерации. Преследуется цель воспитать бережное отношение к природе, развить познавательный интерес к природным достопримечательностям, расположенным на территории России.
Актуальность темы исследования определяется необходимостью изучения сети особо охраняемых природных территорий в различных административно-территориальных единицах Российской Федерации.
Объект исследования – особо охраняемые природные территории России.
Предмет исследования – количественное значение ООПТ, приходящихся на ту или иную административную единицу.
Цель – выявить и рассмотреть особенности сети ООПТ в административных регионах Российской Федерации Задачи: 1) вычислить показатели по федеральным округам, такие как, общая площадь, общая численность населения; 2) вычислить показатели по субъектам одного из федеральных округов (площадь, численность населения); 3) расчитать количество и площадь ООПТ по субъектам и федеральным округам в целом; 4) выявить соотношения ООПТ и федерального округа (в т.ч. на примере субъектов одного из них) по количеству, площади, населению. 5) расчитать для каждого региона соотношение категорий ООПТ.
Проведенные расчеты
1. Показатели по федеральным округам: общие показатели площади и населения
adm11 <- reg %>%
group_by(adm1) %>%
summarise(S.total = sum(S.total))
adm11 %>%
ggplot(aes(x=adm1, y=S.total, fill = adm1)) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1)) +
labs(x="", y = "Площадь, га",
title = "Общая площадь территории федеральных округов",
subtitle = "учитывается площадь внутри конкретного округа")
n1 <- reg %>%
select(adm1, Nas) %>%
group_by(adm1) %>%
summarise(Nas = sum(Nas))
n1 %>%
ggplot(aes(x=adm1, y=Nas, fill = adm1)) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1)) +
labs(x="", y = "Общие показатели населения, чел",
title = "Общее количество населения по федеральным окргам")
Исходя из приведенных графиков, можно сделать однозначный вывод, что в Российской Федерации большую часть площади занимает Дальневосточный федеральный округ. Меньше всего площади занимает южный федеральный округ.
При этом, больше всего населения в Центральном федеральном округе, далее идет по количеству населения Приволжский федеральный округ, ну а меньше всего людей проживает в Дальневосточном федеральном округе.
2. Показатели населения и площади по субъектам, на примере Приволжского федерального округа.
adm22 <- reg %>%
filter(adm1 == "Приволжский федеральный округ") %>%
group_by(adm2) %>%
summarise(S.total = sum(S.total))
adm22 %>%
ggplot(aes(x=adm2, y=S.total, fill = adm2)) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1)) +
labs(x="", y = "Площадь, га",
title = "Общая площадь субъектов в ПФО")
n2 <- reg %>%
filter(adm1 == "Приволжский федеральный округ") %>%
select(adm2, Nas) %>%
group_by(adm2) %>%
summarise(Nas = sum(Nas))
n2 %>%
ggplot(aes(x=adm2, y=Nas, fill = adm2)) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1)) +
labs(x="", y = "Общие показатели населения, чел",
title = "Общее количество населения в субъектах ПФО")
Рассматрвая территорию Приволжского федерального округа можно сделать выводы, что большую часть федерального округа занимает Пермский край, далее Республика Башкортостан. Оренбургская и Кировская области практически равны по своей площади. Наименьшим субъектом в приведенном примере является Чувашская Республика.
Как видно, количество населения не зависит от величины самого субъекта. Так, наибольшее количество людей проживают в Республике Татарстан и Республике Башкортостан. Наименьший показатель по населению наблюдается в Республике Марий Эл.
3. Расчеты количества, общей площади ООПТ по федеральным округа, а также в субъектах, на примере Приволжского федерального округа.
3.1. Площадь ООПТ в федеральных округах РФ.
opt1 <- oopt %>%
group_by(adm1) %>%
summarise(S.oopt = sum(S.oopt))
opt1 %>%
ggplot(aes(x=adm1, y=S.oopt, fill = adm1)) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1)) +
labs(x="", y = "Площадь, га",
title = "Общая площадь ООПТ",
subtitle = "учитывается суммарная площадь ООПТ в ФО")
3.2. Площадь ООПТ в границах Приволжского федерального округа
opt54 <- oopt %>%
filter(adm1 == "Приволжский федеральный округ") %>%
group_by(adm2) %>%
summarise(S.oopt = sum(S.oopt))
opt54 %>%
ggplot(aes(x=adm2, y=S.oopt, fill = adm2)) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1)) +
labs(x="", y = "Площадь, га",
title = "Общая площадь ООПТ",
subtitle = "суммарная площадь ООПТ в ПФО")
3.3. Количество ООПТ по федеральным округам.
opt2 <- oopt %>%
group_by(adm1) %>%
summarise(N.oopt = n())
opt2 %>%
ggplot(aes(x=adm1, y=N.oopt, fill = adm1)) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1)) +
labs(x="", y = "Количество ООПТ, шт", title = "Количество ООПТ по ФО")
3.4. Количество ООПТ в субъектах Приволжского федерального округа.
