ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ОБЕСПЕЧЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ ОБЩЕСТВЕННЫМ ТРАНСПОРТОМ НА ПРИМЕРЕ Г. МОСКВЫ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.33, кандидат наук Сомов Эдуард Владимирович

• Сомов Эдуард Владимирович
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Сомов Эдуард Владимирович

3.1.2. Информационное обеспечение

3.2. Система показателей для оценки обеспеченности населения общественным транспортом

3.3. Расчет показателей на основе ГИС-анализа сетевой модели системы общественного транспорта

3.3.1. Доступность транспортной инфраструктуры

3.3.2. Надежность и разнообразие транспортного обслуживания

3.3.3. Выгодность положения в транспортной системе

4. Глава 3. Применение и анализ результатов моделирования

4.1. Анализ территориальной дифференциации обеспеченности населения общественным транспортом

4.2. Использование полученных результатов при оценке качества городской среды

4.3. Использование полученных результатов при оптимизации размещения объектов социальной инфраструктуры

4.4. Применения интегральной транспортной доступности для оценки размещения объектов различных типов локализации

5. Заключение

6. Список литературы

1. Введение:

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ОБЕСПЕЧЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ ОБЩЕСТВЕННЫМ ТРАНСПОРТОМ НА ПРИМЕРЕ Г. МОСКВЫ»

Актуальность темы исследования

В настоящее время, на фоне роста интереса к микрогеографии, урбанистке и исследованиям городов, становится все более актуальным моделирование транспортной обеспеченности при крупномасштабных исследованиях городских территорий, в том числе и методами картографического моделирования. [40, 44, 62] Транспортная обеспеченность - как характеристика качества положения в транспортной системе является одним из ключевых факторов при оценке качества городской среды. Также она влияет и на прочие характеристики городской среды, так как определяет ежедневные временные затраты на реализацию потребностей человека, а зачастую и лимитирует их. [40] Согласно определению комфортности среды, разработанному в 1970-х годах советским экономистом К.А. Багриновским, качество среды определяется минимизацией временных затрат для реализации максимально возможного спектра человеческих потребностей.

Транспортная обеспеченность взаимосвязана со многими социальными и экономическими процессами, происходящими на территории города. Развитие транспортной инфраструктуры дает импульс для экономического роста территории, а увеличение доступности рабочих мест, объектов здравоохранения, образования, проведения досуга положительно сказывается на качестве жизни населения. [17]

Наряду с непосредственным изучением транспортной обеспеченности, информация о транспортной ситуации является важным материалом при проведении прикладных исследований социально-экономической направленности: оптимизации размещения объектов социальной инфраструктуры, организации геомаркетинговых и других бизнес-исследований. Благоприятная транспортная ситуация один из основных факторов для динамичного развития большинства сегментов рынка недвижимости. [38, 40], который также играет важную роль в теориях

3

оптимизации размещения объектов социально-коммерческой инфраструктуры. [21, 38]

Развитие транспортной инфраструктуры Москвы — один из важнейших вопросов, успешность решения, которого будет оказывать первоочередное влияние на комфортность проживания в столице в среднесрочной перспективе. Улучшение транспортной ситуации является одной из целей государственной и региональной политики во многих странах мира, в том числе и в Москве. Сейчас в рамках программы по развитию Московского транспортного узла все более активно учитывается и увеличивается роль общественного транспорта при решении транспортных вопросов города. Общественному транспорту в годы активной автомобилизации уделялось недостаточно внимания, и сейчас он вновь выходит на первый план в рамках обеспечения транспортными услугами населения города. [79]

Во всех этих вопросах, большую роль играет качество оценки обеспеченности населения услугами общественного транспорта. Наметившийся рост популярности исследований в области оценки транспортной обеспеченности населения с помощью геоинформационных методов отчасти, обуславливается следующими факторами: увеличением доступности и развитием геоинформационных систем и технологий моделирования, наличием детальных данных дистанционного зондирования; использованием глобальных навигационных систем при проведении исследований и появлением новых, все более детальных и общедоступных источников пространственных данных.

Если раньше подобными крупномасштабными исследованиями занимались в основном крупные государственные организации, то сейчас многие исследователи, получив все эти инструменты, смогли решать подобные задачи, разрабатывая собственные подходы к моделированию, картографированию и анализу полученных результатов. Данные исследования отличаются разнообразием подходов и методов, что указывает

на актуальность проведения исследований в области разработки совершенствования подобных методики.

В сложившихся условиях, считаем, что ключевым моментом является разработка научно обоснованной методики оценки обеспеченности населения услугами общественного транспорта с учетом специфики крупномасштабных исследований городов: особенностей административно-территориального деления, характера размещения населения, принципов организации и функционирования транспортной системы. Полагаем, что формирование и внедрение методики обеспечит не только комплексность решения текущих задач, но и позволит инициировать и развивать новые направления исследований.

Объект исследования - обеспеченность населения общественным транспортом

Предмет исследования - методика геоинформационного моделирования обеспеченности населения общественным транспортом и способы ее применения для анализа транспортной ситуации.

Цель исследования - разработка методики моделирования и оценки обеспеченности населения общественным транспортом на основе геоинформационных технологий при крупномасштабных географических исследованиях городских территорий, и ее апробация при анализе транспортного положения различных объектов и территорий.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:

• разработать научно обоснованную систему факторов и показателей транспортной обеспеченности, с учетом способов их расчета и моделирования;

• сформулировать требования и в соответствии с ними сформировать базу пространственных данных, представляющую собой сетевую модель системы общественного транспорта Москвы;

5

• выполнить моделирование и расчет показателей, характеризующих уровень обеспеченности населения города Москвы общественным транспортом и провести анализ и интерпретацию полученных моделей с точки зрения их методической эффективности и содержательного толкования;

• Провести модельные исследования применения разработанной методики в смежных прикладных направлениях.

Теоретико-методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых в области геоинформатики (Берлянт А.М., Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Лурье И.К., Сербенюк Н.С., Тикунов В.С., Чумаченко А.Н., DeMers D., Goodchild M., Longley P., Maguire D., Ormeling F., Tomlinson R.), социально-экономической картографии (Баранский Н.Н., Белозеров В.С., Дружинин А.Г., Евтеев О.А., Ельчанинов А.И., Коровицын В.П., Прохорова Е.А.), математико-картографического моделирования (Сербенюк Н.С., Тикунов В.С.), а также российских и зарубежных ученых в области географии транспорта, анализа и построения транспортных систем (Бугроменко В.Н., Василевский Л.И., Гольц Г.А., Никольский И.В. Тархов С.А., Шлихтер С.Б. Black W.R., Potrykowski M., White H.P.).

В диссертационной работе применены следующие методы: картографический, геоинформационный, математико-картографического моделирования.

Информационной базой исследования послужили наборы открытых

пространственных данных, создаваемых в рамках проекта «OpenStreetMap» и

др. В качестве источников статистической информации использовались

данные, предоставляемые в открытом доступе Федеральной службой

государственной статистики РФ (переписи населения и данные текущего

учета населения); прочими ведомствами Российской Федерации и города

Москвы (Министерством транспорта, Комплексом градостроительной

6

политики и строительства, Департаментом транспорта и развития дорожно-транспортной инфраструктуры, ГУП Мосгортранс, ГУП Московский метрополитен). Также в исследовании активно использовались данные, полученные с помощью дешифрирования высоко детальной космической съемки. Кроме того использовались материалы научных конференций и семинаров, результаты измерений, проводимых автором. Основные защищаемые положения:

1. Разработана и сформирована база пространственных данных, которая представляет собой сетевую модель системы общественного транспорта города Москвы, и позволяет рассчитывать большинство показателей транспортной обеспеченности на основе сетевого анализа в ГИС с учетом мультимодальных перемещений.

2. Предложена научно обоснованная система факторов и показателей, а также алгоритмов их расчета и моделирования, которые необходимо учитывать при оценке обеспеченности населения общественным транспортом в рамках крупномасштабных исследований городских территорий.

