Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Методика комплексного картографического мониторинга социально-экономического развития Российской Арктики

ВАК РФ 25.00.33, Картография

Автореферат диссертации по теме "Методика комплексного картографического мониторинга социально-экономического развития Российской Арктики"

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Географический факультет

На правах рукописи

Белоусов Станислав Константинович

МЕТОДИКА КОМПЛЕКСНОГО КАРТОГРАФИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ АРКТИКИ

Специальность 25.00.33 - картография

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

2ь г.:ч

Москва-2014

005558291

005558291

Работа выполнена в Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова на Географическом факультете в Научно-исследовательской лаборатории комплексного картографирования

Научный руководитель:

Тикунов Владимир Сергеевич

доктор географических наук, профессор, заведующий Научно-исследовательской лабораторией комплексного картографирования

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Верещака Тамара Васильевна доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой картографии Московского государственного университета геодезии и картографии (МИИГАиК) Ельчанинов Анатолий Иванович кандидат географических наук, заведующий отделом картографии и ГИС Российского научно-исследовательского института культурного и природного наследия имени Д. С. Лихачёва

ОАО «Научно-исследовательский институт точных приборов»

Защита состоится «26» февраля 20 If г. в 15-00 на заседании диссертационного совета по геоморфологии и эволюционной географии, гляциологии и криологии Земли, картографии (Д-501.001.61) в Московском Государственном Университете имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, д.1, МГУ, географический факультет, 21 этаж, ауд. 2109.

С диссертацией можно ознакомиться в отделе диссертаций Научной библиотеки Московского Государственного Университета имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, Москва, Ломоносовский проспект, дом 27, А8.

Автореферат разослан «12» января 201.fr. Отзывы на автореферат (в двух экземплярах, заверенные печатью учреждения) просим направлять по адресу: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, д.1, МГУ имени М.В. Ломоносова, географический факультет, ученому секретарю диссертационного совета Д-501.001.61, e-mail: malyn2006@yandex.ru, факс 8 (495) 932-88-36.

Ученый секретарь диссертационного совета

А.Л. Шныпарков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования.

В настоящее время актуальность и необходимость комплексного изучения социально-экономического развития Арктики не вызывает сомнений. Государственная программа РФ «Социально-экономическое развитие Арктической зоны Российской Федерации» одной из своих основных задач ставит организацию мониторинга социально-экономического развития. Понимание социально-экономических процессов, протекающих в регионе и их оперативный учет и анализ позволяет прогнозировать основные направления развития, а значит формировать адекватные варианты решения в области социально-экономической политики.

Задачи мониторинга подразумевают качество и оперативность исследования, а также наглядность представления результатов. Этим параметрам соответствует картографический метод исследования. Использование геоинформационных технологий и методов электронного атласного картографирование позволяют эффективно собирать, хранить, обрабатывать в автоматическом или интерактивном режиме пространственные данные. Современные методы пространственного анализа и обработки информации предоставляют широкий инструментарий для комплексной оценки социально-экономического развития. С другой стороны, возможности использования геоинформационных технологий еще не полностью реализованы, а в применении к Арктическому региону — особенно. Как таковой системы комплексного картографического мониторинга на российскую Арктику не существует.

Ключевым моментом создания системы комплексного картографического мониторинга является разработка научной методики с учетом специфики региона исследования. Мы полагаем, что системный научный подход к организации процесса картографического мониторинга позволит проводить научный анализ социально-экономической ситуации в регионе и решать комплекс задач, связанных с перспективным развитием российской Арктики.

Объект исследования - электронный атлас социально-экономического развития Арктического региона России.

Предмет исследования - методика картографического мониторинга для целей электронного атласного картографирования Арктического региона России.

Цель исследования - разработка методики картографического мониторинга и ее апробация в рамках социально-экономического исследования Арктического региона России.

Для достижения цели необходимо решить ряд задач:

• Анализ и обобщение опыта российского и зарубежного опыта создания электронных атласов арктических регионов;

• Проведение природно-хозяйственного районирования российской Арктики для выявления различий регионов, входящих в нее;

• Разработка методики картографического мониторинга социально-экономического развития Арктического региона России;

• Проведение анализа социально-экономической среды с помощью картографического мониторинга.

