Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

Введение

Развитие туристического сектора экономики является одним из приоритетов, поставленных руководством Краснодарского края и России. Однако экономическое развитие региона сопровождается усилением антропогенной нагрузки на территорию и вызывает экологические проблемы. Одной из таких проблем является вывоз и утилизация твердых бытовых отходов (ТБО).

Технологии, в настоящее время используемые для сбора, хранения и утилизации твердых отходов, являются устаревшими и неадекватными природно-климатическим условиям территории и рекреационным требованиям курорта Сочи. Отходы практически не используются в качестве вторичных материальных ресурсов, из-за чего ценные компоненты, пригодные для переработки после соответствующей настройки, необратимо теряются. Программа Zero Waste, принятая в рамках подготовки к Олимпийским играм, так и не была реализована.

Следует также отметить, что утилизация ТБО является социально значимым рынком, а отсутствие современных технологий, с одной стороны, и строгих санитарных норм, с другой, резко увеличивает стоимость услуг. Утилизация твердых отходов в Сочи является самой дорогой в регионе [1].

Цель исследования: в целях оптимизации системы управления утилизацией твердых бытовых отходов в настоящее время необходимо применять передовые методы и инструменты, основанные на достижениях российских и зарубежных ученых. Одним из таких методов является построение компьютерной имитационной модели и последующий сценарный анализ с целью выявления преимуществ и недостатков различных концепций развития изучаемой сферы [2].

Объектом исследования является система образования, вывоза и утилизации твердых бытовых отходов в городе Сочи. Предметом исследования является взаимодействие населения города, организация вывоза мусора и туристических потоков. Целью работы является построение интегрированной компьютерной модели, с помощью которой будет возможно:

- изучить тенденции развития конкретного рынка;

- провести анализ сценариев и имитационное моделирование для определения возможных последствий управленческих решений.

Информационной базой исследования являются открытые статистические данные Федеральной службы государственной статистики, Администрации города Сочи и Министерства топливно-энергетического комплекса и ЖКХ Краснодарского края.

Материал и методы исследования

Обзор существующих моделей

Много публикаций были посвящены моделированию утилизации твердых отходов, но эти исследования в основном сосредоточены на одной стороне проблемы. В одной части работ рассматривается логистика вывоза мусора различными видами транспорта [3, 4], в другой – экологическая проблема накопления мусора [5, 6, 7, 8], в третьей – экономическая сторона процесса [9, 10, 11].

Авторы попытались разработать единую синтетическую модель, сочетающую социальные, экономические и экологические аспекты предмета исследования. Технологической основой работы является многоподходное моделирование, сочетающее системную динамику, дискретно-событийное и агентное моделирование [12].

Описание объекта исследования

В городе Сочи насчитывается более 300 лечебно-оздоровительных комплексов, гостиниц и туристических баз различного уровня комфортности общей вместимостью около 200 тыс. мест. Ведущую роль в отраслевой структуре региона занимают курортно-туристические комплексы, величина и доля которых в валовом региональном продукте со временем увеличиваются. Экономика региона ориентирована на туризм и его обслуживание. В сфере материального производства лидируют строительство, пищевая промышленность и сельское хозяйство. Туристические потоки в Сочи достигают 4500-4800 тысяч человек в год. Основная их часть приходится на период с апреля по октябрь, то есть максимальный наплыв туристов приходит летом.

Система очистки территории Сочи регулируется «территориальной схемой обращения с отходами, в том числе с твердыми бытовыми отходами в Краснодарском крае» [13], в соответствии с которой планировалось строительство мусоросортировочного комплекса (МСК) мощностью 200 тыс. тонн в год с компостирующим заводом. Второй этап включал строительство завода по компостированию органических отходов и цеха по переработке пластмасс.

Из всех объектов на МСК в 2018 году была введена в эксплуатацию только станция по сортировке отходов, мощностью 200 тысяч тонн в год (500-600 тонн в день). Запуск второго этапа был отменен.

В настоящее время на территории города Сочи, от Красной Поляны до села Детляжка Лазаревского района, организована следующая система управления ТБО: сбор ТБО, его транспортировка на станцию сортировки, ручная сортировка, прессование и упаковка твердых отходов в брикеты, транспортировка упакованных брикетов и органических отходов автомобильным транспортом на полигон в Белореченске Краснодарского края. Расстояние от Сочи (Центральный район) до Белореченской свалки ТБО составляет 250 км (через Шаумянский перевал), или 325 км через Горячий Ключ, в обе стороны – 650 км.

Для Лазаревского района от Детляжки до Магри схема управления имеет вид: сбор твердых отходов, вывоз мусоровозами до Белореченского полигона ТБО [6, 14]. Логистическое плечо от Лазаревского до полигона в Белореченском районе через город Горячий Ключ составляет 500 км (в обе стороны). Такие большие расстояния для транспортировки ТБО до полигона требуют значительного количества мусоровозов, что увеличит нагрузку на дороги и загрязнение воздуха, а также выбросы вредных веществ из автотранспорта.

