Библиографическое описание:Изменение климата и лесная промышленность: моделирование взаимосвязи на примере регионов Сибири : доклад, тезисы доклада / А. В. Чугункова. - [Б. м. : б. и.], 2021. - Текст : непосредственный // Актуальные вопросы экономики и социологии = CURRENT ISSUES OF ECONOMY AND SOCIOLOGY : сборник статей по материалам XVII Осенней конференции молодых ученых в новосибирском Академгородке / Актуальные вопросы экономики и социологии (2021 ; 11.10 - 15.10 ; Новосибирск). - Новосибирск : Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 2021. - С. 104-107. - ISBN 978-5-89665-362-2. Перевод заглавия: Modeling the relationship between climate change and forest industry: the case of Siberian regions
Аннотация:Приводится методика расчета, а также 10-летний прогноз продолжительности лесозаготовительного сезона по метеостанциям двух крупнейших лесозаготовительных регионов страны: Красноярского края и Иркутской области. При помощи теста Манна- Кендалла обнаружены убедительные доказательства сокращения длительности лесозаготовительного сезона почти для всех рассматриваемых станций с неравномерным смещением начала и окончания границ сезона. Результаты проведенного прогноза показали наиболее выраженный тренд по станции Ачинск, где продолжительность лесозаготовительного сезона сократится с 148,4 ± 17,3 дней за период 1966-2018 гг. до 136,2 ± 30 дней в 2028 г., что отражает общеглобальную тенденцию изменения климата. Для лесозаготовительных компаний подобная ситуация вызовет необходимость проведения мер адаптационного характера, чтобы избежать ожидаемых экономических потерь от невыполнения планов по заготовке древесины в будущем.
The study provides methodology of estimation and a 10-year forecast for timber harvesting season duration with a focus on meteorological stations of two major logging regions of Siberia: Krasnoyarsk Kray and Irkutsk Oblast. Strong evidence of logging season duration shortening for almost all considered stations, with an uneven effect on the start and end boundaries of the season was found. Using the autoregressive-integrated-moving average modeling (ARIMA) models, we demonstrated that, in the near future, the trends of the gradual shortening of the logging season will hold for the most part of the considered stations. The most pronounced effect is observed for the Achinsk station, where the logging season will shorten from 148.4 ± 17.3 days during the historical sample (1966 -2018) to 136.2 ± 30 days in 2028, which reflects global warming trend patterns. To avoid losses, Siberian forest companies will have to adapt to these changes by redefining their economic strategies.
