Анализ показателей стандартов раскрытия информации по водоснабжению крупных городов России в 2017 году

Автор: Великанов Николай Леонидович, Наумов Владимир Аркадьевич, Корягин Сергей Иванович

Журнал: Технико-технологические проблемы сервиса @ttps

Рубрика: Организационно-экономические аспекты сервиса

Статья в выпуске: 2 (48), 2019 года.

Бесплатный доступ

Приведены результаты анализа данных финансово-хозяйственной деятельности в области водоснабжения, содержащихся в стандартах раскрытия информации за 2017 года по крупным городам. Рассмотрены города России с населением от 180 до 650 тысяч человек. Построены эмпирические зависимости объема воды, поданной потребителям, от численности населения города, выручки от регулируемой деятельности (водоснабжение) от объема воды, поданной потребителям, связи численности населения и протяженности водопроводных сетей в однотрубном исчислении. Разработанные методики расчета будут способствовать повышению эффективности управления системами водоснабжения современных крупных городов.

Еще

Стандарты раскрытия информации, водоснабжение крупных городов, водопроводные сетей

Короткий адрес: https://sciup.org/148319933

IDR: 148319933

Текст научной статьи Анализ показателей стандартов раскрытия информации по водоснабжению крупных городов России в 2017 году

Пресноводные ресурсы имеют жизненно важное значение как для природных экосистем, так и для потребностей человека. Однако, экстремальный климат и его влияние на пресную воду могут создавать трудности для муниципальных работников и инженеров в плане эффективного управления этими ресурсами [1]. В арктической Канаде ограниченность финансового и человеческого капитала оставила в наследство пресноводные системы, которые в недостаточной степени обслуживают нынешнее население и могут оказаться неадекватными в ближайшем будущем в условиях потепления климата, роста населения и растущего спроса.

Эта проблема решается планированием общих водных ресурсов с применением нескольких новых методов прогнозирования. Исследования показали, что основным источником пополнения воды являются осадки [2].

Эта информация использовалась для калибровки оценки водных ресурсов, в которой рассматривались сценарии прогнозирования климата, а также альтернативные сценарии управления пресной водой в целях лучшей адаптации к изменению климата. Эвристические методы прогнозирования поставок позволили быстро оценить несколько альтернативных стратегий снабжения водой. Это поможет процессу планирования путем конкретного количественного определения срока службы первичных систем водоснабжения города [1].

В [2] показаны четыре реакции на засуху: сохранение водных ресурсов путем регулирования спроса на воду; кампания по экономии воды; система подпитки водоносного горизонта и создание технического комитета по безопасности снабжения водой.

Развитие инфраструктуры имеет центральное значение для процессов, которые ослабляют и создают уязвимость в городах [3]. Городские субъекты, особенно обладающие достаточными ресурсами, воспринимают и интерпретируют уязвимость и решают, когда и как адаптироваться. Когда городские менеджеры используют инфраструктуру для снижения городского риска в сложной, взаимосвязанной городской системе, появляются новые уязвимые места из-за присущей системы обратных связей. Прослежена взаимодействие между динамикой системы и процессами принятия решений в течение 700 лет адаптации Мехико к водным рискам [3], сосредоточив внимание на циклах принятия решений поставщиками государственной инфраструктуры (в данном случае государственными органами). Объединены две точки зрения при изучении этой истории: компромиссы между надежностью и уязвимостью для объяснения эволюции динамики системных рисков, опосредованной контролем обратной связи, и пути адаптации, чтобы сосредоточиться на эволюции циклов принятия решений, которые мотивируют значительные инвестиции в инфраструктуру [3]. Опираясь на исторические, археологические свидетельства и оригинальные исследования в области водных ресурсов, инженерной и культурной истории, исследованы пути адаптации человеческого поселения, водоснабжения и риска наводнений. История Мехико раскрывает идеи, которые расширяют теорию взаимосвязанной инфраструктуры и уроки, характерные для современного городского управления рисками [3].

