книги / 852
.pdf
Социально-экономические вопросы городской среды
Рис. 2. Картограмма плотности использования территории центра г. Перми
Все это свидетельствует о моноцентричном развитии города, что объективно сужает возможности развития бизнеса и его дальнейшей экспансии.
Расчет показателя экономического разнообразия тер-
ритории. Существует выраженная взаимосвязь между коэффициентами плотности экономического использования территории и разнообразия экономической деятельности (коэффициент корреляции 0,87). Однако существуют локальные центры, в которых наблюдается урбанистический эффект. Эту информацию следует использовать при городском планировании (размещение социально-бытовых, общественно-деловых центров, остановок общественного транспорта и т.п.) (рис. 3).
Рис. 3. Картограмма коэффициента разнообразия экономической деятельности
141
Вестник ПГТУ. Урбанистика. 2011. № 2
Расчет показателя транспортной доступности. Выяв-
лена достаточно высокая взаимосвязь между показателями транспортной доступности и интенсивности экономического использования территориальных единиц города (коэффициент корреляции 0,65). Более того, эта взаимосвязь выше в случае транспортной доступности личного автотранспорта, чем в случае общественного транспорта (рис. 4).
Рис. 4. Коэффициент транспортной доступности территории г. Перми
Таким образом, такие решения местной власти, как уплотнительная застройка в центральных районах города без учета экономического и административного использования территории, а также запрет на въезд личного транспорта в центр города могут создать барьеры для развития деловой среды, оказать негативное влияние на конкурентоспособность города. Этот вывод был обоснован нами более подробно ранее [11].
Расчет концентрации медицинских учреждений. Расчет концентрации медицинских учреждений может проводиться с учетом транспортной и пешеходной доступности. По результатам расчетов видно, что концентрация основных медицинских учреждений в разы больше в центральном планировочном районе, чем в отдаленных районах г. Перми (рис. 5).
142
Социально-экономические вопросы городской среды
Подобная локализация учреждений сферы здравоохранения определенным образом влияет на транспортную загруженность центра города, что, естественно, влечет за собой ряд неудобств для жителей города, связанных с недостаточным обеспечением парковочными местами вблизи лечебных учреждений.
Рис. 5. Картограмма концентрации медицинских учреждений
Таким образом, учебный курс «Пространственное развитие города» решает две учебные задачи:
•освоение студентами основ методологии геоинформационного анализа пространственно-семантических данных, приобретение навыков построения ГИС-проектов в области урбанистики
иэкономики;
•формирование системного мышления современного управленца, который должен принимать решения в условиях высокой степени неопределенности и многомерности социальноэкономических систем.
Подводя итог вышесказанному, следует отметить, что при принятии управленческих решений, при стратегическом и пространственном планировании в сфере городского развития возникают следующие вопросы, появление которых связано с конкуренцией между городами и агломерационным развитием:
•как можно уменьшить риск возникающих трансакционных издержек с помощью тщательного планирования и проектирования процессов с предпринимательской точки зрения;
143
Вестник ПГТУ. Урбанистика. 2011. № 2
•насколько велики сравнительные преимущества, обусловленные территориальной спецификой и как их можно оптимизировать в рамках концепции территориального капитала;
•как характеристики застройки и использования территории влияют на предпосылки развития конкретных отраслей экономики;
•как характер экономической структуры города определяет его стратегические преимущества в аспекте подвижности роли городов в городской иерархии.
Применение пространственно-аналитической системы позволит проводить исследования и формировать новые знания
оразвитии деловой среды крупного города, адаптационных возможностей экономики, социально-экономической реструктуризации территории города, инновационном и инвестиционном потенциале. Кроме того, пространственная модель города направлена на решение целого ряда прикладных задач: обоснование вариантов территориального планирования города, разработку городской инвестиционной программы, обоснование мер
городской социально-экономической политики, мониторинг и анализ реализации управленческих решений. Для создания подцентров экономического и социального развития в целях трансформации моноцентричной модели города в полицентричную необходимо ориентироваться на объективно существующие тенденции пространственного развития, которые можно выявить с помощью пространственно-аналитической системы.
Библиографический список
1.OECD Territorial Outlook. — Paris, 2001. — P. 15.