Теоретико-методологическую основу исследования составляют работы ряда ученых в области картографии (Берлянт A.M., Салищев К.А., Заруцкая И.П., Верещака Т.В., Баранский H.H., Евтеев O.A., Преораженский А.И., Панин А.Н., Прохорова Е.А.), геоинформатики (Тикунов B.C., Лурье И.К., Сербенюк Н.С., Кошкарев A.B., Чумаченко А.Н.,А.Н. DeMers D., Goodchild М., Longley P., Maguire D., Ormeling F., Tomlinson R.), математико-картографического моделирования (Тикунов B.C., Сербенюк H.C.), пространственно-статистического анализа (Ebdon D., Goodchild M., MacQueenJ., Riply D., Tobler W.), в области природно-хозяйственного районирования (Бакланов ПЛ., Карпухин С.С., Невяжский И.И., Приваловская Г.К., Саушкин Ю.Г.), а также ученых в области социально-экономической географии (Алексеев А.И., Бабурин В.Л., Баранский H.H., Никольский И.В., Саушкин Ю.Г., Слука А.Е., Слука H.A.)

В работе применены следующие методы исследования: картографический, геоинформационный, статистический, математико-картографического м оделирования.

Информационной базой исследования послужили: открытый набор пространственных данных ОрепБ1гее1Мар, цифровые топографические карты масштаба 1:100 ООО, каталог снимков Ьап(1за1 5/7 и8С8 (Геологической службы США), данные Федеральной Службы Государственной Статистики России, ежегодные доклады о состоянии и охране окружающей среды Министерства экологии и природопользования России, Комитета промышленного развития, экологии и природопользования Мурманской области, информация международных организаций - Всемирного банка. Кроме того, использованы материалы научных конференций и семинаров, данные различных геопорталов, публикации в периодических научных журналах.

Основные защищаемые положения:

1. Разработанная методика комплексного картографического мониторинга позволяет в автоматическом и интерактивном режимах получать синтетические характеристики социально-экономического развития региона, а также упрощает комплексную оценку территории и повышает ее эффективность;

2. Предложенная методика совместного применения разнородных пространственных данных позволяет проводить исследования территории на разных масштабных уровнях,обеспечивая прирост смысловой нагрузки и достоверности формируемых по картографическим моделям заключений.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложено и обосновано использование картографических, геоинформационных и статистических методов в комплексном мониторинге социально-экономического развития арктической зоны России;

2. Проведено индивидуальное природно-хозяйственное районирование Арктического региона России на основе принципа фотофизиономической однородности территории;

3. Предложена логическая структура базы данных системы комплексного картографического мониторинга арктического региона России на основе топографических, географических, статистических данных, данных мониторинга и дистанционного зондирования Земли.

4. Предложена и обоснована методика использования данных разной пространственной локализации для подсчета интегральных индексов социально-экономического развития

5. Проведена типология арктических регионов на основе многомерного статистического анализа интегральных индексов социально-экономического развития.

6. Проведен анализ условий жизни населения Мурманской области на основе статистических данных, данных экологического мониторинга, тематических географических данных с помощью построения интегральных индексов.

Практическая значимость исследования. Предложенная .методика картографического мониторинга может быть использована в научных учреждениях как блок системы комплексного мониторинга арктического региона, системы поддержки принятия управленческих решений в органах государственной власти и коммерческих структурах.

Внедрение. Отдельные результаты исследования были использованы при создании комплексного атласа «Российская Арктика в XXI веке: природные условия и риски освоения» в рамках фанта Русского Географического Обществав 2013 г. Разработанные подходы используются при создании системы комплексного космического мониторинга арктического региона совместно с ОАО «НИИ Точных Приборов».

Апробация. Результаты исследований докладывались на международной картографической конференции 1СС-2013 в г. Дрезден; международной научно-практической конференции «Геодезия, картография, кадастр», посвященной 235-летию основания МИИГАиК; XIII научно-практической конференции «Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций»; международной

б

конференции«Интеркарто/ИнтерГИС-19: Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт»

По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ, в том числе 3 - в журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Материал работы изложен на 148 страницах машинописного текста, содержит 2 таблицы, 34 рисунка и 18 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обозначена актуальность работы, определены объект, предмет исследования, его цель и задачи, сформулированы защищаемые положения, охарактеризована научная новизна, практическая значимость и перспективы применения исследования. Приведены сведения о внедрении и апробации методики исследования.