Повышение эффективности управления системами водоснабжения современных крупных городов невозможно без анализа показателей финансово-хозяйственной деятельности в этой отрасли. Так в [4] обозначены основные направления исследования проблематики фор- мирования моделей, отображающих процесс управления водными ресурсами городов на основе совершенствования технологии их воспроизводства и рационального использования энергосберегающих проектов. Отмечается, что высокая степень неопределенности рыночной среды усложняет использование критериев и методов принятия управленческих решений по водоснабжению городов.

Исследование различных проблем управления водоснабжением крупных городов широко отражено в научных публикациях [510]. В [5] указано, что основной составляющей себестоимости коммунальных услуг по водоснабжению являются затраты на электроэнергию. В качестве основного пути экономии энергоресурсов в системах водоснабжения предлагается снижение непроизводительных расходов и потерь воды, путем замены и модернизации устаревшего оборудования, совершенствования учета, контроля и регулирования рабочих параметров работы системы. В [6] отмечено, что водоснабжение города Воронежа основано на использовании подземных вод неоген-четвертичного и верхнедевонского водоносных горизонтов; в 2010 году дефицит в воде для населения составил 150 тыс. м3/сутки (при потребности 650 тыс. м3/сутки). Анализ состояния сетей водоснабжения города Тольятти [7] показал, что большинство трубопроводов водопроводной сети имеет значительный физический износ, так как они были построены и введены в эксплуатацию в период бурного жилищного строительства прошлого века. При этом не были учтены организационнотехнические возможности эксплуатирующих организаций. Влияние отложений в водопроводных и канализационных сетях на их функционирование рассмотрено в [8]; предложена методика расчета период технического обслуживания трубопроводной системы одним из современных методов. В [9] установлено, что действующая система водоснабжения города Твери не обеспечивает растущие потребности областного центра и имеет ряд серьезных недостатков, которые оказывают негативное влияние на качество предоставляемых услуг населению по обеспечению питьевой водой. Резкое снижение объемов водопотребления в коммунальном хозяйстве Российской Федерации с началом реформы ЖКХ (начало 90-х годов) отмечено в [10]. Например, объем водопо-требления Санкт-Петербурга за последние 25 лет снизился в два раза. Такое снижение водо-потребления в городе привело к изменениям гидравлического режима работы водопроводной системы. Заметно уменьшились скорости движения воды в трубопроводах, особенно в районах, удаленных от водопроводных станций.

Однако в опубликованных исследований не удалось обнаружить анализа данных по водоснабжению, которые включены в Стандарты раскрытия информации. В данной статье показано, какие данные финансовохозяйственной деятельности в области водоснабжения стали доступными для исследования благодаря указанному стандарту, проведен анализ показателей 2017 года по крупным городам России.

Формы предоставления информации, подлежащей раскрытию, организациями, осуществляющими холодное водоснабжение, утверждены приказом ФАС [12]. Большая часть необходимых для анализа данных содержится в форме 2.7 – Информация об основных показателях финансово-хозяйственной деятельности регулируемой организации. Часть – в форме 2.1 – Общая информация о регулируемой организации, которая включает показатели: протяженность водопроводных сетей (в однотрубном исчислении) (километров); количество скважин (штук); количество подкачивающих насосных станций (штук).

По статистическим данным за 2017 год были отобраны крупные города России с населением от 180 до 650 тысяч человек. (Проблемы водоснабжения мегаполисов и городов с меньшим населением в данной статье не рассматриваются.) Таковых оказалось 86. Практически на всех просмотренных сайтах организаций, осуществляющих холодное водоснабжение, в сети «Интернет» имеется раздел (или страница) «Раскрытие информации». Но только на 39 из них удалось отыскать указанные формы отчетности за 2017 год (табл. 1). Например, на сайте УМУП «Ульяновскводоканал» [13] последний отчет – за 2014 г, и т.д.

В таблице 1: N – численность населения; V – объем поднятой + объем покупной воды; V 0 – объем отпущенной потребителям воды; V 1 – объем воды, пропущенной через очистные сооружения; P 0 – выручка от регулируемой деятельности (водоснабжение); P X – расходы на химические реагенты, используемые в технологическом процессе; L – протяженность водопроводных сетей в однотрубном исчислении.

