Approaches to the assessment of economic damage from natural hazards for the railway infrastructure (the case of the Russian Federation)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article proposes a methodological approach to the quantitative assessment of direct economic damage from natural hazards for an element of the critical infrastructure of the Russian Federation – railways. The methodology is based on a normative approach to assessing the replacement cost of railway lines, which varies depending on the cost of construction in specific orographic and climatic conditions of a given region. The results are presented in the context of municipalities, which makes it easier to take into account intra-regional differences and to compare them with natural hazard parameters (e.g. floods, dangerous slopes, geocryological processes, etc.). The calculations showed that the marginal cost of replacing railway lines in the event of natural hazards for Russia is about RUB 11 trillion in 2021 prices, or about 8.4% of Russia’s GDP for that year. In a regional context, the first 10 regions account for more than 40% of the total replacement cost, which indicates that these regions require special attention in terms of measures to protect railway assets. These include Irkutsk oblast (RUB 602.4 bln), Khabarovsk krai (595.5), Amur oblast (594.4), Zabaykalsky krai (538.2), Sverdlovsk oblast (526.8), Krasnoyarsk krai (406.8), Altai krai (404.3), Krasnodar krai (348.5), Republic of Buryatia (314.1), Primorsky krai (287.7). The data obtained can be used in studies of natural and man-made risks: by comparing them with the parameters characterising the impact of natural hazards, it is possible to predict the risk and probable damage to railway infrastructure facilities in the given territories. Avalanches and permafrost degradation are used to demonstrate the potential of such assessments.

Full Text

Постановка проблемы

Проблематика прогнозирования экономических ущербов от природных и техногенных опасностей является актуальным направлением научных исследований во всем мире, поскольку в XX–XXI вв. весьма устойчиво проявляется тренд к повышению количества природных катастроф и величины негативных последствий от их воздействия (Осипов, 2001; Порфирьев, 2015). На это влияют не столько объективные природно-климатические трансформации, сколько повышение плотности населения и его экономической деятельности в районах, наиболее опасных с точки зрения уровня природного риска1.

Важнейшими экономическими инструментами снижения риска стихийных бедствий являются прямые инвестиции, направленные на защитные превентивные мероприятия (в том числе дополнительные капитальные и текущие затраты на усиление надежности объектов, проектируемых и эксплуатируемых в зонах активного действия природных опасностей) и страхование. Последний инструмент по ряду причин, к сожалению, еще не получил должного развития в России. Например, по данным Global Risks Report 20232, за последние 20 лет страхование покрыло только 7% экономических потерь от наводнений в развивающихся странах и 31% – в странах с развитой экономикой. При этом оба этих механизма экономического регулирования природного риска могут быть эффективными лишь при условии их опоры на достоверные научные прогнозы величины ожидаемого ущерба и интегрального уровня риска. Вместе с тем методические подходы к оценке ущербов и риска в настоящее время не унифицированы и сложно воспроизводимы (Badina and Pankratov, 2021). Поэтому научный поиск в данной области имеет большое практическое значение.

Железные дороги являются объектами критической инфраструктуры (Murray and Grubesic, 2007), поэтому нарушение их функционирования, вызванное, в частности, чрезвычайными ситуациями природного характера, может негативно влиять на устойчивость функционирования крупных территориальных социально-экономических систем самого разного уровня (от локальных до глобальных, в случае, например, нарушения логистических цепочек транспортировки важных экспортных грузов).

В современных российских исследованиях, связанных с оценкой вероятных ущербов для железных дорог от воздействия различных природных опасностей, серьезные трудности связаны с отсутствием необходимой статистической информации в открытом доступе. Например, в работах (Порфирьев, Елисеев, 2023; Badina, 2021) предлагается подход к оценке недвижимой части основных фондов по видам экономической деятельности в соответствии с ОКВЭД в сильно укрупненном формате – для всей отрасли “Транспортировка и хранение”, что не позволяет выделить из этой суммы ущербы, связанные с линейными объектами железнодорожной инфраструктуры. В связи с этим представляется необходимым более детально и подробно остановиться на методических аспектах прогнозирования прямого экономического ущерба от чрезвычайных ситуаций природного характера для железнодорожных линий.

