FOLIA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE STETINENSIS Agnieszka

FOLIA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE STETINENSIS
Folia Univ. Agric. Stetin. 2007, Oeconomica 256 (48), 297–304
Agnieszka SOMPOLSKA-RZECHUŁA
RANKING KRAJÓW EUROPY WEDŁUG KRYTERIUM WYKORZYSTANIA
ODNAWIALNYCH ŹRÓDEŁ ENERGII I STANU ŚRODOWISKA NATURALNEGO
THE RANKING OF EUROPEAN COUNTRIES WITH REGARD TO UTILIZATION
OF RENEWABLE SOURCES OF ENERGY
Katedra Statystyki Matematycznej, Akademia Rolnicza
ul. Monte Cassino 16, 70-466 Szczecin
Abstract. This work presents methods of ranking applications chosen European countries with
regard to utilization of renewable sources of energy and the situation in natural environment.
Three ways were used for creating the pattern and the size of variance was the base to chose
the best ranking of countries.
Słowa kluczowe: ranking, wzorzec, odnawialne źródła energii.
Key words: ranking, pattern, renewable source of energy.
WSTĘP
W ostatnich dziesięcioleciach zaszły ogromne przeobrażenia, które swoim zasięgiem
objęły wszystkie dziedziny życia. Dotyczy to zarówno gospodarki, społeczeństwa, jak i zasobów środowiska przyrodniczego. Te ostatnie mają istotny wpływ na dobrobyt społeczny
i postęp. We współczesnym świecie znaczenie zasobów naturalnych dodatkowo rośnie
z uwagi na ich wyczerpywanie się związane m.in. z nieracjonalnym gospodarowaniem.
Efektem tych zmian było powstanie nowych obszarów badawczych, takich jak ekonomia
środowiska czy zarządzanie środowiskiem. Pojawiły się też nowe terminy, takie jak „trwały
i zrównoważony rozwój” (ang. sustainable development), który dotyczy wszystkich dziedzin
życia gospodarczego, począwszy od rolnictwa, a skończywszy na przemyśle. Szczególnie
energetyka, korzystając głównie z nieodnawialnych źródeł energii, przyczyniła się do degradacji środowiska przyrodniczego m.in. poprzez wprowadzanie do atmosfery tlenków
azotu, siarki, węgla. Wyczerpywanie się tradycyjnych źródeł energii, np. węgla, ropy naftowej, gazu ziemnego oraz nadmierne zanieczyszczenie środowiska naturalnego spowodowały wzrost zainteresowania odnawialnymi źródłami energii (OZE), którymi są: biomasa,
energia wody, wnętrze ziemi, wiatr, słońce. OZE stanowią doskonałą alternatywę dla tradycyjnych nośników energii, ponieważ ich zasoby uzupełniają się w naturalnych procesach,
co oznacza, że są praktycznie niewyczerpalne.
Celem pracy jest utworzenie rankingu wybranych krajów europejskich, metodą wykorzystującą wzorzec rozwoju Hellwiga, według kryterium wykorzystania odnawialnych źródeł
energii oraz stanu przyrodniczego.
Ochrona środowiska jest obecnie przedmiotem różnych analiz. Obejmuje wiele złożonych zjawisk, które mogą być opisane metodami wielowymiarowej analizy porównawczej
(Kukuła 2000).
298
A. Sompolska-Rzechuła
RODZAJE ODNAWIALNYCH ŹRÓDEŁ ENERGII
Charakterystyczną cechą odnawialnych źródeł energii jest to, że pod wpływem oddziaływania promieniowania słonecznego są odtwarzane i praktycznie niewyczerpalne.
W warunkach Polski może być wykorzystywana energia pochodząca (Tymiński 1997):
– z promieniowania słonecznego,
– ze spadku wód,
– z wiatru,
– z biomasy.
Rysunek 1 przedstawia formy i kierunki wykorzystania odnawialnych źródeł energii
(Pawlak 2004).
Rys. 1. Odnawialne źródła energii – formy i kierunki ich wykorzystania
Energia promieniowania słonecznego jest podstawowym źródłem energii na Ziemi. Energia
paliw kopalnych, stanowiących obecnie główny surowiec energetyczny, zwłaszcza w krajach
rozwiniętych jest także energią pochodzącą od Słońca. Także energia wiatru, fal morskich
oraz innych niekonwencjonalnych źródeł energii powstaje dzięki promieniowaniu słonecznemu.
Energia wody to zarówno energia fal morskich, energia zmagazynowana w stojących zbiornikach wodnych, jak i energia cieków płynących, przy czym znaczenie dla energetyki mają wody śródlądowe. Energetyka wodna stanowi aż 22% całkowitej światowej produkcji energii elektrycznej i jest obecnie najbardziej rozpowszechnionym źródłem energii odnawialnej.