2.Camagni R. On the concept of territorial competitiveness: sound or misleading? // Paper presented at the ERSA Conference. — Dortmund, 2002. — P. 11.
3.Giffinger R., Stallbohm М. Changes of metropolitan development: strategic efforts in comparison of Barcelona and Vienna // Paper presented at EUR & UAA City Futures Conferences. — Madrid, 2009.
4.Camagni R., Capello R. Macroeconomic and territorial policies for regional competitiveness: an EU perspective // Regional Science Policy &
Practice. — 2010. — № 2. — P. 1—19.
5.Бозе Э. Городская агломерация: старое название — новое содержание // Удобное пространство города: Рос. эксперт. обозрение. — 2007. –
№4—5 (22).
6.Anoshkina E. The use of water transport as the instrument of regional integration within the Kama River Basin // Bacini territoriali e bacini culturali nello sviluppo delle piccole e medie imprese. — Il Ponte Vecchio, 2010.
144
Социально-экономические вопросы городской среды
7. Аношкина Е.Л., Лещев И.Е. Внешние эффекты стихийного агломерационного процесса в условиях депопуляции населения // Проблемы современной экономики. — 2009. — № 4. – С. 330–335.
8.Глазычев В.Л. Урбанистика. — М.: Европа, 2008. — 220 с.
9.Аношкина Е.Л., Страумит И.С., Аношкин П.А. Urban Network Opportunities — University: свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ
№2010616307 от 22.09.2010.
10.Giffinger R., Kalasek R., Binger B. Kleinrдumige Wirtschaftsentwicklung im dicht genutzten Stadtgebiet von Wien. — Stadtenwicklung Wien, 2004. — 78 p.
11.Аношкина Е.Л. Диспропорции развития моноцентричного
г.Пермь // Регионология: науч.-публ. журн. — 2011. — № 1. — С. 40—48.
Получено 19.05.2011
Вестник ПГТУ. Урбанистика. 2011. № 2
УДК 314.172: 004.942.001.57
П.М. Мазуркин
Марийский государственный технический университет (г. Йошкар-Ола)
ЗАКОНОМЕРНОСТИ ДИНАМИКИ УРБАНИЗАЦИИ
С помощью биотехнического закона и идентификации устойчивых законов выявлены закономерности рангового распределения крупных городов мира и России, выполнено сравнение по амплитуде и частоте колебательного возмущения численности населения городов России, доказан гибельный отрыв столицы Москвы от 35 городов страны по состоянию на 2002 год. Выявлены по ежегодным статистическим данным закономерности динамики численности городов России и их населения. Выполнено сравнение городов и поселков городского типа по динамике количества и численности населения с 1989 по 2009 год. По двум срезам 1979 и 2005 годов даны распределения 169 городов России, имеющих численность более 100 тыс. чел.
Ключевые слова: урбанизация, структурная, функциональная, параметрическая, закономерности.
Урбанизация — процесс преобразования естественных ландшафтов в антропогенные; развитие территории под влиянием городской застройки; рост и развитие городов; увеличение удельного веса и роли городского населения в стране, регионе, мире. Урбанизация — мощный экологический фактор, сопровождающийся преобразованием природных экосистем и массовым производством отходов. Территориальное равновесие [12] или неравновесие [7] во многом зависит от сложных компонентов и их соотношений в геотриаде «территория — население — хозяйство» [2], причем не только на сельских территориях. Закономерности динамики населения были представлены в работах [4, 5, 8, 9], а географическое рассмотрение территории, населения и хозяйства выполнено в книгах [3, 12].
Города являются материальными носителями процессов урбанизации, а совокупность городов есть условная биологическая (экологическая) популяция. Цель работы — показать возможности обособленного анализа биотехнических закономерностей структурно-функциональной динамики городов по численности населения.
Биотехнический закон и его фрагменты. По схеме «от простой к сложной конструкции» в табл. 1 приведены законы [10, 11, 13], применяемые для построения формулы биотехни-
146
Социально-экономические вопросы городской среды
ческих закономерностей. Формула, вместе с исходными данными, запускается в программную среду CurveExpert [6] для идентификации связей между количественно измеренными факторами. Такой процесс поиска есть структурно-параметрическая идентификация.
