Зк рф категории земель: ЗК РФ Статья 103. Земли запаса / КонсультантПлюс

Содержание

По вопросу установления категории земель в отношении ЗУ под наземными объектами недвижимости трубопроводного транспорта

Разъяснения

по вопросу установления категории земель в отношении земельных участков под наземными объектами недвижимости трубопроводного транспорта

 

         В практической деятельности у территориальных органов Министерства земельных и имущественных отношений Республики Башкортостан возникают вопросы при оформлении прав в отношении земельных участков под наземными объектами недвижимости трубопроводного транспорта. Как правило, в кадастровых паспортах на такие сформированные земельные участки не установлена категория земель.

При разрешении данной ситуации следует выяснить ряд аспектов, влияющих в определенной степени на процедуру установления категории земель таких земельных участков.

  1. В каких документах указывается категория земель?
  2. К компетенции какого уполномоченного органа по распоряжению земельными участками отнесено принятие акта о предоставлении таких земельных участков?
  3. Каков порядок установления категории земель или отнесения земельных участков к землям определенной категории?

Разъяснения по данным вопросам даны в разделе «Земельные ресурсы».

 

 

 

  1. В каких документах указывается категория земель?

Согласно пункту 2 статьи 8 Земельного кодекса Российской Федерации (далее – ЗК РФ) категория земель указывается в:

1) актах федеральных органов исполнительной власти, актах органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации и актах органов местного самоуправления о предоставлении земельных участков;

2) договорах, предметом которых являются земельные участки;

3) государственном кадастре недвижимости;

4) документах о государственной регистрации прав на недвижимое имущество и сделок с ним;

5) иных документах в случаях, установленных федеральными законами и законами субъектов Российской Федерации.

Поскольку в государственном кадастре недвижимости сведения о категории земель таких земельных участков отсутствуют, то и в Едином государственном реестре прав на недвижимое имущество и сделок с ним записей о государственной регистрации права на такие земельные участки также нет.

Таким образом, категория земель (целевое назначение и разрешенное использование) таких земельных участков должна быть указана в правоустанавливающих документах на землю.

  1. К компетенции какого уполномоченного органа по распоряжению земельными участками отнесено принятие акта о предоставлении таких земельных участков?

В соответствии со статьей 29 ЗК РФ предоставление гражданам и юридическим лицам земельных участков из земель, находящихся в государственной или муниципальной собственности, осуществляется на основании решения исполнительных органов государственной власти или органов местного самоуправления, обладающих правом предоставления соответствующих земельных участков в пределах их компетенции в соответствии со статьями 9, 10 и 11 ЗК РФ.

В данном случае необходимо исходить от принадлежности земельных участков к одному из уровней собственности (федеральной, субъектовой или муниципальной). При не разграничении права государственной собственности на землю земельными участками распоряжаются органы местного самоуправления муниципального район, городского округа (пункт 10 статьи 3 от 25 октября 2001 года № 137-ФЗ Федерального закона «О введении в действие Земельного кодекса Российской Федерации»).

Однако, при принятии таких документов необходимо выяснить следующее.

В соответствии с пунктом 6 статьи 90 ЗК РФ в целях обеспечения деятельности организаций и эксплуатации объектов трубопроводного транспорта могут предоставляться земельные участки для размещения:

— наземных объектов системы нефтепроводов, газопроводов, иных трубопроводов;

— наземных объектов, необходимых для эксплуатации, содержания, строительства, реконструкции, ремонта наземных и подземных зданий, строений, сооружений, устройств и других объектов трубопроводного транспорта.

         Данные земельные участки в соответствии с земельным законодательством отнесены к землям промышленности, энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, землями для обеспечения космической деятельности, землями обороны, безопасности и землями иного специального назначения и землям иного специального назначения (далее – земли промышленности и земли иного специального назначения).

В свою очередь, согласно пункту 1 статьи 87 ЗК РФ землями промышленности и землями иного специального назначения признаются земли, которые расположены за границами населенных пунктов и используются или предназначены для обеспечения деятельности организаций и (или) эксплуатации объектов промышленности, энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, объектов для обеспечения космической деятельности, объектов обороны и безопасности, осуществления иных специальных задач и права на которые возникли у участников земельных отношений по основаниям, предусмотренным ЗК РФ, федеральными законами и законами субъектов Российской Федерации.

         Если, такие земельные участки находятся в границах населенных пунктов, то в правоустанавливающих документах необходимо указать категорию земель населенных пунктов согласно территориальной зоне.

  1. Каков порядок установления категории земель или отнесения земельных участков к землям определенной категории?

В соответствии со статьей 8 ЗК РФ, именуемой как «Отнесение земель к категориям, перевод их из одной категории в другую», перевод земель из одной категории в другую осуществляется в отношении:

1) земель, находящихся в федеральной собственности, — Правительством Российской Федерации;

2) земель, находящихся в собственности субъектов Российской Федерации, и земель сельскохозяйственного назначения, находящихся в муниципальной собственности, — органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации;

3) земель, находящихся в муниципальной собственности, за исключением земель сельскохозяйственного назначения, — органами местного самоуправления;

4) земель, находящихся в частной собственности:

земель сельскохозяйственного назначения — органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации;

земель иного целевого назначения — органами местного самоуправления.

         Если вновь образованные земельные участки были сформированы из земель или земельного участка определенной категории земель, то они должны быть отнесены к той же категории земель. Для установления иной категории земель в отношении вновь образованных земельных участков необходимо осуществить их перевод из одной категории в другую.

         Однако, в действующем законодательстве, регулирующим земельные отношения, установлены случаи, когда категория земель может быть установлена органами местного самоуправления.

  В соответствии с частью 4 статьи 14 Федерального закона от 21 декабря 2004 года № 172-ФЗ «О переводе земель мили земельных участков из одной категории в другую» (далее – Закон о переводе земель) в случае, если категория земель не указана в документах государственного кадастра недвижимости, правоустанавливающих документах на земельный участок или документах, удостоверяющих права на землю, принимается решение органа местного самоуправления городского округа или муниципального района об отнесении земельного участка к землям определенной категории в зависимости от цели использования, для которой он предоставлялся.

  В данной норме речь идет уже о предоставленном  земельном участке.

Земельные участки, расположенные в границах населенных пунктов, подлежат отнесению к землям населенных пунктов, а вне границ населенных пунктов — к определенной категории земель в зависимости от документально подтвержденного фактического использования земельного участка (часть 5 статьи 14 Закона о переводе земель).

Данная норма не определяет орган власти, который вправе установить категорию земель.

Если наземные объекты недвижимости трубопроводного транспорта были сооружены без правоустанавливающего документа на землю и фактически до установления соответствующей категории земельных участков (перевода из одной категории в другую), на которых они расположены, то они могут считаться самовольными и не соответствующими целевому назначению таких земельных участков.

Данная норма может быть применима при наличии свидетельства о государственной регистрации права на объект недвижимости трубопроводного транспорта, свидетельствующего о фактическом использовании земельного участка или других документов (технического паспорта наземного объекта, схемы расположения наземных объектов относительно самого газопровода и т.п.).

 Часть 6 статьи 14 Закона о переводе земель для органов местного самоуправления устанавливает правило, в соответствии с которым отнесение земельного участка к определенной категории земель в случаях, указанных в частях 4 и 5 настоящей статьи, осуществляется в порядке, установленном статьями 2, 3, 4, 5 и 15 Закона о переводе земель.

         Кроме этого, органы местного самоуправления вправе произвести перевод земельных участков из одной категории в другую, находящихся в частной собственности, за исключением земель сельскохозяйственного назначения (абзац третий подпункта 4 пункта 1 статьи 8 ЗК РФ).

         Таким образом, органы местного самоуправления вправе в вышеприведенных случаях установить категорию земель путем перевода земельных участков из одной категории в другую и предоставить земельные участки на определенном виде права с указанием установленной категории земель таких земельных участков.

  В заключении, следует отметить, что нарушение установленного ЗК РФ, федеральными законами порядка перевода земель из одной категории в другую является основанием признания недействительными актов об отнесении земель к категориям, о переводе их из одной категории в другую (пункт 3 статьи 8 ЗК РФ).

 

Статья 7 ЗК РФ. Состав земель в Российской Федерации

1. Земли в Российской Федерации по целевому назначению подразделяются на следующие категории:

3) земли промышленности, энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, земли для обеспечения космической деятельности, земли обороны, безопасности и земли иного специального назначения;2. Земли, указанные в пункте 1 настоящей статьи, используются в соответствии с установленным для них целевым назначением. Правовой режим земель определяется исходя из их принадлежности к той или иной категории и разрешенного использования в соответствии с зонированием территорий, общие принципы и порядок проведения которого устанавливаются федеральными законами и требованиями специальных федеральных законов.Любой вид разрешенного использования из предусмотренных зонированием территорий видов выбирается самостоятельно, без дополнительных разрешений и процедур согласования.

КонсультантПлюс: примечание.

Разрешенное использование земельных участков, установленное до дня утверждения классификатора видов разрешенного использования, признается действительным вне зависимости от его соответствия классификатору (ФЗ от 23.06.2014 N 171-ФЗ). Виды разрешенного использования земельных участков определяются в соответствии с классификатором, утвержденным федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере земельных отношений.3. В местах традиционного проживания и традиционной хозяйственной деятельности коренных малочисленных народов Российской Федерации и представителей других этнических общностей в случаях, предусмотренных федеральными законами, законами и иными нормативными правовыми актами субъектов Российской Федерации, нормативными правовыми актами органов местного самоуправления, может быть установлен особый правовой режим использования земель указанных категорий.

Комментарии к статье

«Комментарий к Земельному кодексу Российской Федерации» (постатейный) (2-е издание, переработанное и дополненное) (под ред. С.А. Боголюбова) («Проспект»)

«Комментарий к главе V.1 «Предоставление земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности» Земельного кодекса Российской Федерации от 25 октября 2001 г. N 136-ФЗ» (постатейный) (Воробьев Н.И., Воробьева Л.В., Майборода В.А., Томтосов А.А.) (Подготовлен для системы КонсультантПлюс)

Статья: Реквизиция земельных участков как ограничение прав на землю (Ревякин А.П.) («Экологическое право», 2018, N 3)

ст. 13, «Комментарий к Федеральному закону от 21 декабря 2004 г. N 172-ФЗ «О переводе земель или земельных участков из одной категории в другую» (Майборода В.А.) (Подготовлен для системы КонсультантПлюс, 2020)

гл. 5, § 1, «Особенности юридической ответственности за земельные правонарушения: учебное пособие» (Грачева О.С., Романова А.А.) (под ред. О.С. Грачевой) («РУСАЙНС»)

Позиции Верховного Суда и ФНС

Позиция ВС РФ: Постройка, которая возведена с нарушением правил целевого (разрешенного) использования земли либо с нарушением правил градостроительного зонирования, будет считаться созданной на участке, не отведенном для этих целей Апелляционное определение Верховного Суда РФ от 29.04.2016 N 5-АПГ16-12 и другие акты высших судов Применимые нормы: п. 1 ст. 222 ГК РФ, ст. 7 ЗК РФ, ст. 35 ГрК РФ

Позиция ВС РФ: При рассмотрении иска о признании права собственности на самовольную постройку необходимо установить, соблюдено ли целевое назначение земельного участка Обзор судебной практики по делам, связанным с самовольным строительством, и другие акты высших судов Применимые нормы: п. 3 ст. 222 ГК РФ, п. 1 ст. 7 ЗК РФ

Решение ФНС России от 06.12.2019 N СА-3-9/[email protected] Суть жалобы: По итогам налоговой проверки вынесено решение, в соответствии с которым заявителю предложено уплатить недоимку по земельному налогу, НДС, ЕСХН. В жалобе заявитель указывает на неправомерность вывода о том, что доход, полученный в качестве возмещения затрат на проведение работ по восстановлению качества земель, является объектом налогообложения НДС. Решение: Жалоба оставлена без удовлетворения, так как Инспекция пришла к выводу о том, что в рассматриваемом случае Общество, допустившее нарушение качества земель, перечислило заявителю сумму денежных средств в счет предстоящего выполнения им работ (оказания услуг) по восстановлению качества земель, которая фактически является предоплатой данных работ (услуг) и с которой уплачивается НДС. Содержит правовую позицию ФНС России.

«Обзор судебной практики Верховного Суда Российской Федерации N 2 (2020)» (утв. Президиумом Верховного Суда РФ 22.07.2020)

Перечень позиций высших судов к ст. 22 ЗК РФ «Аренда земельных участков»

Позиция ВАС РФ: Для досрочного расторжения договора аренды государственного (муниципального) земельного участка сроком более пяти лет арендодатель должен доказать существенное нарушение договора арендатором Постановление Пленума ВАС РФ от 24.03.2005 N 11 и другие акты высших судов Применимые нормы: п. 9 ст. 22, ст. 46 ЗК РФ, ст. ст. 450, 619 ГК РФ

Позиция КС РФ, ВС РФ: Обязанность по сносу самовольной постройки возлагается на виновное лицо Определение Конституционного Суда РФ от 26.04.2016 N 910-О и другие акты высших судов Применимые нормы: п. 2 ст. 222 ГК РФ, п. 3 ст. 76 ЗК РФ

Позиция ВС РФ, ВАС РФ: Единоличное принятие арендатором решения о внесении изменений в договор аренды в отношении целевого назначения арендуемого имущества не является существенным изменением обстоятельств Определение Верховного Суда РФ от 06.08.2013 N 56-КГ13-5 и другие акты высших судов Применимые нормы: п. 1 ст. 451, п. 1 ст. 615 ГК РФ, п. 5 ст. 85 ЗК РФ

Судебная практика и путеводители

Важнейшая практика по ст. 22 ЗК РФ

Важнейшая практика по ст. 23 ЗК РФ

Важнейшая практика по ст. 27 ЗК РФ

Важнейшая практика по ст. 65 ЗК РФ

Важнейшая практика по ст. 85 ЗК РФ

Путеводитель по судебной практике. Продажа недвижимости

Путеводитель. Что нужно знать об аренде земли (КонсультантПлюс, 2020)

Путеводитель по договорной работе. Аренда. Общие положения. Рекомендации по заключению договора

Статья 7 ЗК РФ. Состав земель в Российской Федерации

1. Земли в Российской Федерации по целевому назначению подразделяются на следующие категории:

1) земли сельскохозяйственного назначения;

2) земли населенных пунктов;

3) земли промышленности, энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, земли для обеспечения космической деятельности, земли обороны, безопасности и земли иного специального назначения;

4) земли особо охраняемых территорий и объектов;

5) земли лесного фонда;

6) земли водного фонда;

7) земли запаса.

2. Земли, указанные в пункте 1 настоящей статьи, используются в соответствии с установленным для них целевым назначением. Правовой режим земель определяется исходя из их принадлежности к той или иной категории и разрешенного использования в соответствии с зонированием территорий, общие принципы и порядок проведения которого устанавливаются федеральными законами и требованиями специальных федеральных законов.

Любой вид разрешенного использования из предусмотренных зонированием территорий видов выбирается самостоятельно, без дополнительных разрешений и процедур согласования.

Виды разрешенного использования земельных участков определяются в соответствии с классификатором, утвержденным федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере земельных отношений.

3. В местах традиционного проживания и традиционной хозяйственной деятельности коренных малочисленных народов Российской Федерации и представителей других этнических общностей в случаях, предусмотренных федеральными законами, законами и иными нормативными правовыми актами субъектов Российской Федерации, нормативными правовыми актами органов местного самоуправления, может быть установлен особый правовой режим использования земель указанных категорий.

Ст. 7 ЗК РФ с Комментариями 2020-2021 года (новая редакция с последними изменениями)

1. Земли в Российской Федерации по целевому назначению подразделяются на следующие категории:

1) земли сельскохозяйственного назначения;

2) земли населенных пунктов;

3) земли промышленности, энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, земли для обеспечения космической деятельности, земли обороны, безопасности и земли иного специального назначения;

4) земли особо охраняемых территорий и объектов;

5) земли лесного фонда;

6) земли водного фонда;

7) земли запаса.

2. Земли, указанные в пункте 1 настоящей статьи, используются в соответствии с установленным для них целевым назначением. Правовой режим земель определяется исходя из их принадлежности к той или иной категории и разрешенного использования в соответствии с зонированием территорий, общие принципы и порядок проведения которого устанавливаются федеральными законами и требованиями специальных федеральных законов.

Любой вид разрешенного использования из предусмотренных зонированием территорий видов выбирается самостоятельно, без дополнительных разрешений и процедур согласования.

Виды разрешенного использования земельных участков определяются в соответствии с классификатором, утвержденным федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере земельных отношений.

3. В местах традиционного проживания и традиционной хозяйственной деятельности коренных малочисленных народов Российской Федерации и представителей других этнических общностей в случаях, предусмотренных федеральными законами, законами и иными нормативными правовыми актами субъектов Российской Федерации, нормативными правовыми актами органов местного самоуправления, может быть установлен особый правовой режим использования земель указанных категорий.