Данные и методика исследования

В рамках данного исследования природный риск понимается как сочетание вероятности и последствий наступления неблагоприятных событий. Наиболее общим показателем риска считается математическое ожидание (среднее значение) ущерба от опасного события за определенный период времени (Мягков, 1995; Порфирьев, 2011; Природные …, 2002):

R = QΔtw,

где Q(Δt) – вероятность реализации природной опасности (наводнения, опасных склоновых или геокриологических процессов и др.), повлекшей за собой ущерб за интервал времени t; w – величина ущерба.

Оценка величин потенциальных ущербов помогает грамотно и своевременно распределять инвестиции на защитные мероприятия с целью предотвращения или сокращения ущербов (в первую очередь речь идет о мероприятиях по инженерно-технической защите железнодорожной инфраструктуры) в пределах наиболее уязвимых участков. В качестве наиболее широко распространенных природных опасностей, влекущих за собой прямые экономические ущербы для железнодорожной инфраструктуры в России, можно выделить наводнения, опасные склоновые процессы (например, снежные лавины, оползни, обвалы и селевые потоки) и опасные геокриологические явления (например, термокарст, пучение грунтов, солифлюкция, наледи). С учетом ключевых геофизических характеристик этих явлений и специфики их воздействия на основные фонды (Бабурин, Бадина, 2015; Anisimov and Reneva, 2006) принято целесообразным в первую очередь оценить вероятные прямые ущербы для линейной инфраструктуры (железнодорожных линий). Вероятность разрушения и необходимости полной замены (т.е. среднегодовой риск) для других наиболее дорогих элементов железнодорожной инфраструктуры (мостовых переходов, тоннелей и пр.) существенно ниже, поэтому они не рассмотрены в данной работе. Кроме того, они, несомненно, требуют рассмотрения в более крупном масштабе с лучшим учетом локальных условий, что нельзя реализовать на заданном в данном исследовании общестрановом масштабе.

В качестве территориального уровня для оценки вероятных ущербов был выбран уровень муниципальных образований. Он позволяет лучше учесть внутрирегиональную дифференциацию физико-географических условий и характеризующих их параметров (Badina, 2021). Всего в рамках исследования были рассмотрены 1112 муниципальных образований 79 регионов Российской Федерации, имеющих железнодорожное сообщение.

Для оценки предельных величин стоимости замещения железнодорожных линий (как принятого в данном исследовании индикаторе вероятных ущербов) в разрезе муниципальных образований на первом этапе была оцифрована актуальная карта железных дорог Российской Федерации. Рассмотрены преимущественно ключевые магистральные линии. C помощью пакетов ESRI ArcGIS слой с сеткой муниципальных образований был наложен на слой с железными дорогами, затем, с использованием соответствующих программных инструментов, была рассчитана их протяженность в границах каждого муниципалитета.

В основу дальнейших расчетов был заложен нормативный подход. Для расчета искомого показателя стоимости полной замены железнодорожных путей в случае реализации угрозы природного характера была адаптирована методика, разработанная Министерством строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации – “Укрупненные нормативы цены строительства. НЦС 81-02-07-2021. Сборник № 07. Железные дороги”3. Норматив цены строительства (далее – НЦС) представляет собой показатель потребности в денежных средствах, необходимых для возведения объектов железнодорожного транспорта, рассчитанный на установленную единицу измерения (в данном случае – 1 км железнодорожной линии). Показатели НЦС рассчитаны на основе ресурсных моделей в уровне цен по состоянию на 1 января 2021 г., соответственно, результаты оценки ущербов также даны в ценах 2021 г.

НЦС учитывает исчерпывающий круг издержек: затраты на оплату труда рабочих и эксплуатацию строительных машин, стоимость строительных материальных ресурсов и оборудования, а также стоимость их транспортировки, накладные расходы и сметную прибыль, затраты на строительство временных зданий и сооружений, дополнительные затраты при осуществлении строительно-монтажных работ в зимнее время, затраты на проектно-изыскательские работы и экспертизу проекта, строительный контроль, резерв средств на непредвиденные работы и затраты.