3. Предложены алгоритмы использования показателей транспортной доступности для оценки размещения объектов социальной, коммерческой и транспортной инфраструктуры различных типов локализации (точечных, линейных и полигональных) с учетом размещения населения и системы общественного транспорта. Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Определена научно обоснованная система показателей и алгоритмов их расчёта, определяющая уровень обеспеченности населения города услугами общественного транспорта.

2. Систематизированы существующие методы и предложены новые подходы к моделированию обеспеченности населения общественным транспортом на крупномасштабном уровне.

7

3. Изложены принципы создания сетевых моделей транспортных систем для сетевого анализа в ГИС в рамках крупномасштабных географических исследований и сформирована оригинальная сетевая модель системы общественного транспорта города Москвы.

4. В рамках апробации методики построены модели различных факторов транспортной обеспеченности селитебной территории города Москвы, создана соответствующая серия карт.

5. Предложены варианты использования показателей транспортной доступности и алгоритмов их расчета для оценки качества городской среды, а также для оптимизации размещения объектов социальной, коммерческой и транспортной инфраструктуры.

Практическая значимость исследования. Предложенная методика моделирования и оценки обеспеченности населения общественным транспортом, а также подходы к ее использованию, могут быть применены в рамках исследований по оценке качества городской среды, а также при оптимизации и оценке размещения объектов социальной и коммерческой инфраструктуры или планировании направлений развития транспортной инфраструктуры как в научно исследовательских организациях так и в коммерческом секторе.

Внедрение. Отдельные результаты исследования реализованы в рамках гранта РФФИ «Пространственно-статистическое моделирование социально-демографических процессов в контексте территориального расширения Москвы». Разработанные подходы и методы используются в рамках коммерческой деятельности исследовательской компании SmartLocation при оценке размещения и местоположения объектов крупных торговых сетей (X5 Retail Group, О'КЕЙ, Лента). Предлагаемые в диссертационном исследовании методы и подходы использовались автором при проведении занятий по курсу «Математико-картографическое моделирование» на географическом факультете МГУ имени М.В. Ломоносова.

8

Апробация. Результаты исследования докладывались на российских и международных научных мероприятиях, в том числе на Международной конференции «ИнтерКарто/ИнтерГИС-XV, XVI, XVII» - устойчивое развитие территорий: ГИС теория и практика (Ростов-на-Дону, 2010; Барнаул, 2011; Смоленск, 2012); конференции молодых ученых «Использование геоинформационных систем и данных дистанционного зондирования Земли при решении пространственных задач» (Пермь-Астрахань, 2011); Всероссийской конференции «Геоинформационные системы в здравоохранении РФ: данные, аналитика, решения» (Санкт-Петербург, 2011, 2012).

По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе 3 -в журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Материал работы изложен на 126 страницах машинописного текста, содержит 7 таблиц, 51 рисунок.

Благодарности. Диссертант выражает признательность и благодарность научному руководителю профессору Тикунову Владимиру Сергеевичу за всестороннюю поддержку и интерес к диссертационному исследованию. Всем сотрудникам НИЛ Комплексного картографирования и кафедры картографии и геоинформатики географического факультета МГУ. Отдельное спасибо руководству исследовательской компании SmartLocatюn за предоставленные информационные материалы, а также друзьям и близким за постоянную поддержку диссертанта.

2. Глава 1. Научно-методологические основы

моделирования транспортной обеспеченности

2.1. Классические показатели транспортной обеспеченности

Транспортная обеспеченность населения характеризует потенциальные возможности населения пользоваться транспортными услугами. Существует значительное число показателей разработанных для описания транспортной обеспеченности, которые отражают уровень транспортного обслуживания населения и хозяйства, а также освоения территории. Картографирование и моделирование транспортной обеспеченности является популярной темой во многих Атласах.

Для оценки транспортной обеспеченности используют различные показатели. Во первых - это наиболее распространенные в географической и картографической литературе показатели. Назовем их «плотностные», так как они, как правило, оперируют соотношением протяженности транспортной сети и площадью территории и Показатели, включающие в себя различные показатели густоты. [9, 13, 18, 41]

Рассмотрим основные показатели и характеристики, которые используются для картографирования транспортной обеспеченности населения и территории. Перечислим и опишем их вкратце. К классическим показателям, характеризующим транспортную обеспеченность принято относить следующие (Василевский 1971, Гольц, 1981, Евтеев, Прохорова, 2010):

1) Густота дорожной сети (длина соответствующих путей сообщения на единицу площади (Р));

1000!

а =

Р

2) Обеспеченность населения путями сообщения (длина соответствующих путей сообщения на число жителей (И));

10000! а=—

3) Коэффициент Энгеля (комбинированный показатель, учитывает площадь территории и плотность населения, был опубликован в 1899 году) немецкий статистик Энгель в качестве единого показателя взял длину транспортных путей которую соотнес с освоенной площадью территории и численностью ее населения (И);

ь

& =

V5Я

4) Коэффициент Гольца (аналогичен коэффициенту Энгеля, но вместо численности населения используется число населенных пунктов). Внешне его формула сходна с коэффициентом Энгеля, он имеет более глубокий смысл, так как транспортная сеть соединяет между собой именно населенные пункты.

5) Показатель Успенского (производный от коэффициента Энгеля, с учетом веса отправляемых грузов

I

а =

ЧШ

6) Показатель Василевского (Производный от коэффициента Успенского, но с учетом общего веса произведенной в районе продукции (Р), а не веса отправляемых грузов, а). Также им было предложено приводить различные виды транспорта к общему виду, и разработаны коэффициенты приведения транспортных путей к одному километру железных дорог.

Ь

\fSHQ

Все эти показатели можно объединить в условную группу, назовем их

«плотностные» показатели. Они, как правило, картографируются по сетке

11

административно территориального деления и для отображения используются картограммы (простые, сглаженные или уточненные).

Также появляются новые методы по анализу транспортной обеспеченности территории, которые не используют соотношение площади территории и протяженности транспортных путей. Хорошим примером является исследование по расчёту транспортной освоенности территории Королева А.А. и Яблокова В.М. [29] на основе теории фракталов. Особенностью работы является, что в отличие от всех прежних показателей, характеризующих уровень транспортной освоенности территории, авторы предложили новый, который основан на теории фракталов, исключающий использование значения площади территории и учитывающий особенности структуры самой транспортной сети, где фрактальная размерность каждой ячейки территории отражает разный уровень транспортной освоенности территории.

Данные показатели наиболее популярны при мелкомасштабных географических исследованиях, но сейчас используются реже. [7] Вместо них для анализа транспортной обеспеченности все более часто используются характеристики транспортной доступности. [5, 7, 32]

В нашем случае объектом исследования выступает обеспеченность населения услугами городского общественного транспорта, которую формируют такие основные составляющие как:

• наличие возможности использования различных видов транспортных услуг и выгодность размещения относительно объектов транспортной инфраструктуры;

• наличие достаточного числа маршрутов и вариантов при осуществлении поездок, отсутствие «транспортной дискриминации» - зависимости от определенных маршрутов и направлений;

• качество и выгодность положения в транспортной системе в целом, с точки зрения физической и временной доступности территории и населения города, К тому же, в силу инфраструктурной природы транспорта конечным потребителям услуг не неинтересны объемные показатели или показатели эффективности работы производителей транспортных услуг. Их интересует качество жизни в той части, что формирует транспортная инфраструктура. [8] Что говорит об актуальности картографирования иных показатели транспортной обеспеченности - показателей доступности.

2.2. Доступность как характеристика транспортной обеспеченности

Все более активно для анализа транспортной обеспеченности используются показатели доступности. Особенно это характерно для крупномасштабных исследований, когда транспортная обеспеченность, по сути, сводится к различным сторонам транспортной доступности объектов или территорий и доступности транспортных услуг. Поэтому на показателях доступности мы остановимся более подробно.

Под доступностью в общем смысле понимают потенциальные возможности для достижения различных мест. К настоящему моменту написано большое количество работ на эту тему. Устоявшегося определения понятия «доступность» пока нет. Каждый исследователь обладает собственным подходом к нему в зависимости от поставленных задач.