opt3 <- oopt %>%
filter(adm1 == "Приволжский федеральный округ") %>%
group_by(adm2) %>%
summarise(N.oopt = n())
opt3 %>%
ggplot(aes(x=adm2, y=N.oopt, fill = adm2)) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0,5, hjust= 1)) +
labs(x="", y = "Количество ООПТ, шт", title = "Количество ООПТ в ПФО")
Анализ
4. Расчет соотношений
4.1. Соотношение общей площади округов и площади особо охраняемых природных территорий в них.
full_join(adm11, opt1, by = "adm1") %>%
mutate(rel = (S.oopt / S.total)) %>%
ggplot(aes(x= adm1, y=rel, fill = adm1)) +
geom_col() +
coord_flip()+
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0,5, hjust= 1)) +
labs(x = NULL, y = NULL, title = "Рейтинг по соотношению общей площади и площади ООПТ")
4.2. Соотношение площадей субъектов ПФО и находящихся в нем ООПТ.
full_join(adm22, opt54, by = "adm2") %>%
mutate(rel = (S.oopt / S.total)) %>%
ggplot(aes(x= adm2, y=rel, fill = adm2)) +
geom_col() +
coord_flip()+
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0,5, hjust= 1)) +
labs(x = NULL, y = NULL, title = "Рейтинг по соотношению общей площади и площади ООПТ")
4.3. Количество ООПТ, приходящееся на душу населения в округах.
full_join(n1, opt2, by = "adm1") %>%
mutate(rel = Nas / N.oopt) %>%
ggplot(aes(x=adm1, y=rel, fill = adm1 )) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0,5, hjust= 1)) +
labs(x="", y = "Количество ООПТ на чел", title = "Рейтинг по соотношению количества ООПТ на человека в округах")
### 4.4. Количество ООПТ, приходящееся на душу населения в субъектах ПФО.
full_join(n2, opt3, by = "adm2") %>%
mutate(rel = Nas/N.oopt) %>%
ggplot(aes(x=adm2, y=rel, fill = adm2)) +
geom_col() +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0,5, hjust= 1)) +
labs(x="", y = "Количество ООПТ на чел", title = "Соотношение количества ООПТ на человека в округе",
)
5. Категории ООПТ.
В статье 2 Федерального закона №33-ФЗ от 14.03.1995 “Об особо охраняемых природных территориях” установлены следующие категории: а) государственные природные заповедники, в том числе биосферные заповедники; б) национальные парки в) природные парки; г) государственные природные заказники; д) памятники природы; е) дендрологические парки и ботанические сады.
К сожалению, данные, размещенные на сайте http://oopt.aari.ru не соответствуют нормам законодательство в части определения категорий ООПТ.
oopt %>%
group_by(adm1, Cat) %>%
summarise(n.oopt = n(), .groups = "drop_last") %>%
filter(n.oopt > 10) %>%
mutate(n.oopt = n.oopt/sum(n.oopt)) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(x = '', y = n.oopt, fill = Cat)) +
geom_col(color = "black", size = 0.1) +
coord_polar(theta = 'y') +
facet_wrap(~adm1) +
theme_void() +
theme(legend.position = "none") +
labs(title = "Категории ООПТв ФО")
oopt %>%
filter(adm1 == "Приволжский федеральный округ") %>%
group_by(adm2, Cat) %>%
summarise(n.oopt = n(), .groups = "drop_last") %>%
filter(n.oopt > 7) %>%
mutate(n.oopt = n.oopt/sum(n.oopt)) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(x = '', y = n.oopt, fill = Cat)) +
geom_col(color = "black", size = 0.1) +
coord_polar(theta = 'y') +
facet_wrap(~adm2) +
theme_void() +
theme(legend.position = "none") +
labs(title = "Категории ООПТ в ПФО")
Здесь рассмотрены такие категории как государственные заказники, памятники природы, природные парки и иные.
Заключение.
Принято считать, что отношение государства к вопросам организации и развития особо охраняемых природных территорий – один из признаков его цивилизованности. Осознавая это, в таких странах принимаются прогрессивные законы, обеспечивается их неуклонное соблюдении, ведется активная пропаганда идей сохранения природного наследия, биологического и ландшафтного разнообразия. Экологическая доктрина Российской Федерации рассматривает создание и развитие особо охраняемых природных территорий разного уровня и режима в числе основных направлений государственной политики в области экологии. Но, тем не менее, современная система ООПТ имеет множество недостатков. Одним из таких недостатков является тенденция к пересмотру статуса, площадей, границ и режима заповедников и национальных парков. Остро ощущается отсутствие в стране федерального органа исполнительной власти, в полной мере отвечающего за вопросы заповедного дела, компетентного именно в этой сфере, способного и призванного отстаивать интересы территориальной охраны природы и обеспечить дальнейшее развитие федеральной системы особо охраняемых природных территорий. В рамках проведенного исследования и полученных целей мы также смогли убедиться в богатстве Российской Федерации особо охраняемыми территориями, как на уровне округов, так и на уровне субъектов Приволжского федерального округа. Данные относительно ООПТ должны постоянно актуализироваться, а подобные исследования необходимо проводить для формирования экологического мировозрения населения.