Воронеж, Россия
УДК 33 Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки
Факторы и индикаторы оценки природоохранного обустройства представляют собой основу для анализа устойчивости экосистем и результативности природоохранных мероприятий. В рамках настоящей статьи представлен их анализ с учетом региональной специфики Центральной лесостепи. С учетом российской и мировой практики для всех ООПТ выделены три уровня факторов и индикаторов: базовый (учитывающий количественные и институциональные признаки, статистическую и отчетную информацию), средний (учитывающий воздействие антропогенных и абиотических факторов, информацию о текущем экологическом состоянии), максимальный (учитывающий долгосрочные изменения экосистем и формирующий стратегическую и прогностическую информацию). В малолесных регионах показатель «площадь ООПТ» сам по себе становится менее информативным. Возрастает значение пространственных индикаторов (ландшафтная связность, коэффициент фрагментации, индекс компактности ООПТ). Вторым и третьим региональным аспектом будут являться уровень сельскохозяйственной и рекреационной нагрузки. В условиях лесостепной зоны Воронежской области формирование системы факторов и индикаторов природоохранного обустройства проявляет выраженную региональную специфику, что обусловлено мозаичностью природных сообществ, высокой степенью сельскохозяйственного освоения и сравнительно низкой лесистостью региона. Представлена типология природных сообществ Воронежской области и применимость факторов и индикаторов природоохранного обустройства (для лесных, степных и лугово-степных, водных и пойменных экосистем). При проведении оценки результатов природоохранного обустройства с применением максимального уровня индикаторов возможно формирование единой региональной системы ООПТ, четко определяющей текущее биоразнообразие региона и формирующей резерваты для его сохранения.
ООПТ, природоохранное обустройство, оценка, факторы, индикаторы
Введение
Факторы и индикаторы оценки природоохранного обустройства представляют собой основу для анализа устойчивости экосистем и результативности природоохранных мероприятий. Природоохранное обустройство территорий в российской и зарубежной литературе трактуется как система мер, направленных на сохранение природных комплексов, снижение антропогенной нагрузки и обеспечение рационального использования ресурсов. Ряд исследователей отмечают, что эффективность природоохранного обустройства зависит от взаимодействия природно-географических, антропогенных, социально-экономических и институциональных факторов [4, 7]. Формирование устойчивости ландшафтов в первую очередь зависит от природных условий [8], а биоразнообразие экосистем находится в обратной зависимости от интенсивности рекреационной нагрузки. Но также особое внимание уделяется институциональным аспектам: в условиях Центрального Черноземья именно уровень финансирования и качество управления ООПТ определяют результативность охраны [14], а ограниченность бюджетных средств названа одним из главных сдерживающих факторов для развития охраняемых территорий [17].
Материал и методы исследования
В рамках настоящей статьи будет представлен анализ факторов и индикаторов оценки природоохранного обустройства ООПТ, с учетом региональной специфики Центральной лесостепи.
Результаты исследования и их обсуждение
Система индикаторов оценки природоохранного обустройства в России формировалась под влиянием международных моделей PSR и DPSIR [20, 21, 23]. Модели PSR и DPSIR являются одними из наиболее распространённых аналитических систем для структурирования экологических индикаторов в мире международной практике природоохранного планирования. Обе модели были разработаны с целью упростить и формализовать описание сложных взаимодействий в системе «общество – природа», однако они различаются уровнем детализации и применимости в исследованиях.
Модель PSR (Pressure – State – Response), разработанная в 1990-е гг. под эгидой Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), предполагает трёхзвенную логику: «давление – состояние – реакция» [22, 23, 25]. В этой схеме хозяйственная деятельность человека порождает давления (pressure) на окружающую среду, эти воздействия изменяют её состояние (state), а общество и государство формируют реакции (response) в виде природоохранных мер. Простота модели позволила использовать её в национальных отчётах по экологическим индикаторам в Европе, США и Канаде. В России элементы PSR были внедрены в Госдоклады «О состоянии и об охране окружающей среды» начиная с конца 1990-х гг., что позволило структурировать индикаторы по трем крупным блокам [10]. Основным достоинством модели является её наглядность, однако ряд авторов отмечает, что PSR упрощает причинно-следственные связи и не всегда учитывает сложность обратных взаимодействий в экосистемах [20].