Доступность, принято выделять как одну их ключевых составляющих транспортной обеспеченности. [5, 6] Также под доступностью понимают характеристику определенного пункта или территории, показывающую степень возможности преодоления выбранными способами (обычно различными видами транспорта) пространства, отделяющего ее от других рассматриваемых пунктов или территорий.[17] Это определение на наш взгляд наиболее удачно отражает суть транспортной доступности.

Существуют различные классификации видов доступности. Классификация доступности по различным критериям подробно рассмотрена в работах Бугроменко В.Н.[4, 5, 6, 7, 8]

ДОСТУПНОСТЬ

X ч

ФИЗИЧЕСКАЯ

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ (ЦЕНОВАЯ)

X Ч

Транспортная Пешеходная

X ч

По расстоянию По времени

(удаленность)

Парная - от одной точки до другой Интегральная - от любой до любой другой точки

У ч

Точечная

Площадная

Рисунок 1. Классификация доступности по Бугроменко В.Н.

При картографировании используется, как правило, физическая доступность. Реже встречаются сюжеты в картах и атласах, характеризующие экономическую (ценовую) доступность. Для городской среды, где много взаимодополняющих видов транспорта, которые функционируют как единая система, и часто оплачиваются отдельными билетами и по разным тарифам, картографирование ценовой доступности достаточно актуально.

При картографировании одинаково часто используется как доступность по расстоянию, так и по времени, в зависимости от аспектов явлений, которые важно показать и выбранной меры преодоления пространства [17, 41, 42].

В рамках картографировании физической доступности в основном используются модели парной (как пешеходной, так и транспортной) доступности. Парная доступность оперирует доступностью от одной до другой точки (т.е. только между двумя точками). Также парная доступность принята в градостроительной науке при оценке архитектурно-планировочных решений. Доминирующими являются модели парной доступности в виде изохрон, т.к. более просты в расчетах, чем модели

интегральной доступности. Парная доступность в виде изохрон это, как правило, линейная функция удаленности от заданной точки. [8]

При картографировании в качестве меры преодоления пространства используется как расстояние, так и время, в зависимости от аспектов явлений, которые важно показать. Рассмотрим наиболее распространенные виды доступности.

1. Из различных видов доступности наиболее часто для характеристики транспортной обеспеченности при картографировании используется доступность объектов транспортной инфраструктуры (путей сообщения, узлов, остановочных пунктов). Чаще данный показатель называют, удаленностью, например удаленность от путей сообщения, от остановочных пунктов и т.д. Ее выделяют как отдельный показатель, но по сути явления удаленность - это частный случай доступности.

2. Также отдельно выделяется картографирование транспортной доступности, которую в картографии, как правило, понимают более узко - имеется ввиду достижимость различных объектов во времени при использовании разных видов транспорта. Например, транспортная доступность от какого-то объекта показывает те виды транспорта, которыми можно воспользоваться на определенном этапе, а также время, затрачиваемое на преодоление соответствующих расстояний. [42]

3. Отдельно стоит отметить интегральную (системную) транспортную доступность. В отличие от моделей парной доступности, системные модели транспортной доступности предполагают оперирование матрицей доступности (от любой до любой другой точки назначения), при этом эти точки могут

взвешиваться по численности населения, объему отправляемых грузов, административному рангу и т. д.

Системные модели доступности используются на порядок реже. Одним из первопроходцев был М.Хауке, который в 50-х годах использовал «всеобщую» доступность в градостроительных оценках. Сейчас данные модели используются и разрабатываются в рамках географических исследований транспортных систем. Моделирование интегральной доступности проводятся значительно более редко в связи со значительно большим количеством расчетов, по сравнению с моделированием парной доступности. [5, 6, 7] Но ее использование считается наиболее перспективным, особенно с учетом развития геоинформационных систем, и технологий моделирования, использование которых может облегчить расчеты.

Одной из разновидностей системной доступности является показатель Интегральной транспортной доступности (ИТД). Он трактуется как сквозной показатель среды аналог потенциальной надежности функционирования единой сети транспортной инфраструктуры и характеризует транспортную обеспеченность в целом. [7]

Рассмотрим подробнее методы моделирования и оценки транспортной доступности, наиболее часто встречающиеся в картографических и геоинформационных исследованиях. За основу при описании методов моделирования доступности возьмем классификацию, предложенную Дубовиком В.О. в своей работе «Методы оценки транспортной доступности территории» и проанализируем их также в части удобства моделирования и расчетов с помощью ГИС, и возможности использования для крупномасштабных географических исследований городских территорий.

Топологические методы

Подобные методы оценки транспортной доступности учитывают только топологические особенности сети (представленной в виде графа). Основной упор делается на анализ топологических характеристик сетей: от простых, таких как, анализ числа ребер узлов, до более сложных - с учетом цикличности сети и т.д. В то время как характер самих связей и их качественные и количественные характеристики не рассматриваются подробно. При использовании топологических методов все более активно применяются ГИС-технологии для расчётов, но в части визуализации результатов данные методы не относятся к числу наиболее привлекательных. Часто результаты остаются только в виде сравнительных таблиц различных сетей и объектов. Данный метод может использоваться как для крупномасштабных, так и для мелкомасштабных исследований. Данные методы основываются на трудах таких ученых как Бугроменко, Ричардсон, Янг. [7, 77]

Метод оценки пространственного разграничения

В основе данного метода лежит расчет сложности преодоления пространства, разделяющего начальный и конечный пункт. В качестве меры преодоления пространства могут использоваться различные характеристики, такие как: расстояние, время, финансовые издержки и т.д. При использовании данных методов важно выбирать начальные и конечные точки для анализа. Метод позволяет учитывать как модели парной, так и интегральной транспортной доступности.

Одним их минусов метода является линейная зависимость от меры преодоления пространства и отсутствие возможности учесть вес конечных и начальных точек. Данный метод один из наиболее универсальных, используется как для крупномасштабных так и для мелкомасштабных исследований. [39, 45] Легко моделируется с помощью ГИС-пакетов. В наиболее распространённых ГИС-пакетах (АгсОК) есть различные встроенные модели для расчёта и визуализации подобных моделей. Даже

различные картографические он-лайн сервисы, такие как Яндекс.карты позволяют рассчитывать данные показатели для отдельных точек территории. Данные методы основываются на трудах таких ученых как Инграм, Аллен, Лю, Сингер. [65, 74]

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сомов Эдуард Владимирович, 2015 год

- < у

—4 г*

<

4 к- . ж

► к -

►А. к4

1

0,00

5,00 10,00 15,00

Расстояние до центра города по прямой, км

20,00

Рисунок 28. Потенциал поля расселения в зависимости от удаленности от

центра города

Этот показатель особенно интересен при оценке размещения объектов социальной инфраструктуры, когда важно, чтобы к ним имели удобный доступ максимальное число людей.

В целом для данного вида доступности, можно также как и в предыдущем случае сказать, что доступность ухудшается при удалении от центра и станций метро, а также основных магистралей, по которым ходит наземный общественный транспорт. Но в данном случае это ухудшение носит гораздо более фрагментарный и неравномерный характер. По сравнению с предыдущим случаем доступность некоторых районов

улучшилась, некоторых - наоборот. Это связано с неравномерностью размещения населения по территории города.

Таким образом, высокие показатели характерны не только для центральных районов, но и для некоторых территорий располагающихся за «Кольцевой» линией метро и даже за «Третьим транспортным кольцом», таких как районы станций метро Савеловская, Профсоюзная, Измайловская, Автозаводская и др.

В данном случае отдельно можно выделить обширную территорию на юго-западе в районе станций метро Университет, Академическая, Новые Черемушки Нахимовский проспект, где формируется обширный максимум и которая является второй и единственной после центра города столь крупной территорией с сопоставимо высоким уровнем интегральной транспортной доступности.

Ценность данных моделей заключается в возможности их использования в рамках исследований по оценке качества городской среды, выгодности расположения в транспортной системе города при оптимизации размещения и выборе наилучшего местоположения для объектов социально -коммерческой инфраструктуры, а также при стратегическом планировании развития территориальных направлений развития дорожно-транспортной инфраструктуры.

4.2. Использование полученных результатов при оценке качества городской среды

Моделирование доступности центра.