Показатели НЦС на устройство железнодорожных линий дифференцированы в зависимости от категории железнодорожной линии, категории местности по рельефу. В столь мелком масштабе исследования не представляется возможным принять во внимание некоторые второстепенные характеристики, например, группы грунтов и различных условий отсыпки земляного полотна.

В расчетах для прогнозирования ущербов были приняты следующие допущения:

  1. рассматривалась стоимость строительства новой однопутной железнодорожной линии на автономной тяге;
  2. рассматривались магистральные железнодорожные линии II категории, т.е. линии, обеспечивающие скорости движения поездов до 160 км/ч, с расчетной годовой приведенной грузонапряженностью (брутто в грузовом направлении), на десятый год эксплуатации равной 15–30 млн т ‧ км/км в год.

Экспертным методом были определены преобладающие в рамках каждого региона категории местности по рельефу (учитывались, соответственно, лишь части территории, где непосредственно проложены железнодорожные линии): I – незначительно пересеченная местность с широкими водоразделами и пологими склонами (НЦС равен 149244.38 тыс. руб. на 1 км линии); II – пересеченная местность со склонами, изрезанными балками и оврагами, или частично заболоченная местность (НЦС – 177032.38 тыс. руб. на 1 км линии); III – сильно пересеченная местность с извилистыми водоразделами и значительными уклонами или сильно заболоченная местность (НЦС – 224623.33 тыс. руб. на 1 км линии); IV – горная местность с узкими ущельями и большой крутизной склонов или глубокие болота (НЦС – 296714.30 тыс. руб. на 1 км линии).

Методикой предусмотрено приведение показателей эталонного региона (в данном случае за него принята Московская область) к ценам и климатическим условиям каждого субъекта Российской Федерации с использованием специально разработанных для этого коэффициентов. Для некоторых крупных регионов с контрастными природными условиями (например, Красноярского края, Иркутской, Сахалинской областей и др.) предлагаются несколько коэффициентов для различных территорий, учитывающих изменение стоимости строительства, связанные с климатическими условиями.

Дополнительные удорожающие факторы применимы к районам Крайнего Севера и местностям, приравненным к ним. В данном случае используются повышающие коэффициенты для расчета НЦС, учитывающие выполнение мероприятий по снегоборьбе.

Таким образом, формула для расчета стоимости полной замены железнодорожных путей в случае реализации потенциальной угрозы природного характера (Cost) для каждого рассматриваемого муниципального образования (j) выглядит следующим образом:

Cost j = Si × Lj × Ktri × Kregi, (1)

где Si – НЦС i-го региона, выбранный с учетом вышеизложенных допущений, для базового района в ценах 2021 г. (показатели НЦС приведены без учета налога на добавленную стоимость);

Lj – длина железнодорожных линий в границах j-го муниципального образования;

Ktri – коэффициент перехода от цен базового района к уровню цен i-го региона;

Kregi коэффициент, учитывающий регионально-климатические условия осуществления строительства в i-ом регионе (его части) по отношению к базовому району.

Результаты и обсуждение исследования

В качестве примера приведем расчет стоимости полной замены железнодорожных путей в случае реализации потенциальной угрозы природного характера для Гороховецкого района Владимирской области.

Si – Гороховецкий район Владимирской области относится к категории местности по рельефу I, соответственно, НЦС равен 149244.38 тыс. руб. на 1 км железнодорожной линии.

Lj – эксплуатационная длина железнодорожных линий в Гороховецком районе составляет 38.3 км.

Ktri – коэффициент перехода от стоимостных показателей базового района (Московская область) к уровню цен Владимирской области составляет 0.89.

Kregi – коэффициент, учитывающий изменение стоимости строительства на территории Владимирской области, связанный с регионально-климатическими условиями, составляет 1.