Комментарий к Ст. 7 ЗК РФ

1. Деление земель на категории в зависимости от их целевого назначения традиционно для российского земельного права, соответствующие семь категорий земель существовали и в советский период, они выделялись всеми предыдущими земельными кодексами. Небольшие изменения претерпели лишь названия данных категорий. Так, категория, называвшаяся прежде «земли населенных пунктов», комментируемым Кодексом первоначально была названа «земли поселений», но после пяти лет действия данного Кодекса было решено вернуться к прежнему названию, и в соответствии с изменениями, внесенными ФЗ о внесении изменений в Градостроительный кодекс, данная категория называется «земли населенных пунктов».

Бесплатная юридическая консультация по телефонам:

Главы XIV — XVIII ЗК посвящены особенностям правового режима каждой из семи категорий земель.

2. Целевое назначение каждой категории земель определено в соответствующих статьях ЗК. Например, в соответствии со ст. 87 данного Кодекса земли промышленности используются или предназначены для обеспечения деятельности организаций и (или) эксплуатации объектов промышленности, энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, объектов для обеспечения космической деятельности, объектов обороны и безопасности, осуществления иных специальных задач.

Кроме того, особый правовой режим установлен законодательством для зон с особыми условиями использования территорий — охранных, санитарно-защитных зон, зон охраны объектов культурного наследия (памятников истории и культуры) народов Российской Федерации, водоохранных зон, зон охраны источников питьевого водоснабжения, зон охраняемых объектов и иных зон.

Порядок осуществления зонирования территорий, о котором упоминается в комментируемой статье 7 ЗК РФ, регулируется Градостроительным кодексом. В соответствии с ним градостроительное зонирование — это зонирование территорий муниципальных образований в целях определения территориальных зон и установления градостроительных регламентов; а территориальные зоны — это зоны, для которых в правилах землепользования и застройки определены границы и установлены градостроительные регламенты.

Согласно статье 37 Градостроительного кодекса существует несколько видов разрешенного использования земельных участков и объектов капитального строительства:

1) основные виды разрешенного использования;

2) условно разрешенные виды использования;

3) вспомогательные виды разрешенного использования, допустимые только в качестве дополнительных по отношению к основным видам разрешенного использования и условно разрешенным видам использования и осуществляемые совместно с ними.

Применительно к каждой территориальной зоне устанавливаются виды разрешенного использования земельных участков и объектов капитального строительства.

Основные и вспомогательные виды разрешенного использования земельных участков и объектов капитального строительства правообладателями земельных участков и объектов капитального строительства, за исключением органов государственной власти, органов местного самоуправления, государственных и муниципальных учреждений, государственных и муниципальных унитарных предприятий, выбираются самостоятельно без дополнительных разрешений и согласования.

На условно разрешенный вид использования земельного участка необходимо предоставление разрешения в порядке, предусмотренном статьёй 39 Градостроительного кодекса РФ.

Изменение одного вида разрешенного использования земельных участков и объектов капитального строительства на другой вид такого использования осуществляется в соответствии с градостроительным регламентом при условии соблюдения требований технических регламентов. Решения об изменении одного вида разрешенного использования земельных участков и объектов капитального строительства, расположенных на землях, на которые действие градостроительных регламентов не распространяется или для которых градостроительные регламенты не устанавливаются, на другой вид такого использования принимаются в соответствии с федеральными законами.

3. Для осуществления коренными малочисленными народами Севера, Сибири и Дальнего Востока Российской Федерации исторически сложившихся и обеспечивающих неистощительное природопользование способов использования объектов животного и растительного мира, других природных ресурсов законом выделяются территории традиционного природопользования таких народов, входящие в состав земель особо охраняемых природных территорий . Кроме того, законодательством могут быть установлены особенности правового режима и иных категорий земель в местах традиционного проживания и хозяйственной деятельности коренных малочисленных народов и этнических общностей.
———————————
См. ФЗ о территориях природопользования коренных малочисленных народов.

Так, в соответствии с п. 5 ст. 10 ФЗ «Об обороте земель сельскохозяйственного назначения» земельные участки из таких земель, находящиеся в государственной или муниципальной собственности, могут передаваться общинам коренных малочисленных народов Севера, Сибири и Дальнего Востока Российской Федерации для осуществления сельскохозяйственного производства, сохранения и развития традиционного образа жизни, хозяйствования и промыслов коренных малочисленных народов Севера, Сибири и Дальнего Востока Российской Федерации, при этом выкуп арендуемого земельного участка в собственность не допускается. Пунктом 6 этой же статьи установлено, что земельные участки из земель сельскохозяйственного назначения, занятые оленьими пастбищами в районах Крайнего Севера, отгонными пастбищами и находящиеся в государственной или муниципальной собственности, могут быть переданы гражданам и юридическим лицам только на праве аренды на срок не менее чем пять лет.

Субъекты РФ в соответствии со спецификой конкретного региона в своих нормативных правовых актах (таких, как, например, Закон Республики Саха (Якутия) от 25 июня 1997 г. «О северном домашнем оленеводстве» (в ред. от 25 апреля 2006 г.)) также устанавливают правила охраны, предоставления и использования таких земель.

Использовать земельный участок не по целевому назначению запрещено действующим законодательством РФ

Одним из основных принципов земельного законодательства является принцип деления земель по целевому назначению на категории, в силу которого правовой режим земель определяется исходя из их принадлежности к определенной категории и разрешенного использования в соответствии с зонированием территорий и требованиями законодательства (подп. 8 п. 1 ст. 1 ЗК РФ).

Статья 40 ЗК РФ предусматривает, что собственник земельного участка имеет право возводить жилые, производственные, культурно-бытовые и иные здания, сооружения в соответствии с целевым назначением земельного участка и его разрешенным использованием с соблюдением требований градостроительных регламентов, строительных, экологических, санитарно-гигиенических, противопожарных и иных правил, нормативов.

В соответствии с абз. 2 ст. 42 ЗК РФ собственники земельных участков и лица, не являющиеся собственниками земельных участков, обязаны использовать земельные участки в соответствии с их целевым назначением и принадлежностью к той или иной категории земель и разрешенным использованием способами, которые не должны наносить вред окружающей среде, в том числе земле как природному объекту.

Согласно правовой позиции, сформулированной в Обзоре судебной практики по делам, связанным с самовольным строительством (утв. Президиумом Верховного Суда Российской Федерации 19.03.2014), Определении Верховного Суда Российской Федерации от 09.06.2015 N 18-КГ15-65, постройка будет считаться созданной на земельном участке, не отведенном для этих целей, если она возведена с нарушением правил целевого использования земли (ст. 7 ЗК РФ) либо вопреки правилам градостроительного зонирования (ст. ст. 35 — 40 ГрК РФ, ст. 85 ЗК РФ, правила землепользования и застройки конкретного населенного пункта, определяющие вид разрешенного использования земельного участка в пределах границ территориальной зоны, где находится самовольная постройка).

Исходя из положений ст. 42 ЗК РФ, ч. 1 ст. 6 Федерального закона «Об обороте земель сельскохозяйственного назначения» собственники земельных участков, землепользователи, землевладельцы, арендаторы земельных участков из земель сельскохозяйственного назначения обязаны использовать указанные земельные участки в соответствии с целевым назначением данной категории земель и разрешенным использованием способами, которые не должны причинить вред земле как природному объекту, в том числе приводить к деградации, загрязнению, захламлению земель, отравлению, порче, уничтожению плодородного слоя почвы и иным негативным (вредным) воздействиям хозяйственной деятельности.

Так, использовать земельный участок не по целевому назначению запрещено действующим законодательством РФ.

Старший помощник городского прокурора П.Н. Тихоцкий

ЗК РФ 2020 — Земельный кодекс Российской Федерации от 25.10.2001 N 136-ФЗ (ред. от 30.12.2020)

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

ЗЕМЕЛЬНЫЙ КОДЕКС РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Принят

Государственной Думой

28 сентября 2001 года

Одобрен

Советом Федерации

10 октября 2001 года

  • Глава I. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ
  • Глава I.1. ОБРАЗОВАНИЕ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ
  • Глава II. ОХРАНА ЗЕМЕЛЬ
  • Глава III. СОБСТВЕННОСТЬ НА ЗЕМЛЮ
  • Глава IV. ОГРАНИЧЕННОЕ ПОЛЬЗОВАНИЕ ЧУЖИМИ ЗЕМЕЛЬНЫМИ УЧАСТКАМИ (СЕРВИТУТ, ПУБЛИЧНЫЙ СЕРВИТУТ), АРЕНДА ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, БЕЗВОЗМЕЗДНОЕ ПОЛЬЗОВАНИЕ ЗЕМЕЛЬНЫМИ УЧАСТКАМИ Статьи 20 — 21. Утратили силу с 1 марта 2015 года. — Федеральный закон от 23.06.2014 N 171-ФЗ.
  • Глава V. ВОЗНИКНОВЕНИЕ ПРАВ НА ЗЕМЛЮ
  • Глава V.1. ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, НАХОДЯЩИХСЯ В ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИЛИ МУНИЦИПАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ
    • Статья 39.1. Основания возникновения прав на земельные участки, предоставляемые из земель, находящихся в государственной или муниципальной собственности
    • Статья 39.2. Исполнительные органы государственной власти и органы местного самоуправления, уполномоченные на предоставление земельных участков
    • Статья 39.3. Случаи продажи земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности, на торгах и без проведения торгов
    • Статья 39.4. Цена продажи земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности
    • Статья 39.5. Случаи предоставления земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, гражданину или юридическому лицу в собственность бесплатно
    • Статья 39.6. Случаи предоставления земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности, в аренду на торгах и без проведения торгов
    • Статья 39.7. Размер арендной платы за земельный участок, находящийся в государственной или муниципальной собственности
    • Статья 39.8. Особенности договора аренды земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности
    • Статья 39.9. Предоставление земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, в постоянное (бессрочное) пользование
    • Статья 39.10. Предоставление земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, в безвозмездное пользование
    • Статья 39.11. Подготовка и организация аукциона по продаже земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, или аукциона на право заключения договора аренды земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности
    • Статья 39.12. Проведение аукциона по продаже земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, либо аукциона на право заключения договора аренды земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности
    • Статья 39.13. Аукцион по продаже земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, либо аукцион на право заключения договора аренды земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, в электронной форме
    • Статья 39.14. Порядок предоставления в собственность, аренду, постоянное (бессрочное) пользование, безвозмездное пользование земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, без проведения торгов
    • Статья 39.15. Предварительное согласование предоставления земельного участка
    • Статья 39.16. Основания для отказа в предоставлении земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, без проведения торгов
    • Статья 39.17. Предоставление земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, без проведения торгов
    • Статья 39.18. Особенности предоставления земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности, гражданам для индивидуального жилищного строительства, ведения личного подсобного хозяйства в границах населенного пункта, садоводства, гражданам и крестьянским (фермерским) хозяйствам для осуществления крестьянским (фермерским) хозяйством его деятельности
    • Статья 39.19. Особенности предоставления земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности, отдельным категориям граждан в собственность бесплатно
    • Статья 39.20. Особенности предоставления земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности, на котором расположены здание, сооружение
  • Глава V.2. ОБМЕН ЗЕМЕЛЬНОГО УЧАСТКА, НАХОДЯЩЕГОСЯ В ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИЛИ МУНИЦИПАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ, НА ЗЕМЕЛЬНЫЙ УЧАСТОК, НАХОДЯЩИЙСЯ В ЧАСТНОЙ СОБСТВЕННОСТИ
  • Глава V.3. УСТАНОВЛЕНИЕ СЕРВИТУТА В ОТНОШЕНИИ ЗЕМЕЛЬНОГО УЧАСТКА, НАХОДЯЩЕГОСЯ В ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИЛИ МУНИЦИПАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ
  • Глава V.4. ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЗЕМЕЛЬ И (ИЛИ) ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, НАХОДЯЩИХСЯ В ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИЛИ МУНИЦИПАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ, МЕЖДУ СОБОЙ И ТАКИХ ЗЕМЕЛЬ И (ИЛИ) ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ И ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, НАХОДЯЩИХСЯ В ЧАСТНОЙ СОБСТВЕННОСТИ
  • Глава V.5. БЕЗВОЗМЕЗДНАЯ ПЕРЕДАЧА ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, НАХОДЯЩИХСЯ В ФЕДЕРАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ, В МУНИЦИПАЛЬНУЮ СОБСТВЕННОСТЬ ИЛИ В СОБСТВЕННОСТЬ СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
  • Глава V.6. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЗЕМЕЛЬ ИЛИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, НАХОДЯЩИХСЯ В ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИЛИ МУНИЦИПАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ, БЕЗ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ И УСТАНОВЛЕНИЯ СЕРВИТУТА, ПУБЛИЧНОГО СЕРВИТУТА
    • Статья 39.33. Случаи и основания для использования земель или земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности, без предоставления земельных участков и установления сервитута, публичного сервитута
    • Статья 39.34. Порядок выдачи разрешения на использование земель или земельного участка, находящихся в государственной или муниципальной собственности
    • Статья 39.35. Обязанность лиц, использующих земли или земельные участки, находящиеся в государственной или муниципальной собственности, на основании разрешений
    • Статья 39.36. Использование земель или земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности, для размещения нестационарных торговых объектов, рекламных конструкций, а также объектов, виды которых устанавливаются Правительством Российской Федерации
    • Статья 39.37. Цели установления публичного сервитута
    • Статья 39.38. Органы, принимающие решение об установлении публичного сервитута
    • Статья 39.39. Условия установления публичного сервитута
    • Статья 39.40. Лица, имеющие право ходатайствовать об установлении публичного сервитута

    • Статья 39.41. Ходатайство об установлении публичного сервитута
    • Статья 39.42. Выявление правообладателей земельных участков в целях установления публичного сервитута
    • Статья 39.43. Решение об установлении публичного сервитута
    • Статья 39.44. Отказ в установлении публичного сервитута
    • Статья 39.45. Срок публичного сервитута
    • Статья 39.46. Плата за публичный сервитут
    • Статья 39.47. Соглашение об осуществлении публичного сервитута
    • Статья 39.48. Последствия невозможности или существенного затруднения использования земельного участка (его части), обремененного публичным сервитутом
    • Статья 39.49. Особенности публичного сервитута, устанавливаемого в целях реконструкции инженерного сооружения, которое переносится в связи с изъятием земельного участка для государственных или муниципальных нужд
    • Статья 39.50. Права и обязанности обладателя публичного сервитута
  • Глава VI. ПРАВА И ОБЯЗАННОСТИ СОБСТВЕННИКОВ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ, ЗЕМЛЕВЛАДЕЛЬЦЕВ И АРЕНДАТОРОВ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ
  • Глава VII. ПРЕКРАЩЕНИЕ И ОГРАНИЧЕНИЕ ПРАВ НА ЗЕМЛЮ
  • Глава VII.1. ПОРЯДОК ИЗЪЯТИЯ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ДЛЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ИЛИ МУНИЦИПАЛЬНЫХ НУЖД
  • Глава VIII. ВОЗМЕЩЕНИЕ УБЫТКОВ ПРИ УХУДШЕНИИ КАЧЕСТВА ЗЕМЕЛЬ, ОГРАНИЧЕНИИ ПРАВ СОБСТВЕННИКОВ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ, ЗЕМЛЕВЛАДЕЛЬЦЕВ И АРЕНДАТОРОВ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, ПРАВООБЛАДАТЕЛЕЙ РАСПОЛОЖЕННЫХ НА ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКАХ ОБЪЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ
  • Глава IX. ЗАЩИТА ПРАВ НА ЗЕМЛЮ И РАССМОТРЕНИЕ ЗЕМЕЛЬНЫХ СПОРОВ
  • Глава X. ПЛАТА ЗА ЗЕМЛЮ И ОЦЕНКА ЗЕМЛИ
  • Глава XI. МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ, ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВО, ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КАДАСТРОВЫЙ УЧЕТ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ И РЕЗЕРВИРОВАНИЕ ЗЕМЕЛЬ ДЛЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ И МУНИЦИПАЛЬНЫХ НУЖД
  • Глава XII. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЗЕМЕЛЬНЫЙ НАДЗОР, МУНИЦИПАЛЬНЫЙ ЗЕМЕЛЬНЫЙ КОНТРОЛЬ И ОБЩЕСТВЕННЫЙ ЗЕМЕЛЬНЫЙ КОНТРОЛЬ
  • Глава XIII. ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ЗА ПРАВОНАРУШЕНИЯ В ОБЛАСТИ ОХРАНЫ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬ
  • Глава XIV. ЗЕМЛИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
  • Глава XV. ЗЕМЛИ НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ
  • Глава XVI. ЗЕМЛИ ПРОМЫШЛЕННОСТИ, ЭНЕРГЕТИКИ, ТРАНСПОРТА, СВЯЗИ, РАДИОВЕЩАНИЯ, ТЕЛЕВИДЕНИЯ, ИНФОРМАТИКИ, ЗЕМЛИ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОСМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ЗЕМЛИ ОБОРОНЫ, БЕЗОПАСНОСТИ И ЗЕМЛИ ИНОГО СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
    • Статья 87. Состав земель промышленности, энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, земель для обеспечения космической деятельности, земель обороны, безопасности и земель иного специального назначения
    • Статья 88. Земли промышленности
    • Статья 89. Земли энергетики
    • Статья 90. Земли транспорта
    • Статья 91. Земли связи, радиовещания, телевидения, информатики
    • Статья 92. Земли для обеспечения космической деятельности
    • Статья 93. Земли обороны и безопасности
  • Глава XVII. ЗЕМЛИ ОСОБО ОХРАНЯЕМЫХ ТЕРРИТОРИЙ И ОБЪЕКТОВ
  • Глава XVIII. ЗЕМЛИ ЛЕСНОГО ФОНДА, ЗЕМЛИ ВОДНОГО ФОНДА И ЗЕМЛИ ЗАПАСА
  • Глава XIX. ЗОНЫ С ОСОБЫМИ УСЛОВИЯМИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕРРИТОРИЙ

О проекте федерального закона об отмене категорий земель (Институт Гайдара)

12 июня 2012 г. в комитете по аграрным вопросам Государственной Думы РФ обсуждался уже внесенный в Думу законопроект «О внесении изменений в Земельный кодекс Российской Федерации и отдельные законодательные акты Российской Федерации в части отмены категорий земель и признании утратившим силу Федерального закона «О переводе земель или земельных участков из одной категории в другую»». Революционность этого документа в том, что он вводит новую классификацию земель в России.