Структура транспортной сети города такова, что, во многих случаях, не зависимо от того где находится цель поездки, при использовании общественного транспорта маршрут, как правило, все равно лежит через центр, из центра можно без труда добраться в любую точку города. Также центральная часть города в Москве сосредотачивает значительную часть рабочих мест и несет много иных важных функций.

В данном случае мы анализируем время доступности до центра, и в качестве точек для измерения доступности - назовем их фокусными точками, используем точки в районе центральных пересадочных транспортных узлов: Библиотека им. Ленина, Охотный ряд, Лубянка и Китай город, всего - четыре точки (Рисунок.29).

Рисунок.29 Фокусные точки

Для расчетов мы используем данные о размещении жилых строений -всего 32 611 точек. Для каждой точки жилого строения мы рассчитали время, которое необходимо затратить на кратчайший путь с использованием общественного транспорта на дорогу от каждого жилого строения до каждой из фокусных точек. Таким образом, размерность матрицы при сетевых расчетах будет составлять 4 на 32 611, где 4 - число фокусных точек, а 32 611 - количество жилых строений.

Рисунок 30. Начальные точки для расчета доступности

Время в пути от точки до точки (S]■), определяется как сумма времени, затраченного на каждый использованный в пути вида транспорта -аналогично описанным ранее примерам.

Для моделирования матицы расстояний мы используем созданную нами сетевую модель транспортной сети и анализируем ее с помощью модуля Network Analyst, используя инструмент для расчета расстояний

между двумя наборами точек. В нашем случае это центроиды жилых строений и фокусные точки.

В результате моделирования для каждого жилого строения получили по четыре значения доступности, по одному для каждой фокусной точки. Вычислив среднее из них, получили итоговое время доступности центра для каждого жилого строения. Для каждой ячейки рассчитываем время доступности от центра, как среднее арифметическое между значениями доступности попавших в данную ячейку жилых строений. Итоговая модель доступности селитебных районов от центра города (см. Рисунок 31)

Рисунок 31. Доступность центра города относительно селитебных

территорий на общественном транспорте (составлено автором)

С помощью этих данных о размещении населения мы оценили количество людей, имеющих доступ к центру за то или иное время (Рисунок 32). На диаграмме распределения населения по зонам доступности видно, что более 4 млн. человек (более 30% населения), проживает в зоне, где для поездки в центр на общественном транспорте необходимо тратить от 40 до 50 минут.

Рисунок 32. Распределение населения по зонам доступности Среднее по городу время доступности центра на общественном транспорте, учитывая численность населения каждой ячейки, составляет 43,2 минуты.

В целом транспортная доступность центра города изменяется очень не равномерно и не соответствует реальной удаленности территории от центра, что отмечается во многих исследованиях.

4.3. Использование полученных результатов при оптимизации размещения объектов социальной инфраструктуры

Рассмотрим примеры применения наработанных подходов и методов при оптимизации размещения объектов социальной инфраструктуры Исследование выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты 12-06-00340-а).

В общем виде перечень объектов социальной инфраструктуры, как правило, определяется в соответствии с ведомственной (отраслевой) принадлежностью ОСИ:

• здравоохранение;

• образование;

• социальная защита населения;

• физическая культура и спорт;

• культура;

• объекты транспортной инфраструктуры;

• объекты информации и связи;

• объекты сферы услуг и потребительского рынка.

Несмотря на принадлежность упомянутых объектов к группе социально-инфраструктурных, имеются значительные различия в характере их размещения и развития, а также в факторах, определяющих локализацию ОСИ. Различается характер посещения данных объектов - от, в большей степени, обязательного (например, объекты здравоохранения) до абсолютно добровольного (например, объекты физической культуры и спорта). Во-вторых, существенно разнится и круг потенциальных пользователей данных объектов с точки зрения их социально-демографических характеристик. В-третьих, дифференцирована роль географического фактора (фактора близости) для каждого из объектов.

Таким образом, при оценке уровня обеспеченности населения объектами социальной инфраструктуры необходимо учитывать целый ряд факторов: существующую сеть ОСИ и ее характеристики (в частности, объем предоставляемых услуг), реальную картину размещение населения (отдельных контингентов) по территории города, транспортную доступность объектов социальной инфраструктуры, нормативные и правые акты.

Существуют различные методы оценки обеспеченности населения объектами социальной инфраструктуры (ОСИ): социологические опросы населения, экспертные методы оценки, геомаркетинговые подходы и другие. Однако для комплексного учета множества факторов, определяющих доступность тех или иных объектов социальной инфраструктуры, геоинформационные методы представляются нам наиболее перспективными. Методы геоинформационного анализа и моделирования позволяют создавать модели размещения населения по территории города, а также транспортные сетевые модели, строить многофакторные модели оптимального размещения объектов социальной инфраструктуры.

В рамках данного примера по оценке доступности объектов социальной инфраструктуры, подробнее остановимся на анализе размещения объектов образования, а именно детских садов. Оценивая доступность детских садов, нами были рассчитаны следующие показатели:

• среднее время доступности 3-х ближайших детских садов;

• число детских садов в зоне 15-ти минутной транспортной доступности.

Для расчетов использовались данные о размещении населения и

сетевая транспортная модель (Рисунок 8). Для каждого жилого строения

было смоделировано время, которое необходимо затратить на кратчайший

путь до 3-х ближайших детских садов, как с использованием различных

видов транспорта, так и пешком. В результате моделирования для каждого

жилого строения были получены три значения доступности, и, вычислив

88

среднее из них, было получено время доступности для 3-х ближайших детских садов. Для отображения результатов моделирование была использована сетка, которая лежит в основе модели размещения населения (Рисунок 33).

Рисунок 33. Фрагмент схемы «Среднее время доступности до трех

ближайших детских садов»

Моделирование количества детских садов в зоне 15-ти минутной доступности выполнялось на основе построения зон доступности для каждого детского сада. Таким образом, рассчитав для каждого объекта размер полигона, ограничивающего его 15-ти минутную зону доступности, были получены все перекрытия этих полигонов и рассчитано их количество

(Рисунок 34).

Рисунок 34. Фрагмент схемы « Число детских садов в зоне 15-ти минутной

транспортной доступности»

В продолжение примера использования полученных результатов была разработана многофакторная модель оптимального размещения ОСИ на основе информации о размещении существующих объектов социальной инфраструктуры, модели размещения населения и улично-дорожной сети.

Исходными данными для разработки моделей оптимального размещения объектов послужили сеточные модели размещения населения, сетевая транспортная модель города и наборы пространственных данных, содержащие информацию о существующих объектах социальной инфраструктуры.

По данным портала открытых данных Правительства Москвы общее количество детских садов государственной формы собственности в Москве в 2014 году составило 1897. Поскольку данное исследование носит методологический характер, мы ограничились оценкой обеспеченности

населения детскими садами в четырех соседствующих муниципальных образованиях Москвы: Ломоносовский, Академический, Черемушки и Гагаринский. При этом, в процессе моделирования также учитывалось размещение детских садов соседних муниципальных образований в пределах Юго-Западного административного округа: Котловка, Зюзино, Донской.

Первым фактором в оценке обеспеченности детскими садами является размещение детей в возрасте 1-6 лет по территории города. Нами была разработана модель, отражающая расселение детей именно этой возрастной группы (Рисунок 35).

Оценивая обеспеченность детей детскими садами, нами были рассчитаны следующие характеристики (Рисунок 36, Рисунок 37):

• пешеходная доступность ближайшего детского сада, в минутах

• количество детских садов в зоне 15-ти минутной пешеходной доступности.

При моделировании доступности до детских садов мы использовали именно пешую доступность, а не автомобильную, руководствуясь той гипотезой, что многие люди предпочитают водить детей в сад в «шаговой» доступности. В результате моделирования для каждого жилого строения были получено значение в минутах, отражающее, сколько времени житель этого дома в среднем затратит на то, чтобы дойти до ближайшего детского сада по кратчайшему расстоянию в рамках существующей улично-дорожной сети. Моделирование количества детских садов в зоне 15-ти минутной доступности выполнялось на основе построения зон доступности для каждого детского сада. Таким образом, рассчитав для каждого объекта размер полигона, ограничивающего его 15-ти минутную зону доступности, были получены все перекрытия этих полигонов и рассчитано их количество.