Таблица 1
Конструкты для построения модели изучаемого явления или процесса
Фрагменты без предыстории |
Фрагменты с предысторией |
|
y = ax — закон линейного роста |
y = a — закон не влияния перемен- |
|
или спада (при отрицательном |
ной на показатель, который имеет |
|
знаке перед правой стороной при- |
предысторию значений до периода |
|
веденной формулы) |
измерений |
|
y = axb — закон показательного |
y = a exp(±cx) — закон Лапласа в ма- |
|
роста (закон показательной гибели |
тематике (Ципфа в биологии, Паре- |
|
y = ax−b не является устойчивым |
то в экономике, Мандельброта в |
|
из-за бесконечности при нулевом |
физике) экспоненциального роста |
|
или гибели, метод операторных ис- |
||
значении переменной |
||
числений Лапласа |
||
|
||
y = axb exp(−cx) — биотехнический |
y = a exp(±cxd ) — закон экспоненци- |
|
закон (закон мастерства жизни) в |
ального роста или гибели (П.М. Ма- |
|
упрощенной форме конструкции |
зуркин, введен параметр d ) |
|
уравнения |
|
y = axb exp(−cxd ) — биотехнический закон, предложенный проф. П.М. Мазуркиным
Примечание. Жирным шрифтом выделены полные конструкции устойчивых законов.
В табл. 1 приведены фрагменты, у которых впереди могут находиться оперативные константы в виде знаков «+» или «—». Как видно, шесть устойчивых законов распределения являются частными случаями биотехнического закона.
Уравнение детерминированной модели. Любое алгебраи-
ческое уравнение, построенное на основе конструкции биотехнического закона и/или его фрагментов, идентифицирует детерминированное изменение изучаемого показателя, т.е. поведение изучаемого объекта.
Чаще всего общее уравнение детерминированных факторных связей вид
y = a xa2 |
exp(−a xa4 |
) + a xa6 |
exp(−a xa8 |
) , |
( ) |
1 |
3 |
5 |
7 |
|
|
|
|
|
|
|
147 |
Вестник ПГТУ. Урбанистика. 2011. № 2
где y — показатель; x — влияющий фактор; a1, ..., a8 — парамет-
ры модели ( ), получаемые в ходе идентификации на ПЭВМ по исходным табличным данным.
Закономерности с волновыми составляющими. Процес-
сы урбанизации, из-за включенности в так называемую эргатическую систему поведения людей, оказались колебательноволновыми и циклическими. Причем периоды цикличности в простейшем случае, если их принять во времени постоянными, соответствуют эффекту А.Л. Чижевского, т.е. влиянию солнечной активности с периодом в 11,2 года [14].
В публикациях автора доказано, что волновая адаптация идентифицируется асимметричной вейвлет-функцией вида
m
y = ∑ yi , yi = a1i xa2i exp(−a3i xa4i )cos(πx / (a5i + a6i xa7i ) − a8i ) , ( )
i=1
где y — показатель (зависимый фактор); i — номер составляю-
щей общей модели; yi — отдельная составляющая; x — влияю-
щий фактор; π — число «пи» с 18 знаками после запятой; cos |
— |
|||||||
тригонометрическое выражение косинуса; |
A = a |
xa2i exp(−a |
xa4i ) |
— |
||||
|
|
1i |
|
|
3i |
|
|
|
половина амплитуды значений показателя; p = a |
+ a |
xa7i |
|
— по- |
||||
|
|
|
5i |
6i |
|
|
|
|
ловина |
периода колебания; a8i — сдвиг |
начала |
волны, |
рад; |
||||
a1, ..., a8 |
— параметры модели ( ). |
|
|
|
|
|
|
|
Детерминированная формула ( ) становится первыми членами уравнения ( ), количество составляющих которой может достичь нескольких десятков. Но из-за малой мощности программной среды можно одновременно рассчитать только 19 параметров у модели ( ), поэтому моделирование приводит к 3—4 составляющим.
Уровни коэффициента корреляции. Для оценки картины факторных связей нами предложена подробная классификация коэффициента корреляции (табл. 2). Он изменяется от нуля до единицы.