Начиная еще с 1920-х гг. и до настоящего времени весь земельный фонд разделен на следующие категории (ЗК РФ, ст.7): 
1) земли сельскохозяйственного назначения;
2) земли населенных пунктов;
3) земли промышленности, энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, земли для обеспечения космической деятельности, земли обороны, безопасности и земли иного специального назначения;
4) земли особо охраняемых территорий и объектов;
5) земли лесного фонда;
6) земли водного фонда;
7) земли запаса.
При этом земли используются в соответствии с установленным для них целевым назначением.

Теперь предлагается от этих категорий отказаться, перейти к зонам, которые будут устанавливаться местными органами власти, а от целевого назначения перейти к  разрешенному теми же органами власти использованию. Под разрешенным использованием в этом проекте понимается деятельность, которая может осуществляться на участке. При этом допускаются ограничения видов использования, но только в охранных и защитных зонах, а также для территорий объектов культурного наследия (памятников и ансамблей).

Виды деятельности вводятся регламентами использования территории в соответствии с классификацией видов разрешенного использования. Классификация утверждается федеральным органом. Регламенты не устанавливаются для территорий лесного фонда, земель, покрытых поверхностными водами, особо охраняемых природных территорий, земельных участков, расположенных в границах особых экономических зон. То есть если  смотреть на классификацию по используемым сегодня категориям, регламенты устанавливаются на территории населенных пунктов, промышленности и прочего, а также на сельскохозяйственные земли и земли запаса. В проекте закона предусмотрен «простой» переход от строительных регламентов к регламентам использования территорий (и сельскохозяйственных) –  замена терминов, хотя при этом происходит распространение на сельскохозяйственные земли всего того, что наработано для застроенных территорий. До этого сельхозземли имели разные механизмы защиты, ограничивающие их вывод из сферы сельскохозяйственного производства, теперь эти механизмы снимаются.  

Этот законопроект разработан в соответствии с Планом мероприятий по совершенствованию контрольно-надзорных и разрешительных функций и оптимизации предоставления государственных услуг в области градостроительной деятельности, утвержденным распоряжением Правительства Российской Федерации от 15 июня 2010 г. № 982-р.

В пояснительной записке сказано, что «к 1 января 2013 г. должны быть разработаны и утверждены правила землепользования и застройки во всех поселениях, городских округах. При отсутствии указанного документа вступает в силу запрет на предоставление для строительства земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности, на выдачу разрешения на строительство, на изменение вида разрешенного использования земельного участка». Этих документов нет почти повсеместно, на подобную работу, трудоемкую и затратную,  в бюджетах нет денег.

Вместе с тем  в финансово-экономическом обосновании сказано, что реализация проекта не потребует дополнительных расходов из федерального бюджета.

Комментируя этот документ, следует остановиться на трех моментах.
Первое: категорий земель как объекта особого регулирования нет в абсолютном большинстве стран, они остались в некоторых странах – бывших республиках СССР. В этом смысле авторы предложенного законопроекта правы, нужно от них отходить в сторону мировой практики.
Второе: следует поддержать в принципе идею отказа от категорий как особого объекта регулирования земель по нескольким причинам.
1. В среднем по стране в землях сельскохозяйственного назначения  более половины составляют несельскохозяйственные угодья. Там много лесов, болот, гарей, участков под дорогами и зданиями. Регулировать все это однообразно нецелесообразно. Зачем ограничивать деление участка из земель сельскохозяйственного назначения, на котором невозможно вести сельское хозяйство? Почему нужно получать разрешение на изменение категории на участок под болотом на уровне руководителя субъекта РФ? Почему нельзя продать участок гарей украинскому гражданину, если другие участки – из земель населенных пунктов – ему продать можно? Почему нужно особое решение, если участок под гаражом будет переведен в земли поселений, если на нем останется тот же гараж, но уже в поселке?
2. Совсем нет защитных механизмов в отношении достаточно больших участков сельскохозяйственных угодий в других категориях земель. Например, в землях запаса сельхозугодия вообще не защищены, а в землях лесного, водного фонда – не защищены как сельскохозяйственные угодья.  Это означает, что держаться категорий для единого регулирования не нужно, нужно переходить к зонам, разрешенному использованию в зависимости от размера и ценности участка для сельского хозяйства.
Третье: выделение категории «земли сельхозназначения» имеет несколько другой интерес, чем выделение других категорий. Это – защита ценного невосполнимого ресурса. Именно вокруг отмены механизмов защиты сельхозугодий (не вокруг отмены категорий как таковых)  возникли дискуссии, которые стимулируются тем, что здесь затронуты общественные интересы: сохранение агроландшафтов, ресурса, обеспечивающего продовольственную безопасность страны. Рассматривая представленный законопроект именно со стороны наличия разумных защитных механизмов для невосполнимого стратегического ресурса,  нужно оценить его крайне отрицательно – там нет механизмов защиты, а есть несколько деклараций, которые не могут быть реализованы. С другой стороны, следует предостеречь от полного запрета использовать сельхозугодья для застройки – они, к сожалению, единственный ресурс для застройки.

Авторы ссылаются на мировой опыт, но не говорят о том, что в странах, которые себя относят к развитым, земли классифицированы: наиболее ценные либо невозможно вывести из сельхозоборота (Япония), либо все делается для того, чтобы не допустить на них застройки (США). Там, например, очень много механизмов охраны, по каждому есть законодательное закрепление, декларация правительства, которой оно придерживается. Например, в США есть типовые (в штате) и принятые (в каждом округе) правила сельскохозяйственного зонирования с регламентами застройки, регламентировано все, вплоть до видов несельскохозяйственной деятельности, которые могут вестись в доме фермера, размера указателя на ферму. Там выделены ценные и наиболее ценные земли, введены стимулы для тех, кто обязуется не застраивать сельхозземли. Государство выкупает право застройки, ограничивает плотность застройки и т.д.

В представленном законопроекте также говорится о выделении наиболее ценных земель. Но до этого нужно определить критерии их выделения, провести оценку, сформировать перечни участков, провести зонирование, установить регламенты в зависимости от ценности. Нужно потратить много денег, а авторы пишут, что федеральных затрат не будет.

На наш взгляд, в сложившейся ситуации было бы целесообразно осуществить следующие шаги.

  1. Если не удается вообще отказаться от идеи принятия этого законопроекта, то нужно выводить сельскохозяйственные угодья (которые расположены за границами  населенных пунктов) из-под его действия до разработки особого закона, регулирующего вовлечение сельскохозяйственных угодий под застройку.
  2. Нужно начинать масштабную работу по территориальному планированию, принимать долгосрочные планы развития территорий, выделять сельскохозяйственные и иные зоны, выделять наиболее ценные по размеру и качеству земли, которые не могут быть вовлечены в длительной перспективе под застройку, нужно разрабатывать порядок установления видов разрешенного использования, участия сообществ в их обсуждении. Нужны примерные регламенты на участки, которые будут адаптироваться и приниматься на каждом уровне на разных территориях –  они не могут быть едиными на всю страну.   Все это требует немалых государственных средств, но эти расходы относятся к мерам «зеленой корзины», которые только приветствуются ВТО. Госпрограмма развития АПК предусматривает проведение оценки плодородия, эти данные должны быть использованы для классификации земель.
  3. Нужно добиваться изменения законодательства в части исключения поселков для временного или постоянного проживания – территории уже сложившихся дачных и садовых товариществ – из земель сельскохозяйственного назначения. Они должны входить в земли населенных пунктов.
  4. Для снижения коррупционности предоставления права на застройку наименее ценных сельскохозяйственных угодий целесообразно разработать механизм продажи прав застройки сельскохозяйственных угодий. Он должен включать аукцион по продаже прав застройки по лотам – участкам определенной площади на территории, на которой по планам развития предусмотрена возможность застройки. Собственник участка сельскохозяйственных земель с этой территории, предложивший местным органам власти лучшую цену права застройки, получает право строить. Подобный подход к наделению правами строительства будет на пользу всем – застройщику, который получит понятный механизм наделения правом, бюджетам, которые обогатятся. Такой порядок можно разработать в течение двух месяцев. Остальная работа по зонированию будет долгой. После окончания работ по зонированию можно возвращаться к предложенному законопроекту в части сельскохозяйственных угодий за пределами населенных пунктов.

Н.И. Шагайда – д.э.н., зав. лабораторией аграрной политики

Арт. 102 ТК РФ. Земля водного фонда. Категории, использование и охрана земель водного фонда

Земля считается основным компонентом окружающей среды. Он рассматривается как пространственная основа, на которой расположены различные элементы материального мира. К важным элементам относится вода, имеющая большое значение для жизни современного общества.

Это ограниченный, но в то же время возобновляемый природный ресурс. В связи с этой замечательной особенностью возникла необходимость в организации и охране земель водного хозяйства.Что делается для решения этой проблемы в 21 веке?

Структура водного фонда

При рассмотрении земель водного фонда необходимо сказать несколько слов о водных объектах. Что подразумевается под этим термином? Водный объект — главный элемент водного фонда. Это скопление поверхностных вод в границах определенной местности или грунтовые воды в любых недрах, обладающие качествами водного режима.

К любому объекту, кроме участков, занятых водой, относятся водоохранные и прибрежные зоны, подстилающие породы и т. Д.Поэтому край водного фонда — это не только реки, моря!

К земельным участкам водного фонда РФ относятся все водные объекты, находящиеся на территории государства, что установлено статьей 7 ВК РФ. К ним относятся поверхностные воды, подземные и термальные воды, ледники и снежный покров, территориальные и морские воды. Рассмотрим структуру земель водного фонда РФ.

Как видно из схемы, наибольшие размеры занимают морские и территориальные воды.Их 93,4%. Наименьшую площадь занимают поверхностные воды — 0,4%. Между тем, особую ценность представляют именно эти объекты. К ним относятся реки, озера и другие источники пресной воды.

Юридическое значение

Правовой статус земель устанавливается в порядке учета, организации, мониторинга, а также охраны земельных ресурсов, который регулируется действующим законодательством Российской Федерации. К землям водного фонда относятся территории, занятые водными объектами, а также участки, на которых расположены различные объекты по их содержанию.

Иными словами, правовой режим земель водного фонда характеризуется порядком учета, организации и охраны водных ресурсов, который регулируется Водным законодательством Российской Федерации. К важным актам относятся ТК РФ, ВК РФ, ФЗ № 69, ФК № 141.

Водное законодательство

Основным документом действующего законодательства считается ВК РФ, в котором содержится информация о водных объектах. ВК РФ определяет форму права земель водного фонда, устанавливает порядок организации и охраны водных ресурсов, назначает меры пресечения при нарушении водного законодательства.

Важными документами являются Федеральный закон № 369 и Федеральный закон № 141, внесшие изменения в ТК РФ. Кроме того, существует множество положений, постановлений, регулирующих организацию земель водного фонда.

Категоризация

Государственный земельный кадастр Российской Федерации (ГЗК) занимается регистрацией и регистрацией водных объектов. Что означает категория земельного фонда? Согласно статье 7 Земельного кодекса Российской Федерации все земельные ресурсы целевого назначения делятся на отдельные части, которые относятся к категориям.Есть семь основных категорий. Рассмотрим распределение земель РФ по категориям.

Как видно из диаграммы, земли водного фонда составляют 1,6%. Этот фонд, согласно ст. 102 ТК РФ, включает в себя следующие элементы:

  1. Поверхностные воды.

  2. Площади переданы под различные постройки, обслуживающие водные объекты.

Все существующие водные объекты Российской Федерации подвергаются кадастровому учету и регистрации в специальном реестре сведений, согласно ст.79 ВК РФ. Эти процедуры обрабатываются Государственным водным кадастром (ГВК). Фонд находится под защитой государства.

ГВК — информационный, систематизированный реестр информации, содержащий всю информацию о водных ресурсах Российской Федерации, об основных водопотребителях и водопользователях. ГВК ведется по единой системе на основе данных бухгалтерского учета.

Кадастровый учет

Кадастровому учету подлежат все земли водного фонда РФ, независимо от формы закона и назначения.Бухгалтерский учет задействован в СЛК и ГВК. SLC составляет категории. (Распределение земель по категориям рассмотрено выше.)

Все объекты подлежат кадастровому учету, постоянно заняты водой. Временные объекты, появляющиеся в результате атмосферных осадков или действия ледников, исключаются из внимания. Данные бухгалтерского учета используются для регистрации объектов в информационном регистре, для составления различных статистических отчетов и т. Д.

проверка в

Регистрация земель водного фонда осуществляется в специальном информационном автоматизированном реестре информации.В нем собраны все данные по водным объектам Российской Федерации.

На основании этой информации заполняется различная документация, оформляются имущественные права, осуществляется контроль и надзор за состоянием объектов, своевременно выявляются нарушенные и загрязненные объекты и т.д. и ГВК.

Организационно-правовая форма

Земли водного фонда Российской Федерации предоставляются в собственность и пользование в соответствии с действующим Водным законодательством.Все объекты переданы в собственность и пользование субъектам РФ, муниципальным и государственным организациям, физическим и юридическим лицам в соответствии со ст. 24.25 ВК РФ.

Все субъекты Российской Федерации перечислены в Конституции Российской Федерации. ГК РФ устанавливает порядок передачи субъектов в собственность и пользование, регулирует заключение договора водопользования, определяет размер платы за пользование объектом и т. Д.

Организация водного фонда

Рациональное использование земель водного фонда Российской Федерации — одна из основных проблем XXI века. В последнее время появилось много перспектив ее решения. Рассмотрим организацию водного фонда РФ.

Водные ресурсы используются для нужд сельского хозяйства, домашнего хозяйства, для нужд промышленности, транспорта, отдыха и спорта. Как видно из диаграммы, крупнейшим водопотребителем считается тепловая и атомная энергетика.Они используют 49% расходных материалов.

Законодательство устанавливает порядок резервирования источников хозяйственно-питьевого водоснабжения, регулирует использование объектов для транспортных нужд, определяет правила использования объектов для спорта и отдыха. Осуществляется водохозяйственное и гидротехническое районирование территории Российской Федерации.

Мониторинг

В последнее время большое внимание уделяется мониторингу земель водного фонда. Это связано с ростом промышленного производства, сокращением запасов питьевой воды.Потребности человека в водных ресурсах растут; реки, моря и другие объекты загрязняются, высыхают, исчезают.

Мониторинг земель водного фонда надзор за состоянием объектов; позволяет выявить загрязненные и нарушенные земли водного хозяйства; своевременно планировать природоохранные и водосберегающие мероприятия.

Безопасность

В 21 веке большое значение во всем мире приобрела защита окружающей среды. Охрана земель установлена ​​Земельным кодексом Российской Федерации.В последнее время широкое распространение получила охрана водных ресурсов, регулируемая ГК РФ, Федеральными законами № 242, 257, 282 и другими актами.

Водное законодательство регулирует водные объекты субъектов Российской Федерации, государственных организаций, органов местного самоуправления, устанавливает перечень объектов, подлежащих надзору; определяет меры по исчислению ущерба, нанесенного водному хозяйству.

Порядок оптимального воздействия на любой объект регламентирован.Определены нормативные показатели качества воды. Применять новую безвредную промышленную технологию.

Мера пресечения

Лица, нарушившие водное право, подлежат материальной, административной, уголовной ответственности, если их вина доказана. Ущерб, причиненный водным объектам, подлежит возмещению в добровольном и судебном порядке в соответствии со ст. 68, 69 русского ВК и другие акты.

Например, ответственность за факт загрязнения водного объекта составляет:

В XXI веке многое было сделано для рациональной организации и охраны водного хозяйства земель.Осуществляются различные водоохранные мероприятия, издаются специальные правила, регулирующие восстановление, восстановление и эксплуатацию водных объектов. Определены меры пресечения нарушения Водного законодательства. И программа по эффективному использованию и мониторингу землеустройства будет и дальше улучшаться.