Средние значения показателей водоснабжения, рассчитанные в последней строке табл. 1, мало информативны из-за выбранного широкого диапазона количества населения в городах. Гораздо выше информативность относительных (удельных) показателей в табл. 2. Часть таких показателей взята из отчетов: E – удельный расход электроэнергии на подачу воды в сеть; S – расход воды на собственные ну- жды (процент объема отпуска воды потребителям); П – потери воды в сетях в процентах.

Рассчитаем и занесем в табл. 2 следующие удельные показатели водоснабжения. Показатель водообеспеченности (измеряется в литрах в сутки на человека):

в = (109 • Уо)/(365 • N).    (1)

Наибольшая водообеспченность отмечена в Владивостоке (327,1 л/(сут. чел.)) и в Иркутске (323,8 л/(сут. чел.) ); наименьшая – в Сочи (118,4 л/(сут. чел.) и в Бийске (122 , 8 л/(сут.чел.).

Средневзвешенный тариф (сколько в среднем уплачено за кубометр воды, руб./м3):

Р = Р / / V о .             (2)

Наибольший в 2017 году был в Петропавловске-Камчатском (42 , 96 руб./м3) и в Ставрополе (38,07 руб./м3); наименьший – в Абакане (9,13 руб./м3) и в Иркутске (10 , 72 руб./м3).

Размер среднего годового платежа за воду на одного жителя (руб. в год на чел.):

С = 106 Po/N .           (3)

Меньше всего за воду в год на человека платят в Бийске (713 руб.) и в Улан-Удэ (801 руб.); больше всего – в Петропавловске-Камчатском (3538 руб.) и Владивостоке (3250 руб.). Самым большим данный показатель оказался в двух дальневосточных городах. Но в Петропавловске-Камчатском, главным образом, из-за высоких тарифов на воду, p=42,96 руб./м3, а во Владивостоке – из-за наибольшей водообеспечен-ности B = 327,1 л/(сут.чел.).

Заметим, что в показатели (2) и (3) рассчитаны по фактическим платежам без учета задолженностей, информация о которых в от- четах не предусмотрена.

Пересчитаем потери воды в сетях в процентах по формуле:

- Уо • (1 + 0,01 • 5)

V По = 100 •

V

В табл. 2 получено, что средние значе- ния процентов потерь в отчете П и рассчитанных по формуле (5) П0 различаются по отдельным городам. Но средние значения по всем городам, практически, одинаковы. Т.е. нет повсеместного занижения потерь в отчетах. Скорее всего, разница между П и П0 обусловлена погрешностями расчетов. Наименьший процент потерь отмечен в Чите (5%) и в Бийске (9%); наибольший – в Сочи (56%) и Петропавловске-Камчатском (51%).

Длина водопровода, приходящаяся на одного жителя города (м/чел.):

I = 103 L/N .            (5)

Наименьшее значение показателя отме- чено в Сургуте (0,539 м/чел.) и в Чите (0,853

м/чел.); наибольший – в Оренбурге (4,0 м/чел.) и в Сочи (3,491 м/чел.).

Разумеется, системы водоснабжения крупных городов существенно различаются по источникам и объемам подаваемой воды, состоянию трубопроводов и систем водоподготовки, особенностям технологического процесса. Например, в отчетах ряда городов указано, что объем воды, пропущенной через очистные сооружения, равен нулю (Владикавказ, Орск, Саранск, Стерлитамак, Сочи, Улан-Удэ, Чита). В части городов источниками воды являются только поверхностные водные объекты, другие получают весь объем воды из скважин. Однако можно попытаться найти некоторые общие закономерности.

Таблица 1 – Абсолютные данные по водоснабжению крупных городов России в 2017 году

№ пп

Город

N, чел.

V, млн. м3

V 0 , млн. м3

V 1 , млн. м3

P 0 , млн. руб.