При такой схеме очистки ТБО в Сочи вся органическая часть ТБО поступает на свалку, что негативно влияет на состояние окружающей среды.

ТБО сортируются с низким процентом сбора переработанных материалов (7% фракций отходов), а вывоз практически всего объема сочинского мусора на свалку невыгоден. Таким образом, можно сделать вывод, что разработка и внедрение современной системы очистки городских ТБО крайне необходимы.

Текущая мощность МСК рассчитана на 200 тысяч тонн в год, а средний объем образования твердых отходов скоро достигнет 330-400 тысяч тонн в год [12]. Летом объем образования твердых отходов превышает средний уровень на 30%

Когнитивная модель

Представим когнитивную модель рынка вывоза и утилизации ТБО на высоком уровне абстракции. Основными факторами, влияющими на поступление твердых бытовых отходов, являются постоянное население и количество туристов. Увеличение количества отходов влияет на загрязнение окружающей среды, что в свою очередь снижает комфорт проживания на территории и увеличивает заболеваемость. Увеличение заболеваемости снижает среднюю продолжительность жизни и, следовательно, население. Снижение комфорта окружающей среды негативно сказывается на туристическом потоке и населении (усиливается эмиграция из города).

После формализации модель приобретает вид, показанный на рис. 1.

Описание показателей когнитивной модели представлено в таблице 1, а отношения – в таблице 2.

Рис. 1. Когнитивная модель общих отношений.

Таблица 1

Показатели когнитивной модели

Таблица 2

Взаимосвязи когнитивной модели

Результаты исследования и их обсуждение

Построение имитационной модели

На основе когнитивной модели в среде моделирования Anylogic была построена потоковая диаграмма

Все переменные в потоковой диаграмме делятся на 3 типа:

- переменные уровня (или состояния), связанные потоками;

- переменные темпа, регулирующие изменение уровней;

- вспомогательные переменные.

Математический аппарат модели представляет собой систему дифференциальных уравнений.

На рис. 2 приведена потоковая диаграмма модели. Она содержит 3 уровня и 17 переменных. Ключевые факторы когнитивной модели выделены цветом. Блок-схема также содержит связь с агентной моделью через переменную AgentModelRemoval. Описание уровней и переменных представлено в таблице 3.

Агентская часть модели включает в себя 3 класса объектов:

- комплекс по сортировке отходов;

- мусоровоз, собирающий отходы с контейнерных площадок и вывозящий его на МСК;

- крупнотоннажный грузовик, перевозящий отсортированные и прессованные отходы на свалку в Белореченске.

Комплекс генерируется в единственном числе; диаграмма дискретных событий показана на рис. 3. Мусоровозы и транспортные средства создаются по мере необходимости, в зависимости от объема отходов, но не более максимального количества доступных специальных транспортных средств.

Рис. 2. Блок-схема модели

Таблица 3

Описание переменных потоковой диаграммы

Рис. 3. Диаграмма состояния модели комплекса сортировки отходов.

Верификация модели

Для повышения уровня достоверности результатов моделирования были проведены формальные процедуры верификации модели.

Проверка (валидация) модели выполняется с целью улучшения модели и проверки ее достоверности, то есть насколько хорошо полученная модель описывает поведение моделируемой системы. При проверке модели структура и переменные (например, начальные условия и константы) могут быть уточнены, то есть модель откалибрована.

В ходе выполнения формальных процедур валидации были проверены логические взаимосвязи, чтобы подтвердить правильность структуры имитационной модели. Проверка была сделана с фактическими доступными статистическими данными.

Например, приведем соотношение ретроспективных фактических данных и результатов, полученных моделью, по 2 параметрам: население и вывоз мусора. Все исходные данные соответствуют развитию системы в период с 2012 по 2017 год. Шаг моделирования – 1 год; горизонт моделирования 2017. Результаты прогноза приведены на рис. 4, 5.

Как видно на представленных рисунках моделирование воспроизводит актуальную статистику. В первом эксперименте средняя ошибка отклонения составляет 2,45%, а во втором – 3,26%.

Выводы или заключение

На основании проведенного исследования можно сформулировать следующие выводы.

1. Разработана многоподходная модель системы утилизации ТБО в Сочи, которая позволяет изучать тенденции развития рынка, а также анализ сценариев последствий различных управленческих решений.

2. Использование этого инструмента для среднесрочного и долгосрочного планирования предоставит лицу, принимающему решение, больше информации в условиях неопределенности, что позволит избежать многих ошибок в управлении.

Рис. 4. Результаты моделирования по показателю «Население»

Рис. 5. Результаты моделирования по показателю «Вывоз мусора»

3. Точность модели основана на общедоступных статистических данных. К сожалению, эти данные не являются полными и не включают в себя множество показателей, значения которых в модели были получены методом экспертных оценок.

В дальнейшем, предполагается уточнить и скорректировать модель с использованием более новых статистических данных; организовать вычислительные эксперименты, которые выявят экономические тенденции влияния сложных программ и сценариев на развитие рынка ТБО, как с точки зрения муниципалитета, так и частных компаний.