авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |

«Метеорологические службы в странах Европы и Центральной Азии: Региональный обзор Данный документ подготовлен специалистами Международного банка реконструкции и ...»

-- [ Страница 4 ] --

138. Укргидромет разрабатывает целевую пятилетнюю национальную программу технического и технологического развития гидрометеорологической службы, оценочный объем финансирования которой составляет около 82 миллионов долларов США. Основными направлениями предложенной программы являются техническая модернизация сети метеорологических радиолокаторов и ее интеграция с Европейской сетью, переоборудование авиационных метеорологических станций и станций зондирования верхних слоев атмосферы, установка автоматических датчиков, модернизация гидрологической сети, совершенствование телекоммуникационных и ИТ-систем, включая закупку суперкомпьютеров, строительство и реконструкцию объектов. Укргидромет планирует получить финансирование под эту программу в 2009 году.

139. Албания. Албания является страной, в которой опасные метеорологические и гидрологические явления оказывают огромное воздействие на окружающую среду и хозяйственную деятельность. Наводнения, сильные ветры, засухи, ливневые дожди и сходы лавин являются частыми явлениями с разрушительными последствиями. Сельское хозяйство является одним из важнейших секторов экономики, на долю которого в 2004 году приходилось около четверти ВВП и в котором было занято около 60% работающих. Производительность сельского хозяйства зависит от погодных условий;

урожайность колеблется в пределах 30 – 50 процентов по зерновым, маслинам и фруктам. Энергетический сектор также имеет очень важное значение, и его удельный вес в ВВП составляет около десяти процентов. Албания крайне зависима от гидроэнергетики. Погодные условия влияют на объем и сезонность стока большинства рек, что, в свою очередь, сказывается на производстве электроэнергии и сроках выработки энергии.

Транспортный сектор и строительство, доля каждого из которых в ВВП составляет около десяти процентов, также зависят от погодных условий, равно как и туризм.

140. Служба прогнозов погоды Албании является слабой (см., например, Smetanina et al., 2006). Телекоммуникационное оборудование не соответствует требованиям. Данные в режиме реального времени, которые могли бы быть крайне полезны в случаях чрезвычайных ситуаций, для подготовки информации о текущей погоде и регулярных прогнозов погоды, сообщаются по телефону с нескольких станций. Сбор гидрологических данных не осуществляется в режиме реального времени, и это повышает риски, связанные с наводнениями. В сетях мониторинга Албании нет станций зондирования верхних слоев атмосферы и метеолокаторов, что ограничивает возможности подготовки своевременных штормовых предупреждений.

Дополнительные спутниковые данные были бы крайне полезны для прогнозирования погоды и деятельности в прибрежной зоне.

141. Институт энергетики, водных ресурсов и окружающей среды (постоянный представитель Албании в ВМО) разработал программу модернизации, которая предусматривает следующие основные мероприятия:

• Модернизация технологии мониторинга атмосферных явлений и процессов;

• Совершенствование системы сбора данных в режиме реального времени и обновление гидрометеорологической базы данных;

• Создание системы(систем) раннего предупреждения;

• Увеличение заблаговременности и точности прогнозов погоды (краткосрочных и среднесрочных);

• Внедрение методов сезонного прогнозирования;

• Расширение диапазона специализированных гидрометеорологических информационных продуктов и их совершенствование в соответствии с требованиями пользователей;

• Повышение эффективности информирования населения о последствиях неблагоприятных гидрометеорологических явлений.

142. Черногория. Как и остальные страны Юго-Восточной Европы, для Черногории характерны изменчивая погода и ограниченные возможности, что делает страну зависимой от других служб в плане мониторинга штормов, формирующихся в Адриатике или Средиземноморье.

Экономика страны зависит от информации о погоде. Экономика Черногории традиционно связана с морем, однако в настоящее время она включает промышленные предприятия и сельское хозяйство, которые могли бы более эффективно оптимизировать деятельность при наличии более качественных прогнозов погоды. НГМС Черногории располагает значительным потенциалом:

используется локальная пространственная модель (версия Eta), функционирует сеть наземных станций и получено приглашение соседних стран использовать лаборатории калибровки Юго Восточной Европы.

143. Наземная станция для приема спутниковых данных позволила бы использовать вегетативный индекс при выращивании зерновых, управлении пастбищами и лесными массивами, а также для борьбы с пожарами. Спутниковые данные обеспечили бы обнаружение и своевременное предупреждение о приближающейся угрозе заражения вредителями или вспышек болезней сельскохозяйственных культур, а также об изменении содержания влаги в растениях и почвах и соответствующих последствий для сельскохозяйственного производства. Спутниковые данные могли бы также способствовать повышению эффективности борьбы с вредителями и заболеваниями, а также эффективности мер по уменьшению ветровой эрозии, водной эрозии и борьбе с опустыниванием.

144. Метеорологические радиолокаторы были бы очень полезны, учитывая штормы и изменчивость осадков в Юго-Восточной Европе и расположение Черногории на “переднем фронте” этих явлений погоды. Более качественные прогнозы текущих штормовых явлений были бы полезны для сектора сельского хозяйства, транспортного сектора (автомобильного, морского транспорта и авиации), управления водными ресурсами, сектора коммуникаций и строительства.

Наблюдение и прогнозирование ситуации в море при помощи метеолокаторов будет способствовать повышению безопасности судоходства и эффективности защиты прибрежной зоны. Более детальное измерение осадков окажет помощь агрометеорологии и оптимальному использованию водохранилищ и гидроэнергетических мощностей.

145. Как упоминалось выше, Черногория использует локальную пространственную модель для составления прогнозов погоды. Было бы целесообразно увязать данную модель с гидрологическими прогнозами, составлением прогнозов наводнений на основе прогнозов осадков.

Запуски атмосферных зондов, таких как радиозонды, могут оказать содействие авиации в Черногории, а также в осуществлении контроля загрязнения воздуха, создаваемого алюминиевой промышленностью страны. Экономика страны получила бы значительные выгоды, если бы гидрометеорологическая служба могла проводить исследования изменения климата, составлять агрометеорологические прогнозы, срочные прогнозы и предупреждения для морских судов. Было бы целесообразно организовать обучение таким методикам, а также обеспечить доступ к соответствующим данным и более эффективный диалог с пользователями.

146. Сербия. Республиканская гидрометеорологическая служба Сербии является одной из наиболее передовых среди служб 19 стран ЕЦА, исследуемых в данном докладе (см. также Korshunov et al., 2006). Система метеорологических наблюдений в Сербии функционирует в качестве составного компонента Глобальной системы наблюдений. Сеть соответствует стандартам ВМО. Система включает 28 основных метеорологических станций, на которых работают квалифицированные специалисты и которые обеспечивают ежедневные наблюдения, автоматическую станцию, около 70 климатологических станций, которые обеспечивают ежемесячные отчеты, около 400 осадкомерных станций, проводящих ежедневные замеры и обеспечивающих ежемесячные отчеты, одна станция зондирования верхних слоев атмосферы и метеорологических радиолокаторов (большинство из которых используются в целях градозащиты). Республиканская гидрометеорологическая служба Сербии готовит следующие виды прогнозов:

Таблица 4.2: Прогнозы погоды, составляемые Республиканской гидрометеорологической службой Сербии Вид прогноза погоды Временной период Периодичность Информация о текущей на следующие три часа несколько раз в день погоде Прогноз на ближайшее на следующие 2-12 часов один, два или три раза в день время Краткосрочный прогноз на следующие один-три дня один/два раза в день Среднесрочный прогноз на следующие семь-десять раз в неделю дней Долгосрочный прогноз на следующие тридцать дней дважды в месяц Предупреждения в случае неблагоприятных по мере необходимости погодных явлений 147. Территория Сербии покрыта 190 гидрологическими станциями пяти районных центров.

Сотрудники этих центров контролируют состояние аппаратуры и оборудования этих станций, оказывают содействие наблюдателям, проводят гидрометрические измерения и анализы качества воды, устраняют мелкие неполадки приборов и т.д. Данные с 32 станций ежедневно передаются в центральное управление по радиосвязи и по телефону. В настоящее время в Сербии также имеется 25 автоматических гидрологических станций. Прогнозирование и предупреждения считаются наиболее важными и наиболее эффективными неструктурными мерами по уменьшению последствий наводнений. Правительство Сербии составляет ежегодные планы мероприятий по защите от наводнений, и Республиканская гидрометеорологическая служба обязана направлять гидрологические прогнозы всем ведомствам и организациям, включенным в систему защиты от наводнений. Департамент гидрологических прогнозов собирает и обрабатывает в режиме реального времени информацию, поступающую с 57 гидрологических и 27 метеорологических станций, а также с 50 гидрологических станций Европы. Полученная информация и прогнозы передаются в режиме реального времени всем заинтересованным организациям. Разработано программное обеспечение PROGNOZA для обработки и распространения данных в целях обеспечения эффективного, интерактивного и простого доступа к данным с графическими презентациями. Прогнозы о состоянии воды по крупным рекам составляются с временным интервалом нескольких дней с использованием моделей расчета трансформации потока;

для составления прогнозов по бассейнам небольших рек используются модели осадков и стоков.