Землепользование и устойчивость при пересечении сценариев глобальных изменений и внутренней политики: траектории Австралии до 2050 года

Понимание потенциального будущего влияния экологических, экономических и социальных факторов на землепользование и устойчивость имеет решающее значение для принятия стратегических решений, которые могут помочь странам адаптироваться к изменениям, предвидеть возможности и справляться с неожиданностями.Используя модель компромиссов в землепользовании (LUTO), мы провели всесторонний, подробный, комплексный и количественный сценарный анализ землепользования и устойчивости сельскохозяйственных земель Австралии в 2013–2050 годах в условиях взаимодействия глобальных изменений и внутренней политики, а также учитывая ключевые неопределенности. Мы оценили конкуренцию в землепользовании между несколькими видами землепользования и оценили устойчивость экономической отдачи и экосистемных услуг с высоким пространственным (ячейки сетки 1,1 км) и временным (годовым) разрешением.Мы обнаружили значительный потенциал для перехода землепользования от сельского хозяйства к углеродным насаждениям, экологическим посадкам и выращиванию биотоплива при определенных сценариях, что окажет влияние на устойчивость экономической отдачи и экосистемные услуги, включая производство продуктов питания / волокна, сокращение выбросов, использование водных ресурсов, биоразнообразие. услуги и производство энергии. Однако тип, масштабы, сроки и местоположение ответных мер в области землепользования и их воздействия в значительной степени зависели от допущений параметров сценария, включая глобальные перспективы и усилия по сокращению выбросов, настройки внутренней политики землепользования, поведение при принятии изменений в землепользовании, рост производительности , и ограничения мощности.При наличии сильных глобальных стимулов по борьбе с загрязнением, дополняемых внутренней политикой землепользования, ориентированной на биоразнообразие, ответные меры в области землепользования могут существенно увеличить и диверсифицировать экономическую отдачу от земли и обеспечить гораздо более широкий спектр экосистемных услуг, таких как сокращение выбросов, биоразнообразие и энергия, без каких-либо серьезных последствий. воздействие на сельскохозяйственное производство. Однако для управления потенциально значительным воздействием на водные ресурсы необходимо более эффективное руководство. Результаты имеют широкие последствия для политики и управления землепользования и устойчивости в глобальном и национальном масштабе и могут использоваться для стратегического мышления и принятия решений в отношении землепользования и устойчивости в Австралии.Полный и свободно доступный пакет данных объемом 26 ГБ (http://doi.org/10.4225/08/5604A2E8A00CC) предоставляет уникальный ресурс для дальнейших исследований. Поскольку аналогичные нюансы трансформационных изменений возможны и в других местах, наш шаблон для комплексного, интегрированного, количественного и сценарного анализа с высоким разрешением может помочь другим странам в стратегическом мышлении и принятии решений, чтобы подготовиться к неопределенному будущему.

Опустынивание — Специальный доклад об изменении климата и земельных ресурсах

Алишер Мирзабаев (Германия / Узбекистан), Марго Херлберт (Канада), Мухаммад Мохсин Икбал (Пакистан), Джойс Кимутаи (Кения), Леннарт Олссон (Швеция), Фасил Тена (Эфиопия), Мурат Тюркеш (Турция)

Засуха — это очень сложная природная опасность (о наводнениях см. Вставку 7.2). Трудно точно определить его начало и конец. Обычно он протекает медленно и постепенно (Wilhite and Pulwarty 2017 1436 ), но иногда может быстро развиваться (Ford and Labosier 2017 1437 ; Mo and Lettenmaier 2015). Он зависит от контекста, но его влияние является диффузным, прямым и косвенным, краткосрочным и долгосрочным (Few and Tebboth 2018; Wilhite and Pulwarty 2017 1438 ). В соответствии с Сводным отчетом (SYR) Пятого оценочного отчета МГЭИК (AR5) засуха определяется здесь как «период аномально сухой погоды, достаточно продолжительный, чтобы вызвать серьезный гидрологический дисбаланс» (Mach et al.2014). Хотя засуха считается ненормальной по сравнению с доступностью воды при средних климатических характеристиках, она также является повторяющимся элементом любого климата не только в засушливых районах, но и во влажных районах (Cook et al. 2014b 1439 ; Seneviratne and Ciais 2017 1440 ; Spinoni et al.2019 1441 ; Türkeş 1999 1442 ; Wilhite et al.2014 1443 ). Согласно прогнозам, изменение климата приведет к увеличению интенсивности или частоты засух в некоторых регионах мира (подробную оценку см. В разделе 2.2, и Специальный доклад МГЭИК о глобальном потеплении на 1,5 ° C (Hoegh-Guldberg et al. 2018)). Засухи часто усиливают воздействие нерациональных методов управления земельными ресурсами, особенно в засушливых районах, что приводит к деградации земель (Cook et al. 2009 1444 ; Hornbeck 2012 1445 ). Периодический характер засух, особенно в контексте изменения климата, требует, чтобы инструменты политики с упреждающим планированием были хорошо подготовлены к реагированию на засухи, когда они случаются, а также предпринимали ожидаемые действия по смягчению их последствий путем повышения устойчивости общества к засухе (Гербер и Мирзабаев 2017 1446 ).

Засухи относятся к числу самых дорогостоящих стихийных бедствий ( убедительных доказательств, высокая степень согласия ). Согласно Международной базе данных о стихийных бедствиях (EM-DAT), в период с 1994 по 2013 год от засухи пострадало более 1,1 миллиарда человек, при этом зарегистрированный глобальный экономический ущерб составил 787 миллиардов долларов США (CRED 2015 1447 ), что в среднем составляет 41,4 миллиарда долларов США. в год. Убытки от засухи только в сельскохозяйственном секторе развивающихся стран в период с 2005 по 2015 год оцениваются в 29 миллиардов долларов США (FAO 2018).Обычно в этих оценках учитываются только прямые затраты, связанные с засухой, и издержки на месте. Однако засухи также имеют широкомасштабные косвенные и внешние воздействия, которые редко поддаются количественной оценке. Эти косвенные воздействия являются как биофизическими, так и социально-экономическими, при этом бедные домохозяйства и сообщества особенно подвержены им (Winsemius et al. 2018 1448 ). Засуха влияет не только на количество воды, но и на ее качество (Mosley 2014 1449 ). Стоимость этих воздействий на качество воды еще не определена количественно.Социально-экономические косвенные последствия засух связаны с отсутствием продовольственной безопасности, бедностью, ухудшением здоровья и перемещением населения (Gray and Mueller 2012 1450 ; Johnstone and Mazo 2011 1452 ; Linke et al.2015 1453 ; Lohmann and Lechtenfeld 2015 1454 ; Maystadt and Ecker 2014 1455 ; Yusa et al. 2015 1456 ) (раздел 3.4.2.9 и вставка 5.5), которые трудно дать исчерпывающую количественную оценку. Требуются исследования для разработки методологий, которые могли бы позволить более полную оценку этих косвенных издержек засухи.Такие методологии требуют сбора высокодетализированных данных, которые в настоящее время отсутствуют во многих странах из-за высокой стоимости сбора данных. Однако возможности, предоставляемые данными дистанционного зондирования и новыми аналитическими методами, основанными на больших данных и искусственном интеллекте, включая использование гражданской науки для сбора данных, могут помочь в сокращении этих пробелов.

Существует три широких (и иногда частично совпадающих) политических подхода к реагированию на засуху (раздел 7.4.8).Эти подходы часто используются одновременно многими правительствами. Во-первых, реагирование на засуху, когда она возникает, путем оказания непосредственной помощи при засухе, известное как антикризисное управление. Кризисное управление также является самым дорогостоящим среди политических подходов к засухе, поскольку оно часто стимулирует продолжение деятельности, уязвимой перед засухой (Боттерилл и Хейс 2012 1457 ; Гербер и Мирзабаев 2017 1458 ).

Второй подход включает разработку планов готовности к засухе, которые координируют политику по оказанию помощи в случае засухи.Например, объединение ресурсов для реагирования на засуху на региональном уровне в странах Африки к югу от Сахары оказалось более рентабельным, чем отдельное финансирование помощи в связи с засухой в отдельной стране (Clarke and Hill 2013 1459 ). Эффективные планы обеспечения готовности к засухе требуют хорошо скоординированных и комплексных действий правительства — ключевой урок, извлеченный с 2015 по 2017 год в ходе реагирования на засуху в Кейптауне, Южная Африка (Visser 2018 1460 ). Надежная, актуальная и своевременная информация о климате и погоде помогает надлежащим образом реагировать на засухи (Sivakumar and Ndiang’ui 2007 1461 ).Улучшение знаний и интеграция информации о погоде и климате могут быть достигнуты путем укрепления систем раннего предупреждения о засухе в различных масштабах (Verbist et al. 2016 1463 ). Было обнаружено, что каждый доллар, вложенный в укрепление гидрометеорологических служб и служб раннего предупреждения в развивающихся странах, приносит от 4 до 35 долларов США (Hallegatte 2012 1464 ). Улучшенный доступ и охват страхованием от засухи, включая индексное страхование, могут помочь смягчить воздействие засухи на средства к существованию (Guerrero-Baena et al.2019 1465 ; Kath et al. 2019 1466 ; Осгуд и др. 2018 1467 ; Ruiz et al. 2015 1468 ; Tadesse et al. 2015 1469 ).

Третья категория ответных мер на засуху включает снижение риска засухи. Снижение риска засухи — это комплекс упреждающих мер, политик и управленческих мероприятий, направленных на снижение будущего воздействия засухи (Vicente-Serrano et al. 2012 1470 ). Например, политика, направленная на повышение эффективности водопользования в различных секторах экономики, особенно в сельском хозяйстве и промышленности, или общественные информационно-пропагандистские кампании, повышающие осведомленность общества и вызывающие изменение поведения для сокращения расточительного потребления воды в жилищном секторе, относятся к числу таких мер по снижению риска засухи. политики (Tsakiris 2017 1471 ).Работа с общественностью и мониторинг инфекционных заболеваний, качества воздуха и воды оказались полезными для снижения воздействия засух на здоровье (Юса и др., 2015, , 1472, ). Данные, полученные в результате реакции домохозяйств на засуху в Кейптауне, Южная Африка, в период с 2015 по 2017 год, предполагают, что освещение в СМИ и социальные сети могут сыграть решающую роль в изменении поведения потребителей воды, даже в большей степени, чем официальные ограничения на потребление воды (Booysen et al. 2019 1473 ). Подходы к снижению риска засухи менее затратны, чем оказание помощи при засухе после наступления засухи.Для иллюстрации Harou et al. (2010) обнаружили, что создание рынков воды в Калифорнии значительно снизило расходы, связанные с засухой. Применение водосберегающих технологий снизило затраты на засуху в Иране на 282 миллиона долларов США (Salami et al. 2009 1474 ). Букер и др. (2005) подсчитали, что межрегиональная торговля водой может снизить издержки засухи на 20–30% в бассейне Рио-Гранде, США. Увеличение изменчивости количества осадков в условиях изменения климата может сделать формы индексного страхования, основанные на осадках, менее эффективными (Kath et al.2019 1475 ). Ряд разнообразных инструментов, касающихся свойств водных ресурсов, включая инструменты, позволяющие осуществлять перекачку воды, вместе с технологической и институциональной способностью регулировать распределение воды могут улучшить своевременную адаптацию к засухе (Hurlbert 2018 1476 ). Управление водными ресурсами со стороны предложения, предусматривающее пропорциональное сокращение подачи воды, препятствует важному варианту адаптации к изменению климата, заключающемуся в управлении водой в соответствии с потребностями или спросом (Hurlbert and Mussetta 2016 1477 ).Исключительное использование рынка воды для управления распределением воды аналогичным образом препятствует признанию права человека на воду во время засухи (Hurlbert 2018 1478 ). Политика, направленная на обеспечение прав землевладения и расширение доступа к рынкам, сельскохозяйственным консультационным услугам и эффективному климатическому обслуживанию, а также на создание возможностей для трудоустройства вне фермерских хозяйств, может способствовать внедрению методов снижения риска засухи (Alam 2015 1479 ; Kusunose и Lybbert 2014 1480 ), повышая устойчивость к изменению климата (Раздел 3.6.3), а также вносит свой вклад в УУЗР (разделы 3.6.3 и 4.8.1 и таблица 5.7).

Чрезмерное бремя финансирования мер по борьбе с засухой на государственные бюджеты уже ведет к смене парадигмы в сторону упреждающего снижения риска засухи вместо мер реагирования на засуху (Verner et al. 2018 1481 ; Wilhite 2016 1482 ). Изменение климата усилит потребность в таких упреждающих подходах к снижению риска засухи. Политика снижения риска засухи, которая уже необходима сейчас, будет еще более актуальной при более высоких уровнях потепления (Jerneck and Olsson 2008 1483 ; McLeman 2013 1484 ; Wilhite et al.2014 1485 ). В целом, существует с высокой степенью уверенности , что реагирование на засуху посредством ex post мер по оказанию помощи при засухе менее эффективно по сравнению с ожидаемыми инвестициями в снижение риска засухи, особенно в условиях изменения климата.

Арт. 102 ТК РФ. Земля водного фонда. Категории, использование и охрана земель водного фонда

Земля считается основным компонентом окружающей среды. Он рассматривается как пространственная основа, на которой расположены различные элементы материального мира.К важным элементам относится вода, имеющая большое значение для жизни современного общества.

Это ограниченный, но в то же время возобновляемый природный ресурс. В связи с этой замечательной особенностью возникла необходимость в организации и охране земель водного хозяйства. Что делается для решения этой проблемы в 21 веке?

Структура водного фонда

При рассмотрении земель водного фонда необходимо сказать несколько слов о водных объектах.Что подразумевается под этим термином? Водный объект — главный элемент водного фонда. Это скопление поверхностных вод в границах определенной местности или грунтовые воды в любых недрах, обладающие качествами водного режима.

В любой объект, кроме участков, занятых водой, входят водоохранные и прибрежные зоны, подстилающие скалы и т. Д. Поэтому земля водного фонда — это не только реки, моря!

К земельным участкам водного фонда РФ относятся все водные объекты, находящиеся на территории государства, что установлено статьей 7 ВК РФ.К ним относятся поверхностные воды, подземные и термальные воды, ледники и снежный покров, территориальные и морские воды. Рассмотрим структуру земель водного фонда РФ.

Как видно из схемы, наибольшие размеры занимают морские и территориальные воды. Их 93,4%. Наименьшую площадь занимают поверхностные воды — 0,4%. Между тем, особую ценность представляют именно эти объекты. К ним относятся реки, озера и другие источники пресной воды.

Юридическое значение

Правовой статус земель устанавливается в порядке учета, организации, мониторинга, а также охраны земельных ресурсов, который регулируется действующим законодательством Российской Федерации.К землям водного фонда относятся территории, занятые водными объектами, а также участки, на которых расположены различные объекты по их содержанию.

Иными словами, правовой режим земель водного фонда характеризуется порядком учета, организации и охраны водных ресурсов, который регулируется Водным законодательством Российской Федерации. К важным актам относятся ТК РФ, ВК РФ, ФЗ № 69, ФК № 141.

Водное законодательство

Основным документом действующего законодательства считается ВК РФ, в котором содержится информация о водных объектах.ВК РФ определяет форму права земель водного фонда, устанавливает порядок организации и охраны водных ресурсов, назначает меры пресечения при нарушении водного законодательства.

Важными документами являются ФЗ № 369 и ФЗ № 141, в которые вносятся изменения в ТК РФ. Кроме того, существует множество постановлений, постановлений, регулирующих организацию земель водных ресурсов.

Категория Структура

Государственный земельный кадастр Российской Федерации (ГЗК) занимается регистрацией и регистрацией водных объектов.К какой категории относятся земли водного фонда? Согласно ст. 7 ТК РФ все земельные ресурсы по целевому назначению разделены на отдельные части, которые считаются категориями. Есть семь основных категорий. Рассмотрим распределение земель РФ по категориям.

Как видно из диаграммы, земли водного фонда составляют 1,6%. Этот фонд, согласно ст. 102 ГК РФ, включает в себя следующие элементы:

  1. Поверхностные воды.

  2. Территории переданы под различные объекты, обслуживающие водные объекты.

Все существующие водные объекты Российской Федерации подвергаются кадастровому учету и регистрации в специальном реестре информации, согласно ст. 79 ВК РФ. Эти процедуры обрабатываются Государственным водным кадастром (ГВК). Фонд находится под защитой и защитой государства.

ГВК — информационный, систематизированный регистр сведений, содержащий всю информацию о водных ресурсах Российской Федерации, основных водопользователях и водопользователях.ГВК ведется по единой системе на основе данных бухгалтерского учета.

Кадастровый учет

Кадастровому учету подлежат все земли водного фонда РФ, независимо от формы закона и назначения. Бухгалтерским учетом занимается ГЗК и ГВК. ГЗК ведет учет по категориям. (Распределение земель по категориям обсуждается выше).