При условии R = 0 отсутствует коррелятивная связь между двумя параметрами объекта (параметр — это показатель, характеризующий систему, а показатель — это количественно измеренный фактор).
Условие R = 1 характеризует функционально однозначную связь между параметрами объекта исследования. Такая связь
148
Социально-экономические вопросы городской среды
учитывается в классической математике в аналитических формулах (математических функциях), но однозначные связи наблюдаются только в математике.
|
|
Таблица 2 |
|
Коэффициент корреляции между факторами |
|||
|
|
|
|
Интервал |
Характеристика связи |
||
коэффициента |
по существующей |
по предлагаемой |
|
корреляции |
классификации |
классификации |
|
1 |
|
Однозначная |
|
0,9…1,0 |
Сильная |
Сильнейшая |
|
0,7…0,9 |
|
Сильная |
|
0,5…0,7 |
Слабая |
Средняя |
|
0,3...0,5 |
Слабоватая |
||
|
|||
0,1…0,3 |
|
Слабая |
|
0,0…0,1 |
Нет |
Слабейшая |
|
0 |
|
Нет |
|
Крупные города мира. Покажем методику выявления биотехнических закономерностей для городов с численностью населения более 10 млн чел. (табл. 3). Сведения о населении городов, как правило, ранжируют по убыванию численности, поэтому введем объясняющую переменную — ранг R = 0,1,2,3,... .
|
|
|
|
|
Таблица 3 |
|
|
|
Крупные города мира |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
Город |
Ранг |
Население |
Город |
Ранг |
Население |
|
R |
Nф , млн чел. |
R |
Nф , млн чел. |
|||
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
Токио |
0 |
26,4 |
Дакка |
8 |
12,3 |
|
Мехико |
1 |
18,1 |
Карачи |
9 |
11,8 |
|
Бомбей |
1 |
18,1 |
Дели |
10 |
11,7 |
|
Сан-Паулу |
2 |
17,8 |
Джакарта |
11 |
11,0 |
|
Нью-Йорк |
3 |
16,6 |
Осака |
11 |
11,0 |
|
Лагос |
4 |
13,4 |
Манила |
12 |
10,9 |
|
Лос-Анджелес |
5 |
13,1 |
Пекин |
13 |
10,8 |
|
Калькутта |
6 |
12,9 |
Рио-де- |
14 |
10,6 |
|
|
|
|
Жанейро |
|
|
|
Шанхай |
6 |
12,9 |
Каир |
14 |
10,6 |
|
Буэнос-Айрес |
7 |
12,6 |
|
|
|
|
По данным табл. 3 была получена устойчивая модель (рис. 1, а) вида
149
Вестник ПГТУ. Урбанистика. 2011. № 2
N = N1 + N2 + N3 , |
(1) |
N1 = 26,40116exp(−0,37805R0,34079 ) , N2 = A1 cos(πR / p1 + 1,08001) ,
A1 = 2,06779 109 R26,26088 exp(−25,17110R0,54955 ) , p1 = 8,04268 + 3,39560R1,14444 ,
N3 = A2 cos(πR / p2 + 0,17606) ,
A2 = −1,69418 10−6 R11,02881 exp(−2,41473R0,75250 ) , p2 = 0,056356 + 0,0098155R1,17514 .
Хотя коэффициент корреляции модели (1) дает однозначную тесноту связи, но остатки на рис. 1, б показывают возможность третьей волны возмущения. Однако исходные данные в табл. 3 даны с погрешностью 0,1 / 2 = ± 0,05 млн чел. Максимальный остаток (абсолютная погрешность) моделирования, как видно на рис. 1, б, равен не более ± 0,045 млн чел. Из-за малости остатков, в сравнении с погрешностью измерений, моделирование прекращаем, и уравнение (1) становится готовой моделью. На рис. 1 даны условные обозначения: S — сумма квадратов отклонений, равная 0,0000; r — коэффициент корреляции, равный 1,0000.
Рис. 1. Ранговое распределение крупных городов мира: а – график (1); б – остатки от модели (1)
Крупные города России по итогам Всероссийской переписи населения (9 октября 2002 г.) приведены в табл. 4 (фрагмент).
150