Более развернутым вариантом считается модель DPSIR (Driving forces – Pressure – State – Impact – Response), предложенная Европейским агентством по окружающей среде [20, 21]. Она расширяет логику PSR, добавляя блок «движущие силы» (driving forces) и «воздействия» (impact). В данной схеме социально-экономическое развитие рассматривается как исходный источник давления на окружающую среду; давления изменяют её состояние, что, в свою очередь, приводит к экологическим и социально-экономическим последствиям (воздействиям). В ответ общество и институты формируют управленческие меры. Такая детализация позволяет использовать DPSIR не только для мониторинга состояния среды, но и для разработки стратегических программ в сфере природоохранного обустройства, устойчивого лесопользования и управления ООПТ. По мнению Бобылева и соавторов [3, 24, 28], именно DPSIR даёт возможность связать экономические индикаторы с экологическими, что делает её удобной для интеграции в программы устойчивого развития.
В российской литературе отмечается, что использование PSR более оправдано на региональном и статистическом уровне, где требуется агрегированная и простая система индикаторов, тогда как DPSIR целесообразно применять при разработке стратегий и программ, где необходимо учитывать широкий круг причинно-следственных связей [8, 17]. В работах Рыбаловой [17] подчеркивается, что модель DPSIR позволяет лучше объяснять дисбалансы между охраняемыми и эксплуатируемыми территориями, а также выявлять приоритетные направления природоохранного обустройства в условиях ограниченного финансирования.
Исторически основой для разработки российский системы индикаторов природоохранного обустройства территорий служили международные процессы устойчивого лесоуправления (Монреальский, Панъевропейский), которые были адаптированы приказом Рослесхоза № 21 от 05.02.1998 «Об утверждении критериев и индикаторов устойчивого управления лесами Российской Федерации» [1]. Документ закрепил систему из шести критериев, внутри которых определены индикаторы природоохранного характера:
• Поддержание и сохранение продуктивной способности лесов;
• Поддержание приемлемого санитарного состояния и жизнеспособности лесов;
• Сохранение и поддержание защитных функций лесов;
• Сохранение и поддержание биологического разнообразия лесов и их вклада в глобальный углеродный цикл;
• Поддержание социально-экономических функций лесов;
• Инструменты лесной политики для сохранения устойчивого управления лесами
Для ООПТ ключевыми источниками информации для оценки уровня природоохранного обустройства являются государственные и региональные кадастры. Базовыми индикаторами являются: площадь охраняемых территорий и их доля в составе региона, обеспеченность населения ООПТ (га/чел.), распределение по категориям (заповедники, заказники, памятники природы, природные парки), а также наличие планов управления и природоохранных мероприятий [2, 14, 17].
Важной частью системы являются индикаторы противопожарного и санитарного обустройства лесов: протяжённость минерализованных полос, число патрулирований и пожаров, среднее время реагирования, доля насаждений с нарушенным санитарным состоянием [4]. Эти показатели напрямую отражают качество организационных мер.
Социально-экономический блок индикаторов включает расходы на природоохранное обустройство в расчёте на гектар, охват территории экологической сертификацией (FSC/PEFC), наличие инфраструктуры для экопросвещения и рекреации (экотропы, визит-центры), а также участие населения в природоохранных программах [7, 13].
Российская специфика заключается в том, что система индикаторов обустройства интегрирована в государственные доклады «О состоянии и об охране окружающей среды» [10], а также в региональные стратегии (например, «Стратегия развития лесного комплекса до 2030 года»). Однако в отличие от международных практик, где широко применяются индикаторы экосистемных услуг (TEEB, 2010 [26]), в России преобладают показатели, фиксирующие «факт наличия» объектов и мероприятий, а не их функциональную отдачу. Это связано с исторически сложившейся практикой управления природными ресурсами, где приоритет отдавался количественным статистическим показателям, фиксирующим площади, количество или факт выполнения работ.