Все объекты подлежат кадастровому учету, постоянно заняты водой. Из внимания исключены временные объекты, которые появляются в результате атмосферных осадков или действия ледников.Данные бухгалтерского учета используются для регистрации объектов в регистре информации, для составления различных статистических отчетов и т. Д.

чек

Учет земель водного фонда осуществляется в специальном информационном автоматизированном информационном регистре. В нем собраны все данные по водным объектам Российской Федерации.

На основании этой информации оформляется различная документация, оформляется право собственности, осуществляется контроль и надзор за состоянием объектов, своевременно выявляются нарушенные и загрязненные объекты и т. Д.Эту процедуру проводят SLC и GVK.

Юридическая форма

Земли водного фонда РФ предоставляются в собственность и пользование в соответствии с действующим Водным законодательством. Все объекты переданы в собственность и пользование субъектам РФ, муниципальным и государственным организациям, физическим и юридическим лицам согласно ст. 24.25 РФ.

Все субъекты Российской Федерации перечислены в Конституции Российской Федерации.ВК РФ устанавливает порядок передачи предметов в собственность и пользование, регулирует заключение договора водопользования, определяет размер платы за пользование объектом и т. Д.

Организация водного фонда

Рациональное использование земель водного фонда РФ — одна из основных проблем 21 века. В последнее время появилось много перспектив для ее решения. Рассмотрим организацию водного фонда РФ.

Водные ресурсы расходуются на сельское хозяйство, коммунальное хозяйство, на нужды промышленности, транспорта, отдыха и спорта.Как видно из диаграммы, тепловая и атомная энергетика считаются крупнейшими потребителями воды. Они используют 49% расходных запасов.

Законодательство устанавливает порядок сохранения источников городского водоснабжения, регулирует использование объектов для транспортных нужд, определяет правила использования объектов для спорта и отдыха. Ведется водохозяйственное и гидротехническое районирование территории Российской Федерации.

Мониторинг

В последнее время большое внимание уделяется мониторингу земель водного фонда.Это связано с ростом промышленного производства, сокращением запасов питьевой воды. Потребности человека в водных ресурсах растут; реки, моря и другие объекты загрязняются, осушаются и исчезают.

Мониторинг земель водного фонда осуществляет надзор за состоянием объектов; позволяет выявить загрязненные и нарушенные водохозяйственные земли; своевременный план природоохранных и водоохранных мероприятий.

Безопасность

В 21 веке большое значение приобретает защита окружающей среды.Охрана земель установлена ​​Земельным кодексом Российской Федерации. В последнее время широкое распространение получила охрана водных ресурсов, регулируемая ВК РФ, ФЗ № 242, 257, 282 и другими законами.

Водное законодательство регулирует водные объекты со стороны субъектов Российской Федерации, государственных организаций, органов местного самоуправления; устанавливает перечень объектов, подлежащих надзору; определяет меры по исчислению ущерба, нанесенного водному хозяйству.

Порядок оптимального воздействия на любой объект регламентирован. Определены нормативные показатели качества воды. Применяются новые безвредные производственные технологии.

Мера пресечения

Лица, нарушившие водное законодательство, подлежат материальной, административной, уголовной ответственности, если их вина доказана. Ущерб, причиненный водным объектам, подлежит возмещению в добровольном и судебном порядке согласно ст. 68, 69 ВК РФ и др. Акты.

Например, ответственность за загрязнение водного объекта составляет:

В 21 веке многое было сделано для рационализации организации и охраны земель водного хозяйства.Осуществляются различные водоохранные мероприятия, издаются специальные нормативные акты, регулирующие восстановление, обновление и эксплуатацию водных объектов. Определены меры пресечения за нарушение Закона о воде. И программа по эффективному использованию и мониторингу земель для управления водными ресурсами получит дальнейшее развитие.

p>

Прогностическая производительность и стабильность моделей распределения шести видов

PLoS One. 2014; 9 (11): e112764.

, # 1 , # 1 , 1 , * , 2 и 1

Рен-Ян Дуань

1 Школа наук о жизни, Anqing Normal College, Anqing, Anhui, PR China,

Сяо-Цюань Конг

1 Школа наук о жизни, Anqing Normal College, Anqing, Anhui, PR China,

Минь-И Хуан

1 Школа наук о жизни, Anqing Normal College, Anqing, Anhui, PR China,

Wei-Yi Fan

2 Колледж наук о жизни, Педагогический университет Шэньси, Сиань, Шэньси, Китайская Народная Республика,

Чжи-Гао Ван

1 Школа наук о жизни, Anqing Normal College, Anqing, Anhui, PR China,

Энрике Эрнандес-Лемус, редактор

1 Школа наук о жизни, Anqing Normal College, Anqing, Anhui, PR China,

2 Колледж наук о жизни, Педагогический университет Шэньси, Сиань, Шэньси, Китайская Народная Республика,

Национальный институт геномной медицины, Мексика,

# Внесено поровну.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Задумал и спроектировал эксперименты: RYD. Проведены эксперименты: XQK. Проанализированы данные: MYH. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты анализа: XQK. Написал статью: RYD XQK. Отредактировал и предоставил предложения для удобочитаемости и ясности: WYF ZGW. Разработал структуру исследования и предоставил руководство на протяжении всего проекта: MYH.

Поступила 12 декабря 2013 г .; Принята в печать 20 октября 2014 г.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего указания автора и источника.

Эта статья цитируется в других статьях в PMC.
Дополнительные материалы
Рисунок S1: Коэффициенты корреляции Пирсона ( R с) 26 переменных окружающей среды.Примечание. Несходство = 1 — коэффициенты корреляции Пирсона ( рупий ).

(DOC)

GUID: BE43D278-766A-492A-8AB2-6F5A0F4C1E39

Таблица S1: Коэффициенты корреляции Пирсона ( R с) между 26 переменными окружающей среды.

(XLS)

GUID: B2B3A2A0-BF11-4661-A66B-692A5B7C521F

Таблица S2: Данные моделирования, преимущества и недостатки.

(DOC)

GUID: C57480FF-5FC0-46D2-A0F5-490EE96A32D9

Таблица S3: Значения AUC и Каппа для каждого вида в шести SDM (BIOCLIM, DOMAIN, MAHAL, RF, MAXENT и SVM).

(DOC)

GUID: 5F095BD1-89BD-4A72-B81F-C18F678664A4

Каталожные номера S1: (DOC)

GUID: F2526EE8-B8B3-4BD7-BB403

9226B19 Краткое описание Прогнозирование потенциального географического ареала видов с помощью моделей распространения видов (SDM) является ключевым моментом для понимания их экологических требований.Однако эффекты использования различных методов моделирования требуют дальнейшего изучения. Чтобы улучшить эффект прогнозирования, нам необходимо оценить прогнозирующую способность и стабильность различных SDM.

Методология

Мы собрали данные о распространении пяти распространенных видов деревьев ( Pinus massoniana , Betula platyphylla , Quercus wutaishanica , Quercus mongolica и Quercus variabilis 13, смоделировав их экологический потенциал ). переменных и шести широко используемых SDM: BIOCLIM, DOMAIN, MAHAL, RF, MAXENT и SVM.Каждый прогон модели повторяли 100 раз (испытания). Мы сравнили прогностическую эффективность, проверив согласованность между наблюдениями и смоделированными распределениями, и оценили стабильность по стандартному отклонению, коэффициенту вариации и 99% доверительному интервалу значений Каппа и AUC.

Результаты

Средние значения AUC и Каппа в исследованиях MAHAL, RF, MAXENT и SVM были аналогичными и значительно выше, чем в исследованиях BIOCLIM и DOMAIN ( p <0.05), тогда как соответствующие стандартные отклонения и коэффициенты вариации были больше для испытаний BIOCLIM и DOMAIN ( p <0,05), а 99% доверительные интервалы для значений AUC и Каппа были более узкими для MAHAL, RF, MAXENT и SVM. По сравнению с BIOCLIM и DOMAIN, другие SDM (MAHAL, RF, MAXENT и SVM) имели более высокую точность прогнозирования, меньшие доверительные интервалы, были более стабильными и менее подверженными влиянию случайной величины (случайно выбранные точки псевдо-отсутствия).

Выводы

В соответствии с характеристиками прогнозирования и стабильности SDM, мы можем разделить эти шесть SDM на две категории: группа с высокой производительностью и стабильностью, включая MAHAL, RF, MAXENT и SVM, и группа с низкой производительностью и стабильностью, состоящая из БИОКЛИМ и ДОМЕН.Мы подчеркиваем, что выбор подходящих SDM для решения конкретной проблемы является важной частью процесса моделирования.

Введение

Модели распределения видов (SDM), также известные как модели климатической оболочки, модели пригодности местообитаний и модели экологической ниши, используют данные об окружающей среде для мест обитания (присутствия) вида для прогнозирования переменной отклика, такой как пригодность , для участка, где условия окружающей среды подходят для сохранения этого вида, и поэтому можно ожидать его появления [1] — [7].Поскольку Nix et al. Чтобы начать моделировать распределение видов сельскохозяйственных культур в Австралии [8], эмпирические SDM стали ценными инструментами для прогнозирования моделей распределения как животных, так и растений [9], [10]. Интерес к SDM резко возрос, мотивированный, главным образом, необходимостью решения текущих экологических проблем, таких как понимание экологических требований видов [11], оценка биоразнообразия [12], управление природными заповедниками [1], прогнозирование потенциала инвазии [13] ] и моделирование биологических реакций на изменение климата [3], [6].

Для прогнозирования пространственного распределения видов были введены различные SDM, каждый со своими преимуществами и недостатками [14]. Различия в прогностической эффективности возникают из-за различных принципов построения, выбора переменных среды, учитываемых в модели, конкретных областей распространения и требований к вводу данных (данные о присутствии / отсутствии ( PA ) и данные только о присутствии ( PO )) [ 2], [4], [5], [7], [15] — [18]. Существуют существенные расхождения в прогнозировании распределения видов с помощью SDM с различными методами прогнозного моделирования, которые подчеркнули неопределенность результатов прогнозирования [14], [19] — [21].Эти неопределенности прогнозов могут озадачить заинтересованные стороны и лиц, определяющих политику, и поставить под сомнение надежность прогнозов распределения видов с помощью SDM. Следовательно, необходимо выполнить критическую оценку прогностической производительности и стабильности SDM.

Характеристики прогнозирования модели можно оценить по статистике Каппа, площади под кривой рабочих характеристик приемника (AUC), общей точности, чувствительности, специфичности и статистике истинных навыков (TSS). Среди них наиболее часто используются каппа и AUC [22], [23].В отличие от точности прогнозов, в таких исследованиях редко учитывается стабильность SDM, которая определяется распределением значений Kappa и AUC после нескольких испытаний [24]. Наша цель здесь — оценить прогностическую эффективность и стабильность различных методов моделирования путем оценки значений Kappa и AUC. Для этого мы выбрали пять распространенных видов деревьев ( Pinus massoniana , Betula platyphylla , Quercus wutaishanica , Quercus mongolica и Quercus variabilis ) в Китае для оценки шести широко используемых моделей распространения видов, BIOCLIM, , MAHAL (расстояние Махаланобиса), RF (случайные леса), MAXENT (максимальная энтропия) и SVM (машина опорных векторов).Мы подчеркиваем, что существуют значительные различия в производительности и стабильности прогнозов между разными моделями.

Материалы и методы

Описание данных

Один хвойный вид (P. massoniana ) и четыре широколиственных вида ( B. platyphylla , Q. wutaishanica , Q. mongolica и Q. variabilis ) были выбраны в качестве подопытных видов. Все они являются обычными и доминирующими видами, широко распространенными в Китае. Оригинальные данные о распространении получены из Исследовательского центра экологических наук в Китае.Данные основаны на исследованиях растительности и результатах исследований по оценке экологических систем и районированию экологических функций. Данные только о присутствии. Данные о распределении были собраны из Базы данных по экосистемам и зонированию экосистемных услуг в Китае (http://www.ecosystem.csdb.cn). Все карты распространения видов были растеризованы с пространственным разрешением 5 угловых минут. В итоге мы получили 312 баллов за Q. variabilis , 1421 балл за B. platyphylla , 2572 балла за Q.mongolica , 256 баллов за Q. wutaishanica и 4079 баллов за P. massoniana .

Построение моделей распространения видов требует точной оценки данных о распространении видов. Два преобладающих типа используемых данных — это данные PA и данные PO [2], [15] — [18]. В большинстве исследований получается данных PO . В этом случае (получены только данные PO ) для SDM, использующих данные PA , для построения и оценки модели требуется случайный выбор данных псевдо-отсутствия (фоновые данные), а данные псевдо-отсутствия, выбранные случайным образом, действуют как данные об отсутствии [25].Таким образом, можно использовать SDM, использующие данные PA . В наших исследованиях мы выбрали некоторые точки как данные псевдоотсутствия для RF и SVM.

Пятьсот точек псевдо-отсутствия для каждого вида были случайным образом сгенерированы из всех точек в Китае, исключая доступные точки присутствия. Набор данных был случайным образом разделен на обучающий набор и тестовый набор с соотношением 4∶1. Первый был использован для обучения изучаемой модели для прогнозирования, а второй был использован для тестирования окончательной модели на прогностические характеристики и стабильность.Этот процесс повторялся 100 раз. На каждой итерации рассчитывалась статистика теста (AUC и каппа).

Экологические данные

Мы собрали 26 эколого-экологических переменных (). Данные по 19 биоклиматическим факторам и географическому фактору были взяты из Глобальных климатических данных (http://wwww.worldclim.org), представляющих период 1950–2000 годов (т.е. настоящее время). Эти слои данных были получены путем интерполяции среднемесячных климатических данных на сетке с разрешением 30 угловых секунд (приблизительно 1 км 2 ) [26].Три фактора человеческого возмущения взяты из Центра международной информационной сети по наукам о Земле (http://sedac.ciesin.columbia.edu), а три фактора почвы взяты из Атласа биосферы (http: //wwww.sage.wisc. edu / atlas /, Центр устойчивости и глобальной окружающей среды Института Нельсона, Университет Висконсин-Мэдисон).

Таблица 1

Списки из 26 переменных среды.

Количество осадков в самый засушливый месяц (мм) b 5
Переменная Символ
Средняя годовая температура (° C) a , b Bio1
Среднее дневное мин. темп.)) (° C) a , b Bio2
Изотермичность (× 100) b Bio3
Сезонность температуры (стандартное отклонение × 100) (° C ) a , b Bio4
Макс.температура самого теплого месяца (° C) b Bio5
Мин. Температура самого холодного месяца (° C) b Bio6
Годовой диапазон температур (° C) b Bio7
Средняя температура самой влажной четверти (° C) a , b Bio8 9 0566
Средняя температура самой сухой четверти (° C) b Bio9
Средняя температура самой теплой четверти (° C) b Bio10
Средняя температура самой холодной четверти (° C) b Bio11
Годовое количество осадков (мм) a , b Bio12
Осадки самого влажного месяца (мм) b
Bio14
Сезонность осадков (коэффициент вариации) (мм) a , b Bio15
Количество влажных осадков мм b Bio16
Количество осадков в самой сухой четверти (мм) b Bio17
Осадки на самой теплой четверти (мм) b Bio18
Осадки самой холодной четверти (мм) a , b Bio19
Человеческий след 10 a 9010 HF
Индекс человеческого влияния c HII
Плотность населения в 2000 году (человек / км 2 ) a , c 90D Плотность органического углерода почвы (кг / м 2 на глубине 1 м) a , d SOC
Значение pH почвы a , d
Индекс влажности почвы a , d SMI
Высота (м) a , b ALT 9056 6

26 переменных могут отражать основные экологические градиенты Китая [27].Предыдущие исследования подтвердили, что эти переменные важны для определения диапазонов распространения растений в Китае [28], а в некоторых исследованиях ареала распространения видов использовались аналогичные переменные в качестве предикторов потенциальных моделей распространения [29] — [35].

Модели распределения видов со многими потенциально значимыми переменными могут привести к чрезмерной подгонке и плохому прогнозированию [27], [36], [37]. Таким образом, до построения модели коэффициенты корреляции Пирсона ( рупий) были рассчитаны между парами переменных во всех точках Китая, чтобы определить, какие переменные следует включить (рисунок S1 приложения и таблица S1).Переменные, показывающие корреляцию ( рупий)> 0,85, считались избыточными. Между любыми избыточными переменными будет сохранена только одна, а другие будут удалены. Многие предыдущие приложения SDM использовали аналогичный метод для выбора подходящих переменных среды [27], [31], [34], [36], [37]. 13 окончательных переменных среды были выбраны в качестве переменных параметров SDM ().

Алгоритмы моделирования

Мы выбрали шесть моделей распределения видов: BIOCLIM, DOMAIN, MAHAL (расстояние Махаланобиса), RF (случайные леса), MAXENT (максимальная энтропия) и SVM (машина опорных векторов).Эти шесть SDM широко используются в академических исследованиях и сохранении видов [16], [17], [33], [34].