P X , млн. руб.

L, км

1

Абакан

184168

19,85

16,67

19,85

152,25

0,34

247,5

2

Армавир

190709

17,58

10,49

8,86

357,05

7,04

220

3

Астрахань

533925

63,47

37,14

63,47

666,55

30,94

1263

4

Балаково

189829

16,23

12,08

16,23

269,45

18,77

218,7

5

Барнаул

632372

57,84

47,33

54,87

902,06

11,56

1161

6

Белгород

391554

45,79

29,42

19,82

519,22

1,53

1120

7

Бийск

201914

10,93

9,05

10,93

143,90

0,59

289

8

Брянск

405723

40,16

30,76

23,04

588,44

24,3

826,1

9

Владивосток

604901

121,38

72,22

116,78

1965,7

52,04

852,9

10

Владикавказ

306258

53,37

29,04

0

573,33

0,62

689,1

11

Волжский

325224

36,04

29,04

36,04

393,18

11,98

529,4

12

Вологда

312420

33,98

21,06

33,87

580,96

71,32

669,2

13

Иркутск

623869

89,29

73,74

89,29

790,43

3,04

778,6

14

Йошкар-Ола

268272

24,83

19,86

0,04

283,25

0,41

427,7

15

Калининград

475056

49,71

35,53

48,87

885,64

146,19

931,8

16

Кемерово

558973

69,22

29,35

69,22

859,08

30,18

1527

17

Комсомольск

248254

43,76

24,23

39,02

541,20

38,74

357,3

18

Кострома

277280

29,46

19,15

29,46

417,32

41,67

538,7

19

Мытищи

211606

22,85

19,36

9,58

634,51

0,03

312,6

20

Мурманск

295374

40,25

28,40

25,94

649,12

16,96

431

21

Новокузнецк

553638

59,18

32,55

58,62

542,01

13,31

1093

22

Оренбург

564773

53,65

49,04

14,54

916,90

8,15

2259

23

Орск

229255

26,11

15,99

0

294,77

0,05

576,6

24

Петропавловск

181216

32,59

14,92

6,43

641,16

1,11

408,5

25

Подольск

302831

42,74

32,40

8,27

585,01

1,51

840,4

26

Рязань

538962

53,92

36,82

50,06

775,84

37,49

580

27

Саранск

318841

35,54

19,98

0

388,22

0

518

28

Севастополь

436670

57,68

27,74

40,66

629,93

12,02

1145

29

Смоленск

330025

28,09

22,61

14,26

420,73

0,26

472,9

30

Сочи

424281

42,29

18,33

0

484,18

1,68

1481

31

Ставрополь

433931

45,53

33,98

45,31

1293,57

3,25

869,8

32

Стерлитамак

279626

25,84

19,07

0

255,52

0

477,8

33

Сургут

366189

27,73

22,40

27,73

799,90

3,72

197,5

34

Таганрог

249848

30,54

15,73

27,33

504,55

13,78

805,6

35

Тамбов

293661

34,76

22,71

34,13

375,29

0,64

712

36

Томск

574002

45,25

28,34

46,48

900,59

10,18

790

37

Улан-Удэ

434869

35,73

25,22

0

348,36

0,23

550,7

38

Чебоксары

492331

45,68

37,22

45,56

534,53

67,65

618,5

39

Чита

349005

22,46

21,08

0

494,30

0,14

297,8

Среднее значение

41,57

27,95

25,7

598,92

17,52

720,1

Был проведен статистический анализ показателей водоснабжения. Была сформирована матрица показателей W k,i ; к = 1, 2, .„, n; i = 1, 2, . „, m ; где n = 39 - количество городов; m = 15 – общее количество показателей в табл. 1 и 2. Рассчитана матрица парной корреляции:

П, j = с о rr ( Wk, b Wk, j ); j = 1,2,^, m. Определены пары показателей с наиболее тесной стохастической связью. Для них найдены уравнения линейной регрессии.