Рисунок 35. Размещение детей в возрасте 1-6 лет (составлено

автором)

Рисунок 36. Пешеходная доступность ближайшего детского сада

(составлено автором)

Рисунок 37. Число детских садов, находящихся в 15-минутной зоне пешеходной доступности (составлено автором) Реклассификация и перекрытие трех моделей (оверлей), позволяют провести районирование территории четырех анализируемых районов по

степени необходимости открытия новых детских домов и сформировать итоговую модель (см. Рисунок 38).

\ 1 \ . — 1М \ х— Щ

• .

/ ▲ 'Л \

А ' V

\

/"5 г-арийский • \ \

'.А. . А 'А. • ; Д. Л • * ■ • * . .А' ••'••'•••. • • ; А • .

" А А .А." у. А Л. ■ А . • X

А. ■ А'"- ;а- • . • .А. _ 'А . е й ч'е с к-^ А-": '.'' • .. •• :А- • . ■• • ••. ' / .- А , "; • • А. •.-.•■.• и' . А. • . ¿у ¿у А А •/ А 7 А

• X . Лв'мо Н.О..С о;в'с-н и й . . -.щшт / ■.А-' В А ' /А-' А А А

> К' ' ' . . _ * • •К А

/ А'аА ;/ А

/ сГо 1*

А

> ■ А ■ А. А

Ч е р'е м у.ш к и А А

А '' , / I А" ■А гЬ ' - *ч

А Ну А

Необходимость \ .*" : . А

ДА

размещения / А / А

детских садов * ■ Т/ А

отсутствует в * '' * • / А А

средняя А •':/ аа

острая ......_ .ч, А *

АА А

А Детские сады ▲ у

• Жилые дома ""V А

Рисунок 38. Районирование территории по степени необходимости размещения новых детских садов (составлено автором)

Территории в рамках этих районов, наиболее остро нуждающиеся в новых детских садах, - это кварталы в районе улицы Гарибальди, в районе метро Ленинский проспект и в районе ТЦ Экспострой на пересечении Нахимовского и Севастопольского проспектов.

Предложенная методика с небольшими изменениями была применена и к оценке обеспеченности населения все тех же четырех районов плавательными бассейнами. Число крытых и открытых плавательных бассейнов в Москве составляет 230; большинство из них располагается в современных фитнес центрах. По аналогии с детскими садами, первым фактором в оценке обеспеченности населения плавательными бассейнами является размещение всего населения по территории (Рисунок 39).

Оценивая обеспеченность населения плавательными бассейнами, нами были рассчитаны следующие характеристики (Рисунок 48, Рисунок 49):

• автомобильная доступность ближайшего бассейна, в минутах

• количество бассейнов в зоне 15-ти минутной автомобильной доступности.

Результаты моделирования (Рисунок 42) в целом свидетельствуют о достаточно высокой обеспеченности жителей этих муниципальных районов плавательными бассейнами.

Описанная методика может служить основой для оценки обеспеченности населения не только Москвы, но других городов, различными объектами социальной инфраструктуры. На основе полученных результатов может быть построена модель оптимального размещения объектов социальной инфраструктуры.

Рисунок 39. Размещение населения (составлено автором)

Рисунок 40. Автомобильная доступность ближайшего плавательного бассейна (составлено автором)

Рисунок 41. Число плавательных бассейнов, находящихся в 15-минутной зоне автомобильной доступности (составлено автором)

е ИЙ Ш&Ж^ЖУ?

[м'о ¿шр о)в:

Необходимость размещения плавательных бассейнов

отсутсвтует

средняя

Плавателные бассейны

Жилые дома

Рисунок 42. Районирование территории по степени необходимости размещения новых плавательных бассейнов (составлено автором)

Применение методов моделирования доступности в решении задач оптимизации размещения объектов медицинского обслуживания.

Исследование выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты 12-06-00340-а).

В исследовании рассматриваются возможности применения моделей транспортной доступности для поиска мест оптимального размещения новых родильных домов в Москве с учетом демографических особенностей населения города, существующей сети родильных домов и улично-дорожной сети.

Для анализа обеспеченности территории и населения родовспомогательными учреждениями с использованием сетевой модели улично-дорожной сети моделировались следующие характеристики:

• удаленность территории от родильных домов1;

• число доступных родильных домов;

• зоны обслуживания родильных домов.

1 В процессе моделировании учитывались родильные дома только общего назначения.

Рисунок 43. Удаленность во времени от ближайшего родильного дома

(составлено автором) При моделировании удаленности территории от родильных домов были построены изохронны, которые показывают удаленность во времени от ближайшего родильного дома.

Зонирование территории по числу доступных родильных домов (Рисунок 44) позволяет оценить территорию на наличие возможности выбора родильного дома. То есть территория должна быть относительно приближена к двум или более родильным домам. Для моделирования данной характеристики была использована возможность построения пересекающихся зон доступности, описанная ранее.

Рисунок 44. Зонирование территории по числу доступных родильных

домов(составлено автором)

От каждого родильного дома построены зоны 15 минутной удаленности. Далее с помощью операции простого оверлея (границы исходных полигонов сохраняются) получены все полигоны, образуемые областями наложения этих объектов. При пересечении зон удаленности создавались новые полигоны, посчитав которые, можно определить количество родильных домов, располагающихся в относительной близости, и, соответственно, наличие или отсутствие возможности выбора родильного дома и количество домов, которые можно выбрать.

Рисунок 45. Зоны обслуживания родильных домов (составлено автором)

Зоны обслуживания родильных домов (Рисунок 45) дают представление о том, какие территории, к каким родильным домам тяготеют. При использовании статистических данных было рассчитано число женщин репродуктивного возраста в зоне обслуживания каждого родильного дома, что позволяет сравнить потенциальную загруженность родильных домов.

Рисунок 46. Ранжирование территории по степени необходимости размещения новых родильных домов (составлено автором)

Завершающим этапом данного исследования является определение оптимального местоположения для размещения новых родильных домов. При оценке использовался алгоритм, применяемый для определения оптимального местоположения и оптимального размещения [36]. Были рассмотрены следующие критерии:

• удаленность территории от родильных домов;

• число доступных родильных домов;

• плотность женщин репродуктивного возраста.

105

Используемые слои, созданные на предыдущих этапах исследования, были переклассифицированы с выделением трех различных классов, каждый из которых отражает ранжирование слоя по степени необходимости размещения нового родильного дома. Теперь в слоях содержатся значения от 1 до 3. Затем была выполнена процедура оверлея. В результате наложения (границы всех исходных полигонов сохраняются), в атрибутивной таблице результирующего слоя содержаться атрибуты всех исходных слоев. Затем атрибуты исходных слоев были сложены и получен интегральный показатель, характеризующий степени необходимости размещения нового родильного дома на территории г. Москвы. Таким образом, были выделены три района Москвы, в которых в первую очередь необходимо строительство новых родильных домов.

Геоинформационные технологии, дающие возможность работы с пространственными данными, обладают огромным потенциалом для их применения в здравоохранении. Вопросы недостаточной обеспеченности медицинскими учреждениями того или иного профиля остро встают не только в отдаленных регионах России, но и в таких крупных мегаполисах, каким является Москва. Быстрый рост численности населения Москвы, его концентрация в районах новой, периферийной застройки требуют модернизации сети лечебных учреждений. Для решения подобного рода задач необходима точная пространственная локализация сети существующих медицинских учреждений; представленная в географически корректной форме система расселения населения в Москве; информация о улично-дорожной сети города.

4.4. Применения интегральной транспортной доступности для оценки размещения объектов различных типов локализации

Потенциал поля расселения рассчитывается для данной точки территории как сумма значений, равных отношению людности каждой точки к ее удаленности от данной точки (с учетом функции меры преодоления пространства). Таким образом, потенциал поля расселения Уу с учетом всех точек территории I и их людности Р{ для любой точки у выразится следующим образом:

где Бу- удаленность от точки у до каждой точки территории ¡; Р{ - людность точки.