Wiatr powstaje w wyniku nierównomiernego nagrzewania się mas powietrza. Energia
wiatru jest energią odnawialną, a także czystą ekologicznie, gdyż nie przyczynia się
do wzrostu koncentracji gazów cieplarnianych w atmosferze. W Polsce istnieją obszary,
gdzie energia wiatru może być wykorzystana do produkcji energii elektrycznej. Obszary
te stanowią około 40% powierzchni kraju. Najlepsze warunki do wykorzystania energii wia-
Ranking krajów Europy według kryterium...
299
tru panują na wybrzeżu Morza Bałtyckiego, Suwalszczyźnie i Równinie Mazowieckiej.
Główną barierą w rozwoju sektora energetyki związanego z wykorzystaniem wiatru jest
wysoki koszt instalacji, który zwraca się dopiero po wielu latach. Ponadto elektrownie wiatrowe mają wpływ na środowisko naturalne. Nie powodują one co prawda emisji zanieczyszczeń, poważnymi problemami są jednak zmiany krajobrazu, hałas oraz ich wpływ
na dzikie ptactwo na szlakach migracji sezonowych.
Biomasa stanowi trzecie co do wielkości na świecie naturalne źródło energii. Według definicji Unii Europejskiej biomasa oznacza podatne na rozkład biologiczny frakcje produktów,
odpady i pozostałości przemysłu rolnego (łącznie z substancjami roślinnymi i zwierzęcymi),
leśnictwa i związanych z nim gałęzi gospodarki, jak również podatne na rozkład biologiczny
frakcje odpadów przemysłowych i miejskich.
MATERIAŁ I METODA
Na potrzeby rankingu wybranych państw Europy, według kryterium wykorzystania odnawialnych źródeł energii oraz stanu środowiska naturalnego, wybrano zmienne diagnostyczne, wśród których uwzględniono cechy dotyczące stanu, zagrożenia i ochrony przyrody, emisji zanieczyszczeń do powietrza, odpadów i wykorzystania alternatywnych źródeł
energii. Szczegółową listę zmiennych diagnostycznych tworzą:
X1 – produkcja energii pierwotnej, w tys. toe1 na 1 mieszkańca;
X2 – dostawy energii, w Meto na 1 mieszkańca, z ropy naftowej, paliwa stałego, gazu zimnego, elektrowni jądrowej, energii odnawialnej;
X3 – produkcja energii odnawialnej z biomasy i spalania odpadów, w tys. toe na 1 mieszkańca;
X4 – emisja gazów cieplarnianych, w %, do roku 1990;
X5– emisja dwutlenku węgla, w tonach CO2 na 1 mieszkańca;
X6 – wytwarzane odpady komunalne na 1 mieszkańca, w kg;
X7 – składowane odpady komunalne na 1 mieszkańca, w kg;
X8 – powierzchnia lasów i innych terenów leśnych na 1 mieszkańca, w ha;
X9 – biomasa drzewna, w tonach na 1 ha.
Wybór krajów wiązał się z dostępnością danych statystycznych. W analizie uwzględniono te kraje, dla których otrzymano informacje dotyczące przyjętych cech diagnostycznych.
Materiał badawczy dotyczy roku 2004 (Ochrona środowiska 2005). Informacje wykorzystane w analizie taksonomicznej pochodzą z bazy danych (Ochrona środowiska 2005 oraz
New Cronos Eurostat 2005). Podstawowe charakterystyki opisowe przyjętych zmiennych
diagnostycznych zostały przedstawione w tab. 1.
Duże wartości współczynników zmienności świadczą o dużym zróżnicowaniu przestrzennym obiektów, zatem cechy mogą stanowić podstawę do utworzenia rankingu wybranych krajów europejskich (Ostasiewicz 1998).
W konstruowaniu rankingu posłużono się metodą rangowania według odległości
od wzorca, która oparta jest na odległościach metrycznych wszystkich obiektów od wyróż1
Toe – tona oleju ekwiwalentnego (umownego) – ang. ton of equivalent – stosowana w bilansach
międzynarodowych jednostka miary energii. Oznacza ilość energii, jaka może zostać wyprodukowana ze spalania jednej metrycznej tony ropy naftowej (Ochrona środowiska 2005).
300
A. Sompolska-Rzechuła
nionego obiektu zwanego wzorcem. Wzorzec jest pojęciem abstrakcyjnym o współrzędnych zestandaryzowanych (Nowak 1990). Podstawą rangowania n-elementowego zbioru
obiektów, opisanego m-elementowym zbiorem cech, jest unormowana macierz danych,
w której wszystkie cechy są symulantami (lub destymulantami), a średnie arytmetyczne
cech równe są zero. W tabeli 2 przedstawiono rankingi wybranych krajów według kryterium
wykorzystania odnawialnych źródeł energii i stanu środowiska naturalnego.