Заблаговременные предупреждения составляются на основе данных радиолокационных наблюдений и информации о неблагоприятных явлениях погоды. Наряду с защитой от наводнений, гидрологические прогнозы обеспечивают оптимальное управление всеми мероприятиями, относящимися к водным ресурсам. Информация, поступающая от ключевых водопользователей и систем управления, используется для дальнейшего анализа и подготовки прогнозов.

148. Сербия имеет современные телекоммуникационные и ИТ-системы. Система приема, обработки и распространения данных использует программный пакет COROBOR 41 и систему управления базами данных и включает два сервера с автоматической перенастройкой.

Метеорологический архив Сербии включает около 1 642 500 записей климатологических данных, около 3 100 000 записей часовых метеорологических данных и 4 380 000 записей данных об осадках. Системы управления базами данных для стандартной обработки климатологической информации и контроля качества данных включают dBASE IV и V и CLIPPER. Для визуализации численных прогнозов погоды, республиканская гидрометеорологическая служба Сербии использует собственный графический пакет MICA (метеорологическая информация, схемы и анимация), а также MetView и MAGICS и графические системы ECMWF, GRADS и NCAR (Национальный центр исследований атмосферы). Сербия использует данные Meteosat Second COROBOR Systmes является французской компанией, которая разрабатывает ИТ-решения для метеорологии и авиации.

Generation с мультиспектральным изображением поверхности земли и облаков, поступающих по двенадцати спектральным каналам каждые 15 минут. Разрешение составляет 1 км для видимого канала и 3 км для остальных.

149. Агентство имеет качественно составленные программы модернизации в среднесрочной и долгосрочной перспективе, призванные обеспечить соответствие растущим потребностям общества. Среднесрочная программа модернизации Республиканской гидрометеорологической службы на период 2005-2008 гг. предусматривает финансирование в объеме около 8,5 миллионов евро на совершенствование системы наблюдений (автоматические метеорологические и гидрологические станции, дождемеры, метеорологические радиолокаторы, системы обнаружения молний), модернизацию телекоммуникационных систем и систем прогнозирования, обучение персонала и другие мероприятия. Планируется, что модернизация обеспечит совершенствование системы наблюдений и возможностей прогнозирования, как показано в Таблице 4.3.

Таблица 4.3: Сравнение имеющихся и будущих систем прогнозирования и наблюдения в Сербии В настоящее время В будущем Система прогнозирования Характеристики Короткий – средний диапазон Очень короткий диапазон Период прогноза 1 дня, до 8 или 10 дней От 0 до 12 часов и до 24 часов Диапазон Синоптический Мезомасштаб Информация Универсальная/общая Специализированная информация для небольших районов или населенных пунктов с детализацией.

Система наблюдения Временной интервал От 3 до 12 часов Менее 1 часа или в режиме реального времени Плотность сети примерно 50 x 50 км до 10 x 10 км синоптических станций Объем данных ~ 1 мегабайт в час ~ 100 мегабайт в час Сбор и обработка От медленного до быстрого (от От быстрого до очень быстрого данных 10 минут до нескольких часов) (секунд - минут) Методы составления Модели Национальной Экстраполяция супер-ячейки прогнозов метеорологической службы или 1 ячейки (конвективных США, интерпретация штормов), модель статистических данных (MOS, Национальной PP), система ансамблевого метеорологической службы в прогноза мезомасштабе, статистика.

Распространение От медленного до быстрого От быстрого до очень быстрого ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ 150. На основании вышеизложенного, выводы и рекомендации заключаются в следующем:

• Основные достижения в прогнозировании погоды и климата обеспечиваются численными прогнозами. В этой связи рекомендуется, чтобы национальные гидрометеорологические службы располагали оборудованием для составления численных прогнозов погоды или имели доступ к результатам, полученным другими службами, а также имели национальные сети мониторинга, способные верифицировать модели и выявлять недостатки.

• Успех локального численного прогнозирования зависит от граничных условий, получаемых из глобальных моделей. Данные, предаваемые составителям глобальных численных прогнозов, содействуют обеспечению локальной точности, в частности зондирования верхних слоев атмосферы. В этой связи рекомендуется предоставлять составителям глобальных моделей данные о состоянии верхних слоев атмосферы для повышения локальной точности глобальных прогнозов погоды.

• Успех прогнозирования также зависит от обновления прогнозов и адаптации результатов моделей. В этой связи рекомендация заключается в том, что национальные метеорологические службы должны иметь квалифицированных синоптиков, доступ к цифровым спутниковым данным, данным наземных станций, данным радиолокаторов вблизи населенных пунктов, телекоммуникационные системы, способные передавать национальные данные в режиме реального времени в национальный центр, а также двусторонние /трансграничные данные в случае опасных явлений погоды.

• Приоритеты развития специализированных сетей зависят от национальных условий.

Агрометеорология в странах с аграрной экономикой, климатические данные, метеорологические сети для автомобильного, железнодорожного и морского транспорта, сети для обслуживания нефтегазодобывающей отрасли, а также связь с гидрологией имеют крайне важное значение в ряде стран.

• Оценка потенциала должна исходить из видения перспектив. Необходимо учитывать фактор изношенности объектов инфраструктуры;

кадровое обеспечение и обучение должны отражать будущие потребности страны;

масштаб финансирования должен соответствовать ожиданиям страны применительно к работе метеорологической службы.

151. В целом можно сделать вывод, что состояние данной значимой службы в исследуемых странах ЕЦА является неудовлетворительным и ухудшается;

при этом усиливается разрыв с ведущими странами мира. Срочно необходима поддержка со стороны правительств стран и международного сообщества для сохранения функционирования этого сектора. Первоочередным приоритетом являются инвестиции в формирование потенциала в области численного прогнозирования, а также в базовую инфраструктуру наблюдений, коммуникационные системы и информационные технологии, подготовку и привлечение новых кадров. Такие инвестиции являются эффективными, поскольку они помогают избежать значительно больших экономических потерь по сравнению с их стоимостью, а также спасти жизни людей.

ГЛАВА 5: ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ВЫГОДЫ МОДЕРНИЗАЦИИ НАЦИОНАЛЬНЫХ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ СЛУЖБ ВВЕДЕНИЕ 152. Недостаточное понимание значимости обслуживания, предоставляемого НМС, ограничивает выделение государственных ресурсов данным службам. Таким образом, количественная оценка вклада в национальную экономику является важной задачей гидрометеорологических служб во многих странах региона.

153. Необходимость аргументации в целях обеспечения финансирования гидрометеорологических служб не является актуальной исключительно для стран с переходной экономикой. Сегодня правительства многих государств, особенно развитых стран, хотят видеть отдачу от ресурсов, выделяемых НМС/НГМС. Метеорологическое сообщество в полной мере осознает это. Хотя Всемирная метеорологическая организация проводит работу по рассмотрению определенного числа социально-экономических вопросов, связанных с погодой, и стимулирует проведение межотраслевой экономической оценки, метеорологическое сообщество крайне заинтересовано в оценке социально-экономических выгод от гидрометеорологической информации и обслуживания. Важность этого вопроса была подчеркнута на недавней международной конференции ВМО "Безопасные и устойчивые условия жизнедеятельности:

социальные и экономические выгоды от информации и предоставления услуг, связанных с погодой, климатом и водой" (Мадрид, март 2007 года).

154. Разработан ряд методик для оценки экономических выгод метеорологического обслуживания. К их числу относятся метод использования рыночных цен для измерения выгод специализированного метеорологического обслуживания в качестве коммерческого продукта;

модели нормативного или инструктивного принятия решений;

описательные исследования поведенческих моделей (включая опросы пользователей и регрессионные модели);

модели условной оценки и связанный анализ. Их краткий обзор представлен во Вставке 5.1.

Вставка 5.1: Оценка экономической стоимости метеорологического обслуживания Методы, основанные на использовании рыночных цен. Рыночные цены могут использоваться в качестве меры предельных выгод для пользователей метеорологической информации, которая имеет характеристики коммерческого продукта. Преимущество метода рыночных цен состоит в том, что они ясно показывают стоимость, которую пользователи придают конкретным категориям метеорологической информации и за которую они готовы платить. Масштабное применение метода рыночных цен ограничивается характеристиками общественной значимости большей части метеорологической информации, предоставляемой национальными гидрометеорологическими службами.

Модели нормативного или инструктивного принятия решений. Данные модели рассматривают метеорологическую информацию как фактор процедуры принятия решений, который может использоваться лицами, принимающими решения, для уменьшения неопределенности. Этот метод основан на Байесовском подходе к принятию решений. Метеорологическая информация, получаемая лицами, принимающим решения, создает основу для пересмотра или обновления вероятностей, придаваемых каждому этапу метеорологического явления. Значения дополнительной или новой метеорологический информации основываются на ожидаемой отдаче от более информированного решения по сравнению с ожидаемой отдачей при отсутствии информации. В целом, для оценки экономической стоимости метеорологической информации, такой как улучшенные существующие прогнозы с использованием метода перспективного или нормативного принятия решений, требуется: (i) информация о качестве существующих и улучшенных прогнозов и базовая линия "состояния атмосферы или природы";

(ii) модель способов включения пользователями прогнозов в решения (процесс максимизации ожидаемых чистых выгод);

и (iii) модель, показывающая, как экономические результаты (цены на товары и услуги, уровень потребления и экономическое благосостояние) определяются решениями пользователей и последующим состоянием атмосферы или природы.

