ECOFRACTAL-2: MODELING THE INTERACTION BETWEEN NATURE AND SOCIETY OF AGRICULTURAL REGIONS BY MEANS OF FRACTAL GEOMETRY IN THE SECOND HALF OF THE XIX CENTURY

封面

如何引用文章

全文:

详细

The results of modeling the interaction of an agrarian society and natural environment are discussed. This scientific perspective is relevant in the context of socio-natural history. The objects of the study are eight agricultural provinces of the European part of Russia: Tambov, Ryazan, Penza, Voronezh, Kursk, Orel, Tula, Saratov. The chronological scope of work is the second half of the XIX century. The fractal simulation technology to reconstruct the scenario of development and environmental management strategies is used. The set of indicators used to formalize the controlling factors are considered. The indicator is calculated on the basis of objective data and expert judgment. Modeling led to the following conclusions. Regions differed, as they were at different stages within the same pattern. Different provinces differ only in the degree of approximation to the survival borders. Studied agrarian societies were in a trap: not one of the following changes have led to a positive result. Theoretically, the positive development scenarios (e. g. reducing pressure on the environment) are represented historically unlikely due to the intrinsic properties of agrarian societies. Therefore, societies have chosen to maintain the status quo as the only possible strategy. Further development was possible only as a qualitative reformat the whole system of society-nature relations. This included the introduction of modern agricultural technologies and environmental management.

作者简介

Dmitriy Zhukov

Tambov State University named after G.R. Derzhavin

Email: ineternatum@mail.ru

Valeriy Kanischev

Tambov State University named after G.R. Derzhavin

Email: valcan@mail.ru

Sergey Lyamin

Tambov State University named after G.R. Derzhavin

Email: laomin@mail.ru

参考

  1. Борисова Е.А., Кульпин-Губайдуллин Э.С. Человек и природа. Проблемы социоестественной истории // Восток. Афро-Азиатские общества: история и современность. 2014. № 1. С. 163-166.
  2. Гринин Л.Е., Коротаев А.В., Марков А.В. Макроэволюция в живой природе и обществе. М.: УРСС, 2008. 248 с.
  3. Канищев В.В. Экономика, демография, экология в контексте модернизации аграрного общества (Тамбовская губерния в XIX - начале XX в.) // Экономическая история. М.: РОССПЭН, 2003. № 2002. С. 513-529.
  4. Малков С.Ю. Роль природной среды в российском развитии в первой половине ХХI в. // Человек и природа в пространстве и времени. Серия «Социоестественная история. Генезис кризисов природы и общества в России» / под ред. Э.С. Кульпина-Губайдуллина. М.: ИАЦ-Энергия, 2012. Вып. 36. C. 197-201.
  5. Нефедов С.А. Демографически-структурный анализ социально-экономической истории России. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. горного ун-та, 2005. 543 с.
  6. Цинцадзе Н.С. Демографические и экологические проблемы развития аграрного общества России во второй половине XIX - начале XX в. в восприятии современников. Тамбов: Изд. дом ТГУ им. Г.Р. Державина, 2012. 286 с.
  7. Жуков Д.С., Канищев В.В., Лямин С.К. Моделирование взаимодействия российского аграрного общества и природы средствами фрактальной геометрии: первые результаты эксперимента // Информационный бюллетень Ассоциации «История и компьютер». 2012. № 38. С. 74-75.
  8. Mandelbrot B.B. The Fractal Geometry of Nature. San Francisco: Freeman, 1982. 460 p.
  9. Жуков Д.С., Канищев В.В., Лямин С.К. Исторические приложения фрактального моделирования // Историческая информатика. 2013. № 1 (3). С. 71-82.
  10. Zhukov D.S., Lyamin S.K. The Modeling of Institutional Modernization by Means of Fractal Geometry // Sage Open. 2016. Vol. 6. Issue 2. doi: 10.1177/2158244016640858.
  11. Zhukov D., Kanishchev V., Lyamin S. Fractal Modeling of Historical Demographic Processes // Historical Social Research. 2013. Vol. 38. Issue 2. P. 271-287.
  12. Бородкин Л.И. Концепции синергетики в исследованиях неустойчивых исторических процессов: современные дискуссии // Информационный бюллетень Ассоциации «История и компьютер». 2008. № 35. С. 28-29.
  13. Бородкин Л.И. Фрактальные измерения Клио // Историческая информатика. 2012. № 1. С. 104-110.
  14. Канищев В.В. Особенности демоэкологических процессов XIX века в Рязанской губернии как части юга Центральной России // 19 Державинские чтения. Тамбов: Изд. дом ТГУ им. Г.Р. Державина, 2014. С. 19-23.
  15. Канищев В.В., Мизис Ю.А. Историко-геоэко-логическое развитие Тамбовского региона в XVII-XX вв. Современные методы изучения // Население и территория Центрального Черноземья и Запада России в прошлом и настоящем. Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. ун-та, 2000. С. 127-129.
  16. Канищев В.В. Экологические аспекты кризиса аграрного общества. Тамбовская губерния XIX - первая треть XX в. // Региональные тенденции взаимодействия человека и природы в процессе перехода от аграрного к индустриальному обществу. Тверь: Изд-во Твер. гос. ун-та, 2003. С. 14-17.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».