Величина Бу выражает удаленность от точки, но часто, чтобы управлять степенью влияния удаленности на итоговые значения потенциала, учитывая зависимость от специфики и масштаба анализируемой территории (город, район, регион и т. д.), дополнительно в значение удаленности вводят функцию меры преодоления пространства. В данном случае, в рамках городского пространства, чтобы на значение потенциала сильно не влияли точки, расположенные на значительном удалении (на другом конце города), используется квадрат удаленности.

В основе расчета удаленности Бу между точками территории лежит поиск оптимального маршрута между двумя точками территории с учетом общественного транспорта. В данном исследования оптимальный маршрут между двумя точками определялся как кратчайший по времени с учетом ожидания транспорта и времени на путь пешком как до, так и от остановки. Также учитывается возможность мультимодальных поездок.

Для получения значений потенциала необходимо рассчитать матрицу расстояний (в нашем случае в единицах времени) между точками в которых

мы хотим определить значение потенциала и всеми остальными точками территории с учетом оптимального (кратчайшего) пути на общественном транспорте. В нашем случае - это центроиды ячеек сетки размером 200 х 200 м, которые покрывает всю территорию города, а также приграничные населенные пункты Московской области. Используя значения людности каждой ячейки, мы рассчитываем значение потенциала.

Далее подробнее рассмотрим применение потенциала для анализа размещения различных типов объектов - точечных, линейных и полигональных.

Расчет потенциала для точечных объектов

Рассмотрим пример использования потенциала для анализа размещения точечных объектов. В качестве примера выбраны наиболее крупные торговые центры в пределах МКАД. Для каждого торгового центра мы рассчитали значение потенциала поля расселения (Рисунок 47).

Значение потенциала (интегральной доступности для населения с учетом общественного транспорта), учитывает людность территории и наглядно отражает выгодность местоположения не только с точки зрения транспортной доступности территории, но и с точки зрения доступности для населения, проживающего на территории. Чем выше значение показателя, тем больше людей имеет доступ к торговому центру на общественном транспорте. Таким образом, наибольшие значения потенциала характерны для торговых центров расположенных возле станций метро, особенно возле станций Кольцевой линии. Такая оценка позволяет при планировании торгового центра анализировать доступность потенциальной аудитории и планирование дополнительных маршрутов автобусов-шаттлов.

Этот показатель особенно интересен при оценке размещения объектов торговой недвижимости, когда важно, чтобы к ним имели удобный доступ максимальное число людей.

Рисунок 47. Оценка размещения Торговых центов (составлено автором)

Расчет потенциала для линейных объектов

В данном случае мы используем потенциал для определения наиболее приоритетных элементов сети метрополитена, планируемых к вводу в эксплуатацию до 2020 г. Для этого были рассчитаны значения потенциала в местах строящихся и планируемых к строительству станций метрополитена. Чем больше значение потенциала поля расселения в определенном месте, тем больше населения «тяготеет» к нему, и тем выше загруженность пассажирской транспортной сети в этой точке. Там, где высокие значения потенциала поля расселения соответствуют существующим линиям и станциям метрополитена, - ситуация относительно нормальная. Однако места экстремально высоких значений и те территории, где наблюдаются относительно высокие значения потенциала поля расселения при отсутствии существующих станций метрополитена, являются приоритетными направлениями, которые нуждаются в новых станциях метрополитена и улучшении транспортной ситуации.

Таким образом, приоритет строительства и ввода в эксплуатацию новых линий метрополитена определяется на основе значений потенциала поля расселения в местах планируемых станций (Рисунок 48, Рисунок 49).

По нашим расчетам, к наиболее приоритетным относятся северный, восточный и юго-западный участки Второго кольца. Приоритетными также являются северный участок Люблинско-Дмитровской линии от Второго кольца и продолжение Калининской линии до станции Раменки. Менее важные участки - западный сегмент Второго кольца, продолжение Замоскворецкой линии на север и участок Калининской линии от станции Раменки до станции Очаково. Наименее приоритетные - окончание Калининской линии (за МКАД), продолжение Сокольнической линии в Саларьево и Кожуховская линия.

Полученные результаты показывают, что существующие планы по вводу в эксплуатацию новых линий метрополитена во многих случаях

соответствуют потребности оптимального обеспечения населения транспортными услугами. Очень востребованными оказались значительные участки Калининской и Люблинско-Дмитровской линий, которые и вводятся в первую очередь (до конца 2015 г.). Но не во всех случаях приоритетность ввода новых линий по существующему плану соответствует реальной потребности населения. В первую очередь, это касается таких направлений, как продолжение Сокольнической ветки до Саларьево (срок ввода до конца 2014 г.) - ее необходимость, по результатам расчетов, оказалась невысокой, и Второго кольца (за исключением западного сегмента), необходимость которого, наоборот, очень высока, а срок ввода по плану до конца 2017 г.

Отметим, однако, что данный вопрос - очень сложный и многогранный, учесть все стороны которого в рамках такого исследования невозможно. Но использование потенциала поля расселения в качестве одного из инструментов для наиболее оптимального планирования территориальных направлений развития транспортной инфраструктуры более чем оправдано.

Станции и линии метрополитена

*— существующие на конец 2013 г. •— планируемые к вводу до конца 2015 г •— планируемые к вводу до конца 2016 г •— планируемые к вводу до конца 2017 г планируемые к вводу до конца 2020 г

Потенциал, чел/мин

менее 1000,0

_ 1000,1 -2000,0

_ 2000,1 -3000,0

_ 3000,1 -4000,0

_ 4000,1 -5000,0

_ 5000,1 -6000,0

6000,1 и более

Рисунок 48. Планируемые этапы ввода транспортной инфраструктуры

(составлено автором)

Рисунок 49. Приоритеты ввода объектов транспортной инфраструктуры

(составлено автором)

Расчет потенциала для полигональных объектов

Для анализа размещения полигональных объектов в качестве примера были выбраны наиболее популярные парки Москвы. При расчете потенциала поля расселения территория каждого парка была разбита на ячейки размером 200м и для каждой ячейки рассчитано значение потенциала (Рисунок.50).

Рисунок.50 Пример ячеек использованных для расчета Расчет потенциала поля расселения позволит определить наиболее привлекательный для населения парк с точки зрения расположения в системе общественного транспорта и парк с наибольшим объемом потенциальной аудитории. Для этого при анализе каждого парка был рассчитан средний потенциал территории парка и суммарный потенциал (Рисунок 51).

Средний - рассчитывается как среднее арифметическое значений потенциала всех ячеек парка и характеризует выгодность расположения парка в системе общественного транспорта по отношению к населению.

Суммарный - рассчитывается как сумма значений потенциала всех ячеек парка и зависит от размера территории парка, характеризует потенциальный объем аудитории парка при качественном благоустройстве и эффективном использовании всей территории.

Рисунок 51. Потенциал зон отдыха (составлено автором)

5. Заключение

В результате проведенного исследования удалось достичь основных поставленных перед диссертантом целей - была предложена и обоснована методика моделирования и оценки обеспеченности населения общественным транспортом при крупномасштабных географических исследованиях городских территорий, на основе которой сформирована база пространственных данных, представляющая собой сетевую модель системы общественного транспорта г. Москвы, и выполнена оценка обеспеченности транспортными услугами населения г. Москвы, а также проведены модельные исследования применения разработанной методики в смежных прикладных направлениях.

В первой главе приведен обзор показателей, используемых для картографирования транспортной обеспеченности. Проведен анализ отечественного и зарубежного опыта моделирования обеспеченности населения транспортными услугами. В результате были выделены различные показатели транспортной обеспеченности и их группы, также описаны методы их моделирования и направления использования, также были определены наиболее подходящие показатели для целей настоящего исследования. В завершении первой главы представлен анализ пассажирской транспортной системы города и ее особенностей, которые важно учитывать при моделировании обеспеченности населения услугами общественного транспорта.