Описательные исследования поведенческих моделей. Методы описания поведенческих моделей исходят из того, что стоимость метеорологической информации зависит от ее влияния на принятие решений пользователями, участвующими в деятельности, зависимой от метеорологии. Описательные исследования подразделяются на несколько групп, включая тематические отчеты, исследования конкретных случаев и опросы пользователей. Тематические отчеты могут стать стимулом для последующих исследований.

Однако, сами по себе они ограниченно применяются при определении стоимости метеорологической информации. Исследования конкретных случаев предполагают более системное изучение использования метеорологической информации, чем тематические отчеты. Иногда исследования конкретных случаев являются действенным упрощенным способом презентации процесса принятия решений для разработки моделей, которые легко поддаются обработке. Опросы пользователей по существу являются маркетинговыми исследованиями и оказывают ограниченную помощь в получении реалистичных оценок стоимости метеорологической информации.

Метод условной оценки. Метод условной оценки является методом нерыночной оценки, который используется некоторыми аналитиками применительно к метеорологической информации как государственной услуге. Существует два ключевых допущения в методах условной оценки. Первое допущение состоит в том, что респонденты способны придать значения соответствующим нерыночным товарам. Второе допущение заключается в том, что эти значения могут фиксироваться посредством гипотетических рынков метода условной оценки.

Связанный анализ. Связанный анализ представляет собой метод, который широко используется в маркетинговых и транспортных исследованиях. Он аналогичен методу условной оценки в том, что также использует гипотетический контекст в опросном формате с привлечением пользователей метеорологической информации. Вопросы в связанном анализе структурированы как выбор и/или ранжирование предпочтений альтернативных вариантов с множественными атрибутами. Другими словами, связанный анализ требует от респондентов определить приоритетность или дать оценку множественных альтернативных вариантов, среди которых каждый альтернативный вариант характеризуется множественными атрибутами.

Источник: Gunasekera, 2003.

155. В последние годы проведен ряд исследований по оценке экономических выгод некоторых метеорологических услуг и продуктов (cf. Nicholls 1996, Katz and Murphy 1997, Anaman et al. and Stern and Easterling, 1999). Результаты неизменно показывают значительную экономическую ценность прогнозов погоды (Вставка 5.2). Тем не менее, сохраняются сложности в системной интеграции оценок значимости на национальном или глобальном уровне;

в большинстве исследований изучается экономическое воздействие явлений погоды на отрасль или сектор. Например, в работе Houston et al. (2004) отмечено, что совершенствование прогнозов погоды может потенциально повысить ВВП сельского хозяйства на 1-2%, транспорта и авиации на 0,02-0,6%, энергетического сектора на 0,75%.

Вставка 5.2. Экономические выгоды от обслуживания, предоставляемого НМС (выборочные оценки) Согласно выводам, представленным на Конференции ВМО, состоявшейся в 1994 году (WMO, 1995), приблизительное соотношение экономических выгод и бюджета национальных метеорологических служб, как правило, находится в диапазоне 5-10 к 1. Учитывая, что на тот период времени совокупный бюджет национальных метеорологических служб составлял около 4 миллиардов долларов США, был сделан вывод, что экономические выгоды в глобальном масштабе составляли порядка 20-40 миллиардов долларов США.

Во вступительном слове на открытии международной конференции “Безопасные и устойчивые условия жизнедеятельности: социальные и экономические выгоды от информации и предоставления услуг, связанных с погодой, климатом и водой” (Мадрид, март 2007 года), Генеральный секретарь ВМО г-н Жаро отметил, что “один евро, израсходованный на прогнозы погоды и климата, а также подготовительные гидрологические мероприятия могут помочь избежать семи евро экономического ущерба, вызванного природными катастрофами, и это действительно весьма значительная доходность инвестиций. Более того, кроме предотвращения природных катастроф, модернизация метеорологических и гидрологических служб может обеспечить выгоды даже в более широком контексте. Общие выгоды от инвестиций в метеорологическую и гидрологическую инфраструктуру традиционно оценивались, в ряде стран, как 10 к 1.

Безусловно, такое соотношение различается в зависимости от эко-географической зоны и относительной уязвимости конкретного региона, уровня его социально-экономического развития и уязвимости к погодным условиям и климату, а также параметров, используемых при расчете.” Согласно данным недавнего доклада по анализу и оценке выгод, обеспечиваемых Метеорологической службой Китая, подготовленного в 2006 году, соотношение издержек Метеорологической службы Китая в среднегодовом исчислении и общих годовых экономических выгод, обеспечиваемых метеорологической службой, составляет 1:69. На основании сравнения с исследованием, проведенным Метеорологической службой Китая в 1994 году, в котором использовались аналогичные методики и рассчитанное соотношение издержек и выгод находилось в диапазоне 1:35-40, можно предположить, что выгоды, обеспечиваемые метеорологическими службами существенно возросли по мере ускорения темпов экономического развития и роста социальных показателей в Китае, а также по мере развития метеорологической службы страны.

Источник: Xu, Xiaofeng. (2007). Report on Surveying and Evaluating Benefits of China’s Meteorological Service. March 2007, China Meteorological Administration, Beijing, China.

156. В 2003 году Национальная гидрометеорологическая служба России (Росгидромет) инициировала Проект по модернизации гидрометеорологической службы страны с целью оценки потенциальных выгод от совершенствования информации и обслуживания Росгидромета в качестве аргументации для широкомасштабной модернизации. С учетом временных и ресурсных ограничений, был выбран метод отраслевой оценки, т.е. оценки и последующего обобщения прямых потерь зависимых от погодных условий отраслей и секторов экономики в результате неблагоприятных явлений погоды. Этот метод был совместно разработан рабочей группой Всемирного Банка и Росгидромета при участии экономистов Национального управления США по океанографии и атмосфере и в сотрудничестве с экспертами ВМО. Представленные в 2004 году результаты исследования показали вероятное снижение потерь, связанных с явлениями погоды, на 8,5% за счет повышения качества прогнозов. Общая доходность инвестиций проекта по модернизации оценочно составляет от 400% до 800% в течение реализации проекта. Выводы исследования были представлены Правительству Российской Федерации, которое приняло решение о расширении пакета мер по модернизации. По сравнению с первоначальными миллионами долларов США, объем финансирования был увеличен до примерно 133 миллионов долларов США.

Цель, масштаб и методика оценок 157. На основании опыта России, в рамках данного исследования были проведены экономические оценки с целью содействия некоторым НГМС ЕЦА в оценке и количественном определении выгод для национальной экономики и населения. Исследование ставило своей задачей проанализировать выгоды, обеспечиваемые службами прогнозов погоды на данном этапе, а также выгоды, которые могут быть обеспечены в результате модернизации служб. В процессе исследования ставилась задача определить ключевые экономические выгоды от укрепления потенциала НГМС стран ЕЦА, а также содействовать пониманию лицами, принимающими решения, методов определения должного объема ресурсов, выделяемых национальным гидрометеорологическим службам, для обеспечения их функционирования на уровне, отвечающем потребностям страны.

158. Согласно первоначальному плану исследования, экономические оценки должны были быть проведены для НГМС ряда стран Южного Кавказа (Армения, Азербайджан, Грузия) и Юго Восточной Европы (Албания, Сербия). По мере работы в рамках исследования, были дополнительно проведены оценки в Беларуси, Казахстане и Украине в ответ на запросы правительств и для оценки масштабов регионального сотрудничества. В конечном итоге предметом исследования стали восемь стран. Руководители соответствующих национальных гидрометеорологических служб подчеркнули важность исследования как способа усиления диалога с национальными партнерами.

159. Были разработаны и применены три независимых метода: (i) отраслевые оценки на основе подхода, использованного в исследовании для Российской Федерации, были проведены во всех восьми странах;

(ii) упрощенный метод аналогий был разработан и применен в тех же восьми странах, когда стало очевидно, что имеющиеся данные часто не отвечают требованиям или недостаточны для проведения отраслевой оценки;

и (iii) специальный социологический телефонный опрос был разработан на основе метода условной оценки для определения экономических выгод для сектора домашних хозяйств, которые не учитывались в первых двух методах. Учитывая ограниченность ресурсов, опрос был проведен только в двух странах — Азербайджане и Сербии. 160. Оценки в рамках исследования были согласованы и осуществлялись в тесном сотрудничестве с НГМС исследуемых стран. Каждое исследование строилось в первую очередь на информации, предоставляемой специалистами национальных гидрометеорологических служб и соответствующих секторов.

161. Указанные три метода более подробно рассмотрены в следующем разделе.

Предметом исследования являются показатели выгод и материальных потерь, относимых на счет прогнозов и погодных явлений, а не гибель или травмирование людей.

МЕТОДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ Отраслевая оценка 162. Как упоминалось выше, метод отраслевой оценки был разработан в рамках подготовки Проекта по модернизации национальной гидрометеорологической службы в России в 2003- гг. и предназначен для оценки экономических выгод, которые могут быть обеспечены за счет повышения качества обслуживания в результате модернизации гидрометеорологических служб. В рамках данного метода составлены оценки экономической выгоды для каждого сектора экономики, который несет значительные потери из-за явлений погоды (“зависимые от погоды” сектора).