Таким образом, путем подставления всех параметров в формулу (1), получаем:

149244.38 тыс. руб. × 38.325 км × 0.89 × 1 = = 5090 млн руб., без НДС в ценах 2021 г.

Таким же образом осуществлены вычисления для остальных 1111 муниципальных образований Российской Федерации (города федерального значения ввиду их малой площади по отношению к остальным регионам и единства природно-климатических условий в пределах их границ, рассматривались в целом, без разделения на муниципалитеты).

Анализ происшествий на объектах железнодорожного транспорта Российской Федерации за период 2012–2021 гг., вызванных воздействием неблагоприятных и опасных природных процессов и явлений (по данным ежегодных Государственных докладов “О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера” и открытых информационных источников), позволил выявить ключевые пространственные закономерности распределения ущерба.

В региональном разрезе наибольшая доля ущербов и случаев чрезвычайных ситуаций природного характера предсказуемо приходится на самые сложные с точки зрения климатических и орографических условий и в то же время наиболее грузонапряженные участки сети: Северо-Кавказскую, Дальневосточную и Южно-Уральскую железные дороги. Как показало проведенное исследование, для этих территорий вместе с тем характерны и наивысшие удельные издержки на восстановление и замену железнодорожных линий. Крупнейшая катастрофа за указанный период произошла вследствие обширного паводка в Краснодарском крае в 2012 г. и повлекла за собой разрушение мостовых сооружений, пути и земельного полотна на участке Крымская – Новороссийск Северо-Кавказской железной дороги. Общий ущерб для железнодорожной инфраструктуры оценен в 1.4 млрд руб. в ценах 2012 г. Комплекс опасных гидрометеорологических явлений также стал причиной второго по размеру ущерба (0.7 млрд руб. в ценах 2017 г.) происшествия за рассматриваемый период, произошедшего в Приморском крае в 2017 г. на участке Дальневосточной железной дороги недалеко от Владивостока.

Переходя непосредственно к обсуждению результатов оценки предельной стоимости замены железнодорожных линий в случае реализации угроз природного характера в разрезе муниципальных образований регионов Российской Федерации (рис. 1), необходимо отметить, что совокупная расчетная величина данного показателя для страны в целом составила порядка 11 трлн руб. в ценах 2021 г., или примерно 8.4% от ВВП России за этот год. Полученное значение в целом соотносится с данными официальной статистики. Согласно данным Росстата, полная учетная стоимость всех сооружений транспорта в России составляет 41 трлн руб., из них порядка 11 трлн – сооружения сухопутного и трубопроводного транспорта (на 2022 г.), т.е. включают в себя и железные дороги. В годовом отчете РЖД за 2021 г. указывается балансовая стоимость основных фондов, имеющих отношение к железнодорожным путям, в размере порядка 4 трлн рублей. Таким образом, оцененная восстановительная стоимость (стоимость замещеающего нового строительства) данной части основных фондов в современных ценах представляется вполне корректной.

 

Рис. 1. Предельная стоимость замены железнодорожных линий в случае реализации угроз природного характера в разрезе муниципальных образований Российской Федерации (в ценах 2021 г.).

 

В региональном разрезе (рис. 2) на первые по величине предельного размера вероятного ущерба 10 регионов приходится свыше 40% всей восстановительной стоимости: Иркутская область – 602.4 млрд руб., Хабаровский край – 595.5 млрд руб., Амурская область – 594.4 млрд руб., Забайкальский край – 538.2 млрд руб., Свердловская область – 526.8 млрд руб., Красноярский край – 406.8 млрд руб., Алтайский край – 404.3 млрд руб., Краснодарский край – 348.5 млрд руб., Республика Бурятия – 314.1 млрд руб., Приморский край – 287.7 млрд руб. Следовательно, именно эти регионы требуют особого внимания в плане мер по защите основных фондов железнодорожного транспорта. Вместе с тем большинство из этих субъектов являются и одними из наиболее подверженных рассматриваемому кругу природных опасностей (наводнениям, опасным склоновым процессам, а регионы, находящиеся в пределах криолитозоны, – еще и геокриологическим опасностям)4. Кроме того, некоторые из них принадлежат к сейсмически опасным районам, что требует еще более детальных оценок вероятного ущерба для зданий и сооружений железнодорожного транспорта.