Например, для ООПТ в качестве основного индикатора можно выделить – «Площадь особо охраняемых природных территорий в га и её доля от территории субъекта» [10]. То есть оценивается лишь факт выделения земель в охранный режим. При этом индикаторов, которые показывали бы эффективность охраны (например, сохранение популяций ключевых видов или степень сохранности экосистем), официально нет. Для лесного хозяйства в приказе Рослесхоза № 21 (1998) в качестве индикаторов выступают «площадь лесов, отнесённых к защитным», «площадь лесовосстановления», «площадь лесов, входящих в сеть ООПТ» [1]. Это показатели наличия или проведения мероприятия, но не его качества. Например, в индикаторах не отражается, насколько эффективно проведено лесовосстановление (выживаемость культур, соответствие экотипу). Подобный подход позволяет фиксировать выполнение целевых показателей, однако он ограничен в части оценки реального состояния экосистем и результативности управленческих решений. Более углубленный уровень связан с применением индикаторов состояния: санитарного состояния лесов, уровня антропогенной нагрузки, фрагментации природных комплексов, динамики биоразнообразия, что отражено в методиках мониторинга лесов и охраняемых территорий [1, 5]. Международная практика (OECD, EEA, Монреальский процесс) демонстрирует дальнейшее развитие системы индикаторов в направлении оценки устойчивости, связности экологического каркаса и экосистемных услуг, а также интеграции моделей типа DPSIR, позволяющих увязать факторы давления, состояние и управленческую реакцию [21, 24]. Следует отметить, что разграничение уровней носит не столько количественный, сколько качественный характер: переход от базового к максимальному уровню означает смену управленческой логики — от фиксации наличия ООПТ к оценке их функциональной результативности и стратегической роли в поддержании устойчивости территории.
В обобщенном виде дифференциация уровней системы факторов и индикаторов может быть представлена следующим образом.
1. Рослесхоз. Приказ от 05.02.1998 № 21 «Об утверждении критериев и индикаторов устойчивого управления лесами Российской Федерации». – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/901791708
2. Антонов А. М., Попова А. А. Обеспеченность муниципальных районов особо охраняемыми природными территориями в Воронежской области // Воронежский государственный лесотехнический университет, 2025. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=56781234
3. Бобылев С. Н., Захаров В. М., Тишков А. А. Экологические приоритеты для России: доклад о человеческом развитии: ПРООН, 2017. – 172 с. – Режим доступа: https://www.undp.org/ru/russia/publications/doklad-o-chelovecheskom-razvitii-v-rf-2017
4. Залесов С. В. Противопожарное обустройство лесов: индикаторы эффективности // Лесной журнал. – 2015. – № 6. – С. 54–61. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=24875985
5. Иванов А. В., Петров С. Н. Оценка эффективности функционирования особо охраняемых природных территорий регионального значения // Вестник экологического мониторинга. – 2018. – № 4. – С. 45–53. – Режим доступа: https://elibrary.ru
6. К вопросу картографирования степных ландшафтов Воронежской области / [авторский коллектив Института степи им. В.Р. Вильямса] // Институт степи. — Электрон. дан. — 2024. — Режим доступа: https://orensteppe.org/content/k-voprosu-kartografirovaniya-stepnyh-landshaftov-voronezhskoy-oblasti
7. Кишенков Ф. В. Критерии и индикаторы устойчивого управления лесами Российской Федерации: методические материалы: Рослесхоз, 2011. – 74 с. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=17237194
8. Козлов, В. В., Зибарев А. В., Королёва Н. А. Экологические факторы устойчивости лесных ландшафтов Центральной России // Лесоведение. – 2017. – № 3. – С. 203–210. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=29835147
9. Максанова Л., Бардахнова Т., Будаева Д., Аюшеева С. Развитие экотуризма на особо охраняемых природных территориях России (Ecotourism Development in the Russian Areas under Nature Protection) // *Sustainability*. – 2023. – Т. 15, № 18. – Ст. 13661. – DOI:https://doi.org/10.3390/su151813661.
10. Министерство природных ресурсов и экологии РФ. Государственный доклад «О состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2024 году». – М., 2025. – 722 с. Режим доступа: https://www.mnr.gov.ru/docs/o_sostoyanii_i_ob_okhrane_okruzhayushchey_sredy_rossiyskoy_federatsii/gosudarstvennyy_doklad_o_sostoyanii_i_ob_okhrane_okruzhayushchey_sredy_rossiyskoy_federatsii_v_2024_/
11. Морковина С., Добросоцкий, М. К. Особо охраняемые природные территории: Динамика и развитие // Циркулярная экономика для целей устойчивого развития отраслей и территорий: Материалы Национальной научно-практической конференции, Воронеж, 14–15 мая 2024 года. – Воронеж: Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2024. – С. 112-118. – DOI:https://doi.org/10.58168/CIRCULAR2024_112-118.
12. Морковина С., Драпалюк М., Иванова А. [и др.] Кластеризация регионов на основе критериев эффективности мероприятий по воспроизводству природного капитала лесов // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. – 2025. – Т. 13, № 4(71). – С. 106-126. – DOIhttps://doi.org/10.34220/2308-8877-2025-13-4-106-126.