163. При проведении восьми оценок в рамках данного исследования были опрошены национальные специалисты каждого сектора экономики, зависимого от погодных условий (i) для оценки теперешнего уровня потерь, которые несет отрасль или сектор и (ii) для оценки предельных выгод, которые, вероятно, возникнут в результате увеличения заблаговременности и повышения точности прогнозов погоды и предупреждений о неблагоприятных явлениях погоды.

Результаты были обобщены и интегрированы для составления оценок теперешнего уровня совокупных экономических выгод, обеспечиваемых гидрометеорологическими службами, и, затем, дополнительной выгоды, которая может возникнуть в результате проекта по модернизации.

Данный метод явился продолжением подхода, примененного при проведении российского исследования, и учитывал не только прямые, но и косвенные потери. (Образцы анкет приведены в работе Tsirkunov et al., 2008.) Потенциальный эффект от модернизации был затем выражен как часть предотвращенных потерь от опасных и неблагоприятных явлений погоды за счет совершенствования качества прогнозов и предупреждений об опасных явлениях погоды в сопоставлении с расходами на модернизацию национальной метеорологической службы плюс стоимость указанных превентивных мероприятий.

164. Восемь оценок, проведенных в рамках скромных временных и финансовых ресурсов данного исследования, дали результаты, которые оказались легко понятными для лиц, принимающих решения. Зависимость метода от участия экономистов содействовал анализу ряда вопросов, таких как эффект прогнозирования на косвенные потери, например, эффект в плане утраченной прибыли. Такие результаты могут использоваться в качестве основы для оптимизации структуры проекта по модернизации, стимулирования рассмотрения потенциальных выгод за счет конкретных мероприятий по совершенствованию общего и специализированного гидрометеорологического обслуживания, и обеспечения возможности анализа текущих и будущих потребностей конкретных пользователей. Еще одним преимуществом данного метода является тот факт, что привлечение представителей заинтересованных сторон в качестве экспертов содействовало взаимодействию между гидрометеорологической службой и ее клиентами. Такое взаимодействие установило связь между производителями и пользователями информации о погоде, и может стать основой для новых форм партнерства государства и частного сектора. Были отмечены два ограничивающих фактора этого метода: чувствительность к выбору отраслевых специалистов и частое отсутствие данных, необходимых для оценки экономических потерь.

Другим значимым ограничивающим фактором данного метода является невозможность его использования для оценки потенциальных экономических выгод для населения.

Метод аналогий 165. Необходимость применения второго метода оценки стала очевидной в ходе проведения отраслевых оценок, когда было замечено, что во многих странах ЕЦА достоверные данные об ущербе от явлений погоды во временном разрезе недостаточны или отсутствуют, и что отраслевые специалисты иногда располагают ограниченными возможностями экономической оценки потерь.

Для таких случаев разработана метод аналогий. Этот метод основывается на данных, которые можно получить без затруднений, таких как официальная статистика, оценки зависимости структуры национальной экономики от характерных для страны явлений погоды, оценки метеорологической уязвимости территории страны и опросы о положении дел в национальных гидрометеорологических службах (качество информации и гидрометеорологическое обслуживание). На основе оценки таких обстоятельств, проводилась оценка рационального масштаба вероятных выгод от модернизации НГМС в диапазонах, приведенных в литературе, в качестве функции ВВП и других макро-характеристик.

166. Анализ индикативных показателей проводился в два этапа. На первом этапе устанавливались индикативные параметры для средних значений применительно к национальному ВВП.

• Потери в результате неблагоприятных или опасных явлений погоды в среднегодовом исчислении: 0,45 процента ВВП;

диапазон годовых потерь: от 0,1 до 1,0 процента ВВП.

(Не существует комплексной и внутренне последовательной глобальной базы данных по ежегодным потерям в результате явлений погоды;

оценки, приводимые в литературе, варьируются от менее 0,1% до свыше 5% ВВП.) • Уровень предотвращенных потерь в среднегодовом исчислении: 40 процентов потерь, которые могли бы иметь место, если бы не были предприняты соответствующие меры (Диапазон, приводимый в литературе, составляет от 20 до 60 процентов).

• Зависимость экономики от погодных условий, т.е. совокупный удельный вес зависимых от погодных условий секторов в ВВП: 50 процентов.

• Удельный вес сельского хозяйства в ВВП: 15 процентов.

Метеорологическая уязвимость 44 : "средняя".

• • Статус гидрометеорологического обслуживания: "удовлетворительное ".

167. На втором этапе индикативные показатели корректировались после оценки климата страны, потенциала службы, структуры национальной экономики и т.д. Скорректированные индикативные показатели затем использовались для оценки предельной эффективности гидрометеорологического обслуживания на данном этапе и усовершенствованного обслуживания после модернизации.

168. Очевидным недостатком метода аналогий является то, что его параметры устанавливаются на основе ограниченных данных. Например, не следует ожидать, что единый показатель, используемый, для характеристики метеорологической уязвимости страны и зависимости от погодных условий, отразит все аспекты реальной ситуации. Другой недостаток заключается в том, что данный метод оценивает только экономические выгоды от гидрометеорологического обслуживания, указанные в имеющихся источниках, на основании которых построен диапазон оценок выгод. В литературе, как правило, акцент делается на прямые потери, и, таким образом, косвенные потери (в том числе гибель людей, упущенная прибыль и т.д.), которые не в полной мере представлены в литературе, соответственно, не полностью представлены и в данном методе.

Аналогично отраслевой оценке, выгоды, связанные с экономической стоимостью метеорологической информации для населения, не оцениваются данным методом. Тем не менее, Метеорологическая уязвимость территории оценивалась как функция крайних значений исследуемых показателей по основным метеорологическим переменным, среди которых температура (минимальная и максимальная), осадки и ветер рассматривались вместе с характеристиками их статистического распределения.

метод аналогий предусматривает структурированный подход к разработке оценок по порядку величины вероятных выгод от укрепления потенциала национальных гидрометеорологических служб на основе глобальных средних показателей. Подробное описание метода аналогий, включая основные допущения и недостатки, представлено в работе Tsirkunov et al., 2007.

Экономическая стоимость метеорологической информации для населения: социологический опрос Обоснование и цель опроса 169. Как отмечено выше, метод отраслевой оценки и метод аналогий не оценивают выгоды для домашних хозяйств, хотя они являются основными получателями прогнозов погоды. Данные методы не приспособлены для придания денежной стоимости прогнозам погоды и предупреждениям о неблагоприятных явлениях погоды, подготовка которых финансируется в качестве государственной услуги, предоставляемой населению бесплатно. Следовательно, для оценки общей экономической стоимости информации о погоде требуется иная методика, применимая к оценке государственных услуг, с целью отражения стоимости для населения. В этой связи в Азербайджане и Сербии был проведен специальный социологический опрос, основанный на методике условной оценки с целью апробации подобных мероприятий в регионе ЕЦА.

170. В методологии исследования учтены основные примеры применения методов условной оценки для расчета стоимости метеорологической информации, включая работы Chapmen (1992) and Lazo and Chestnut (2002) для США, Teske and Robinson (1994) для Великобритании, Anaman and Lellyet (1996) для Австралии и Brown (2002) для Канады. В большинстве исследований акцент делается на оценку общего уровня удовлетворенности населения работой национальных служб или же на оценку значимости гипотетических изменений в качестве и количестве некоммерческого товара, каковым является информация о погоде для населения. Масштаб задач исследования варьировался от подробного изучения спроса на различные виды метеорологических информационных продуктов до оптимизации аспектов позиционирования конкретной метеорологической службы. Анализ готовности платить за услуги использовался для изучения конкретных целей, увязанных с конкретным развитым рынком метеорологического обслуживания. Исходя из этого, проведенные в рамках данного исследования опросы были разработаны таким образом, чтобы обеспечить возможность их проведения в странах с различными экономическими, социальными и культурными условиями с перспективой последующего сравнения результатов.

171. Основной целью опроса являлась оценка экономической стоимости информации о погоде для населения в странах с низким или средним уровнем доходов. Предметом опроса являлись (i) определение потребностей различных пользователей из числа домашних хозяйств в информации о погоде и воспринимаемые значимость и качество такой информации;

(ii) определение характеристик различных пользователей из числа домашних хозяйств и способов использования ими информации о погоде;

(iii) оценка качества работы национальной службы;

и (iv) готовность оказывать поддержку национальной службе погоды.

Методология 172. Методология опроса разрабатывалась в рамках работы нескольких целевых групп, пилотного исследования и внешней оценки. В качестве методологии социологического опроса был выбран телефонный опрос. Была построена случайная выборка по группам, которая являлась репрезентативной по домашним хозяйствам страны. Зонирование выборок опроса было разработано социологом по результатам консультаций со специалистами НГМС.

173. Показатель готовности платить за информацию о погоде и стихийных бедствиях, являющийся в некоторой степени “всеобъемлющим” показателем, требует многопланового подхода к оценке потенциального спроса на услуги. Были разработаны три группы показателей:

• Заинтересованность респондентов в покупке публикуемых материалов, содержащих только информацию о погоде на месяц вперед.

• Вопрос касательно более широкого аспекта спроса на информацию о погоде, а именно готовность поддерживать (готовность платить) метеорологическую службу страны за счет собственных средств респондентов.

• Готовность респондентов заключать договора страхования от стихийных бедствий.