 

Рис. 2. Предельная стоимость замены железнодорожных линий в случае реализации угроз природного характера в разрезе регионов Российской Федерации (в ценах 2021 г.).

 

Особое положение среди регионов занимают города федерального значения за счет высокой густоты железнодорожных линий. Например, для Москвы оценочное значение рассматриваемого показателя превышает 27 млрд руб.

К муниципальным образованиям, обладающим наивысшей расчетной восстановительной стоимостью железнодорожных линий, относятся крупные по площади и протяженности с запада на восток дальневосточные районы прохождения Байкало-Амурской и Транссибирской магистралей: Тындинский район Амурской области (197.5 млрд руб.), Верхнебуреинский район Хабаровского края (180 млрд руб.) и др. В Западной Сибири выделяются Ямальский, Надымский и Пуровский районы Ямало-Ненецкого автономного округа (свыше 55 млрд руб. каждый), на Урале – узловой Карталинский район Челябинской области (41 млрд руб.). В европейской части России значения стоимости замены железнодорожных линий на муниципальном уровне существенно ниже, одними из наибольших значений отличаются Плесецкий и Онежский районы Архангельской области (36 и 34 млрд руб. соответственно).

В качестве примера того, как полученные численные результаты могут быть интегрированы с данными о вышеупомянутых природных опасностях в целях исследования риска, приведем опасность снежных лавин. Рассмотрение лавинной активности является весьма значимой для исследования, в том числе потому, что она имеет тренд к территориальной экспансии вследствие антропогенного воздействия и климатических изменений (Сократов и др., 2013). Для этих целей из Атласа снежно-ледовых ресурсов мира (Атлас …, 1997) были взяты ареалы, характеризующиеся разной степенью лавинной активности, и на них была нанесена сеть железнодорожных линий (рис. 3). По вышеизложенной методике была измерена протяженность, а затем восстановительная стоимость железнодорожных линий, проходящих по территориям лавинной активности: высокой, средней и низкой, а также в ареалах потенциально лавиноактивных территорий вследствие вырубки лесов и климатических изменений. Обобщенные результаты представлены в табл. 1.

 

Рис. 3. Железные дороги Российской Федерации в ареалах лавинной активности.

 

Таблица 1. Предельный вероятный экономический ущерб для железнодорожных линий от воздействия снежных лавин на территории Российской Федерации

Регион

1

2

3

Алтайский край

75.4

20344

5

Амурская область

981.9

231707

34

Еврейская автономная область

32.8

7431

6

Забайкальский край

1431.0

407091

60

Иркутская область

370.2

105321

15

Кемеровская область

161.8

45095

10

Краснодарский край

169.6

42908

8

Красноярский край

246.8

53682

12

Мурманская область

16.8

5286

2

Оренбургская область

23.5

4382

2

Пермский край

67.6

13371

4

Приморский край

190.0

57496

12

Республика Башкортостан

266.0

67885

18

Республика Бурятия

597.9

168300

49

Республика Коми

13.2

1950

1

Республика Крым

33.9

9848

5

Республика Саха (Якутия)

496.6

167045

52

Республика Хакасия

318.6

88783

48

Сахалинская область

233.8

66570

28

Свердловская область

41.5

11433

1

Ставропольский край

179.6

44316

19

Хабаровский край

581.9

186662

27

Челябинская область

136.2

35556

8

Ямало-Ненецкий автономный округ

62.0

10002

13

Всего:

6728.5

1852463.6

8

Примечания. 1 – длина лавиноопасного участка, км; 2 – восстановительная стоимость железнодорожных линий на лавиноопасном участке, в ценах 2021 г., млн руб.; 3 – доля подверженных лавинной опасности железнодорожных линий от общей их протяженности в регионе, %.