Вторая глава посвящена авторской методике картографирования

обеспеченности населения общественным транспортом при

крупномасштабных исследованиях городских территорий. В ней

сформулированы принципы и изложена методика создания сетевой модели

транспортных систем для анализа в ГИС в рамках географических

исследований. Созданная модель позволяет рассчитывать большинство

показателей, характеризующих транспортной доступности и обеспечивает

116

возможности сетевого анализа с учетом мультимодальных перемещений. Особое внимание уделено информационному обеспечению методики, в основе лежит максимальное использование «открытых» источников данных и использование наиболее точной информации о размещении населения. Ключевым аспектом методики является формирование обоснованной системы факторов и показателей транспортной обеспеченности населения, в основе которой лежит три направления: доступность транспортной инфраструктуры, надежность и разнообразие услуг, положение в транспортной системе города в целом, каждое из направлений представлено своим набором фактором. Также предложены способы их расчета, и приведены примеры результатов моделирования всех показателей на основе оценки обеспеченности населения столицы услугами общественного транспорта.

В третьей главе изложены результаты анализа полученных моделей с точки зрения их предметного толкования и выводы в части обеспеченности населения города услугами общественного транспорта. Приведены варианты использования методики для оценки размещения объектов различных типов локализации: точечных, линейных и полигональных. В частности, представлены примеры использования разработанной методики для целей оценки качества городской среды - проведена оценка транспортной доступности центра города, а также для оценки и оптимизации размещения объектов социальной и транспортной инфраструктуры, таких как торговые центры, станции метрополитена, детские сады и др.

6. Список литературы

1. Алиев А.С. Стрельников А.С. Моделирование транспортных потоков в крупном городе с применением к московской агломерации // Автоматика и Телемеханика 2005, № 11, с. 113-125.

2. Баранский Н. Н. Экономическая география. Экономическая картография. М.: Географгиз, 1960. 452 с.

3. Богданов В.Н. Геоинформационное картографирование городской реды (на примере Иркутска). Автореф. дисс. к.г.н. — Иркутск, 2004.

4. Бугроменко В.Н. Современная география транспорта (сущность, проблемы, перспективы)// Территориальные аспекты развития транспортной инфраструктуры. - Владивосток, 1984, с.6-17

5. Бугроменко В.Н. Транспорт в территориальных системах. - М.: Наука,

1987. - 112 с.

6. Бугроменко В.Н. Транспортно-коммуникационная надежность общественно-географических систем: автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра геогр. наук: - М, 1990.

7. Бугроменко В.Н. Транспортная дискриминация населения: пути решения проблемы // Промышленная политика в РФ. 2003, №1

8. Бугроменко В.Н.Транспортная составляющая пространственной организации общества. Теория социально-экономической географии: современное состояние и перспективы развития // Материалы Международной научной конференции. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2010. С. 209-214

9. Василевский Л.И. Густота путей сообщений. - Конфигурация транспортных путей// Транспортные системы мира. М., 1971

10.Востокова А. В., Кошель С. М., Ушакова Л. А. Оформление карт. Компьютерный дизайн. М.: Аспект-Пресс, 2002. 288 с.

11. Географический энциклопедический словарь. М.: Сов. Энциклопедия,

1988. 432 с.

12. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. Под ред. А.М. Берлянта и А.В. Кошкарева. М.: ГИС-Ассоциация, 1999. 204с.

13.Гольц Г. А. Транспорт и расселение. М.: Наука, 1981.

14.Гореев А.Э. Основы теории транспортных систем: учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГАСУ. 2010 -214 с.

15.Гусейн-Заде С.М. Модели размещения населения и населенных пунктов М.: Издательство МГУ, 1988. 92 с.

16.ДеМерс М. Географические информационные системы. Основы / Пер с англ. М.: Дата+, 1999. 490 с.

17. Дубовик В.О. Методы оценки транспортной доступности территории // Региональные исследования. Смоленск, 2013, №4 (42). С. 11-18

18.Евтеев О.А. Проектирование и составление социально-экономических карт: учебник. М.: Изд-во МГУ, 1999. 224 с.

19.Евтеев О.А., Свентэк Ю.В., Тикунов В.С. Составление карт потенциала поля расселения // Тематическая картография. М.: МФ ВГО, 1973. С. 23-25

20.Жуков В.Г., Сербенюк С.Н., Тикунов В.С. Математико-картографическое моделирование в географии. М.:Мысль, 1980, 224 с.

21. Имангалин А.Ф. Пространственные модели потребительского поведения, применяемые при оценке размещения рыночных услуг// Вестник МГУ, Серия 5: География, 2013. №7. С. 62-68.

22.Имангалин А.Ф. Прогноз размещения торговых центров в крупных Российских агломерациях. // Вестник МГУ №4, 2014г. С. 83-90

23.Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. Геоинформатика. В 2 кн. Кн. 1. М.: Академия, 2010. 400 с.

24.Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. Геоинформатика. В 2 кн. Кн. 2. М.: Академия, 2010. 432 с.

25.Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. и др. Основы геоинформатики: Кн.1: учеб. пособие для студ. ВУЗов. Под ред. В.С. Тикунова. М.: Издательский центр «Академия», 2004. 352 с.

26.Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. и др. Основы геоинформатики: Кн.2: Учеб. пособие для студ. ВУЗов. Под ред. В.С. Тикунова. М.: Издательский центр «Академия», 2004. 480 с.

27.Капралов Е.С, Кошкарев А.В., Тикунов В.С. Геоинформатика. В 2 книгах книга 1. М.: Издательский центр «Академия», 2010. 400 с.

28.Капралов Е.С, Кошкарев А.В., Тикунов В.С. Геоинформатика. В 2 книгах книга 2. М.: Издательский центр «Академия», 2010. 432 с.

29.Королёв А.А., Яблоков В.М. Модель транспортной освоенности территории на основе теории фракталов // Региональные исследования, Издательство Смоленского гуманитарного университета - 2014. - №1 (43). - с.

30.Котиков Ю.Г. Аспекты использования технологий ArcGIS в транспортной модели Санкт-Петербурга // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 3. URL: www.science-education.ru/103-6271 (дата обращения: 25.12.2013).

31.Котиков Ю.Г., Оллова Н.Е. «Модернизация транспортной сети средствами ГИС» ArcReview 2008 г. №3 стр 18

32.Крылов П.М. Типологии региональных транспортных систем России. Автореф. дисс. к.г.н., М.: 2007.

33.Курбатова А. С., Баранникова Ю. А., Комедчиков Н. Н. Экологическое картографирование в градостроительном проектировании. М.: НИиПИ экологии города; Смоленск: Маджента, 2006. 192 с

34.Лаппо Г.М. Развитие городских агломераций в СССР. М.: Наука, 1978, 152 с.

35.Лаппо Г.М География городов. М.: Владос, 1997. 481

36.Лурье И.К. Геоинформационное картографирование. Методы геоинформатики и цифровой обработки космических снимков: учебник. М.: КДУ, 2008. 424 с.

37.Никольский И.В., Самойленко З.В. К вопросу картографирования оценки транспортного обслуживания территории // Оценочное картографирование населения и хозяйства. М.: 1975 г. с.98

38.Перекрест В.В., Рюмин М.Ю., Моисеева Н.К. Влияние пространственного фактора на поведение потребителей товаров и услуг // Маркетинг услуг .- 2006, №2.

39.Петров П.В., Тикунов В.С. Моделирование изохрон при создании карт транспортной доступности // Геодезия и картография 1984. №5. С. 4243.

40.Попов А.А.Оценка территориальной дифференциации качества городской среды. Москвы. Автореф. дисс. к.г.н., М.: 2008.

41.Прохорова Е.А., Географическое картографирование: социально-экономические карты: Учебное пособие. М.: Географический факультет МГУ, 2009. 263 с

42.Прохорова Е.А. Социально-экономические карты: учебное пособие. М.: КДУ, 2010. 424 с.

43.Самойленко З.В. Карты транспорта// Методические указания по проектированию и составлению комплексных научно-справочных атласов. - М.: изд-во Московского ун-та, 1968, с.3-40

44. Сомов Э.В. Геоинформационное моделирование при оценке качества транспортного обслуживания городского населения (на примере Юго-Запада Москвы) // Вестн. Моск. ун-та, Серия 5. География. - М.: Издательство МГУ, 2013. - № 1. - С. 42-46.