174. Первые две группы показателей затрагивают различные аспекты предположительных действий населения для получения большего объема информации в соответствии с их личными интересами и социальными и экономическими потребностями. Третья группа включает выборочные рыночные показатели, позволяющие установить корреляцию причинно-следственных и гипотетических стратегий, которыми руководствуются граждане исходя из оценки ими воздействий явлений погоды.

175. Специальный социологический опрос, примененный в рамках данного исследования, имеет две группы ограничивающих факторов. Первая относится к схожести опроса с методом условной оценки, который традиционно считается оценочным и дополняющим. Вторая группа ограничивающих факторов связана с природой методологий социологических опросов. Исходя из ограничивающих факторов примененного метода, следует отметить два важных момента: (i) частичная несовместимость с экономическими моделями рационального выбора, и (ii) неизбежные искажения, в частности в плане метода социологического опроса. 176. Был проведен телефонный опрос жителей Азербайджана и Сербии с использованием вопросника, разработанного и апробированного на пилотном этапе, который подтвердил его актуальность, обоснованность, стабильность, надежность и точность. С более подробной информацией о методологии и выводах можно ознакомиться в работе Konstantinovskiy et al., 2006.

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ 177. Результаты всех оценок показали, что использование гидрометеорологической информации на теперешнем уровне обеспечивает существенные выгоды в исследуемых странах.

Оценки также показали, что инвестиции в модернизацию национальных гидрометеорологических служб также обеспечат дополнительные выгоды с относительно высокой потенциальной Метод условной оценки рассматривает "концептуальные" искажения, которые часто создают особые проблемы. Эти проблемы (как правило, связанные с внешней мотивацией условной оценки) вызваны тем, что ответы людей отличаются от их реальных действий. Эти проблемы подробно проанализированы в Отчете Рабочей группы по условной оценке Национального управления США по океанографии и атмосфере (1993). Отличительная черта данного опроса состоит в том, что поведение людей не диктуется рыночными соображениями, поскольку информация, предоставляемая национальной метеорологической службой, является государственной услугой. Следовательно, мотивация заявлений о готовности платить, главным образом, представляет собой нормативную концепцию, что делает ее аналогичной референдумной ситуации (заявления не являются индексом решения, а самим решением). С другой стороны, для применения модели, аналогичной условной оценке, к другим подходам, нам необходимо контролировать концептуальные искажения таким образом, чтобы уменьшить несовместимость с моделями рационального выбора. Данная задача является перспективным направлением дальнейшего совершенствования методологии.

доходностью. В тех случаях, когда проводился анализ издержек и выгод, он подтвердил финансовую осуществимость рассматриваемых предложенных программ модернизации.

Некоторые основные характеристики положения дел в восьми национальных гидрометеорологических службах, которые стали предметом экономической оценки, представлены в Таблице 5.1.

Таблица 5.1: Основные характеристики восьми исследуемых национальных гидрометеорологических служб Средний объем финансирования Доходы от Численность национальной оказания услуг сотрудников гидрометеорологической службы как % в общем Степень Общее число объеме износа Страна метеостанций финансировани Специалисты/ основного $/на (и на 1000 км2) я национальной $ % сотрудники с оборудова челове Всего $/км2 гидрометеороло млн. ВВП высшим ния ка гической образованием службы Азербайджан 1,70 0,026 19,5 0,22 10 1700 118 65% 58 (1.3) Албания 0,44 0,011 15,0 0,14 9 104 39 55% 15 (1.7) Армения 0,47 0,019 15,7 0,16 5 698 168 90% 48 (1.6) Беларусь 2,96 0,019 14,3 0,29 11 1450 573 60% 52 (0.23) Грузия 0,47 0,014 6,71 0,10 3 780 432 80% 48 (0.7) Казахстан 4,21 0,018 1,6 0,28 24 2437 446 60-80% 244 (0.09) Сербия 5,15 0,050 58,5 0,64 3 699 166 80% 28 (0.32) Украина 7,70 0,020 12,7 0,16 32 4765 1817 92% 187 (0.31) Результаты отраслевой оценки и метода аналогий 178. В Таблице 5.2 представлены основные результаты отраслевой оценки и метода индикативных показателей для восьми исследуемых стран: Албании, Армении, Азербайджана, Беларуси, Грузии, Казахстана, Сербии и Украины.

Таблица 5.2: Основные параметры и результаты оценки экономических выгод от обслуживания предоставляемого НГМС и предложенных программ модернизации (экономические параметры приведены в долларах США в постоянных ценах 2000 года) Албания Азербайджа Армения Беларусь Грузия Казахстан Сербия Украина н Среднегодовой ВПП, млн. долларов США 4,229 7,061 2,579 15,011 3,620 23,991 9,763 38, Площадь территории, тысяч км2 28,8 86,8 29,6 207,6 69,7 2,720 89,0 603, Численность населения, млн. человек 3,1 7,8 3,0 10,3 4,9 15,1 8,1 47, Среднегодовой объем финансирования 0,44 1,70 0,47 2,96 0,47 4,21 5,15 7, национальной метеорологической службы, млн. долларов США Удельный вес сельского хозяйства в ВВП, 24 12 30 10 25 7,0 17 9, % Удельный вес секторов, зависимых от 65 51 69 43 62 45 44 46, погодных условий, в ВВП, % Метеорологическая уязвимость ”сравнитель ”сравнитель ”сравнитель ”сравнитель ”сравнитель ”сравнитель ”средняя” ”сравнитель (индекс) но высокая ” но высокая ” но высокая ” но высокая ” но высокая ” но высокая ” но высокая ” (614) (719) (744) (581) (775) (600) (445) (627) Состояние национальной “неудовлетв “неудовлетв “неудовлетв “неудовлетв “неудовлетв “неудовлетв “удовлетвор “неудовлетв метеорологической службы орительное” орительное” орительное” орительное” орительное” орительное” ительное” орительное” Ежегодные потери по методу аналогий 1.00 0.50 1.25 0.38 0.99 0.32 0.44 0, (% ВВП) Ежегодные потери по методу аналогий 42.2 35.5 32.2 57.5 35.8 77.9 42.6 (млн. долларов США) Ежегодные потери (прямые и косвенные) 32.1 54.5 50.1 72.3-83.1 53.6 - 95.0 187- по данным отраслевой оценки, млн.

долларов США Предотвращенные годовые потери по 10.5 13.9 7.0 28.8 9.3 39.0 33.5 70, методу аналогий, млн. долларов США Индикативная оценка экономической 432 165 277 206 362 198 219 эффективности ресурсов национальной метеорологической службы в настоящее время (%) Дополнительный годовой эффект 2.5 3.8 1.6 8.6 2.2 11.5 5.5 20, совершенствования обслуживания НГМС метеорологической службы по методу аналогий, млн. долларов США Дополнительный годовой эффект от 1.8-3.9 12.3 9.2 7.9-9.1 8.0 - 4.34 26- совершенствования обслуживания НМС по данным отраслевой оценки, млн.

долларов США Оценочная стоимость программы 4.0 6.0 5.3 11.5 6.0 14.9 4.4 45, модернизации, млн. долларов США Экономичность инвестиций, % (в 440 430 210 530 260 540 880 течение 7 лет) по методу аналогий Экономичность инвестиций, % (в 320-680 1440 1070 480-550 1050 - 690 410- течение 7 лет) по данным отраслевой оценки 179. Отраслевые оценки. Ни в одной из исследуемых стран не проводится систематизированный официальный учет экономического ущерба по каждому типу опасных или неблагоприятных явлений погоды, за исключением Грузии, где национальная гидрометеорологическая служба представила временные ряды экономических потерь в результате опасных явлений погоды по секторам за период 1995-2004 гг. (В Таблице 5.3 представлены данные за 2000-2004 гг.). Данные по Грузии подтверждают, что годовой ущерб в значительной степени варьируется, и что наиболее значительные потери несет сектор сельского хозяйства.

Данные по Казахстану и Украине оказались недостаточными для проведения полноценной отраслевой оценки.

Таблица 5.3: Ущерб, наносимый гидрометеорологическими стихийными бедствиями и неблагоприятными явлениями погоды секторам экономики Грузии, которые в наибольшей степени зависимы от погодных условий (млн. лари, в текущих ценах) Опасные явления погоды и 2000 2001 2002 2003 неблагоприятные погодные условия Год 300,0 21,2 178,7 - 1. ЗАСУХИ 241,0 5,2 153,2 - - сектор сельского хозяйства 39,0 5,0 24,0 - - системы орошения 20,0 11,0 1,5 - - энергетический сектор 5,8 10,4 6,8 6,0 12, 2. ГРОЗЫ С ГРАДОМ И ПОРЫВИСТЫЙ ВЕТЕР 5,5 10,0 6,6 5,6 12, - сектор сельского хозяйства 0,2 0,2 0,1 0,3 0, - сектор коммунального хозяйства 0,1 0,2 0,1 0,1 0, - транспорт и коммуникации 1,0 1,0 2,5 - 2, 3. СИЛЬНЫЕ ВЕТРЫ 0,5 0,8 1,4 - 1, - сектор сельского хозяйства 0,4 0,1 0,6 - 0, - сектор коммунального хозяйства 0,1 0,1 0,5 - 0, - транспорт и коммуникации - 4,1 - 4,2 23, 4.