 

Согласно проведенным расчетам, совокупная предельная восстановительная стоимость железнодорожных путей на лавиноопасных территориях составила 1.85 трлн руб., из них на участках с высокой степенью лавинной опасности – 33.1 млрд руб., средней – 368.9 млрд руб., низкой – 524.8 млрд руб., потенциальной – 925.6 млрд руб. Это в целом подтверждает, что при строительстве железнодорожной инфраструктуры стараются избегать наиболее опасных участков. В региональном разрезе восстановительная стоимость железнодорожных линий в ареалах лавинной активности максимальна для пяти регионов, на которые в совокупности приходится 63% от общестранового значения. К ним относятся Забайкальский край (407 млрд руб., или 22% от суммарного по всем регионам России показателя), Амурская область (232 млрд руб., или 13%), Хабаровский край (187 млрд руб., или 10%), Республики Бурятия и Саха (Якутия) (по 168 млрд руб., или 9% каждая).

Наиболее уязвимые участки железнодорожных линий, расположенные в зонах с наивысшей степенью лавинной опасности, представлены в табл. 2. Они локализованы в Республике Бурятии, Иркутской области, Забайкальском крае, Ямало-Ненецком автономном округе и в Республике Саха (Якутии). Именно для этих участков первостепенно необходимы дальнейшие детальные более крупномасштабные исследования, которые потребуют взаимодействия с профильными специалистами физико-географами, как, например, было реализовано в исследовании (Бабурин и др., 2019) на примере другого опасного склонового процесса – селевых потоков. Интегрирование полученных в рамках данного исследования результатов в прогнозы лавинной опасности с учетом анализа качества проведения противолавинной защиты позволит осуществить непосредственно оценку лавинного риска для железнодорожных линий, перейти от предельных величин потенциального ущерба к конкретным величинам, зависящим от различных сценариев.

 

Таблица 2. Предельный вероятный экономический ущерб для железнодорожных линий в ареалах с высокой степенью лавинной активности

Муниципальное образование

Регион

1

2

3

4

Казачинско-Ленский район

Иркутская область

144.4

28.2

20

8024.9

Каларский район

Забайкальский край

276.4

27.5

10

7821.7

Нерюнгринский улус

Республика Саха (Якутия)

312.0

18.1

6

6102.8

Приуральский район

Ямало-Ненецкий автономный округ

71.9

19.2

27

3099.7

Северо-Байкальский район

Республика Бурятия

292.7

28.8

10

8098.3

Примечания. 1 – общая протяженность железнодорожных линий в пределах муниципального образования, км; 2 – длина участка железнодорожных линий в зоне высокой лавинной активности, км; 3 – доля участка железнодорожных линий в зоне высокой лавинной активности от общей протяженности железнодорожных линий в пределах муниципального образования, %; 4 – предельная восстановительная стоимость железнодорожных линий на лавиноопасном участке, млн руб.

 

Другим направлением применения полученных данных может быть прогнозирование геокриологических рисков для железнодорожной инфраструктуры путем взаимодействия со специалистами геокриологами, например (Гребенец, Исаков, 2016). Приведем пример оценки предельной величины вероятного ущерба для железнодорожных линий от деградации многолетней мерзлоты вследствие климатических изменений, интегрировав полученные данные в прогноз геокриологических рисков до 2050 г., выполненный в предыдущей работе одного из авторов в составе коллектива для всей совокупности зданий и сооружений криолитозоны Российской Арктики. Подробное описание методики прогноза и полученных результатов представлено в (Melnikov et al., 2022).

В результате проведенных расчетов было установлено, что при умеренном сценарии потепления максимальный ущерб для железнодорожных линий может составить: в Воркуте – 32 млрд руб., Лабытнанги – 3.8 млрд руб., Норильске – 13 млрд руб., Ямальском районе – 61.8 млрд руб., Приуральском районе – 41.5 млрд руб., Пуровском районе – 84.3 млрд руб., Надымском районе – 55.9 млрд руб., Ноябрьске – 3.1 млрд руб., Новом Уренгое – 5.4 млрд руб.