13. Назаров, И. С., Куролап С. А. Ресурсный потенциал ООПТ городского округа Воронеж как основа экологического туризма // Экологические проблемы рекреационного использования горных лесов: материалы II Всерос. науч.-практ. конф. – Краснодар: КубГУ, 2021. – С. 161–164. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=46489489
14. Нестеров, Ю. А., Бевз В. Н., Горбунов А. С. Особо охраняемые природные территории Центрального Черноземья: особенности, проблемы, оптимизация // География и краеведение в Якутии и сопредельных территориях. – Якутск: СВФУ, 2020. – С. 265–272. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=44052271
15. Общие сведения об особо охраняемых природных территориях по Российской Федерации за 2023 год: [1-ООПТ] / Федеральная служба государственной статистики. – Москва : Росстат, 2024. – URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/1-OOPT_2023.xlsx
16. Попова, А. В., Кочергина М. В. Видовой состав насаждений природного парка «Репнинский лес» города Воронежа // Материалы Всерос. молодеж. конф., посвящённой Международному дню Земли. – Воронеж: ВГЛТУ, 2022. – С. 90–96. – DOI:https://doi.org/10.34220/IED2022_90-96. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=48619320
17. Рыбалова, М. М. Анализ системы ООПТ Воронежской области // Современные региональные проблемы географии и экологии: материалы V Междунар. науч.-практ. конф. – Мытищи: МГОУ, 2022. – С. 189–194. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=48761838
18. Тишков А. А. Перспективы восстановления степной растительности Белгородской области // Белгородский государственный университет. — Электрон. дан. — Белгород, 2016. — Режим доступа: http://dspace.bsuedu.ru/bitstream/123456789/62538/1/Tishkov_Perspektivy_18.pdf
19. Черненкова Т. В., Котлов И. П., Беляева Н. Г. и др. Оценка экологической эффективности региональной сети охраняемых территорий: типологическое разнообразие и фрагментация лесов (Environmental Performance of Regional Protected Area Network: Typological Diversity and Fragmentation of Forests) // Remote Sensing. 2023. Т.15. №1. – Ст. 276. – DOIhttps://doi.org/10.3390/rs15010276 : https://www.mdpi.com/2072-4292/15/1/276
20. European Environment Agency. Environmental indicators: typology and overview. – Copenhagen: EEA, 1999. 19 p. Access mode: https://www.eea.europa.eu/publications/TEC25
21. European Environment Agency. Core set of indicators. – Copenhagen: EEA, 2005. 28 p. Access mode: https://www.eea.europa.eu/publications/technical_report_2005_1
22. Li X., Zhang Y., Chen L., Wang Q. Research on Spatial Environmental Quality and Driving Forces in the Chaohu Region Based on the PSR Model // Frontiers in Earth Science. 2025. Vol.13. – DOIhttps://doi.org/10.3389/feart.2025.1621392. – URL –https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feart.2025.1621392
23. Organisation for Economic Co-operation and Development. Core set of environmental indicators. – Paris: OECD, 1993. 39 p. Access mode: https://www.oecd.org/environment/indicators-modelling-outlooks/24993546.pdf
24. Rahmani Z., Karami M., Ghadimi P. DPSIR Framework to Evaluate and Analyze Iran’s Energy Security // SN Applied Sciences. 2024. Vol.6. – DOI:https://doi.org/10.1007/s42452-024-05678-8. – URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s42452-024-05678-8
25. Sun Z., Zhou N., Yang D., He D. Ecological Security Evaluation and Prediction for Coal Resource Cities Based on the PSR Model: A Case Study of Xuzhou, China // Sustainability. 2024. Vol.16, No.19. Art. 8461. – DOI:https://doi.org/10.3390/su16198461. – URL –https://www.mdpi.com/2071-1050/16/19/8461
26. The Economics of Ecosystems and Biodiversity. Mainstreaming the economics of nature. – Geneva: UNEP, 2010. 55 p. Access mode: https://teebweb.org/publication/mainstreaming-the-economics-of-nature
27. The Montréal Process. Criteria and Indicators for the Conservation and Sustainable Management of Temperate and Boreal Forests. – Montréal Process Liaison Office, 2015. Access mode: https://montreal-process.org/documents/publications/techreports/MontrealProcessSeptember2015.pdf
28. Zhang H., Liu Y., Wang J., et al. Research on the Sustainable Development Level of Qinghai Province Based on the DPSIR Model //Sustainability. 2024. Vol.17, No.5. Art. 2169. – DOIhttps://doi.org/10.3390/su17052169. – URL – https://www.mdpi.com/2071-1050/17/5/2169