НАВОДНЕНИЯ И ПАВОДКОВЫЕ СТОКИ - 0,1 - 0,1 18, - сектор сельского хозяйства - 0,2 - 0,3 0, - сектор коммунального хозяйства - 3,8 - 1,7 4, - транспорт и коммуникации - - - 1,1 - системы орошения - - - 1,0 - энергетический сектор 0,5 - 0,5 0,2 19, 5. СЕЛЕВЫЕ ПОТОКИ - - 0,1 - 8, - сектор сельского хозяйства - - 0,2 - - сектор коммунального хозяйства 0,5 - 0,2 0,2 - транспорт и коммуникации - - - - 10, - системы орошения - - - - 1, - энергетический сектор 3,0 3,5 1,5 2,1 4, 6. СХОДЫ ЛАВИН И СНЕЖНЫЕ ЗАНОСЫ 3,0 3,5 1,5 2,1 4, - транспорт и коммуникации 310,3 40,2 190,0 12,5 62, Всего ущерб от опасных явлений погоды 247,0 16,1 161,3 5,7 40, - сектор сельского хозяйства 3,7 7,6 2,3 4,1 9, - транспорт и коммуникации 20,0 11,0 1,5 1,0 1, - энергетический сектор 0,6 0,5 0,9 0,6 1, - сектор коммунального хозяйства 39,0 5,0 24,0 1,1 10, - системы орошения 144,2 32,0 83,1 6,0 65, Всего ущерб от неблагоприятных погодных условий 143,0 29,3 77,7 4,4 60, - сектор сельского хозяйства 0,9 2,1 4,5 0,4 2, - транспорт и коммуникации 0,3 0,6 0,9 1,2 1, - сектор коммунального хозяйства Всего ущерб от опасных явлений 454,5 72,2 273,1 18,5 127, погоды и неблагоприятных погодных условий 180. Для частичной компенсации недостающей или полностью отсутствующей официальной информации и мнений экспертов об экономическом ущербе в результате опасных и неблагоприятных явлений погоды в секторах, зависимых от погодных условий, к участию в исследовании были приглашены специалисты Министерств по чрезвычайным ситуациям Албании, Беларуси, Казахстана и Украины. Их оценки общего объема экономических потерь стали важнейшим вкладом в исследование, но эти оценки, как представляется, занижают общий экономический ущерб, поскольку статистика этих министерств не учитывает потери, связанные с менее серьезными гидрометеорологическими явлениями, т.е. теми, которые не классифицируются как чрезвычайные ситуации. Кроме того, статистика не охватывает все аспекты воздействия погоды на экономику. Поэтому, данные Министерств по чрезвычайным ситуациям были дополнены оценкой потерь, составленной специалистами отраслей или национальных гидрометеорологических служб, по мере возможности.

181. Расчет прямых и косвенных экономических потерь на основе этих оценок показал, что наибольшие потери отмечаются в странах, где важнейшая роль принадлежит сектору сельского хозяйства (Албания, Армения, Грузия), и составляют от 0,8 до 1,9 процента ВВП в год. Однако, оцененные потери являются весьма значительными и в других исследуемых странах, составляя от 0,5 до 1.0 процента ВВП в год.

182. Метод аналогий. Как уже упоминалось, для дополнения отраслевых исследований был применен метод аналогий. Примененные допущения представлены в Таблице 5.2. Уровень метеорологического обслуживания был оценен национальными специалистами всех исследуемых стран как “неудовлетворительный”, а метеорологическая уязвимость как “сравнительно высокая”, за исключением Сербии, в которой эти показатели оценены как “удовлетворительный” и “средняя”, соответственно. Зависимость экономики от погодных условий является самой высокой в Албании, Армении и Грузии (около 65 процентов ВВП), частично потому, что сектору сельского хозяйства принадлежит особенно значительная роль в экономике этих стран. В остальных странах около 40-50 процентов ВВП оценивается как зависимое от погодных условий.

Результаты использования этих параметров и результаты оценки при помощи метода аналогий свидетельствуют о том, что экономические потери от опасных явлений погоды являются самыми низкими в Казахстане (0,32 процента ВВП в год) и самыми высокими в Армении (1,25 процента ВВП). Хотя данные оценки имеют одинаковый порядок величины, как и отраслевые оценки, расчеты по методу аналогий в целом дают более низкие значения. Возможной причиной этого является тот факт, что отраслевые оценки учитывают как прямые, так и косвенные потери.

183. Экономическая эффективность теперешнего уровня финансирования НГМС была рассчитана посредством сопоставления оценок соотношения предотвращенных потерь по методу аналогий и объема финансирования НГМС. Результат представляет собой консервативную оценку эффективности, поскольку метод аналогий, как правило, занижает предотвращенные потери, но даже при этом, он свидетельствует о том, что эффективность финансирования НГМС является достаточно высокой, составляя от 150 процентов в Азербайджане до около 425 процентов в Албании. Это означает, что каждый доллар, израсходованный на финансирование национальной гидрометеорологической службы, позволяет Азербайджану избежать экономических потерь в размере $1,50;

каждый доллар, направленный на финансирование национальной гидрометеорологической службы Албании, позволяет стране избежать потерь в размере $4,25 и т.д. (см. Таблицу 5.2).

184. Что касается вероятной экономической эффективности будущих мероприятий по модернизации, оценки показывают, что ежегодная дополнительная выгода будет значительной.

Оценки, основанные на глобальных индикативных показателях, свидетельствуют о том, что экономическая эффективность инвестиций в общую модернизацию службы для доведения ее услуг до “удовлетворительного” уровня составляет от 210 процентов в Армении до 880 процентов в Сербии. Результаты отраслевой оценки свидетельствуют об эффективности в диапазоне от процентов в Беларуси и Албании до 1440 процентов в Азербайджане (Таблица 5.2).

185. Анализ издержек и выгод, проведенный в рамках изучения предложенных планов по модернизации, дал примерно такие же результаты: соотношение выгод и издержек составляет от от 3.1 в Казахстане до 5.7 в Грузии (Таблица 5.4).

Таблица 5.4: Анализ издержек и выгод предложенных программ модернизации (в долларах США в ценах 2000 года) Беларусь Грузия Казахстан Базовые параметры Общие потери, млн. долларов США 77,5 53,6 77, Ежегодный дополнительный эффект в результате 8,5 7,5 10, улучшения функционирования НГМС и доведения оказания ее услуг до "приемлемого" уровня, млн.

долларов США Потенциальные расходы на модернизацию, млн. 11,5 6,0 14, долларов США Срок реализации 4 5 Техническое обслуживание, % 10 10 Дисконтная ставка, % 10 10 Основные результаты Общие выгоды по приведенной стоимости, млн. 51,6 43,1 67, долларов США Общие издержки по приведенной стоимости, млн. 15,6 7,5 22, долларов США Чистая приведенная стоимость, млн. долларов США 36,0 35,6 45, Соотношение выгод и издержек 3,3 5,7 3, Экономическая стоимость метеорологической информации для населения: основные выводы 186. Опросы домашних хозяйств, проведенные в Азербайджане и Сербии, показали, что спрос населения на информацию о погоде и предупреждения об опасных явлениях погоды является функцией нескольких объективных факторов (подверженность зоны проживания респондента опасным и неблагоприятным явлениям погоды, экономические риски домашнего хозяйства, воздействие опасных гидрометеорологических явлений на экономику в целом) и нескольких субъективных факторов (общая осведомленность населения, участие в хозяйственной деятельности, зависящей от погодных условий, актуальность проблемы опасных явлений погоды, метеорологическая уязвимость в целом, а также восприятие населением результативности работы НГМС).

187. На Рисунке 5.1 отражены факторы, влияющие на готовность платить за информацию о погоде, выявленные в рамках опросов в Сербии и Азербайджане. Исследуемые факторы расположены в порядке от наиболее конкретного (готовность заключать страховые договора) до наименее конкретного (готовность оказывать “финансовую поддержку ” национальной службе).

На диаграмме показано разграничение между респондентами, согласившимися указать сумму, которую они готовы платить за информацию (“указавшие сумму”) и респондентами, которые в принципе готовы платить за информацию, но отказались указать сумму ("заявившие о готовности платить, но не указавшие сумму"). Учитывая более высокую актуальность и непосредственное присутствие информации о погоде в их повседневной жизни, домашние хозяйства, которые "заявили о готовности платить, но не указали сумму", которую они потенциально готовы заплатить за информацию о погоде, были перенесены в целевую группу "указавших" респондентов, которые действительно готовы платить. Следовательно, оценка стоимости информации о погоде в качестве государственной услуги была получена с учетом обобщенной группы домашних хозяйств.

Рисунок 5.1: Готовность платить за метеорологическую информацию в Азербайджане и Сербии На основе данных опроса, консервативная оценка 47 стоимости услуг, предоставляемых 188.

НГМС в качестве государственной услуги составляет 2,7 миллиона долларов США в год в Азербайджане и 10,5 миллиона долларов США в Сербии. Эти суммы значительно превышают объем финансирования НГМС этих стран в настоящее время. В оценке учтены только респонденты, указавшие суммы, которые они готовы платить за информацию о погоде. Однако, если дополнительно учесть респондентов, не указавших суммы, но потенциально готовых платить в среднем такую же сумму, как и респонденты, указавшие сумму, обозначенная поддержка в Азербайджане и Сербии возрастет до уровня в 10,5 и 20 миллионов долларов США соответственно.

189. Два опроса домашних хозяйств выявили существенные расхождения в восприятии населением гидрометеорологической информации и обслуживания. Такие расхождения объясняются различными причинами актуальности гидрометеорологического обслуживания населения. Было обнаружено, что высокий уровень актуальности информации о погоде и потенциального риска соотносится с готовностью населения финансировать НГМС. С другой стороны, отсутствие воспринимаемой населением актуальности информации о погоде формирует различные заместительные формы экономического поведения, такие как высокий уровень заинтересованности населения в заключении страховых договоров в Азербайджане (см. Вставку 5.3). Указанная респондентами готовность оплачивать страхование имущества от стихийных бедствий в Азербайджане составляет 5,4 миллиона долларов США в год, что более чем в два раза превышает соответствующую оценку готовности населения финансировать НГМС.


190. Выводы опросов домашних хозяйств, проведенных в двух странах — Азербайджане и Сербии — подтверждают, что предложенная методология может служить полезным подходом для оценки экономической стоимости гидрометеорологической информации для населения. Однако, эта методология может быть чувствительна к структуре выборки и методики опроса.

Подразумеваемая стоимость определяется готовностью напрямую поддерживать национальную метеорологическую службу.

Количество домашних хозяйств в Азербайджане – 1 744 000;

среднее значение ежемесячной суммы, которую готовы платить с целью поддержки национальной метеорологической службы – $1;

число домашних хозяйств в Сербии – 2 401 326;

среднее значение ежемесячной суммы, которую готовы платить с целью поддержки национальной метеорологической службы – $1,35.

Вставка 5.3: Оценка потенциального рынка страхования от стихийных бедствий и опасных гидрометеорологических явлений Оценка потенциального рынка страхования от стихийных бедствий и опасных гидрометеорологических явлений представляет особый интерес в качестве отдельной области исследования. Данная область может оказаться весьма перспективной в Азербайджане, что подтверждается результатами опроса.

Основными факторами, определяющими готовность страховать имущество от стихийных бедствий, являются:

- объективная гидрометеорологическая уязвимость (жители сельской местности и/или владельцы индивидуальных жилых домов проявляют более высокую заинтересованность в таком страховании – см.

диаграмму);

- уровень жизни (общий удельный вес категории граждан Азербайджана с высоким уровнем доходов, которые заинтересованы в страховании имущества от стихийных бедствий, достигает 85%);

- степень актуальности гидрометеорологической информации (хотя данный фактор не столь значим, как вышеуказанные факторы) Представляет ли для Вас интерес надежное страхование имущества от стихийных бедствий?

Следует отметить еще более высокое различие между респондентами по характеру их заинтересованности по сравнению со степенью заинтересованности в страховании имущества. Сельские жители и владельцы индивидуальных жилых домов проявляют однозначную заинтересованность в страховании имущества — они рассматривают страхование как рациональную сделку и выгодное вложение средств, а не как номинальный “учет” абстрактных и крайне неправдоподобных рисков.

Результаты опроса продемонстрировали необходимые условия для развития страхового рынка в Азербайджане и могут быть использованы в качестве отправной точки для более комплексного исследования в этой области.

ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ 191. Отраслевые исследования и данные Министерств по чрезвычайным ситуациям показали, что ущерб от явлений погоды в ЕЦА составляет от 0,5 до 1,9 процента ВВП исследуемых стран.

Этот показатель сопоставим с ежегодными потерями, указанными в литературе - от 0,1 до процентов ВВП ежегодно. Была также применена совершенно иная методика –метод аналогий – для оценки уязвимости стран ЕЦА с использованием глобальных средних показателей и оценки позиции каждой страны в данном рейтинге, с учетом климата, потенциала метеорологической службы и зависимости национальной экономики от явлений погоды. Результаты этой методики оценивают ежегодные потери в объеме от 0,3 до 1,2 процента ВВП, что несколько меньше, чем уровень ущерба, полученный в отраслевых исследованиях, учитывающих косвенные и прямые потери, рассчитываемые по методу индикативных показателей. В любом случае результаты сопоставимы;

уровень ущерба является высоким, а выгоды за счет уменьшения потерь значительны.

192. Исследования показали, что НГМС уже обеспечивают значительные выгоды для экономики своих стран посредством уменьшения потерь, которые имели бы место на уровне, превышающем теперешний объем финансирования национальных метеорологических служб.

193. Увеличение финансирования НГМС вполне оправданно. Программы модернизации НГМС, проанализированные в рамках данного исследования, могут потенциально обеспечить выгоды (в плане предотвращенных потерь) в объеме, в четыре-шесть раз превышающем инвестиционные расходы. Этот вывод остается неизменным, вне зависимости от того, проводился ли анализ как рассмотрение конкретных позиций для закупок или как достижение определенного уровня прогнозов (отраслевые исследования) или же как функция глобальных средних показателей профессионального уровня, издержек и выгод функционирования служб (анализ по методу индикативных показателей).

194. Кроме указанных основных выводов, был получен еще один менее ожидаемый результат.

Работа с представителями заинтересованных сторон показала растущую потребность в определении способов оценки экономических выгод, обеспечиваемых гидрометеорологическим обслуживанием, т.е. методов оценки, которые были бы быстрыми, сравнительно недорогими и позволяли бы получать достоверные данные. Основная проблема заключается в том, что ограничивающим фактором имеющихся признанных методов оценки является отсутствие надежных статистических данных. Исходя из анализа наличия данных и опыта преодоления ограничивающих факторов, приобретенного при проведении исследования, рекомендуются следующие действия.

• Консолидация исследований о воздействии явлений погоды. Проведение анализа результатов существующих исследований и опросов для составления комплексной и сопоставимой в мировом масштабе базы данных об ущербе от явлений погоды.

• Восполнение недостающих данных в исследованиях о воздействии явлений погоды.

Проведение дополнительных исследований в выбранных странах с высоким уровнем риска для расширения имеющегося набора данных. Проведение дополнительных исследований в выбранных странах о воздействии явлений погоды на определенные сектора и отрасли, которые уязвимы к изменениям погоды и климата.

• Разработка руководств по формированию национальных баз данных о воздействии явлений погоды. Оказание технической помощи по апробации, поддержанию и использованию указанных баз данных с привлечением основных заинтересованных ведомств, таких как НГМС, министерства по чрезвычайным ситуациям, министерства сельского хозяйства и экономического развития и других ведомств.

• Консолидация методологий оценки стоимости метеорологической информации.

Инвентаризация методологий оценки стоимости гидрометеорологической информации для секторов и отраслей, зависимых от погодных условий.

• Восполнение недостающих данных в оценке стоимости усовершенствованной метеорологической информации. Организация и проведение исследований в выбранных странах с систематизированной выборкой различных уровней уязвимости к явлениям погоды о возможных предельных выгодах от совершенствования потенциала НГМС для отдельных секторов и отраслей и, возможно, также и для населения.

195. Некоторые участвующие страны уже начали работу по подготовке программ масштабной модернизации НГМС с использованием экономических оценок, разработанных группой экспертов по проведению данного исследования, в качестве важной информации: программы модернизации разрабатываются или находятся на начальном этапе реализации в Беларуси, Казахстане, Украине, Армении, Азербайджане и Грузии. Другие страны ЕЦА также изучают возможность проведения модернизации.

196. Результаты экономических оценок были представлены и несколько раз обсуждены с представителями Всемирной метеорологической организации. Это ведущее специализированное агентство ООН поддерживает дальнейшую работу в этой области. Предложения, разработанные группой экспертов по проведению данного исследования, включены в План действий, утвержденный Мадридской конференцией (Вставка 5.4). Группа экспертов также представила предварительные результаты потенциальным организациям-донорам.

197. Авторы признают, что представленные результаты проведенных исследований экономической выгоды гидрометеорологического обслуживания, чувствительны к структуре выборки, наличию данных и выбору экспертов. Авторы подчеркивают, что представленные в данном докладе результаты основываются на ограниченных данных и должны рассматриваться как предварительные. Однако, несмотря на экспериментальный характер методов оперативной оценки, разработанных для данного регионального исследования, представляется, что они послужили полезным инструментом для оценки экономической стоимости гидрометеорологической информации для секторов экономики и населения. Данные методы однозначно свидетельствуют о высокой экономической значимости гидрометеорологического обслуживания и информации, и, скорее недооценивают, чем переоценивают их стоимость. Эти “экспресс-методы” экономической оценки и их предварительные результаты могут стать полезным механизмом для гидрометеорологических служб с точки зрения представления своей работы как важной государственной функции, а также для национальных органов, занимающихся бюджетными/экономическими вопросами, которые стремятся определить приоритетные направления расходования ограниченных ресурсов.

