Возможность использования современных методов и данных для исследования пространственной структуры Санкт-Петербургской агломерации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена обзору, обоснованию современных методов исследования и источников данных по динамике пространственной структуры крупнейших российских городских агломераций. Объектом исследования являются – современные методы и источники данных, а предметом – возможности их использования. На примере второй агломерации в России – Санкт-Петербургской городской агломерации – показано, что междисциплинарный синтез в рамках социально-экономической географии, региональной экономики, городских исследований, геоинформатики и картографии, землеустройства, с применением разнообразных источников данных (данные сотовых операторов, налоговая статистика, жилищное строительство, данные спутниковых наблюдений, деятельность розничных сетей, дорожная сеть), а также использование современных ГИС-комплексов, позволяют оценить эту структуру, ее изменения и пульсацию. Основная задача данного исследования в том, чтобы сделать обзор и критически переосмыслить методы изучения пространственной структуры одной из крупнейших городских агломераций России (Санкт-Петербургской), развивающейся в турбулентный период между 2014 и 2022 гг. Была проведена инвентаризация различных методов и источников данных, с помощью метода рассуждений. Далее выявлены преимущества и недостатки каждой группы методов. Благодаря глубокому библиографическому анализу были выявлены ограничения и возможности эмпирического наполнения (наличие конкретных источников данных). На основе критического анализа преимуществ и недостатков получена итоговая балльная оценка применимости и полезности рассмотренных методов для Санкт-Петербургской городской агломерации. Авторский вклад заключается в адаптации современных групп методов исследования пространственной структуры городов для изучения рассмотренной агломерации, с учетом локальной специфики и оценка применимости и полезности рассмотренных методов именно для Санкт-Петербургской городской агломерации. Предполагается, что разработка современной методики изучения пространственной структуры Санкт-Петербургской городской агломерации, основанной на симбиозе современных методов и источников данных внесет определенный вклад в исследования крупнейших российских агломераций.

Об авторах

С. С. Лачининский

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт проблем региональной экономики РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: lachininsky@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

И. А. Логвинов

Институт территориального планирования “Урбаника”, Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ilia.logwinov@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург

И. С. Сорокин

Институт проблем региональной экономики РАН, Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: IvannSPb@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Бабкин Р.А. Опыт использования данных операторов сотовой связи в зарубежных экономико-географических исследованиях // Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. 2021. Т. 66. № 3. С. 416–439.
  2. Бабкин Р.А. Динамика расселения Московского региона по данным сотовых операторов. Дисс. на соиск. Уч. ст. к-та географ. наук, М.: МГУ. 2020. URL://istina.msu.ru/dissertations/333129487/.
  3. Барышкин П.А., Алексеенко Н.А. Изучение структуры жилищного фонда шахтерских моногородов с помощью картографического метода (на примере городов Кимовск и Кировск) / ББК 26.1 Н34. 2022. С. 3.
  4. Власти Петербурга соберут данные сим-карт жителей и гостей города [Электронный ресурс] URL: https://www.rbc.ru/spb_sz/05/10/2021/615c1d8d9a79475c9ac44ce4 (дата обращения 18.07.2022).
  5. Интерфакс ЛАБ расширяет академическое взаимодействие с университетами [Электронный ресурс] – URL: https://spark-interfax.ru/articles/interfax-lab-rashiryaet-sotrudnichestvo-s-universitetami/ (дата обращения 20.05.2022).
  6. Казаков Э. Десять подходов к визуализации плотности точечных данных в QGIS 3 [Электронный ресурс] – URL: http://spbgeotex.ru/6_urban (дата обращения 18.12.2022).
  7. Как менялись новостройки Петербурга: от 40-х годов до наших дней [Электронный ресурс] – URL: https://www.fontanka.ru/2018/05/18/066/ (дата обращения 20.05.2022).
  8. Кельбах В.С. Транспортная инфраструктура как элемент городской агломерации // Вестник СПбГУ. Сер. 7. 2013. Вып. 2. С. 135–144.
  9. Краснов А.И., Логвинов И.А. Летнее население Псковской области: качественная и количественная оценка //Псковский регионологический журнал. 2022. Т. 18. № 1. С. 117–129.
  10. Кукина И.В. и др. Особенности трансформации среды современного города (на примере Красноярска) // Вестник Томского государственного университета. Культурология и искусствоведение. 2021. № 43. С. 55–74.
  11. Куричев Н.К., Куричева Е.К. Пространственная структура жилищного строительства в Московской агломерации: радиально-секторальная дифференциация //Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. 2020. Т. 65. № 1. С. 74–95.
  12. Куричева Е.К. Жилищное строительство в Московской агломерации: пространственные последствия //Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2017. № 3. С. 87–90.
  13. Махрова А.Г. Сезонное дачное расселение как индикатор контрастов пространственного развития // Региональные исследования. 2020. № 3. С. 40–55.
  14. Махрова А.Г., Бабкин Р.А., Кириллов П.Л. Трансформация дачного жилья: от сезонного к постоянному (на примере Московского региона) // Проблемы современной урбанизации: преемственность и новации. 2022. С. 112–125.
  15. Махрова А.Г., Бабкин Р.А. Методические подходы к делимитации границ Московской агломерации на основе данных сотовых операторов // Региональные исследования. 2019. № 2. С. 48–57.
  16. Махрова А.Г., Бабкин Р.А. Города Московского столичного региона: официальные и реальные // Региональные исследования. 2022. № 1. С. 4–16.
  17. Лаппо Г.М. География городов: учеб. пособие для географических факультетов вузов // М.: Гуманит. изд. центр “ВЛАДОС”, 1997. 479 с.
  18. Лачининский С.С., Сорокин И.С. Пространственная структура и особенности развития поселений Санкт-Петербургской агломерации // Балтийский регион. 2021. Т. 13. № 1. С. 48–69.
  19. Перцик Е.Н. Крупные городские агломерации: развитие, проблемы проектирования // Проблемы развития агломераций России. М.: КРАСАНД, 2009. С. 34–46.
  20. Планирование разрастания. Пространственная политика городов России / А.В. Головин и др. Нац. исслед. ун-т “Высшая школа экономики”. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. 248 с.
  21. Проект Федерального закона “О городских агломерациях” (подготовлен Минэкономразвития России, текст по состоянию на 04.09.2020) [Электронный ресурс] URL: https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=PRJ&n=199079#ZgZo7RTWOz7suerC2.
  22. Путин Владимир подписал закон, меняющий порядок предоставления межбюджетных трансфертов [Электронный ресурс] URL://tass.ru/ekonomika/6729513 (дата обращения 18.07.2022).
  23. Реформа ЖКХ, открытые данные [Электронный ресурс] – URL: https://www.reformagkh.ru/ opendata (дата обращения 18.07.2022).
  24. Росстат откроет доступ к микроданным постсоветских переписей населения России в 2022 году [Электронный ресурс]. URL: https://tass.ru/obschestvo/12876949 (дата обращения 18.07.2022).
  25. Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года. Утверждена Распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г. № 207-р. [Электронный ресурс] URL: www.economy.gov.ru.
  26. Строительные нормы и правила СНиП 2.07.01-89* “Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений” (утв. постановлением Госстроя СССР от 16 мая 1989 г. № 78).
  27. Чистяков П.А. и др. Центры экономического роста Российской Федерации на муниципальном уровне // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2020. № 4. С. 58–68.
  28. 2ГИС про: визуализируем массивы данных [Электронный ресурс] URL: https://vc.ru/services/557545-2gis-pro-vizualiziruem-massivy-dannyh (дата обращения 26.12.2022).
  29. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: www.gks.ru (дата обращения 18.07.2022).
  30. Шугрина Е.С. Модели управления российскими агломерациями // Государственная власть и местное самоуправление. 2018. № 2. С. 39–43.
  31. Atlas of the Human Planet 2020, Open geoinformation for research, policy, and action, Luxembourg: European Commission, 2020. 139 p.
  32. Carra G., Barthelemy M. A fundamental diagram of urbanization // Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science. 2019. T. 46. № 4. P. 690–706.
  33. Conzen M.R.G. Thinking about Urban Form: Essays on Urban Morphology / M.R.G. Conzen. Oxford, 2002.
  34. Hegyi F.B. et al. Measuring the impact of urban innovation districts // Publications Office of the European Union. 2021.
  35. Li J. et al. Spatiotemporal pattern of urbanization in Shanghai, China between 1989 and 2005 // Landscape ecology. 2013. T. 28. № 8. P. 1545–1565.
  36. Li X. et al. Twenty years of post-Soviet Union urban land use change of St. Petersburg // Applied Spatial Analysis and Policy. 2020. T. 13. № 4. C. 1019–1033.
  37. Perez J., Fusco G., Moriconi-Ebrard F. Identification and quantification of urban space in India: Defining urban macro-structures // Urban Studies. 2019. T. 56. № 10. C. 1988–2004.
  38. Petrov A. One hundred years of dasymetric mapping: back to the origin // The Cartographic Journal. 2012. T. 49. № 3. C. 256–264.
  39. Pirowski T., Bartos K. Detailed mapping of the distribution of a city population based on information from the national database on buildings // Geodetski vestnik. 2018. T. 62. № 3.
  40. Roni R. High resolution population modeling for urban areas: диc. University of Twente, 2018.
  41. Schiavina M. et al. GHSL Data Package 2022, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
  42. Science Direct: Modifiable Areal Unit Problem [Электронный ресурс] URL: www.sciencedirect.com/topics/earth-and-planetary-sciences/modifiable-areal-unit-problem (дата обращения 20.05.2022).
  43. World Cities Report 2022: Envisaging the Future of Cities UN Habitat [Электронный ресурс]. URL: https://unhabitat.org/wcr/ (дата обращения 18.12.2022).
  44. Zhou D. et al. Dynamic and drivers of spatial change in rapid urban renewal within Beijing inner city // Habitat International. 2021. T. 111. C. 102349.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

3.

Скачать (83KB)
4.

Скачать (763KB)


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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