Модель BIOCLIM использует данные об окружающей среде для всех известных точек распространения видов и может определять диапазон погодных условий, подходящих для появления видов. Процентильное распределение каждой климатической переменной в каждой сетке в зоне распространения видов используется для многомерного анализа. Если диапазоны всех климатических переменных в сетке находятся в пределах границ, подходящих для этого вида, модель BIOCLIM указывает, что это место является подходящим [8], [17].

ДОМЕН использует метрику двухточечного сходства на основе расстояния Гауэра, который представляет собой метод создания матрицы расстояний из набора характеристик видов. ДОМЕН может присвоить классификационное значение индекса пригодности среды обитания каждому потенциальному участку на основе его близости в экологическом пространстве к наиболее похожему положительному месту возникновения [38]. Затем выбирается пороговое значение пригодности для определения границ распространения экологической ниши вида.

Модель MAHAL основана на расстоянии Махаланобиса (MD).MD учитывает корреляции переменных в наборе данных вне зависимости от масштаба измерений. Метод ранжирует потенциальные участки по их MD до вектора, который может выражать средние экологические значения всех зарегистрированных экологических факторов. Определенный порог расстояния может выступать в качестве границ экологической ниши. Этот алгоритм генерирует эллиптическую оболочку, которая может явно объяснить возможные взаимосвязи между этими факторами окружающей среды [21].

RF, модель дерева классификации и регрессии, представляет собой комбинацию предикторов деревьев, где каждое дерево может зависеть от значений случайного вектора, выбранных независимо с одинаковым распределением для всех деревьев в лесу [39], [40].

MAXENT основан на алгоритме машинного обучения, называемом максимальной энтропией, и основан на принципе, согласно которому виды без экологических ограничений будут распространяться как можно дальше с распределением, максимально близким к равномерному [41].

SVM — это метод машинного обучения, принадлежащий к семейству обобщенных линейных классификаторов. Принцип SVM — это теория размерности и структурной минимизации риска Вапника Червоненкиса [42]. Модель SVM может найти наиболее разумный путь между адаптивностью и сложностью видов для получения наиболее вероятного распределения в соответствии с ограниченной выборочной информацией [43].

Каждый из SDM работал со строгим соблюдением техники моделирования и с использованием одних и тех же 13 переменных окружающей среды. Данные моделирования, преимущества и недостатки перечислены в таблице S2. Мы выбрали «R» в качестве вычислительной платформы и пакет dismo для моделирования распределения видов [44], [45].

Оценка и сравнение моделей

Статистика Каппа и AUC считались лучшим стандартом оценки, и они широко использовались в SDM [5], [17], [22], [23], [27], [31] , [34], [46], [47].Мы рассчитали значения Каппа и AUC в соответствии с методами Fielding & Bell [46] и Hanley & McNeil [47] соответственно.

Каппа-статистика для согласования основана на оптимальном пороге, который может наилучшим образом использовать информацию в смешанной матрице для измерения производительности модели. Критерии оценки статистики Каппа следующие: отлично (0,85–1,0), очень хорошо (0,7–0,85), хорошо (0,55–0,7), удовлетворительно (0,4–0,55) и неудовлетворительно (<0,4). AUC, полученная из теории обнаружения сигнала, представляет собой площадь под кривой рабочей характеристики приемника (ROC).Критерии оценки статистики AUC следующие: отлично (0,90–1,00), очень хорошо (0,8–0,9), хорошо (0,7–0,8), удовлетворительно (0,6–0,7) и плохо (0,5–0,6) [22], [23].

Для оценки стабильности шести моделей мы использовали стандартное отклонение, коэффициент вариации и 99% доверительный интервал значений Каппа и AUC, чтобы отразить разброс результатов из 100 повторений для каждого вида. Эти критерии статистически значимы и широко используются в статистике [48], и многие предыдущие исследования использовали их в качестве индикаторов стабильности [49] — [51].Например, Elith et al. [50] рассматривают аспекты неопределенности в прогнозах распределения видов и предлагают некоторые методы (особенно доверительные интервалы) для исследования и сообщения этих неопределенностей. Olden et al. [51] используют доверительные интервалы для оценки процента правильной классификации различных моделей прогнозирования распределения видов рыб.

Прогнозные карты

Рассчитанные карты распределения видов, полученные с помощью этих моделей, являются не двоичными (0 или 1) или дискретными наборами данных, а набором непрерывных значений вероятности.Для определения ареала распространения вида нам необходимо установить подходящее пороговое значение, ниже которого вид считается отсутствующим. Существует множество критериев оптимизации пороговых значений, таких как Макс Каппа, Макс (чувствительность + специфичность), традиционный порог по умолчанию 0,5 и т. Д. Выбор порога Max (чувствительность + специфичность) может минимизировать среднее значение частоты ошибок для положительных значений наблюдения и отрицательных значений наблюдения. Макс (чувствительность + специфичность) равен оптимальной пороговой точке на кривой ROC, тангенс которой имеет соответствующий наклон [52], а также равен Максу (чувствительность + специфичность -1), иначе известному как TSS [53].Мы использовали пороговое значение Max (чувствительность + специфичность) для создания бинарной карты, отображающей прогнозируемые районы для каждого вида ().

Прогнозируемые ареалы географического распространения для каждого вида ( Quercus variabilis , Betula platyphylla , Quercus mongolica , Quercus wutaishanica и Pinus massoniana , RFLIMA, RFLIMAL, BI) в шести SDM ( и SVM).

Результаты

Чтобы отобразить результаты картированной модели для пяти видов деревьев, мы выбрали карту, которая была наиболее близка к средним значениям AUC для каждого вида, в качестве окончательной бинарной карты (и Таблица S3).По средним значениям каппа и AUC результаты прогноза были наиболее надежными для Q. variabilis и наименее надежными для P. massoniana. Шесть SDM смогли хорошо предсказать распространение всех видов, хотя результаты прогнозов были разными. Средние значения AUC из 100 повторов моделей MAHAL, RF, MAXENT и SVM были схожими (диапазон 0,970-0,976), и все они были значительно выше ( p <0,05), чем средние значения AUC для BIOCLIM и DOMAIN (0.945 и 0,956 соответственно) (). Как и средние значения AUC, средние значения каппа в исследованиях MAHAL, RF, MAXENT и SVM (диапазон 0,887-0,902) были аналогичными и значительно выше ( p <0,05), чем средние значения каппа для BIOCLIM и DOMAIN (0,850 и 0,829 соответственно) (). Средние стандартные отклонения (SD) значений Kappa и AUC из исследований BIOCLIM и DOMAIN были значительно выше, чем для MAHAL, RF, MAXENT и SVM (оба p <0,05) (), в то время как 99% доверительные интервалы (CI) для MAHAL, RF, MAXENT и SVM (диапазон AUC, 0.967−0,978; Диапазон Каппа 0,879-0,910) был значительно уже, чем у BIOCLIM и DOMAIN (AUC, 0,940-0,960; Каппа, 0,819-0,859) ( p <0,05 для всех) (). Наконец, коэффициент вариабельности (CV) средних значений AUC и Kappa для BIOCLIM и DOMAIN был значительно выше, чем у MAHAL, RF, MAXENT и SVM ( p <0,05 для обоих) (и).

Переменный коэффициент (CV) AUC для шести SDM (BIOCLIM, DOMAIN, MAHAL, RF, MAXENT и SVM).

Переменный коэффициент (CV) Каппа для шести SDM (BIOCLIM, DOMAIN, MAHAL, RF, MAXENT и SVM).

Таблица 2

Среднее значение и доверительный интервал AUC и Каппа.

0,910
AUC (Среднее ± SD) Каппа (Среднее ± SD) Доверительный интервал AUC (99% доверительный уровень) Доверительный интервал Каппа (уровень достоверности 99%)
БИОКЛИМ 0.945 ± 0,019 б 0,850 ± 0,037 б 0,940-0,950 0,840-0,859
ДОМЕН 0,956 ± 0,014 б 0,829 ± 0,039 б 0,953-0,9605 0,953-0,960 MAHAL 0,971 ± 0,012 а 0,887 ± 0,033 а 0,968–0,974 0,879–0,895
RF 0,976 ± 0,010 а 0,902 ± 0,0308 0,973–0,010 0,902 ± 0,030 0,8
MAXENT 0.975 ± 0,010 а 0,889 ± 0,031 а 0,972–0,977 0,881–0,897
SVM 0,970 ± 0,012 а 0,891 ± 0,031 а 0,967–0,973 0,83 0,967–0,973 0,967–0,973

Обсуждение

Предыдущие исследования поставили под сомнение полезность метода SDM [54], [55] для их потенциальных источников ошибок, таких как биотические ошибки и алгоритмические ошибки [2]. Биотические ошибки могут быть вызваны некоторыми экологическими факторами (например, биотическими взаимодействиями, способностью к расселению видов и адаптацией популяции), которые не учитываются при построении SDM, что может привести к отклонению значений прогноза зоны распространения видов от предположения о равновесии, заложенного в SDM [ 56].Алгоритмические ошибки могут быть вызваны ограничением методов моделирования и неопределенностью моделей, которые мы здесь обсуждали. Хотя есть некоторые неопределенности, многие исследования документально подтвердили, что SDM представляют собой наилучший доступный метод для прогнозирования потенциальных ареалов видов [14], [19] — [21]. Наши результаты подчеркивают, что необходимо больше испытаний и улучшений метода, чтобы повысить уверенность в способности прогнозирования и стабильности SDM. Демонстрируя большие различия в прогностической эффективности и стабильности различных методов моделирования, наше исследование подтверждает, что выбор подходящих SDM для решения конкретной проблемы является важным шагом в процессе моделирования.

Шесть протестированных SDM дали разные карты распределения с использованием одних и тех же 13 экологических переменных, и их можно было разделить на группу с высокой производительностью (MAHAL, RF, MAXENT и SVM) и группу с низкой производительностью (BIOCLIM и DOMAIN) на основе их прогностическая эффективность и стабильность. Наш результат хорошо согласуется с другими исследованиями. Например, Reiss et al. [35] показывают, что MAXENT, RF и SVM имеют схожие прогностические характеристики, а их значения AUC значительно выше, чем у BIOCLIM. Цоар и др.[17] подтверждают, что MAHAL может предсказывать лучше, чем BIOCLIM и DOMAIN. Elith & Graham et al. [16] показывают, что MAXENT имеет значительно более высокую прогностическую эффективность, чем BIOCLIM и DOMAIN. Giovanelli et al. [34] подтверждают, что MAXENT и SVM имеют схожую прогнозирующую способность, и они являются наиболее точными моделями прогнозирования среди четырех протестированных SDM (BIOCLIM, SVM, DOMAIN и MAXENT). В совокупности эти исследования указывают на превосходную точность прогнозов и стабильность MAHAL, RF, MAXENT, SVM по сравнению с другими моделями, включая модели BIOCLIM и DOMAIN, исследуемые здесь.

Различные SDM по-разному чувствительны к различным переменным окружающей среды, что влияет на стабильность. В качестве альтернативы модели, менее чувствительные к этим изменениям, должны обладать большей стабильностью [57]. Мы предполагаем, что превосходная стабильность и производительность прогнозирования этих четырех моделей (BIOCLIM, SVM, DOMAIN и MAXENT) обусловлены методологическими достижениями в области машинного обучения, математического моделирования и используемых статистических инструментов (Таблица S2). Несколько недавних SDM, которые учитывают более свежие экологические данные и включают улучшенные методы математического моделирования, алгоритмы машинного обучения и более надежные статистические инструменты, демонстрируют большую точность прогнозов, чем более ранние SDM [9], [34], [41], [43], [ 58].Например, MAXENT имеет некоторые неотъемлемые преимущества, в том числе: (1) он может учитывать взаимодействия между переменными окружающей среды, (2) он имеет эффективные детерминированные алгоритмы, которые могут быть полезны для прогнозирования оптимального распределения вероятностей, и (3) он может избежать чрезмерного фитинг [41]. Принцип MAXENT заключается в удовлетворении всех известных условий без субъективных предположений. Когда мы используем MAXENT для прогнозирования распределения вероятностей случайного события, распределение вероятностей становится более равномерным и стабильность выше [41].

Конечно, многие другие переменные, такие как редкость вида, размер выборки, пространственный масштаб, размер географического ареала вида, выбор переменных среды, метод выбора для данных псевдо-отсутствия и автокорреляция между географией и пространством могут влияют на прогностическую эффективность [15] — [17], [59]. Дополнительные методологические усовершенствования, которые могут устранить потенциальные проблемы, такие как чрезмерная подгонка и чрезмерное рассредоточение, включают: (1) оценку влияния различных масштабов в соответствии с способностью к расселению видов, поведением и протяженностью исследуемой области, и (2) применение улучшенных структуры путем лучшего отражения тенденций и распределения наблюдаемых популяций видов для оценки неопределенностей и ошибок в SDM.Хотя некоторые исследования также подтвердили, что MAHAL, RF, MAXENT и SVM превосходят BIOCLIM и DOMAIN [16], [17], [34], [35], [58], [60], независимо от того, соответствуют ли характеристики прогнозирования также превосходит другие виды или аналогичные виды в различных географических регионах, требует дальнейшего изучения.

С развитием SDM некоторые динамические модели могут также отражать динамические изменения окружающей среды и биологическую динамическую реакцию, и они полезны для точного отражения потенциального динамического распределения видов.Поэтому мы предлагаем, чтобы в будущих исследованиях были разработаны более сложные динамические модели, включающие некоторые динамические параметры (например, динамические переменные окружающей среды, время развития событий, темпы роста, способность миграции видов, конкурентные взаимодействия или чувствительность видов к климату), которые, как известно, влияют на модели потенциального распространения видов, но часто игнорируются в традиционных статических SDM.

Дополнительная информация

Рисунок S1

Коэффициенты корреляции Пирсона ( R с) 26 переменных окружающей среды.Примечание. Несходство = 1 — коэффициенты корреляции Пирсона ( рупий ).

(DOC)

Таблица S1

Коэффициенты корреляции Пирсона ( R с) между 26 переменными окружающей среды.

(XLS)

Стол S2

Данные моделирования, преимущества и недостатки.

(DOC)

Таблица S3

Значения AUC и Каппа для каждого вида в шести SDM (BIOCLIM, DOMAIN, MAHAL, RF, MAXENT и SVM).

(DOC)

Благодарности

Мы благодарим анонимных рецензентов за их важное предложение.

Заявление о финансировании

Это исследование было совместно профинансировано Национальным фондом естественных наук Китая (NSFC 31100311) и отличным провинциальным молодым фондом Аньхоя (2012SQRL113ZD). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Список литературы

