Landscape assessment of the recreational and health cluster “Shartash forest park”

封面

如何引用文章

全文:

详细

The landscape structure of modern Yekaterinburg is formed under the influence of a complex of different-scale factors of formation, the areas of predominant influence of which determine the set and spatial ratio of allotments, the nature of boundaries and the speed of development of geosystems of different ranks. The spatial and temporal landscape structure of a megalopolis determines the quality of the urban environment through a complex of stable environment-forming connections and attractive perception parameters. One of the specific elements of the landscape structure of Yekaterinburg are specially protected natural territories of regional significance — forest parks that perform environmental, environment-forming and recreational functions. The article is devoted to the results of inventory and assessment landscape studies of the territory of the recreation and health cluster “Shartash Forest Park”, located in the northeastern part of Yekaterinburg. Over the centuries-old history of development, a landscape structure has developed within the site, represented by natural territorial complexes, their derivative modifications, anthropogenic complexes and technological systems. The landscape structure is considered from the standpoint of a structural-genetic and functional-dynamic approach, as a change in the dynamic and evolutionary states of geosystems. The multi-scale landscape-forming processes have been studied, the landscape structure of the territory has been identified, the methodology and results of large-scale landscape mapping performed for the first time, which is the basis for assessing the modes of use of the territory for planning measures for the improvement of the cluster with the analysis of project proposals for development, have been considered. The established complex mosaic of geosystems, formed by natural and anthropogenic processes and connections, structural interdependencies and emergent effects, is the basis for landscape planning of the territory. The completed studies serve as an implemented element of the development of a master plan for development and the basis of the directions proposed by the authors for optimizing the territory for the effective performance of environmental and recreational functions.

作者简介

O. Gurevskikh

Ural State Pedagogical University

Email: gurevskikho@mail.ru
Yekaterinburg, Russia

N. Skok

Ural State Pedagogical University

Yekaterinburg, Russia

参考

  1. Архипова Н.И. Природные достопримечательности Екатеринбурга и его окрестностей. Екатеринбург: АКВА-ПРЕСС, 2001. 226 с.
  2. Викторов А.С. Рисунок ландшафта. М.: Мысль, 1986. 179 с.
  3. Викторов С.В., Чикишев А.Г. Ландшафтная индикация и ее практическое применение. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1990. 100 с.
  4. Гурьевских О.Ю. Методы количественного анализа и моделирование в ландшафтном проектировании региональных систем особо охраняемых природных территорий // Математическое моделирование в экологии. Материалы Шестой Национальной научной конференции с международным участием. Пущино, 2019. С. 67–69.
  5. Иванова М.А., Яковлева А.А., Микеладзе Ш.Э., Бунькова Н.П. Динамика фитомассы живого напочвенного покрова в условиях Шарташского лесного парка г. Екатеринбурга // Оптимизация лесопользования: материалы Всероссийской (национальной) научно-практической конференции с международным участием, посвященной 70-летию Почетного работника высшего образования, Заслуженного лесовода России Залесова Сергея Вениаминовича. Екатеринбург: УГЛТУ, 2023. С. 224–229.
  6. Зайцев О.Б., Поляков В.Е. Особо охраняемые природные территории города Екатеринбурга. Екатеринбург, 2015. 46 с.
  7. Исаченко Г.А. Ландшафт между реальностью и конструкцией (размышления по поводу статьи Е.Ю. Колбовского) // Известия Русского географического общества. 2014. Т. 146. № 2. С. 46–66.
  8. Исаченко Г.А. Концепции многолетней динамики ландшафтов и вызовы времени // Вопросы географии. Сб. 138: Горизонты ландшафтоведения / Отв. ред. К.Н. Дьяконов, В.М. Котляков, Т.И. Харитонова. М.: Издательский дом “Кодекс”, 2014. С. 215–232.
  9. Коломыц Э.Г. Мониторинг устойчивого развития лесных экосистем в меняющемся климате: монография / Под ред. Б.И. Кочурова. М.: ИНФРА-М, 2024. 540 с. (Научная мысль).
  10. Колесников Б.П. Лесорастительные условия и типы лесов Свердловской области. Практ. руководство / УНЦ АН СССР. Свердловск, 1974. 176 с.
  11. Осипов С.В., Гуров А.А. Детальное картографирование техногенных ландшафтов // География и природ. ресурсы. 2016. № 1. С. 156–163.
  12. Попов А.Н. К вопросу по экспертизе проектов, направленных на реабилитацию эвтрофирующих водоемов (озера, водохранилища) // Водные ресурсы в условиях глобальных вызовов: экологические проблемы, управление, мониторинг: Сб. тр. Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Ростов-на-Дону, 20–22 сентября 2023 года. В 2-х т. Т. 2. Новочеркасск: ООО “Лик”, 2023. С. 104–107.
  13. Пузаченко Ю.Г. Организация ландшафта // Вопросы географии. Сб. 138: Горизонты ландшафтоведения / Отв. ред. К.Н. Дьяконов, В.М. Котляков, Т.И. Харитонова. М.: Издательский дом “Кодекс”, 2014. С. 35–65.
  14. Гурьевских О.Ю., Капустин В.Г., Скок Н.В., Янцер О.В. Физико-географическое районирование и ландшафты Свердловской области / Под ред. О.Ю. Гурьевских. Екатеринбург, 2016. 280 с.
  15. Хорошев А.В. Полимасштабная организация географического ландшафта. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2016. 416 с.
  16. Хорошев А.В. К дискуссии о неоландшафтоведении: детерминированность, полимасштабность, полиструктурность // Известия Русского географического общества. 2014. Т. 146. № 4. С. 58–69.
  17. Хорошев А.В. Ландшафтно-экологическое планирование. Учебник для вузов. М.: Товарищество научных изданий КМК. 2023. 261 с.
  18. Черкашин А.К. Полисистемное моделирование. Новосибирск: Наука, 2005. 280 с.
  19. Шакиров А.В. Физико-географическое районирование Урала. – Екатеринбург: УрО РАН, 2011. 617 с.
  20. Caspersen O.H., Olafsson A.S. Recreational mapping and planning for enlargement of the green structure in greater Copenhagen // Urban Forestry and Urban Greening. 2010. V. 9. Iss. 2. P. 101–112. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2009.06.007
  21. Edwards D., Jay M., Jensen F.S., Lucas B., Marzano M., Montagné C., Peace A., Weiss G. Public preferences for structural attributes of forests: towards a pan-European perspective // Forest Policy Econ. V. 19. P. 12–19. https://doi.org/10.1016/j.forpol.2011.07.006
  22. Landscape Patterns in a Range of Spatio-Temporal Scales / Eds. A.V. Khoroshev, K.N Dyakonov. Cham: Springer, 2020. 439 p. (Landscape Series; v. 26). https://doi.org/10.1007/978-3-030-31185-8
  23. Nordh H. Park Characteristics: A Tool for Classifying and Designing Urban Green Areas. VDM, 2010. 68 p.
  24. Tveit M., Ode Å., Fry G. Key concepts in a framework for analysing visual landscape character // Landscape Res. V. 31. Iss. 3. P. 229–255. https://doi.org/10.1080/01426390600783269

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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