Justification of the costs of forest reclamation of lands subject to desertification

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Background. In recent decades, environmental problems related to land degradation and depletion of soil cover have become especially acute in the south of Russia. The consequences of these threats are commonly referred to as desertification.

Forest reclamation is one of the effective measures to manage land desertification. Along with numerous forest reclamation technological solutions known in science, the tools for estimating the costs of creating plantations on lands prone to desertification are poorly developed. In this regard, research is required to develop optimal cost-effective forest reclamation regimes.

Purpose. To justify investments in the creation of protective forest plantations in the arable lands of the Lower Volga region to manage desertification at the level of modern prices.

Materials and methods. The costs were calculated using «Grand Smeta» software package in prices of the fourth quarter of 2022 in accordance with the climatic criteria for the degree of vulnerability of the studied territory to desertification, established using the computer program «Mathematical model for estimating the probability of desertification depending on climatic factors».

Results. The actual value, structure, dynamics and functions of the costs required to create 1 ha of protective forest plantations in the natural and climatic conditions of the Lower Volga region are obtained. It has been established that the forest management of agroterritories in the region, which, according to the climatic criterion, belongs to the category with medium, high and hyperhigh risk of desertification, amounts to 2.2-11.3 thousand rubles per unit (per 1 ha) of the agroforestry landscape.

Conclusion. Research has shown that the costs of forest reclamation of arable lands subject to desertification must be strictly justified not only from the perspective of full-fledged prevention of soil degradation, but also, importantly today, from the perspective of cost-effective investment options.

Авторлар туралы

Evgenia Korneeva

Federal Scientific Center of Agroecology, Integrated Land Reclamation and Protective Forestry of the Russian Academy of Sciences (FSC Agroecology RAS)

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: korneeva.eva@list.ru

PhD in Agricultural Sciences, Leading Researcher

 

Ресей, 97, Universitetsky Ave., Volgograd, 400062, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Agrolesoamelioration (5th Edition, Revised and Extended). (2006). Volgograd: VNIALMI. 746 p.
  2. Beliakov, A. M., & Koshelev, A. V. (2023). Characteristics of degradation processes in agricultural landscapes of the xerophytic steppe zone of the Volgograd region. Arid Ecosystems, 29(1), 120–130. https://doi.org/10.24412/1993-3916-2023-1-120-130
  3. Vasilyev, Yu. I. (2003). Efficiency of forest belt systems in combating soil deflation. Volgograd: VNIALMI. 176 p.
  4. Report on the Status and Usage of Agricultural Lands in the Russian Federation in 2021. (2022). Moscow: FGNU Rosinformagrotekh. 356 p.
  5. Korneeva, E. A. (2020). Efficiency of financing forestry improvement measures for ensuring sustainable development of agricultural regions in the southern part of the European territory of Russia. Regional Economics, 16(3), 871–883. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-3-15
  6. Korneeva, E. A., & Belyaev, A. I. (2023). Mathematical model for estimating probability of desertification depending on climatic factors. Patent certificate № 2023668489 dated June 8, 2023.
  7. Manaenkov, A. S. (2018). Afforestation of Dryland Arenas (2nd Edition, Revised and Extended). Volgograd: Publishing House of FNC AE RAS. 428 p.
  8. Manaenkov, A. S., & Korneeva, E. A. (2012). Methodological aspects of economic evaluation of multifactorial impact on agricultural landscapes by windbreak forest belts. Proceedings of the Lower Volga Agrouniversity Complex: Science and Higher Professional Education, (27), 27–30.
  9. Manaenkov, A. S., & Korneeva, E. A. (2016). Soil-protective efficiency of forestry improvements on sloping lands in the southern part of the European territory of Russia. Bulletin of Russian Agricultural Sciences, (1), 24–27.
  10. Guidelines for placing protective forest belts in areas with active wind erosion. (1984). Moscow: All-Union Lenin Academy of Agricultural Sciences. 59 p.
  11. Normatives for forming optimal forestry-improvement complexes on cultivated lands considering degraded agricultural landscapes in farms with different ownership structures. (2002). Moscow: Rosselkhozakademia. 56 p.
  12. Ministry of Construction and Housing and Utilities of the Russian Federation. (2022). Letter No. 58497-IF/09 dated November 8, 2022, "On Recommended Indices for Adjusting Budget Prices in the Fourth Quarter of 2022". Electronic Fund of Legal and Technical Documentation. Retrieved from http://docs.cntd.ru/document/564316115 (Accessed February 21, 2023).
  13. Weather and Climate. (2022). Retrieved from http://www.pogodaiklimat.ru/ (Accessed December 15, 2022).
  14. Handbook of Calculated Technological Maps for Protective Afforestation Works. Volume I. Creation of Protective and Water-regulating Forest Strips. (1985). Moscow: Soyuzgiproleskhoz. 268 p.
  15. System of Adaptive Landscape Farming in the Volgograd Region for the Period Until 2015. (2009). Volgograd: IPK Volgograd State Agricultural Academy "Niva". 304 p.
  16. Reference Manual of Baseline Prices for Design Work in Construction "Objects of Forestry". (2006). Moscow: Rosstroy. 17 p.
  17. Bakharev, V. V., Mityashin, G. Yu., Stelmashonok, E. V., et al. (2023). Trends of Evolution of Food Security: Digital Transformation, Social Entrepreneurship and Human Dignity. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(2), 363–391. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-2-363-391
  18. Ferrara, A., Salvati, L., Sateriano, A., & Nolè, A. (2012). Performance Evaluation and Cost Assessment of a Key Indicator System to Monitor Desertification Vulnerability. Ecological Indicators, 23, 123–129. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.03.015
  19. Korneeva, E. A. (2023). Monetary Valuation of Ecosystem Services Provided by Protective Forest Plantations in the Agroforestry System in the South of the Volga Upland. Forests, 14, 1955. https://doi.org/10.3390/f14101955
  20. Korneeva, E. A., & Belyaev, A. I. (2023). Assessment of the Impact of Forest Reclamation Measures for the Adaptation of Agriculture to Climate Change in the South of the Russian Plain. Forests, 14, 1593. https://doi.org/10.3390/f14081593
  21. Kosmas, C., Kirkby, M., & Geeson, N. (1999). Manual on Key Indicators of Desertification and Mapping Environmentally Sensitive Areas to Desertification. MEDALUS Project Report EUR 18882, European Commission, Brussels. 94 p.
  22. Kotliarov, I. D. (2022). Heterogeneity of Stakeholders as an Obstacle to the Development of Agricultural Cooperatives in Russia. Russian Peasant Studies, 7(4), 20–32. https://doi.org/10.22394/2500-1809-2022-7-4-20-32
  23. Plotnikov, V., Nikitin, Y., Maramygin, M., & Ilyasov, R. (2021). National Food Security under Institutional Challenges (Russian Experience). International Journal of Sociology and Social Policy, 41(1–2), 139–153. https://doi.org/10.1108/IJSSP-03-2020-0074
  24. Sarparast, M., Ownegh, M., Najafinejad, A., & Sepehr, A. (2018). An Applied Statistical Method to Identify Desertification Indicators in Northeastern Iran. Geoenvironmental Disasters, 5, 3. https://doi.org/10.1186/s40677-018-0095-3
  25. Sepehr, A., Hassanli, A. M., Ekhtesasi, M. R., & Jamali, J. B. (2007). Quantitative Assessment of Desertification in South of Iran Using MEDALUS Method. Environmental Monitoring and Assessment, 134, 243–254. https://doi.org/10.1007/s10661-007-9613-6
  26. Tubalov, A. A. (2023). Spatial Principles of Territories Selection for Priority Development of Agroforestry Complexes. Forests, 6, 1225. https://doi.org/10.3390/f14061225
  27. Weiland, S., Hickmann, T., Lederer, M., Marquardt, J., & Schwindenhammer, S. (2021). The 2030 Agenda for Sustainable Development: Transformative Change Through Sustainable Development Goals? Politics and Governance, 9, 90–95. https://doi.org/10.17645/pag.v9i1.4191

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».