45.Сомов Э.В., Тимонин С.А. Применение геоинформационных методов в решении задач оптимизации медицинского обслуживания населения г.

Москвы // Врач и информационные технологии, М.: «Менеджер здравоохранения», № 2 - 2012. - с. 30-41.

46. Сомов Э.В. Математико-картографическое моделирование доступности центра города на общественном транспорте при оценке транспортной обеспеченности населения г. Москвы // Региональные исследования, Издательство Смоленского гуманитарного университета - 2014. - №1 (43). - с. 68-74

47.Сомов Э.В., Тикунов В.С. Геоинформационное моделирование интегральной транспортной доступности при планировании приоритетных направлений развития транспортной инфраструктуры на примере метрополитена Москвы // Геодезия и картография. 2014. №8. С. 49-53.

48.Сомов Э.В. Ушакова Л.А. Картографическая оценка транспортной доступности территории и ее влияния на стоимость аренды жилья (на примере Юго-Западного округа г. Москвы) // Материалы международной научной конференции ИнтерКарто/ИнтерГИС-16. «Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт». - Ростов н/Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2010. - с. 80-86

49.Сомов Э.В. Применение геоинформационных методов для анализа обеспеченности территории г. Москвы услугами общественного транспорта // Использование геоинформационных систем и данных дистанционного зондирования Земли при решении пространственных задач: сб. науч. тр. - Пермь, 2011. - с. 29-38

50.Сомов Э.В., Тимонин С.А. Геоинформационный подход в решении задач оптимизации медицинского обслуживания населения (на примере родильных домов г. Москвы) // Материалы международной научной конференции ИнтерКарто/ИнтерГИС-17. «Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт». - Барнаул, 2011. - с. 372-378.

51. Сомов Э.В. Использование геоинформационных методов для анализа инфраструктуры системы общественного транспорта (на примере г. Москвы) // Материалы международной научной конференции ИнтерКарто/ИнтерГИС-18. «Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт» - Изд-во Сомленск, 2012., с. 425-434.

52.Тархов С.А. Особенности современной географии транспорта// Динамика территориальных систем производства и населения в странах разных типов. - М.: ИГ АН СССР, 1986, с.79-100

53.Тархов С.А. Городской пассажирский транспорт Москвы: Краткий исторический очерк к 125-летию возникновения. - М., 1997. - 96с

54.Тархов С.А. История московского трамвая. - М., 1999. - 365с.

55.Тархов С.А. Эволюционная морфология транспортных сетей. -Смоленск - М.: Универсум, 2005. - 382с.

56.Тикунов В. С. Типология математико-картографических моделей социально-экономических явлений // Известия АН СССР, серия геогр. 1979. № 2. С. 130-134.

57.Тикунов В.С. Моделирование в картографии. М.: Изд-во МГУ, 1997. 405 с.

58.Тикунов В.С. Классификация в географии: ренессанс или увядание? (опыт формальных классификаций). Москва-Смоленск, 1997. 367с.

59.Тимонин С.А., Яблоков В.М. Геоинформационные модели расселения населения и их применение // ArcReview, 2011. №3. С. 7-8.

60.Тимонин С. А., Сомов Э.В. Геоинформационное моделирование обеспеченности населения Москвы объектами социальной инфраструктуры // Научное обозрение. Серия 1: Экономика и право. 2013. № 6. С. 106-115.

61.Тюнен И.Г. Уединенное государство в отношении к общественной экономии. - М., 1857.

62. Уткин А.А. Географический анализ общественного транспорта крупного города: территориальная организация и взаимодействие с населением: на примере Твери. Автореф. дисс. к.г.н., Тверь.: 2008.

63.Хаггет П. Пространственный анализ в экономической географии. Перевод с английского. - М.: Прогресс, 1968. - 390с.

64.Шлихтер С.Б. Транспорт и сфера услуг// Липец Ю.Г., Пуляркин В.А., Шлихтер С.Б. География мирового хозяйства. - М.: Владос, 1999, с.269-330

65.Allen W.B., Liu D., Singer S. Accessibility measures of U.S. Metropolitan Areas // Transportation Research, Part B. - 1993. - № 6. - P. 439-449.

66.Black J., Conroy M. Accessibility measures and the social evaluation of urban structure //Environ. and Plann. 1977. - №9. - P. 1013 - 1031.

67.Dalvi M.Q., Martin K.M. The measurement of accessibility: some preliminary results // Transportation Journal. - 1976. - № 5. - P. 639-653.

68.Domanski R. Accessibility, efficiency and spatial organization // Environment and Planning A, 1979 - № 11. - P.1189-1206.

69.Ed. S.Hanson. The geography of urban transportation, New York, London: The Guilford Press, 1986. - 424p.

70.Geurs K.T., van Wee B. Accessiblity Evaluation of Land-Use and Transport Strategies: Review and Research Directions // Journal of Transport Geography. - 2004. - № 12. - P. 127-140.

71.Hagerstrand T. What about people in regional science? - Lund, 1970.

72.Handy S. Regional versus Local Accessibility: Implications for Non-Work Travel // Transportation Research Record 1400. - 1994. - P. 58-66.

73.Hansen W.G. How accessibility shapes land-use // Journal of American Institute of Planners. -1959.- № 25. - P. 73-76.

74.Ingram D.R. The concept of accessibility: a search for an operational form // Regional Studies. - 1971.- V. 5. - № 2. - P. 101-107.

75.Miller H.J. Measuring Space-Time Accessibility Benefits within Transportation networks: Basic Theory and Computational Procedures // Geographical analysis. - 1999. - № 31(2). - P. 187-212

76.Miller H.J. Modelling Accessibility Using Space-Time Prism Concepts within Geographical Information Systems // International Journal of Gepgraphical Systems. - 1991. - № 5(3). - p. 287-301.

77.Richardson A.J., Young W. A measure of linked-trip accessibility // Transportation Planning and Technology. - 1982. - № 2. - P. 73-82.

78.Weibull J.W. On the numerical measurement of accessibility. //Environ. and Plann., 1980, A12, №1 P. 53-67

Интернет-источники:

79.Автономная некоммерческая организация «Дирекция Московского транспортного узла» URL: http://anomtu.ru/, дата обращения: 01.09.2014

80.ГУП Мосгортранс URL: http://www.mosgortrans.ru/, дата обращения: 01.09.2014

81. Департамент транспорта и развития дорожно транспортной инфраструктуры города Москвы URL: http://dt.mos.ru/, дата обращения: 03.09.2014

82.Информационный портал «Транспортный сервер Москвы »URL: http://www.mosgortrans.net/, дата обращения: 17.08.2014

83.Исследовательская компания «СмартЛок» URL: http://smartloc.ru/, дата обращения: 01.09.2014

84. Картографический веб-сервис «OpenStreetMap»URL: http://www.openstreetmap.org/, дата обращения: 03.09.2014

85. Комплекс градостроительной политики и строительства города URL: http: //stroi.mo s.ru/, дата обращения: 21.08.2014

86. Министерство транспорта , URL: http: //www.mintrans .ru/ дата обращения: 15.08.2014

87.Московский метрополитен URL:http://mosmetro.ru/, дата обращения: 03.09.2014

88. Справочный информационный картографический сервис о маршрутах городского пассажирского транспорта URL: http://wikiroutes.info/msk, дата обращения: 17.07.2014

89. Справочный информационный картографический сервис о маршрутах городского пассажирского транспорта URL: http://www.maxikarta.ru/msk/transport, дата обращения: 17.08.2014

90. Справочный информационный картографический сервис о маршрутах городского пассажирского транспорта URL: http: //www. moscowmap. ru/marshruty-goro dsko go-transporta. html, дата обращения: 17.08.2014

91. Справочный информационный картографический сервис о маршрутах городского пассажирского транспорта URL: http://wikiroutes.info/msk, дата обращения: 17.08.2014

92. Комитет по архитектуре и градостроительству - москомархитектура, URL: http://mka.mos.ru/, дата обращения: 01.09.2014

93. Центральная база статистических данных. Федеральная служба государственной статистики URL: http://cbsd.gks.ru/ Дата обращения: 01.07.2013.