Наибольший коэффициент парной корреляции r = 0,81 оказался между численностью населения города N и объемом воды, поданной линейной регрессии V0 = f1(N), полагая досто-потребителям V0 (рис. 1). Найдем уравнение верной точку f1(0)) = 0:

( N )= аг N ; tq = 0,07426.    (7)

Таблица 2 – Удельные показатели водоснабжения крупных городов России в 2017 году

№ пп

Город

Из отчетов

Рассчитанные в данной статье

E

S

П

П 0

В

р

С

l

кВт.ч. куб .м

%

%

%

литр

чел. сут .

руб. куб.м

руб.

чел. год

м

чел.

1

Абакан

0,45

0,103

15,9

15,93

248,0

9,13

827

1,344

2

Армавир

1,06

18,3

40,4

29,41

150,7

34,04

1872

1,154

3

Астрахань

0,39

6,43

36,29

37,72

190,6

17,95

1248

2,366

4

Балаково

0,80

9,9

17,99

18,20

174,3

22,31

1419

1,152

5

Барнаул

0,68

8,12

12,39

11,53

205,0

19,06

1426

1,836

6

Белгород

0,82

13,42

27,11

27,11

205,9

17,65

1326

2,860

7

Бийск

1,00

9,58

9,11

9,27

122,8

15,90

713

1,431

8

Брянск

1,08

6,6

18,0

18,34

207,7

19,13

1450

2,036

9

Владивосток

1,07

10

30,0

34,56

327,1

27,22

3250

1,410

10

Владикавказ

0,97

6,2

43,7

42,20

259,8

19,74

1872

2,250

11

Волжский

0,40

13,03

9,98

8,93

244,6

13,54

1209

1,628

12

Вологда

0,55

22,7

27,5

23,95

184,7

27,59

1860

2,142

13

Иркутск

0,21

0,6

19,0

16,92

323,8

10,72

1267

1,248

14

Йошкар-Ола

0,60

0,01

19,7

20,00

202,8

14,26

1056

1,594

15

Калининград

0,56

6,26

21,0

24,05

204,9

24,93

1864

1,961

16

Кемерово

0,74

38,39

31,19

41,33

143,8

29,28

1537

2,732

17

Комсомольск

0,76

37

24,1

24,14

267,4

22,33

2180

1,439

18

Кострома

0,53

6,92

25,09

30,49

189,2

21,79

1505

1,943

19

Мытищи

0,54

7,5

9,49

8,91

250,7

32,77

2999

1,477

20

Мурманск

0,96

16,15

29,5

18,04

263,5

22,85

2198

1,459

21

Новокузнецк

0,72

4,29

39,21

42,64

161,1

16,65

979

1,974

22

Оренбург

0,68

4,4

17,11

4,58

237,9

18,70

1623

4,00

23

Орск

1,08

6,16

32,62

35,01

191,0

18,44

1286

2,515

24

Петропавловск

0,37

5,16

49,98

51,84

225,6

42,96

3538

2,254

25

Подольск

0,86

7,3

19,82

18,67

293,1

18,06

1932

2,775

26

Рязань

0,68

7,18

26,79

26,81

187,2

21,07

1440

1,076

27

Саранск

0,77

0,29

21,69

21,52

171,7

19,43

1218

1,625

28

Севастополь

0,99

20,86

43,36

41,87

174,1

22,71

1443

2,622

29

Смоленск

0,59

3,7

16,55

16,54

187,7

18,61

1275

1,433

30

Сочи

0,71

0

55,0

56,65

118,4

26,41

1141

3,491

31

Ставрополь

2,73

2,91

21,1

23,20

214,5

38,07

2981

2,004

32

Стерлитамак

0,38

4,81

26,8

22,66

186,8

13,40

914

1,709

33

Сургут

0,88

8,73

11,53

12,19

167,6

35,72

2184

0,539

34

Таганрог

1,49

14

43,17

41,27

172,5

32,07

2019

3,224

35

Тамбов

0,96

11,33

25,26

27,25

211,9

16,52

1278

2,425

36

Томск

1,19

0,46

34,6

37,08

135,3

31,78

1569

1,376

37

Улан-Удэ

1,10

1,0

27,2

28,72

158,9

13,82

801

1,266

38

Чебоксары

0,79

0,35

18,24

18,24

207,1

14,36

1086

1,256

39

Чита

1,43

1,13

5,0

5,08

165,5

23,45

1416

0,853

Ср

0,835

8,75

25,70

25,46

203,5

22,16

1621

На рис. 1 две точки справа сверху – это показатели Владивостока и Иркутска.