Вставка 5.4: Заявление и План действий Мадридской конференции Действие Стимулировать НГМС и научно-исследовательские социологические институты нарабатывать знания и разрабатывать методологии количественного определения выгод от обслуживания, оказываемого национальными гидрометеорологическими службами для различных социально-экономических секторов. В частности:

- разработать новые методики экономической оценки, особенно методики экономической оценки для развивающихся и наименее развитых стран;

- разработать руководства ВМО по вопросам практического использования методик экономической оценки;

- организовать обучение национальных специалистов способам использования и практического применения методик экономической оценки выгод от обслуживания, оказываемого НГМС;

- представить результаты экономических оценок правительствам и донорам/международным финансовым организациям с целью модернизации инфраструктуры НГМС и укрепления их потенциала в области оказания услуг.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Abramenko, O. (2005). Kazakhstan – Weather-Climate Services. Consultant Report for World Bank.

Adams, Richard M., and Laurie L. Houston (2004). Exposure of Economies to Weather Risks. Report prepared for the World Bank.

M.-J. Alcoforado and A. Matzarakis (2007). Urban climate and planning in different climatic zones.

Contribution to WMO Working Group Meeting on Socio-Economic Benefits of Climatological Services.

Anaman, K. A., Lellyett, S. C., Drake, L., Leigh, R. J., Henderson-Sellers, A., Noar, P. F., Sullivan, P. J., & Thampapillai, D. J. (1998). Benefits of Meteorological Services: Evidence from Recent Research in Australia. Meteorological Applications, 5: 103-115.

Andreijevic, D. (2005). Serbia – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Bayramov, F. (2005). Azerbaijan – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Brown, J. (2002). The Value of Weather Forecast Services. Department of Agricultural Economics and Business, University of Guelph.

Bruci, E. (2005). Albania – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Bruci, E. (2007). Climate Change Projection for South Eastern Europe. Report prepared for the World Bank.

CESS (Center for Economic and Social Studies) (2007). Albania Public Opinion Survey – Severe Weather Warning (SWW). Report prepared for World Bank.

Changnon, S. (2006). Railroads and Weather. American Meteorological Society, Boston, Massachusetts.

Chapman, R. (1992). Benefit-Cost Analysis in the Modernization and Associated Restructuring of the National Weather Service. National Institute of Standards and Technology, US Department of Commerce, Washington, DC, 105 pp.

Dutton, John A. (2002). Opportunities and Priorities in a New Era for Weather and Climate Services.

Bulletin of the American Meteorological Society, volume 83, no. 9, pp.1303-1311.

K. Dzama, K. and M. Chimonyo (2007). Socio-Economic Benefits of Climatological Services.

Contribution to WMO Working Group Meeting on Socio-Economic Benefits of Climatological Services.

Elizbarashvili, E. (2005). Georgia – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Ergashov, M. (2005). Turkmenistan – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Georgian Opinion research Business International (GORBI) (2005). National Weather Warning Service (NWWS) Survey. Report prepared for the World Bank.

Gunasekera, D. (2003) Measuring the Economic Value of Meteorological Information, WMO Bulletin, Vol.52, No.4, pp.366-373.

Guocai, Z. and Wang, H. (2003) Evaluating the Benefits of Meteorological Services in China, WMO Bulletin, Vol.52, No.4, pp.383-387.

Hancock, L. and A. Voynov (2006). Climate Risk: Variable Weather and Extreme Weather in ECA.

Background Paper.

Harrod M., P. Larsen, J. Lazo, and D. Wadman (2007). Sensivity of U.S. Economic Sectors to Weather Variability. Submitted to the American Economic Reviw. Boulder, April.

Hermans, L. (2005). Met Office National Severe Weather Warning Service (NSWWS) Survey. ORC International.

Horel, J., M. Splitt, L. Dunn, J. Pechmann, B. White, C. Ciliberti, S. Lazarus, J. Slemmer, D. Zaff and J.

Burks (2001). “Mesowest: Cooperative Mesonets in the Western United States,” Bulletin of the American Meteorological Society, pp. 211-255, 83(2), February 2002.

Houston, L.L., R.M. Adams and R.F Weiher (2004) “The Economic Benefits of Weather Forecasts:

Implications for Investments in Rusohydromet Services”. Report prepared for the World Bank.

Hovsepyan, A. and H. Melkonyan (2007). Model Simulations of Climate Change over the South Caucasus during 21st Century. Report prepared for the World Bank.

International Center for Agribusiness Research and Education (2007). Severe Weather Warning Survey – Armenia. Report prepared for the World Bank.

IPCC Fourth Assessment Report: Climate Change 2007. http://www.ipcc.ch/ipccreports/assessments reports.htm.

Ivanov, M. (2005). Montenegro – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Jarraud, M. (2007). Statement at the Opening of the international conference, “Secure and Sustainable Living: Social and Economic Benefits of Weather, Climate and Water Resources" (Madrid, 19 March 2007).

Kalnay et al., “The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project,” Bulletin of the American Meteorological Society, 77, 437-470, 1996.

Kalnay, Eugenia, Stephen J. Lord, and Ronald D. McPherson (1998). Maturity of Operational Numerical Weather Prediction: Medium Range. Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 79, No.12, pp. 2753-2769, December 1998. And see http://www.cdc.noaa.gov/ncep_reanalysis/.

Katz, R. W. and Murphy, A. H. (eds.) (1997). Economic Value of Weather and Climate Forecasts, Cambridge University Press, Cambridge. 217 pp.

Kobysheva, N. (2007). Climate and Energy. Contribution to WMO Working Group Meeting on Socio Economic Benefits of Climatological Services.

Konstantinovskiy, D., D. Kurakin and V. Vakhshtayn (2006). Economic Value of Meteorological Information for Households in Azerbaijan and Serbia. Report prepared for the World Bank.

Korshunov, A. (2004). Report on the Criteria of Variability of Weather Conditions. Report prepared for the World Bank.

Korshunov, A. (2004). Methodology for Estimation of Meteorological Vulnerability of Territories and Economic Assets, Report prepared for the World Bank.

Korshunov, A. and V. Ogonesyan (2005). Russian Federation – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Korshunov, A., M. Smetanina, V. Tsirkunov, S. Ulatov (2006). Economic benefits of RHMS of Serbia.

Background Paper.

Lazo, J., and Larsen, P. (2006). Overall U.S. Economic Sensivity to Weather. Presentation to American Meteorological Society, Societal Impact Program. NCAR-Boulder, Colorado. February–May.

Lazo, J.K. and L.G. Chesnut. (2002). Economic Value of Current and Improved Weather Forecasts in the US Household Sector. Report prepared for NOAA. Stratus Consulting Inc., Boulder, CO.

Liljas, E. (2007). “The economic value of snowstorm forecasts in winter road-maintenance decisions,” in Elements for Life, Tudor Rose on behalf of the WMO, Geneva, Switzerland, 2007.

Livezey, Robert E. and Mayes, Barbara E. (2006). Value of Climate Forecasts to Real Users in Simple Decision Situations. Presentation at 18th AMS Conference on Climate Variability and Change. February 1, 2006. Atlanta, GA.

Lynch, D. and T. Allsopp (2006). Automated Versus Manual Surface Meteorological Observations – Decision Factors. Report for WMO.

Madrid Conference Statement and Action Plan. (2007). Adopted by International Conference on "Secure and Sustainable Living: Social and Economic Benefits of Weather, Climate and Water Services" (Madrid, 19-22 March 2007).

Mayatskaya, I. (2005). Kyrgyz Republic – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Melkonyan, H. (2005). Armenia – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Mills, B. (2007). “Applications of weather and climate information in road transportation examples from Canada,” in Elements for Life, Tudor Rose on behalf of the WMO, Geneva, Switzerland, 2007.

Moreno, A., K. Ebi, A. Githeko and R. Pulwarty (2007). The Socio-Economic Benefits of Climatological Services to the Health Sector. Contribution to WMO Working Group Meeting on Socio-Economic Benefits of Climatological Services.

Muminovic, M. (2005). Bosnia and Herzegovina – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Nabyvanets, Y. (2005). Ukraine – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

National Research Council (2004). Where the Weather Meets the Road, National Research Council of the National Academies, The National Academies Press, Washington, DC.

Nicholls, J. M. (1996). Economic and Social Benefits of Climatological Information and Services.

WCASP-38,WMO/TD- No 780. World Meteorological Organization, Geneva, Switzerland, 38 pp.

Ogonesyan, V. (2004). Damaging Transboundary Weather Systems. Report prepared for the World Bank.

Radetic, N. (2005). Croatia – Weather-Climate Services. Report for the World Bank.

Rogers, D. (2005). Can Governments Successfully Operate Commercial Weather Services Without Devaluing Their Public Weather Services? Background Paper.

Safarov, M. (2005). Tajikistan – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Shaimardanov, M. (2004). International Agreements on Exchange (Joint Use) of Data in Europe and Central Asia. Report prepared for the World Bank.

Shaimardanov M.Z. and Korshunov A.A. (1994). The Use of Hydrometeorological Information in Various Economic Sectors. Conference on the Economic Benefits of Meteorological and Hydrological Services, Geneva, Switzerland, WMO/TD – No. 630, p. 28-36.

Skuratovich, I. (2005). Belarus – Weather-Climate Services. Report prepared for the World Bank.

Smetanina, M., V. Tsirkunov, S. Ulatov and A. Korshunov (2006). Assessment of Economic Benefits of Hydrometeorological Services in Albania. Background Paper.

Smetanina, M., A. Korshunov, V. Tsirkunov, and S. Ulatov (2006). Assessment of Economic Benefits of Hydrometeorological Services in the Countries of the Caucasus Region. Background Paper.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.