1. Араужо МБ, Петерсон А.Т. (2012) Использование и неправильное использование моделирования биоклиматической оболочки.Экология 93: 1527–1539. [PubMed] [Google Scholar] 2. Филдинг А.Х., Белл Дж.Ф. (1997) Обзор методов оценки ошибок прогноза в моделях присутствия / отсутствия сохранения. Environ Conserv 24: 38–49. [Google Scholar] 3. Гомес-Мендоса Л., Арриага Л. (2007) Моделирование влияния изменения климата на распространение видов дуба и сосны в Мексике. Консерв Биол 21: 1545–1555. [PubMed] [Google Scholar] 4. Мойзен Г.Г., Фресчино Т.С. (2002) Сравнение пяти методов моделирования для прогнозирования характеристик леса.Модель Ecol 157: 209–225. [Google Scholar] 5. Пирсон Р.Г., Туиллер В., Араужо М.Б., Мартинес-Мейер Э., Бротонс Л. и др. (2006) Неопределенность, основанная на моделях, в прогнозировании ареала видов. J Biogeogr 33: 1704–1711. [Google Scholar] 6. Петитпьер Б., Куффер С., Броенниманн О., Рэндин С., Дэлер С. и др. (2012) Сдвиги климатических ниш среди наземных растений-вселенцев редки. Наука 335: 1344–1348. [PubMed] [Google Scholar] 7. Сегурадо П., Араужо МБ (2004) Оценка методов моделирования распределения видов.J Biogeogr 31: 1555–1568. [Google Scholar] 8. Nix HA (1986) Биогеографический анализ австралийских прозрачных змей. Атлас Elapid Snakes Aust 7: 4–15. [Google Scholar] 9. Guisan A, Thuiller W (2005) Прогнозирование распространения видов: предлагая больше, чем простые модели среды обитания. Ecol Lett 8: 993–1009. [Google Scholar] 10. Элит Дж., Литвик Дж. Р. (2009) Модели распределения видов: экологическое объяснение и предсказание в пространстве и времени. Annu Rev Ecol Evol Syst 40: 677–697. [Google Scholar] 11. Hirzel A, Hausser J, Chessel D, Perrin N (2002) Факторный анализ экологической ниши: как рассчитать карты пригодности местообитаний без данных об отсутствии? Экология 83: 2027–2036.[Google Scholar] 12. Раксуорти С.Дж., Мартинес-Мейер Э., Хорнинг Н., Нуссбаум Р.А., Шнайдер Г.Е. и др. (2003) Прогнозирование распространения известных и неизвестных видов рептилий на Мадагаскаре. Природа 426: 837–841. [PubMed] [Google Scholar] 13. Zhu L, Sun OJ, Sang W, Li Z, Ma K (2007) Прогнозирование пространственного распределения инвазивных видов растений ( Eupatorium adenophorum ) в Китае. Landsc Ecol 22: 1143–1154. [Google Scholar] 14. Gritti ES, Gaucherel C, Crespo-Perez M-V, Chuine I (2013) Как сравнение моделей может помочь улучшить модели распределения видов? PloS One 8: e68823.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 15. Brotons L, Thuiller W, Araújo MB, Hirzel AH (2004) Методы моделирования «присутствие-отсутствие» и «только присутствие» для прогнозирования пригодности среды обитания птиц. Экография 27: 437–448. [Google Scholar] 16. Элит Дж. Х., Грэм С. П., Андерсон Р., Дудик М., Ферриер С. и др. (2006) Новые методы улучшают предсказание распространения видов на основе данных о встречаемости. Экография 29: 129–151. [Google Scholar] 17. Tsoar A, Allouche O, Steinitz O, Rotem D, Kadmon R (2007) Сравнительная оценка методов только присутствия для моделирования распределения видов.Дайверы Дистриб 13: 397–405. [Google Scholar] 19. Morin X, Thuiller W (2009) Сравнение моделей на основе ниш и процессов для уменьшения неопределенности прогнозов изменений ареала видов в условиях изменения климата. Экология 90: 1301–1313. [PubMed] [Google Scholar] 20. Кинан Т., Мария Серра Дж., Ллорет Ф., Ниньерола М., Сабате С. (2011) Предсказание будущего лесов Средиземноморья в условиях изменения климата с помощью моделей на основе ниш и процессов: CO 2 имеет значение! Glob Change Biol. 17: 565–579. [Google Scholar] 21.Cheaib A, Badeau V, Boe J, Chuine I, Delire C и др. (2012) Влияние изменения климата на ареалы деревьев: взаимное сравнение моделей облегчает понимание и количественную оценку неопределенности. Ecol Lett 15: 533–544. [PubMed] [Google Scholar] 22. Монсеруд Р.А., Леманс Р. (1992) Сравнение глобальных карт растительности со статистикой Каппа. Модель Ecol 62: 275–293. [Google Scholar] 23. Swets JA (1988) Измерение точности диагностических систем. Наука 240: 1285–1293. [PubMed] [Google Scholar] 24. Бил С.М., Леннон Дж. Дж. (2012) Включение неопределенности в прогнозирующее моделирование распределения видов.Philos Trans R Soc B Biol Sci 367: 247–258. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 26. Hijmans RJ, Cameron SE, Parra JL, Jones PG, Jarvis A (2005) Интерполированные климатические поверхности с очень высоким разрешением для глобальных участков суши. Int J Climatol 25: 1965–1978. [Google Scholar] 27. Ли Г, Лю Ц., Лю И, Ян Дж, Чжан Х и др. (2012) Влияние климата, нарушений и почвенных факторов на потенциальное распространение дуба Ляотунг ( Quercus wutaishanica Mayr ) в Китае. Ecol Res 27: 427–436. [Google Scholar] 28.Wang XP, Tang ZY, Fang JY (2006) Климатический контроль над лесами и распространением древесных пород в лесном регионе северо-востока Китая. Дж Интегр Завод Биол 48: 778–789. [Google Scholar] 29. Wang R, Wang YZ (2006) Динамика вторжения и потенциальное распространение инвазивных чужеродных видов растений Ageratina adenophora (Asteraceae) в Китае. Дайверы Дистриб 12: 397–408. [Google Scholar] 30. Zhu L, Sun OJ, Sang W, Li Z, Ma K (2007) Прогнозирование пространственного распределения инвазивных видов растений ( Eupatorium adenophorum ) в Китае.Landsc Ecol 22: 1143–1154. [Google Scholar] 31. Zhang MG, Zhou ZK, Chen WY, Slik JWF, Cannon CH и др. (2012) Использование моделирования распределения видов для улучшения природоохранных мероприятий и планирования землепользования в Юньнани, Китай. Биол Консерв 153: 257–264. [Google Scholar] 32. Ficetola GF, Thuiller W, Miaud C (2007) Прогнозирование и подтверждение потенциального глобального распространения проблемного чужеродного инвазивного вида — американской лягушки-быка. Дайверы Дистриб 13: 476–485. [Google Scholar] 33. Фарбер О., Кадмон Р. (2003) Оценка альтернативных подходов к биоклиматическому моделированию с особым упором на расстояние Махаланобиса.Модель Ecol 160: 115–130. [Google Scholar] 34. Джованелли Дж. Г., де Сикейра М. Ф., Хаддад К. Ф., Александрино Дж. (2010) Моделирование пространственно ограниченного распределения в Неотропах: Как размер области калибровки влияет на производительность пяти методов только присутствия. Модель Ecol 221: 215–224. [Google Scholar] 35. Reiss H, Cunze S, Koenig K, Neumann H, Kroencke I. (2011) Моделирование распределения видов морского бентоса: пример из Северного моря. Mar Ecol Prog Ser 442: 71–86. [Google Scholar] 36. Франклин Дж., Вайзер С.К., Дрейк Д.Р., Берроуз Л.Э., Сайкс В.Р. (2006) Окружающая среда, история нарушений и состав дождевых лесов на островах Тонга, Западная Полинезия.J Veg Sci 17: 233–244. [Google Scholar] 37. Guyon I, Saffari A, Dror G, Cawley G (2010) Выбор модели: за пределами байесовского / частотного разделения. J Mach Learn Res 11: 61–87. [Google Scholar] 38. Карпентер Г., Гиллисон А., Винтер Дж. (1993) ДОМЕН: гибкая процедура моделирования для картирования потенциальных распределений растений и животных. Biodivers Conserv 2: 667–680. [Google Scholar] 39. Прасад А.М., Айверсон Л.Р., Лиав А. (2006) Новые методы классификации и регрессионного дерева: сбор и случайные леса для экологического прогнозирования.Экосистемы 9: 181–199. [Google Scholar] 40. Бенито Гарсон М., Санчес де Диос Р., Сайнс Оллеро Х. (2008) Влияние изменения климата на распространение иберийских видов деревьев. Appl Veg Sci 11: 169–178. [Google Scholar] 41. Филлипс С.Дж., Андерсон Р.П., Шапир Р.Э. (2006) Моделирование максимальной энтропии географического распределения видов. Модель Ecol 190: 231–259. [Google Scholar] 42. Burges CJ (1998) Учебное пособие по машинам опорных векторов для распознавания образов. Data Min Knowl Discov 2: 121–167. [Google Scholar] 43.Drake JM, Randin C, Guisan A (2006) Моделирование экологических ниш с машинами опорных векторов. J Appl Ecol 43: 424–432. [Google Scholar] 44. Основная группа разработчиков R (2010) R: язык и среда для статистических вычислений. Вена, Австрия: Фонд R для статистических вычислений. Доступно: http://www.r-project.org/. По состоянию на 18 сентября 2011 г. 46. Филдинг А.Х., Белл Дж.Ф. (1997) Обзор методов оценки ошибок прогноза в моделях присутствия / отсутствия сохранения. Environ Conserv 24: 38–49.[Google Scholar] 47. Hanley JA, McNeil BJ (1983) Метод сравнения площадей под кривыми рабочих характеристик приемника, полученными из одних и тех же случаев. Радиология 148: 839–843. [PubMed] [Google Scholar]

48. Рознер Б. (2010) Основы биостатистики. Cengage Learning.

49. Xu C, He HS, Hu Y, Chang Y, Larsen DR, et al. (2004) Оценка влияния неопределенности на уровне ячеек на моделирование модели лесного ландшафта на северо-востоке Китая. Модель сукцессии возмущений для Landsc с использованием Landis 180: 57–72.[Google Scholar] 50. Элит Дж., Бургман М.А., Реган Х.М. (2002) Отображение эпистемических неопределенностей и расплывчатых концепций при прогнозировании распространения видов. Модель Ecol 157: 313–329. [Google Scholar] 51. Олден Дж. Д., Джексон Д. А., Перес-Нето П. Р. (2002) Прогностические модели распределения видов рыб: примечание о правильной проверке и случайных прогнозах. Trans Am Fish Soc 131: 329–336. [Google Scholar] 52. Cantor SB, Sun CC, Tortolero-Luna G, Richards-Kortum R, Follen M (1999) Сравнение отношений C / B из исследований с использованием анализа кривой рабочих характеристик приемника.J Clin Epidemiol 52: 885–892. [PubMed] [Google Scholar] 53. Freeman EA, Moisen GG (2008) Сравнение эффективности пороговых критериев для бинарной классификации с точки зрения прогнозируемой распространенности и каппа. Модель Ecol 217: 48–58. [Google Scholar]

54. Лоутон Дж. (2000) Заключительные замечания: обзор некоторых открытых вопросов. Ecol Consequences Heterog: 401–424.

55. Пирсон Р.Г., Доусон Т.П. (2003) Прогнозирование воздействия изменения климата на распространение видов: полезны ли модели биоклиматической оболочки? Глоб Экол Биогеогр 12: 361–371.[Google Scholar] 56. Араужо М.Б., Пирсон Р.Г. (2005) Равновесие распределения видов с климатом. Экография 28: 693–695. [Google Scholar] 57. Thuiller W, Araújo MB, Lavorel S (2003) Обобщенные модели против анализа дерева классификации: прогнозирование пространственного распределения видов растений в различных масштабах. J Veg Sci 14: 669–680. [Google Scholar] 58. Уильямс Дж. Н., Сео С., Торн Дж., Нельсон Дж. К., Эрвин С. и др. (2009) Использование моделей распределения видов для прогнозирования новых случаев появления редких растений. Дайверы Дистриб 15: 565–576.[Google Scholar] 59. Wisz MS, Hijmans R, Li J, Peterson AT, Graham C, et al. (2008) Влияние размера выборки на характеристики моделей распределения видов. Дайверы Дистриб 14: 763–773. [Google Scholar] 60. Guo Q, Kelly M, Graham CH (2005) Вспомогательные векторные машины для прогнозирования распространения внезапной гибели дуба в Калифорнии. Модель Ecol 182: 75–90. [Google Scholar]

Европейская база данных первичных лесов, версия 2.0

  • 1.

    Watson, J. E. M. et al. . Исключительная ценность малонарушенных лесных экосистем. Nat. Эко. Эво. 2 , 599–610 (2018).

    Артикул Google ученый

  • 2.

    Европейская комиссия. в COM (2020) 380 final (Брюссель, 2020).

  • 3.

    Вандекерхове К. и др. . Повторное появление старовозрастных элементов в низинных лесах Северной Бельгии: следуют ли ассоциированные виды? Silva Fenn. 45 , 909–935 (2011).

    Артикул Google ученый

  • 4.

    Ди Марко, М., Ферриер, С., Харвуд, Т. Д., Хоскинс, А. Дж. И Уотсон, Дж. Э. Дикие территории вдвое сокращают риск исчезновения наземного биоразнообразия. Nature 573 , 582–585 (2019).

    ADS PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

  • 5.

    Фрей, С. Дж. К. и др. . Пространственные модели показывают буферную микроклиматическую способность старовозрастных лесов. Sci.Adv. 2 , e1501392 (2016).

    ADS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 6.

    Zhou, G. Y. et al. . Старовозрастные леса могут накапливать углерод в почвах. Science 314 , 1417–1417 (2006).

    ADS CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 7.

    Burrascano, S., Китон, В. С., Сабатини, Ф. М. и Блази, К. Общность и изменчивость структурных атрибутов влажных старовозрастных лесов умеренного пояса: глобальный обзор. Для. Ecol. Manag. 291 , 458–479 (2013).

    Артикул Google ученый

  • 8.

    Баухус, Дж., Пюттманн, К. и Мессье, К. Лесоводство по признакам старовозрастности. Для. Ecol. Manag. 258 , 525–537 (2009).

    Артикул Google ученый

  • 9.

    Мур, К. Д. В тени кедров: духовные ценности старовозрастных лесов. Консерв. Биол. 21 , 1120–1123 (2007).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 10.

    ЛЕСНАЯ ЕВРОПА. Состояние лесов Европы, 2015 г. (Конференция министров по защите лесов в Европе, Мадрид, 2015 г.).

  • 11.

    Ceccherini, G. et al. . Резкое увеличение площади вырубленных лесов в Европе после 2015 года. Nature 583 , 72–77 (2020).

    ADS CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 12.

    Рычаги, К. и др. . Факторы, влияющие на интенсивность лесозаготовок в Европе. Для. Ecol. Manag. 315 , 160–172 (2014).

    Артикул Google ученый

  • 13.

    Потапов П. и др. .Последние рубежи дикой природы: отслеживание исчезновения нетронутых лесных ландшафтов с 2000 по 2013 гг. Sci. Adv . 3 (2017).

  • 14.

    Schickhofer, M. & Schwarz, U. Инвентаризация потенциальных первичных и старовозрастных лесных территорий в Румынии (PRIMOFARO) . Определение крупнейших малонарушенных лесов в умеренной зоне Европейского Союза . (Фонд Евронатур, 2019).

  • 15.

    Knorn, J. и др. . Продолжающаяся потеря старовозрастных лесов умеренного пояса в румынских Карпатах, несмотря на рост сети охраняемых территорий. Environ. Консерв. 40 , 182–193 (2013).

    Артикул Google ученый

  • 16.

    Суд Европейского Союза. C-441/17 — Комиссия против Польши (Forêt de Białowiea) Решение Суда (Большая палата) от 17 апреля 2018 г., (2018).

  • 17.

    Chylarecki, P. & Selva, N. Древний лес: избавьте его от вырубки. Nature 530 , 419–419 (2016).

    ADS PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

  • 18.

    Earthsight. Явный в коррупции. Как миллиардные компании и правительства ЕС вырубают леса Украины. (Earthsight, 2018).

  • 19.

    Mikoláš, M. et al. . Распространение и представление первичных лесов в ландшафте Центральной Европы: результаты крупномасштабной полевой переписи. Для. Ecol. Manag. 449 , 117466 (2019).

    Артикул Google ученый

  • 20.

    Ханс, Дж. ИКЕА Заготовка старовозрастного леса для недорогой мебели в России. https://news.mongabay.com/2012/05/ikea-logging-old-growth-forest-for-low-price-furniture-in-russia/ (2012).

  • 21.

    Sabatini, F. M. и др. . Пробелы в защите и возможности восстановления девственных лесов в Европе. Дайверы. Дистриб. 26 , 1646–1662 (2020).

    Артикул Google ученый

  • 22.

    Барредо Кано, Дж. И. и др. . Картирование и оценка девственных и старовозрастных лесов в Европе . (30661 евро EN, Бюро публикаций Европейского Союза, 2021 г.).

  • 23.

    Adam, D. & Vrška, T. Важные места старовозрастных лесов в ландшафтном атласе Чешской Республики (ред. Т. Хрнчарова, П. Мацковчин и И. Звара) (Министерство окружающей среды и Сильва Тарука Научно-исследовательский институт Пражского научно-исследовательского института ландшафтного и декоративного садоводства им. Сильвы Тарука, 2009 г.).

  • 24.

    Диачи, Дж. Девственные леса и лесные заповедники в странах Центральной и Восточной Европы — История, современное состояние и будущее развитие. Материалы докладов приглашенных лекторов, представленных на заседании комитета управления и рабочих групп COST E4 в Любляне, Словения (1999).

  • 25.

    Кирчмейр, Х. и Коваровичс, А. Номинальное досье «Первобытные буковые леса Карпат и других регионов Европы» как расширение существующего объекта Всемирного природного наследия «Первобытные буковые леса Карпат и древности» Буковые леса Германии »(1133bis) .(2016).

  • 26.

    Гарсиа Фесед, К., Берглунд, Х. и Стрнад, М. Объемный документ: информация, касающаяся старовозрастных лесов Европы. (Отчет ETC / BD для ЕАОС, 2015 г.).

  • 27.

    Вин, П. и др. . Девственные леса в Румынии и Болгарии: результаты двух проектов национальной инвентаризации и их значение для защиты. Biodivers. Консерв. 19 , 1805–1819 (2010).

    Артикул Google ученый

  • 28.

    Ибиш, П. Л. и Урсу, А. Потенциальные девственные леса Румынии. (Гринпис ЦВЕ Румыния; Центр экономики и управления экосистемами, Университет устойчивого развития Эберсвальде; Географический факультет, Университет им. А. И. Кузы в Яссах, 2017 г.).

  • 29.

    Спраклен Б. Д. и Спраклен Д. В. Выявление старовозрастных лесов Европы с помощью дистанционного зондирования: исследование в Украинских Карпатах. Леса 10 , 127 (2019).

    Артикул Google ученый

  • 30.

    Франк, Г. и др. . СТОИМОСТЬ Действие E27. Охраняемые лесные территории в Европе — анализ и гармонизация (PROFOR): результаты, выводы и рекомендации . (Федеральный научно-исследовательский и учебный центр по лесам, опасным природным явлениям и ландшафтам (BFW), 2007 г.).

  • 31.

    Sabatini, F. M. et al. . Где последние девственные леса Европы? Дайверы. Дистриб. 24 , 1426–1439 (2018).

    Артикул Google ученый

  • 32.

