Оценка экологических рисков в регионах Казахстана с использованием композитного индекса: метод и применение

Цель исследования. Разработать методику оценки экологических рисков и провести ее апробацию на основе данных по загрязнениям окружающей среды в разрезе регионов Казахстана.

Методология. Работа построена на использовании анализа и дедукции, позволивших увязать результаты литературного обзора передовых исследований и решения поставленных в статье задач; контент анализа, послужившего основой для обоснования разработанной методики оценки интегрированно-взвешенного экологического риска посредством композитного индексирования; экономико-математические методы исследования (включая Морана I, матрицы пространственных весов), а также визуализация результатов исследования посредством построения таблиц и схем.

Уникальность исследования заключается в том, что, как правило, оценка экологических рисков расценивается на основе общестрановых показателей загрязнений и их влияния на региональную экологическую ситуацию, в то время как предложенная методика учитывает влияние особенностей природно-климатического расположения того или иного региона и воздействие загрязнений из соседних областей. Полученные в результате сбора и анализа данных по уровню выбросов и отходов на примере четырех крупнейших областей Казахстана, позволило рассчитать и сравнить между собой уровни экологического риска. Расчеты региональных экологических рисков осуществлялись по данным на конец 2024г. Исследование показало, что в Карагандинской (1,26) и ЗКО (1,78) на данный период сложился высокий экологический риск, особенно за счет вклада индекса коммунальных отходов. В то время как по ВКО индекс на уровне - 0,0142 признан достаточно низким, а по Кызылординской области - ближе к границе между умеренным и повышенным экологическим риском (0,198).

В ходе исследования выявлена значимость оперативной доступности к экологическим данным при принятии управленческих решений региональными органами управления. Это также указало на необходимость расширения и продолжения данного исследования с точки зрения формирования региональной базы экоданных. Расчет экологических рисков способствует уточнению мер по экологическому менеджменту регионов, в частности корректировке решений с учетом веса того или иного индекса.

1. Wen L., Salmond J., Allen K., Tadaki M. Managing emerging environmental risks when we do not know enough about them: The case of respirable mineral dust // Environmental Science and Policy. – 2024. – Vol. 155. – P. 103715. – DOI: 10.1016/j.envsci.2024.103715.

2. Feduzi A., Runde J. Uncovering unknown unknowns: towards a baconian approach to management decision-making // Organizational Behavior and Human Decision Processes. – 2014. – Vol. 124, No. 2. – P. 268–283. – DOI: 10.1016/j.obhdp.2014.04.001.

3. Brocal F., Paltrinieri N., González-Gaya C., Sebastián M.A., Reniers G. Approach to the selection of strategies for emerging risk management considering uncertainty as the main decision variable in occupational contexts // Safety Science. – 2021. – Vol. 134. – P. 105041. – DOI: 10.1016/j.ssci.2020.105041.

4. Brocal F., González C., Komljenovic D., Katina P.F., Sebastián M.A. Emerging risk management in industry 4.0: An approach to improve organizational and human performance in the complex systems // Complexity. – 2019. – P. 2089763. – DOI: 10.1155/2019/2089763.

5. Brocal F., Sebastián M.A., González C. Theoretical framework for the new and emerging occupational risk modeling and its monitoring through technology lifecycle of industrial processes // Safety Science. – 2017. – Vol. 99. – P. 178–186. – DOI: 10.1016/j.ssci.2016.10.016.

6. Lazar E., Pan J., Wang Sh. Measuring climate-related and environmental risks for equities // Journal of Environmental Management. – 2025. – Vol. 373. – P. 123393. – DOI: 10.1016/j.jenvman.2024.123393.

7. Shokravi F., Sheikhzeinoddin A., Fathi F., Ardali F. Evaluating the environmental performance index and economic, financial, and political risks impacts in top oil-exporting and importing countries // Environmental and Sustainability Indicators. – 2025. – Vol. 26. – P. 100690. – DOI: 10.1016/j.indic.2025.100690.

8. Yamada H. Moran’s I for Multivariate Spatial Data // Mathematics. – 2024. – Vol. 12, No. 17. – P. 2746. – DOI: 10.3390/math12172746.

9. Chen Y. An analytical process of spatial autocorrelation functions based on Moran’s index // PLOS ONE. – 2021. – April 14. – DOI: 10.1371/journal.pone.0249589.

10. López M. J., Cuadrado J. J. Aplicación del estándar UNE 150008 en la evaluación del riesgo ambiental: Un enfoque práctico // Revista de Medio Ambiente. – 2009. – Vol. 84, No. 3. – P. 45–53. – URL: https://repositorio.unbosque.edu.co/

11. UN. About the United Nations Environment Programme. UNEP’s contribution to the Sustainable Development Goals (SDGs). – URL: https://www.unep.org/who-we-are/about-us

12. UNEP. Global environment outlook – GEO-6: Healthy planet, healthy people. – Cambridge: Cambridge University Press, 2019. – DOI: 10.1017/9781108627146.

13. OECD. Preventing environmental damage from products: Risk-based approaches. – Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development, 2015. – URL: https://www.oecd.org/environment/

14. ISO. ISO 31010:2019 Risk management – Risk assessment techniques. – Geneva: International Organization for Standardization, 2018.

15. Bureau of National Statistics of the Republic of Kazakhstan. – 2023. – URL: https://stat.gov.kz/ru/

16. Rebitzer G., Bux T. Practical implementation of ISO 14001 in industry – Risk-based thinking and performance evaluation // Journal of Cleaner Production. – 2017.