Tabela 1. Podstawowe charakterystyki opisowe zmiennych diagnostycznych
Zmienna
X1
x
35 820,76
vj
s
56 928,26
158,93
X2
69,05
92,54
134,02
X3
2 766,16
3 151,36
113,93
X4
96,94
30,93
31,91
X5
9,28
4,00
43,08
X6
502,04
139,83
27,85
X7
276,12
161,77
58,59
X8
0,678
1,06
157,64
X9
96,398
55,07
57,14
Tabela 2. Rankingi wybranych krajów UE pod względem wykorzystania odnawialnych źródeł
energii i stanu środowiska naturalnego
Metoda I
Ścieżka rozwoju I
max, min
Cypr
Luksemburg
Irlandia
Malta
Portugalia
Grecja
Szwecja
Wielka Brytania
Belgia
Węgry
Dania
Włochy
Czechy
Hiszpania
Estonia
Austria
Polska
Słowacja
Niderlandy
Finlandia
Litwa
Łotwa
Niemcy
Francja
Słowenia
11,836
11,752
11,280
11,022
10,550
10,465
10,453
10,212
10,096
9,992
9,923
9,893
9,851
9,810
9,793
9,743
9,455
9,314
9,307
9,151
8,978
8,807
8,589
8,329
7,659
Metoda II
Ścieżka rozwoju II
q3, q1
Szwecja
4,815
Niderlandy
4,745
Luksemburg
4,577
Litwa
4,398
Finlandia
4,291
Malta
4,185
Francja
3,904
Niemcy
3,872
Łotwa
3,624
Cypr
3,461
Dania
2,704
Irlandia
2,616
Estonia
2,455
Wielka Brytania
2,417
Czechy
2,282
Polska
2,269
Belgia
2,017
Portugalia
1,913
Austria
1,826
Grecja
1,791
Słowenia
1,786
Hiszpania
1,728
Włochy
1,727
Słowacja
1,723
Węgry
1,515
Metoda III
Suma z jednakowymi wagami
Luksemburg
Litwa
Niderlandy
Malta
Szwecja
Finlandia
Francja
Łotwa
Niemcy
Cypr
Irlandia
Wielka Brytania
Dania
Estonia
Polska
Czechy
Portugalia
Słowenia
Grecja
Słowacja
Belgia
Węgry
Włochy
Hiszpania
Austria
4,729
4,522
4,414
4,361
4,249
4,082
3,856
3,765
3,736
3,650
2,923
2,625
2,582
2,504
2,469
2,383
2,265
2,090
2,068
2,064
2,045
1,964
1,963
1,955
1,924
Ranking krajów Europy według kryterium...
301
Rankingi określono na podstawie wartości g i , które wyznaczono ze wzoru (Kolenda 2006):
m
(
g i = ∑ xij' ⋅ w j
j =1
)
gdzie:
w j – wartości określające kierunek prostej (wagi dla cech),
x ij' – zestandaryzowane wartości symulant.
Różne wartości zmiennej syntetycznej g i w poszczególnych metodach wynikają z róż-
nych wartości w j , które dla każdej metody wyznaczane są w inny sposób.
W tabeli 2 w kolumnie Metoda I (ścieżka rozwoju I, max, min) wartości w j wyznaczone
zostały według wzoru:
wj =
gdzie:
xWj − x Aj
d ( A,W )
d (A,W ) – odległość Euklidesowa punktów A i W, z których A jest antywzorcem,
a W – wzorcem.
Współrzędne tych punktów zostały określone jako maksymalne i minimalne wartości zestandaryzowanych cech.
W kolumnie Metoda II (ścieżka rozwoju II, q3, q1) punkty A i W są określane na podstawie wartości trzeciego i pierwszego kwartyla dla poszczególnych cech.
W kolumnie Metoda III (suma z jednakowymi wagami) wartości cechy syntetycznej gi
wyznaczane są na podstawie wzoru (Kolenda 2006):
m
⎛
1 ⎞
1
g i = ∑ ⎜⎜ x ij' ⋅
⎟⎟ =
m⎠
m
j =1 ⎝
Jednakowe wagi dla cech równe są
przypadku rangi w j =
1
9
m
∑x
ij
j =1
2
⎛ 1 ⎞
, ponieważ ∑ ⎜
⎟ = 1 . W omawianym
m
j=1 ⎝ m ⎠
m
1
= 0,333 .