Заключение

В данном исследовании впервые для территории Российской Федерации с высокой степенью детализации представлена оценка восстановительной стоимости железнодорожных линий в разрезе муниципальных образований. Полученные данные могут быть использованы в исследованиях природного и техногенного риска: путем их сопоставления с параметрами, характеризующими воздействие опасных природных процессов и явлений можно прогнозировать риски и вероятные ущербы для объектов железнодорожной инфраструктуры на разных территориях. В свою очередь, на основании этих прогнозов могут быть сформированы планы мероприятий по снижению уровня риска. Это открывает широкие возможности в сфере проведения междисциплинарных исследований на стыке физической и социально-экономической географии, повышения интеграции двух ключевых направлений географической науки.

Основное преимущество предлагаемой методики экономической оценки природных рисков для железнодорожной инфраструктуры заключается в общестрановом охвате, получении сопоставимых результатов для всех регионов страны. Благодаря этому появляется возможность выявления межрегиональной и внутрирегиональной дифференциации в уровне вероятных ущербов, определения конкретных территорий (муниципальных образований), требующих более детальных крупномасштабных исследований.

При этом заявленный масштаб исследования наряду с вышеизложенными преимуществами накладывает ряд существенных ограничений. Прежде всего они связаны с тем, что разработанная методика позволяет оценить лишь минимальные возможные ущербы (без учета всего многообразия объектов железнодорожной инфраструктуры, которые могут быть подвергнуты воздействию природной опасности). Кроме того, масштаб исследования предполагал использование усредненных и унифицированных параметров, без учета некоторых значимых характеристик, влияющих на стоимость строительства (электрификации линий, грунтовых условий и пр.).

 

1 World Urbanization Prospects. The 2018 Revision. NY: United Nations, 2019. 103 p. https://population.un.org/wup/publications/Files/WUP2018- Report.pdf (дата обращения 03.03.2023).

2 Global Risks Report 2023. Switzerland: World Economic Forum, 2023. 98 p. https://www.weforum.org/reports/global-risks-report-2023/ (дата обращения 03.03.2023).

3 11 марта 2021 г. № 126 / пр. “Об утверждении укрупненных нормативов цены строительства”.

4 См.: Национальный атлас России. Т. 2. “Природа. Экология”. https://xn--80aaaa1bhnclcci1cl5c4ep.xn--p1ai/cd2/territory.html (дата обращения 03.03.2023).