    Мак-Робертс Р. Э., Сюзанна В., Герардо К. и Элизабет Л. Оценка естественности лесов. Для. Sci. 58 , 294–309 (2012).

    Артикул Google ученый

  • 33.

    Sabatini, F. M. et al. . Европейская база данных первичных лесов. figshare https://doi.org/10.6084/m9.figshare.13194095.v1 (2020).

  • 34.

    ФАО. Глобальная оценка лесных ресурсов, 2015 г.Термины и определения . (ФАО, 2015).

  • 35.

    Buchwald, E. Иерархическая терминология для более или менее естественных лесов в связи с устойчивым управлением и сохранением биоразнообразия в Proceedings: Третье совещание экспертов по гармонизации определений, связанных с лесами, для использования различными заинтересованными сторонами (Food and Agriculture Организация Объединенных Наций, 2005 г.).

  • 36.

    Блази К., Бурраскано С., Матурани А. и Сабатини Ф. М. Старовозрастные леса Италии .(Palombi Editori, 2010).

  • 37.

    Cateau, E. et al. . Le patrimoine forestier des reservations naturelles. Focus sur les forêts à caractère naturel. Кайе № 7 . (Природные заповедники Франции, 2017).

  • 38.

    Свобода, М. и др. . Изменчивость на уровне ландшафта в исторических нарушениях в первичных горных лесах Picea abies в Восточных Карпатах, Румыния. J. Veg. Sci. 25 , 386–401 (2014).

    Артикул Google ученый

  • 39.

    Потапов, П. и др. . Картирование нетронутых лесных ландшафтов мира с помощью дистанционного зондирования. Ecol. Soc . 13 (2008).

  • 40.

    Britz, H. et al. . Номинация «Древние буковые леса Германии» как расширение всемирного природного наследия «Первобытные буковые леса Карпат». Nationale Naturlandschaften, Федеративная Республика Германия. Ниден-Штайн: Специализированное редактирование Cognitio Kommunikation & Planung (2009).

  • 41.

    UNEP-WCMC & IUCN. Профиль охраняемых территорий древних и первобытных буковых лесов Карпат и других регионов Европы из Всемирной базы данных охраняемых территорий https://www.protectedplanet.net/

    1 (2019).

  • 42.

    EEA. Биогеографические регионы Европы https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/biogeographic-regions-europe-3 (2016).

  • 43.

    EEA. Типы европейских лесов. Категории и типы отчетности и политики в области устойчивого лесопользования.(Технический отчет ЕАОС № 9/2006. ЕАОС, Копенгаген, 2006 г.).

  • 44.

    Bohn, U. et al. . Карта естественной растительности Европы. Пояснительный текст на компакт-диске (Федеральное агентство по охране природы Германии, Бонн, Германия, 2003 г.).

  • 45.

    Hansen, M. C. et al. . Глобальные карты изменения лесного покрова в XXI веке в высоком разрешении. Science 342 , 850–853 (2013).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 46.

    R Основная группа разработчиков. R: Язык и среда для статистических вычислений v. 3.6.1. R Фонд статистических вычислений http://www.R-project.org/ (2019).

  • 47.

    Miljødirektoratet. (2016).

  • 48.

    ФАО. Глобальная оценка лесных ресурсов 2015 г. Настольная справка. 245 (ФАО, Рим, 2015 г.).

  • 49.

    ЛЕСНАЯ ЕВРОПА. Количественные показатели Страновые отчеты 2015 https://foresteurope.org/state-europes-forests-2015-report/#1476295965372-d3bb1dd0-e9a0 (2015).

  • 50.

    Коэн, В. Б., Янг, З., Хили, С. П., Кеннеди, Р. Э. и Горелик, Н. Мультиспектральный ансамбль LandTrendr для обнаружения нарушений в лесах. Remote Sens. Environ. 205 , 131–140 (2018).

    ADS Статья Google ученый

  • 51.

    Кеннеди, Э. Р. и др. . Реализация алгоритма LandTrendr в Google Earth Engine. Дистанционное зондирование 10 (2018).

  • 52.

    Горелик, Н. и др. . Google Earth Engine: геопространственный анализ планетарного масштаба для всех. Среда удаленного сенсора . 202 , 18–27 (2017).

    ADS Статья Google ученый

  • 53.

    Кеннеди, Р. Э., Янг, З. и Коэн, В. Б. Выявление тенденций нарушения и восстановления лесов с использованием годовых временных рядов Landsat: 1. LandTrendr — алгоритмы временной сегментации. Remote Sens. Environ. 114 , 2897–2910 (2010).

    ADS Статья Google ученый

  • 54.

    Гриффитс, П., Ван Дер Линден, С., Куэммерл, Т. и Хостерт, П. Пиксельный алгоритм компоновки спутников для картографирования земного покрова большой площади Журнал IEEE Selected Topics in Applied Earth Observations и дистанционное зондирование 6 , 2088–2101 (2013).

  • 55.

    Коэн, В.Б. и Спайс, Т. А. Оценка структурных характеристик древостоев пихты дугласовой / болиголова западной по изображениям Landsat и SPOT. Remote Sens. Environ. 41 , 1–17 (1992).

    ADS Статья Google ученый

  • 56.

    Червински, К. Дж., Кинг, Д. Дж. И Митчелл, С. В. Картирование роста и убыли лесов в смешанных лесах умеренного пояса с использованием анализа временных тенденций изображений Landsat, 1987–2010 гг. Remote Sens.Environ. 141 , 188–200 (2014).

    ADS Статья Google ученый

  • 57.

    Коэн, В. Б., Янг, З. и Кеннеди, Р. Выявление тенденций нарушения и восстановления лесов с использованием годовых временных рядов Landsat: 2. TimeSync — инструменты для калибровки и проверки. Remote Sens. Environ. 114 , 2911–2924 (2010).

    ADS Статья Google ученый

  • 58.

    Гроган К., Пфлугмахер Д., Хостерт П., Кеннеди Р. и Фенсхольт Р. Нарушение приграничных лесов и роль натурального каучука в континентальной части Юго-Восточной Азии с использованием годовых временных рядов Landsat. Remote Sens. Environ. 169 , 438–453 (2015).

    ADS Статья Google ученый

  • 59.

    Де Марсо, Т. и др. . Характеристика нарушений лесов в аргентинском Сухом Чако на основе временных рядов Landsat. Международный журнал прикладных наблюдений за Землей и геоинформации 98 , 102310 (2021).

    Артикул Google ученый

  • 60.

    Франк, А. Изобретая av nyckelbiotoper: resultat до och med 2003 . (Skogsstyr., 2004).

  • 61.

    Länsstyrelsen Västerbotten. LstAC Skogar med höga naturvärden ovan gränsen för fjällnära skog 2003–2015 https: // ext-geodatakatalog.lansstyrelsen.se/GeodataKatalogen/ (2019).

  • 62.

    Naturvårdsverket. Skyddsvärda statliga skogar http://mdp.vic-metria.nu/miljodataportalen/GetMetaDataById?UUID=3919E66E-2E09-440D-9171-B5074DF0C0ED (2017).

  • 63.

    Naturvårdsverket. Skogliga värdekärnor http://gpt.vic-metria.nu/data/land/skogliga_vardekarnor_2016.zip (2016).

  • 64.

    Naturvårdsverket. Preciserad kartering av kontinuitetsskog i Jämtlands län http: // gpt.vic-metria.nu/data/land/Preciserad_kskog_jamtland.zip (2019).

  • 65.

    Ahlkrona, E., Giljam, C. & Wennberg, S. Kartering av kontinuitetsskogi boreal region. Metria AB på uppdrag av Naturvårdsverket (2017).

  • 66.

    Naturvårdsverket. Skyddad fjallbarrskog https://gpt.vic-metria.nu/data/land/NMD/Skyddad_Fjallbarrskog.zip (2019).

  • 67.

    Троцюк В. и др. . Режим нарушений смешанной степени тяжести у первичных Picea abies (L.) Карст. леса украинских Карпат. Для. Ecol. Manag. 334 , 144–153 (2014).

    Артикул Google ученый

  • 68.

    Kozák, D. et al. . Профиль связанных с деревьями микрогородов в европейских девственных лесах с преобладанием бука. Для. Ecol. Manag. 429 , 363–374 (2018).

    Артикул Google ученый

  • 69.

    Гарбарино, М. и др. . Нарушения разрывов и модели восстановления в старовозрастных лесах Боснии: многоспектральное дистанционное зондирование и наземный подход. Ann. Для. Sci. 69 , 617–625 (2012).

    Артикул Google ученый

  • 70.

    Керен, С. и др. . Сравнительная структурная динамика смешанного старовозрастного горного леса Джандж в Боснии и Герцеговине: находятся ли хвойные деревья в долгосрочном упадке? Леса 5 , 1243–1266 (2014).

    Артикул Google ученый

  • 71.

    Мотта, Р. и др. . Структура, пространственно-временная динамика и режим нарушенности смешанного старовозрастного леса бук – пихта – ель обыкновенная Биоградской Горы (Черногория). Завод Биосист. 149 , 966–975 (2015).

    Артикул Google ученый

  • 72.

    Мотта, Р. и др. . Развитие признаков старовозрастности в разновозрастных лесах итальянских Альп. Eur. J. For. Res. 134 , 19–31 (2015).

    Артикул Google ученый

  • 73.

    Панайотов М. и др. . Горные хвойные леса Болгарии — структура и естественная динамика . (Университет лесного хозяйства и геософта, 2016).

  • 74.

    Lõhmus, A. & Kraut, A. Структура насаждений гемибореальных старовозрастных лесов: характерные особенности, различия между типами участков и сравнение с FSC-сертифицированными спелыми насаждениями в Эстонии. Для. Ecol. Manag. 260 , 155–165 (2010).

    Артикул Google ученый

  • 75.

    EEA. Разработка индикатора естественности лесов для Европы. Концепция и методология определения лесов высокой природной ценности (СТЦ) . (Технический отчет ЕАОС № 13/2014, Люксембург: Бюро публикаций Европейского Союза, 2014 г.).

  • 76.

    Росси, М., Бардин, П., Като, Э. и Валлаури, Д.Forêts anciennes de Méditerrané e et des montagnes limitrophes: rérences pour la naturalité régionale. WWF France, Марсель, Франция , 144 (2013).

  • 77.

    Myhre, T. Skogkur 2020. Redningsplan for Norges unike skoger. WWF Verdens villmarksfond, Norges naturvernforbund, SABIMA (2012).

  • 78.

    Руэте, А., Снелл, Т. и Йонссон, М. Динамическое краевое антропогенное воздействие на распространение и разнообразие грибов во фрагментированных старовозрастных лесах. Ecol. Прил. 26 , 1475–1485 (2016).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 79.

    Хейри, К., Вольф, А., Рорер, Л., Бранг, П. и Бугманн, Х. Сукцессионные пути в швейцарских горных лесных заповедниках. Eur. J. For. Res. 131 , 503–518 (2012).

    Артикул Google ученый

  • 80.

    Бранг, П., Heiri, C. & Bugmann, H. Waldreservate: 50 Jahre natürliche Waldentwicklung in der Schweiz . (Хаупт, 2011).

  • 81.

    Pantić, D. et al. . Структурные, производственные и динамические характеристики лесного заповедника Рачанская Шливовица на горе Тара. Glasnik Šumarskog fakulteta , 93–114 (2011).

  • 82.

    Savoie, J. M. et al. . Vieilles forêts Pyrénéennes de Midi-Pyrénées. Фаза Deuxième. Оценка и картография сайтов.Рекомендации. Раппорт окончательный . (Ecole d’Ingénieurs de PURPAN / DREAL Midi-Pyrénées, 2015).

  • 83.

    Savoie, J. M. et al. . Forêts pyrénéennes anciennes de Midi-Pyrénées. Rapport d’Etude de projet FEDER 2008–2011. 320 (Ecole d’Ingénieurs de PURPAN / DREAL Midi-Pyrénées, 2011).

  • 84.

    WWF Финляндии. Kansallisomaisuus turvaan — valtion omistamia suojelun arvoisia metsä- ja suoalueita, (WWF Suomen raportteja, 2012).

  • 85.

    Китенберга, М. и др. . Сочетание антропогенных и климатических воздействий формирует 250-летнюю историю пожаров на полуестественном ландшафте с преобладанием сосны в Северной Латвии. Для. Ecol. Manag. 441 , 192–201 (2019).

    Артикул Google ученый

  • 86.

    Бадерс, Э., Сенхофа, С., Пурина, Л. и Янсонс, А. Естественная последовательность древостоев европейской ели в полубореальных лесах: тематическое исследование в национальном парке Слитере, Латвия. Балтийское лесное хозяйство 23 , 522–528 (2017).

    Google ученый

  • 87.

    Kokarēviča, I. et al. . Изменения растительности в борео-неморальных лесных насаждениях в зависимости от почвенных факторов и прошлого землепользования в течение 80-летнего периода отсутствия антропогенного воздействия. Can. J. For. Res. 46 , 376–386 (2016).

    Артикул Google ученый

  • 88.

    Фернандес Лопес, Национальный парк А. Б. Гарахонай, Патримонио Мундиаль. (Organismo Autonomo Parques Nacionales, 2009 г.).

  • 89.

    TRAGSATEC. Segundo Inventario Ecológico del Parque Nacional de Garajonay. (Национальный парк Гарахонай, 2006 г.).

  • 90.

    Фернандес, А. Б. и Гомес, Л. Qué son los bosques antiguos de laurisilva. Su valor y situación en Canarias. La Gomera, entre bosques y taparuchas , 177–236 (2016).

  • 91.

    Матович, Б. и др. . Сравнение структуры древостоя в управляемых и девственных буковых лесах в Сербии. Список Шумарского 142 , 47–57 (2018).

    Артикул Google ученый

  • 92.

    Киш, А., Стойшич, В., и Динич, А. В 2-й Международный симпозиум по охране природы. Труды 373–382 (Институт охраны природы провинции Воеводина, Нови Сад, 2016).

  • 93.

    Кобяков К. и Яколев Ю. Атлас территорий высокой природоохранной ценности и анализ пробелов и репрезентативности сети охраняемых территорий на северо-западе России. (Финский институт окружающей среды, 2013 г.).

  • 94.

    Дику А. и Шука Л. Pyjet e vjetër të ahut në shqipëri (Старые буковые леса в Албании) . (ТОСЭР — ИЛИРИЯ, 2017).

  • 95.

    Burrascano, S. et al . Это долгий путь к вершине: разнообразие видов растений на этапе перехода от лесов, находящихся в ведении, к старовозрастным лесам. J. Veg. Sci. 29 , 98–109 (2018).

    Артикул Google ученый

  • ProRF-T ZK Teco Pro RF-T RFID-терминал контроля доступа

    ProRF-T — это RFID-терминал контроля доступа, включающий 2,4-дюймовый ЖК-экран TFT. Цветной дисплей и новая структура прошивки предлагают удобное меню для пользователей. простое управление, а также возможность фотосъемки, которая позволяет делать фотографии присутствия и удостоверение личности с фотографией (опционально).Новая аппаратная платформа ZMM 220 имеет тактовую частоту 1,2 ГГц, что значительно улучшает проверку скорости. Сенсорная клавиатура обеспечивает простые и удобные операции, такие как управление пользователями, доступ к настройкам параметров управления или чтение отчетов.

    © 2021 Соответствующие владельцы и держатели брендов. Эта таблица была тщательно исследована и создана Laptop Direct CC (https://www.laptopdirect.co.za), однако могут возникать ошибки и упущения. Применяются только ссылки на Южную Африку. Вся продукция поступает в Южную Африку от официальных поставщиков, а гарантия предоставляется местным поставщиком.E&OE. Эту таблицу и содержимое нашего сайта можно использовать при условии, что это уведомление и ссылка останутся нетронутыми и неизменными.
    Технические характеристики
    Код продукта ProRF-T
    Емкость карты 50, 000
    Транзакции Емкость 100, 000
    Фотографии событий 7, 000
    Связь TCP / IP, RS485 (для ведомого считывателя), USB-хост, ввод / вывод Wiegand, блок реле безопасности
    Аппаратное обеспечение 1.Двухъядерный процессор 2 ГГц, память 128 МБ ОЗУ / 256 МБ флэш-памяти, сенсорный экран TFT-LCD 2, 4 дюйма, считыватель EM / IC-карта 125 кГц (опционально), Hi-Fi голос и индикатор, сигнализация переключателя несанкционированного доступа, сенсорная клавиатура, угол обзора 120 ° Камера
    Стандартные функции Уровни доступа / группы / праздники, DST / расписание звонков, режим принуждения (пароль), запрет на возврат, запрос записи, пользовательские обои и заставка
    Специальные функции Несколько режимов проверки , Моментальный снимок события, фото пользователя (дополнительно)
    Интерфейс контроля доступа Выход реле блокировки, выход тревоги / дополнительный вход, кнопка выхода / датчик двери, выход дверного звонка
    Совместимость Wiegand Slave Reader, программное обеспечение ZKBioSecurity, Подчиненное устройство чтения карт RS485 (дополнительно)
    Рабочая температура -10 ° C ~ 50 ° C
    Размеры 195.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.