Jak wynika z tab. 2, poszczególne metody dają różne wyniki. Oceniając dobroć rankingu, można posłużyć się wariancją wyznaczoną dla wartości gi. Lepsza jest ta metoda, która
ma większą wariancję. Wariancję s2(G) dla poszczególnych metod wyznacza się według
wzoru (Kolenda 2006):
n
s 2 (G ) =
∑ (g
i =1
i
− g)
2
n
gdzie:
g i – wartość cechy syntetycznej,
g – średnia arytmetyczna cechy syntetycznej G.
Największa wariancja występuje przy użyciu metody II (ścieżka rozwoju II, q3, q1) – wynosi 1,30. Zatem najlepszą metodą tworzenia rankingu wybranych krajów, z uwzględnieniem przyjętych zmiennych diagnostycznych, jest metoda II.
302
A. Sompolska-Rzechuła
WYNIKI I DYSKUSJA
W pracy zastosowano zaproponowaną przez Z. Hellwiga metodę rangowania, za pomocą której można mierzyć rozwój państw, biorąc pod uwagę różne kryteria. W metodzie tej
wykorzystano trzy sposoby wyznaczania wzorca rozwoju. Na podstawie wartości wariancji
wskazano najlepszy ranking państw, czyli taki, dla którego wariancja była największa.
Ścieżka rozwoju otrzymana drugą metodą (max, min.) różni się od rankingu wyznaczonego
metodą pierwszą (q3, q1), natomiast mniejsze różnice w pozycjach zajmowanych przez
obiekty występują w porównaniu z metodą wykorzystującą sumę jednakowych wag do wyznaczania wzorca. W przypadku tych dwóch metod różnice w pozycjach zajmowanych
przez poszczególne państwa nie są znaczące.
W rankingu, który okazał się najlepszy, biorąc pod uwagę wielkość wariancji, opartym
na q3 i q1, pierwsze miejsce zajmuje Szwecja, w przypadku której wartości zmiennych diagnostycznych są bardzo korzystne w porównaniu z wartościami dla pozostałych państw –
produkcja energii pierwotnej, w przeliczeniu na jednego mieszkańca, jest najwyższa, znacząca jest także produkcja energii odnawialnej przypadająca na jednego mieszkańca. Ilości
wytwarzanych i składowanych odpadów komunalnych są małe w porównaniu z pozostałymi
krajami. Ostatnie miejsce w rankingu zajmują Węgry z większością niekorzystnych wartości
wskaźników przyjętych do analizy (np. niska produkcja energii odnawialnej z biomasy
i spalania odpadów w przeliczeniu na jednego mieszkańca).
PODSUMOWANIE
Metody taksonomiczne w tym także liniowego porządkowania mogą być wykorzystane
do mierzenia rozwoju takich obiektów, jak państwa, regiony czy województwa, według różnych kryteriów, w tym także związanych z oceną stanu środowiska naturalnego.
W artykule przedstawiono wykorzystanie metod liniowego porządkowania wybranych
krajów europejskich do tworzenia rankingu według kryterium wykorzystania odnawialnych
źródeł energii oraz stanu środowiska naturalnego. Metody statystyczne i taksonomiczne
są powszechnie stosowane w wielu dziedzinach życia społeczno-gospodarczego. Rankingi
mogą być podstawą wyodrębniania grup typologicznych obiektów, zbliżonych pod względem badanego kryterium, dzięki czemu mogą być przydatne w podejmowaniu decyzji odnośnie do rozwoju regionów. Zaobserwowanie prawidłowości oraz stabilność zjawisk wymaga prowadzenia analiz w czasie, z uwzględnieniem innych zmiennych diagnostycznych
charakteryzujących badane zjawisko.
PIŚMIENNICTWO
Kolenda M. 2006. Taksonomia numeryczna. Klasyfikacja, porządkowanie i analiza obiektów
wielocechowych. AE, Wrocław.
Kukuła K. 2000. Metoda unitaryzacji zerowanej. PWN, Kraków.
Nowak E. 1990. Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych.
PWE, Warszawa.
Ranking krajów Europy według kryterium...
303
Ochrona środowiska. 2005. GUS, Warszawa
Pawlak J. 2004. Możliwości stosowania odnawialnych źródeł energii w wiejskich obszarach
problemowych. Acta Agr. Silv., Ser. Agraria 43 (1), 157–163.
Statystyczne metody analizy danych. 1998. Red. W. Ostasiewicz. Wydaw. AE, Wrocław.
Tymiński J. 1997. Wykorzystanie odnawialnych źródeł energii w Polsce do 2030 roku – aspekt
energetyczny i ekologiczny. IBMER, Warszawa.