×

About the authors

S. V. Badina

Lomonosov Moscow State University; Plekhanov Russian University of Economics

Author for correspondence.
Email: bad412@yandex.ru

Faculty of Geography

Russian Federation, Moscow; Moscow

A. S. Turchaninova

Lomonosov Moscow State University

Email: alla_wave87@mail.ru

Faculty of Geography

Russian Federation, Moscow

V. L. Baburin

Lomonosov Moscow State University

Email: vbaburin@yandex.ru

Faculty of Geography

Russian Federation, Moscow

A. M. Minchenkova

Bernardo O’Higgins University

Email: aleksandra.minchenko@ubo.cl
Chile, Santiago

References

  1. Anisimov O., Reneva S. Permafrost and changing climate: the Russian perspective. AMBIO, 2006, vol. 35, no. 4, pp. 169–175. https://doi.org/10.1579/0044-7447(2006)35[169:PACCTR]2.0.CO;2
  2. Atlas snezhno-ledovykh resursov mira. Tom I [Atlas of Snow and Ice Resources of the World. Vol. I]. Kotlyakov V.M., Ed. Moscow: Institut geografii RAN, NPP “Kartografiya”, 1997. 392 p.
  3. Baburin V.L., Badina S.V. Evaluation of the socio-economic potential of natural hazard-subject territories. Vestn. Mosk. Univ., Ser. 5: Geogr., 2015, no. 5, pp. 9–16. (In Russ.).
  4. Baburin V.L., Badina S.V., Derkacheva A.A., Sokratov S.A., Khismatullin T.I., Shnyparkov A.L. Economic assessment of debris flow risk on the example of the Siberian Federal District. Vestn. Mosk. Univ., Ser. 5: Geogr., 2019, no. 4, pp. 3–14. (In Russ.).
  5. Badina S.V. Estimation of the value of buildings and structures in the context of permafrost degradation: The case of the Russian Arctic. Polar Sci., 2021, vol. 29, art. 100730. https://doi.org/10.1016/j.polar.2021.100730
  6. Badina S.V., Pankratov A.A. The Value of Buildings and Structures for Permafrost Damage Prediction: The Case of Eastern Russian Arctic. Geogr. Environ. Sustain., 2021, vol. 14, no. 4, pp. 83–92. https://doi.org/10.24057/2071-9388-2021-058
  7. Critical infrastructure: Reliability and vulnerability. Murray A.T., Grubesic T., Eds. Heidelberg: Springer Science & Business Media, 2007. 311 p.
  8. Grebenets V.I., Isakov V.A. Deformations of roads and railways in the Norilsk-Talnakh section and methods of dealing with them. Cryosph. Earth, 2016, vol. 20, no. 2, pp. 69–77. (In Russ.).
  9. Melnikov V.P., Osipov V.I., Brouchkov A.V., Badina S.V., Zheleznyak M.N., Sadurtdinov M.R., Ostrakov N.A., Drozdov D.S., Osokin A.B., Sergeev D.O., Dubrovin V.A., Fedorov R.Yu. Climate warming and permafrost thaw in the Russian Arctic: potential economic impacts on public infrastructure by 2050. Nat. Hazards, 2022, no. 112, pp. 231–251. https://doi.org/10.1007/s11069-021-05179-6
  10. Myagkov S.M. Geografiya prirodnogo riska [Geography of Natural Risk]. Moscow: Izd-vo Mosk. Univ., 1995. 222 p.
  11. Osipov V.I. Natural disasters at the turn of the XXI century. Vestn. Ross. Akad. Nauk, 2001, vol. 71, no. 4, pp. 291–302. (In Russ.).
  12. Porfir’iev B.N. Priroda i ekonomika: riski vzaimodeistviya (Ekologo-ekonomicheskie ocherki) [Nature and Economy: Risks of Interaction. (Ecological and Economic Essays)]. Ivanter V.V., Ed. Moscow: Ankil Publ., 2011. 352 p.
  13. Porfir’iev B.N. Economics of natural disasters. Mir Novoi Econ., 2015, no. 4, pp. 21–40. (In Russ.).
  14. Porfir’iev B.N., Eliseev D.O. Integral approach to the economic assessment of the consequences of permafrost degradation for the sustainability of fixed assets in the Russian Arctic. Probl. Prognoz., 2023, vol. 197, no. 2, pp. 30–43. (In Russ.). https://doi.org/10.47711/0868-6351-197-30-43
  15. Prirodnye opasnosti Rossii. Prirodnye opasnosti i obshchestvo [Natural Hazards in Russia. Natural Hazards and Society]. Vladimirova V.A., Vorob’ev Yu.L., Osipov V.I., Eds. Moscow: KRUK Publ., 2002. 245 p.
  16. Rasmussen T.N. Macroeconomic Implications of Natural Disasters in the Caribbean. Working Paper/04/224. Washington: International Monetary Fund, 2004. 24 p.
  17. Sokratov S.A., Seliverstov Yu.G., Shnyparkov A.L., Koltermann K.P. Anthropogenic influence on avalanche and mudflow activity. Led Sneg, 2013, vol. 53, no. 2, pp. 121–128. (In Russ.). https://doi.org/10.15356/2076-6734-2013-2-121-128

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The maximum cost of replacing railway lines in the event of natural threats occurring in the context of municipalities of the Russian Federation (in 2021 prices).

Download (2MB)
3. Fig. 2. The maximum cost of replacing railway lines in the event of natural threats occurring in the context of regions of the Russian Federation (in 2021 prices).

Download (811KB)
4. Fig. 3. Railways of the Russian Federation in areas of avalanche activity.

Download (2MB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences