Система нормативных показателей как инструмент обоснования решений по планировке жилых территорий на уровне земельного участка

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность исследования определяется необходимостью в переработке требований к содержанию нормативов градостроительного проектирования для городов Западной Сибири. Объектом аналитического рассмотрения с целью поиска внутренних причинных закономерностей функционирования и развития являлся участок жилой застройки как объект градостроительного нормирования. Рассмотрено 60 участков жилой застройки в Тюмени и Омске (по 30 участков в каждом городе), застроенных в период с 2009 по 2019 г. Исследование было направлено на выявление взаимного влияния размерности земельных участков, морфологии открытых пространств и планировочных характеристик на тип освоения территории. Применение факторного и кластерного анализов способствовало выявлению скрытой структуры исходных данных, соответствующей контексту, в котором принимаются проектные решения. С помощью факторного анализа была проведена группировка переменных исходного массива данных в двухфакторную модель: первую составили планировочные показатели, вторую – морфологические характеристики. С помощью кластерного анализа удалось классифицировать объекты как по переменным, к которым был применен факторный анализ, так и по градостроительным показателям, применяемым для оценки проектного решения.

Об авторах

Л. В. Глебушкина

Тюменский индустриальный университет

Email: glebushkinalyuda@mail.ru

Н. В. Устюгова

Тюменский индустриальный университет

Email: ustjugovanv@tyuiu.ru

П. В. Аргимбаева

Тюменский индустриальный университет

Email: argimbaevapv@tyuiu.ru

Список литературы

  1. Травуш В. И. Инновации и архитектура. Как стать творцом и новатором? Academia. Архитектура и строительство. 2010;(4):7–16. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsii-i-arhitektura-kak-stat-tvortsomi-novatorom/viewer.
  2. Овчинников И. Г., Овчинников И. И., Жаналиев Б. Б., Кудайбергенов Н. Б. Проблемы применения современных нормативных документов для расчета транспортных сооружений. Архитектура, строительство, транспорт. 2024;(1):116-122. https://doi.org/10.31660/2782-232X-2024-1-116-122
  3. Смоляр И.М. Градостроительное планирование как система: Прогнозирование – Программирование – Проектирование. Научная монография. РААСН. Москва: Эдиторнал УРСС; 2001.
  4. Кияненко К. В. Об объекте и предмете архитектуры и капитального строительства. Academia. Архитектура и строительство. 2024;(3):53–59. https://doi.org/10.22337/2077-9038-2024-3-53-59
  5. Хили Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. 6 изд-е. Москва: DiaSoft; 2005.
  6. Рубаненко Б. Р., Карташова К. К., Тонский Д. Г. Жилая ячейка в будущем. Москва: Стройиздат; 1982. 198 с.
  7. Глебушкина Л. В., Шамарин А. С. Оценка благоустройства территории дворовых пространств города Омска с учетом современных требований. В сб.: Молодая мысль: наука, технологии, инновации. Братск: Изд-во БрГУ; 2021. С. 45–48.
  8. Глебушкина Л. В. Перетолчина Л. В., Шамарин А. С. Обеспеченность жилых территорий крупных городов Западной Сибири планировочными элементами благоустройства на примере города Тюмени. Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2021;1:157–161. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46596892.
  9. Наследов А. Д. SPSS. Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. Санкт-Петербург: Питер; 2005. 416 с.
  10. Дубнов П. Ю. Обработка статистической информации с помощью SPSS. Москва: НТ Пресс; 2004. URL: https://djvu.online/file/R8nJaMff8ksi8.
  11. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р., Олдендефер М. С., Блэшфилд Р. К. Факторный дискриминантный и кластерный анализ. Москва: Финансы и статистика; 1989. 215 с. URL: https://djvu.online/file/CxiUZrAtfxKK2.
  12. Митягин С. Д. Технологическая оптимизация градостроительной деятельности. Academia. Архитектура и строительство. 2018;(1):67–72. https://doi.org/10.22337/2077-9038-2018-1-67-72
  13. Крайняя Н. П. Качественная дифференциация жилых объектов и градостроительное нормирование. В сб.: Актуальные проблемы нормирования в области архитектуры и градостроительства. Москва: УРСС; 2002. С. 89–94.
  14. Крайняя Н. П. К поискам социальности в формообразовании городской застройки. Academia. Архитектура и строительство. 2009;(2):73–76. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/k-poiskam-sotsialnosti-vformoobrazovanii-gorodskoy-zastroyki/viewer.
  15. Митягин С. Д. Правовые изъяны градостроительной проектной деятельности. Academia. Архитектура и строительство. 2024;(3):101–105. https://doi.org/10.22337/2077-9038-2024-3-101-105
  16. Генералов В. П., Генералова Е. М. Проблемы классификации комфортной жилой среды при создании современной городской застройки. Вестник Оренбургского государственного университета. 2015;(5):128–131. URL: http://vestnik.osu.ru/2015_5/21.pdf.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».