Точки – данные из табл. 1. Сплошная прямая – линейная аппроксимация данных, штриховые линии – границы ее доверительного интервала при уровне значимости 0,05.

Следующим по величине модуля оказался коэффициент парной корреляции между объемом воды V0, поданной потребителям, и выручки от водоснабжения P0 (r = 0,74) (рис. 2). Найдем уравнение линейной регрессии P0 = f2(V0), полагая достоверной точку f2(0)) = 0:

/2 ( У0)=«2 ⋅ ^0 ; «2 = 0,02216.    (7)

На рис. 2 верхняя правая точка – пока затель Владивостока, нижняя правая – Иркутска.

Рисунок 3 – Связь и численности населения и протяженности водопроводных сетей в однотрубном исчислении L количества населения

Рисунок 1 – Зависимость объема воды, поданной потребителям, от численности населения города в 2017 году

Рисунок 2 – Связь выручки от регулируемой деятельности (водоснабжение) и объема воды, поданной потребителям

Здесь сплошная прямая – линейная аппроксимация данных, штриховые линии – границы ее доверительного интервала при уровне значимости 0,05.

Можно считать значимой стохастическую связь между численностью населения N и протяженностью водопроводных сетей L (рис. 3). Коэффициент парной корреляции между ними r = 0,67. Найдем уравнение линейной регрессии L = f 3 ( N ):

f3(N) = a 3 • N ; a3 = 0,001894.   (8)

На рис. 3 верхняя правая точка – показатель Оренбурга.

Здесь сплошная прямая – линейная аппроксимация данных, штриховые линии – границы ее доверительного интервала при уровне значимости 0,05.

Заметно ниже коэффициент корреляции между выручкой за водоснабжение P0 и длиной трубопровода L (r = 0,40); между P 0 и удельным расходом электроэнергии на подачу воды в сеть E (r = 0,30). Практически отсутствует корреляция между платой за воду и потерями в сети (r = 0,06).

Список литературы Анализ показателей стандартов раскрытия информации по водоснабжению крупных городов России в 2017 году

  • Bakaic M., Medeiros A.S., Peters J.F., Wolfe B.B. Hydrologic monitoring tools for freshwater municipal planning in the Arctic: the case of Iqaluit, Nunavut, Canada. -Environmental science and pollution research. 2018. V. 25, I.33, SI, Pp. 32913-32925. DOI: 10.1007/s11356-017-9343-4
  • Scott D., Iipinge K.N., Mfune J.K.E., Muchadenyika D., Makuti O.V., Ziervogel G. The Story of Water in Windhoek: A Narrative Approach to Interpreting a Transdisciplinary Process. -Water. 2018. V. 10, I.10 (1366). DOI: 10.3390/w10101366
  • Tellman B., Bausch J.C., Eakin H., Anderies J.M., Mazari-Hiriart M., Manuel-Navarrete D., Redman C.L. Adaptive pathways and coupled infrastructure: seven centuries of adaptation to water risk and theproduction of vulnerability in Mexico City.-Ecology and society. 2018. V. 23, I.1 (1). DOI: 10.5751/ES-09712-230101
  • Безценный А.А. Теоретические основы и практика совершенствования систем водоснабжения современных городов.-Коммунальное хозяйство городов. -2006. -№ 73. -С. 222-251.
  • Феофанов Ю.А., Адельшин А.Б., Нуруллин Ж.С. Пути экономии энергоресурсов в системах водоснабжения.-Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. 2012. № 2. С. 153-159.
Еще
Статья научная