В первой главе «Современное состояние электронного атласного картографирования» произведен анализ отечественного и зарубежного опыта создания электронных атласов и атласных информационных систем, в том числе арктического региона России, определены основные технологии электронного атласного картографирования и обозначены главные проблемы создания электронного атласа арктического региона России.

Электронный атлас представляет собой «систему, включающую цифровые данные и средства генерации электронных карт». Атласная информационная система же представляет собой информационный продукт, созданный на границе электронных атласов и геоинформационных систем. Основное отличие от геоинформационных систем состоит в увеличенных возможностях картографического представления (Тикунов, 2005; Van Elzakker, 1993; Ormeling,F., 1995).

Анализ существующих технологий электронного атласного картографирования и опыта создания подобных произведений позволяет выделить несколько типов электронных атласов:

7

• Электронный атлас типа слайд-шоу.Этот тип электронного атласа является самым примитивным, поскольку представляет собой набор растровых изображений. Смена слайдов производится с помощью простого встроенного браузера;

• Электронный атлас, позволяющий производить масштабирование и перемещение по полю карты с помощью встроенной программы-визуализатора. Этот вариант атласа более сложен, но в то же время и гораздо более удобен в работе;

• Атласные информационные системы. Здесь к классическому набору карт добавляется мощный инструментарий пространственного анализа и обработки данных;

• Электронные атласы, выполненные на основе геопортальных решений. Наиболее востребованный широким кругом пользователей тип решений, отличается удобным и понятным способом получения тематических данных;

• Электронные атласы, выполненные на основе геопортальных решений, дополненные блоком пространственного анализа и обработки данных. Наиболее совершенный с точки зрения удобства, содержательного и функционального наполнения тип, позволяет широкому кругу пользователей иметь доступ к атласным информационным системам. (Тикунов, 2005)

Российский опыт создания электронных атласов, как правило, сводится либо к созданию атласов типа «слайд-шоу», либо к созданию геопорталов в их классическом виде - без географического тематического наполнения и четкой структуры электронных карт.

В главе также показаны основные проблемы, актуальные для электронного атласного картографирования арктического региона России:

• Низкая востребованность пользователями электронных атласов без геопортальных решений

• Узкий круг пользователей электронных атласов

• Крайняя неоднородность региона картографирования

• Недостаток исходных данных

• Проблема взаимного анализа данных разной пространственной локализации

Во второй главе «Природно-хозяйственное районирование в целях организации картографического мониторинга» определяются границы рассматриваемой территории, производится обоснование необходимости проведения природно-хозяйственного районирования для проведения картографического мониторинга, дается физико-географическая и экономико-географическая характеристика территории, рассматриваются методические аспекты выделения природно-хозяйственных районов, а также производится географический анализ проведенного районирования.

Существует множество вариантов определению южных границроссийской

Арктики. Границу можно выделять как по формальным, так и по объективным

критериям. Среди наиболее распространенных объективных критериев выделяют:

широтный (по северному полярному кругу), климатический (по изотерме июля

+10°С), гидрологический (по границам местных водоразделов), ландшафтный (по

границам распространения тундровых ландшафтов), хозяйственный (по

преобладанию экономических связей и транспортных потоков внутри региона).

Наиболее распространенный формальный критерий - административный.

Законодательно южная граница арктической зоны впервые была определена

Государственной Комиссией при Совете Министров СССР по делам Арктики (24

апреля 1989 г). В настоящем исследовании признаем необъективность

использования формального подхода и принимаем южную границуроссийской

Арктики с учетом решения административной границы 1989 г. и бассейнового

принципа.В соответствии с этим в состав сухопутной части российской Арктики

входит территория Мурманской области, Республики Карелия (Лоухский,

Кемский и Беломорский районы), Онежского, Приморского и Мезенского

районов Архангельской области, Ненецкого АО, городского округа Воркута

Республики Коми, Ямало-Ненецкого АО, Таймырского (Долгано-Ненецкого)

9

муниципального района Красноярского края, прибрежных улусов Республики Саха (Якутия) и Чукотского АО

Традиционно в географических науках районирование территории осуществляется на основе одного из двух подходов: типологического или индивидуального.Создание типологии для группы факторов, имеющих разную природу, - трудновыполнимая задача. В силу географической приуроченности региона к приполярной области индивидуальные особенности территорий становятся ключевыми при разграничении территориальных модулей. В свете вышесказанного наиболее подходящей представляется методика индивидуального районирования. (Карпухин,2008)

Методика основана на синтезе существующих схем природного и экономического районирования территории и материалов космической съемки, обеспечивающих возможность контроля границ между выделами на основе критерия фотофизиономической однотипности территорий.

Районирование сочетает в себе четыре основных фактора: морфологическую структуру рельефа; климат и характер растительного покрова; преобладающий тип хозяйственного освоения территории; уровень хозяйственной освоенности территории

Рис. 1. Принципиальная схема природно-хозяйственного районирования. Важную роль при картографическом моделировании природно-хозяйственных систем играют структурно-геологические особенности территории, выраженные в рельефе. Крупные орографически выраженные

структуры хорошо читаются на снимках низкого пространственного разрешения. Особенности растительного покрова хорошо дешифрируются на снимках среднего пространственного разрешения. Диагностика типов хозяйственного освоения и уровня хозяйственной освоенности по космическим снимкам -сложная и не всегда однозначная задача. Для этого спутниковые снимки высокого пространственного разрешения в обязательном порядке комбинируются с другими картографическими источниками, статистическими и литературными

данными.

ЗЬ/ч /

Наименование района Индекс Наименование района Индекс

Пай-Хойский 8.11 Верхнепуровский 11.1В

Полярный Урал 8.111 Верхненадымский 12.1

Остров Вайгач 8.1 Ноябрьский 1111

Северо-Сосьвинский 9.1 Среднеобский правобережный 11111

Северо-Ямальский 10.1 Северо-Таймырский 13.1

Ямальский 10.11 Быррангский 13.11

1); Бованенковский 10.111 Северо-Сибирский 14.1

Ямбургский 10.IV Хатангский 14.11

Северо-Уренгойский Ю.У Норильский 15.1

Западно-Гыданский ЮЛ/1 Нижнеенисейский 15Л

Восточно-Гыда некий Ю.УН Западно-Путора некий 15.111

Нижнеобский Ю.УП1 Путоранский ШУ

Уренгойский 10.1Х Котуйский 16.1

Тазовский 10Х Анабарский 16Д

Хетский 10.Х1 Попигайский 16.111

Полуйский 11.1 Среднеанабарский 16.IV

Надымский 11.11 Оленекский 16.У

Рис. 2. Фрагмент карты природно-хозяйственного районирования арктического региона России

Итоговое синтетическое природно-хозяйственное районирование арктической зоны Российской Федерации отражено на рис. 2. Выделенные в процессе районирования 24 природно-хозяйственных областей и 78 районов представляют собой территориальные модули системы картографического мониторинга и служат отправной платформой для формирования порегиональных требований к базовым геопространственным данным, составу и масштабам геоинформационных картографических продуктов.

Третья глава «Методика картографического мониторинга арктического региона России» рассказывает о методологических особенностях концептуального и логического этапов проектирования базы пространственных данных. В ней проводится анализ источников данных, раскрывается проблема интеграции данных разной пространственной локализации и предлагается

11

решение этой проблемы. Также в данной главе предлагается и обосновывается система интегральных индексов как основного инструмента картографического мониторинга для мелкого и среднего масштаба исследования.

Арктический регион России характеризуется низкой обеспеченностью данными социально-экономического развития. Это обуславливается слабой заселенностью территории, общим низким уровнем экономического развития, разреженностью станций слежения.

Основной тип данных, используемый при картографическом мониторинге арктического региона России — данные дистанционного зондирования Земли, особенно снимки с ресурсных спутников, которые способны обеспечить высокую повторяемость съемки и радиолокационные снимки, для которых повышенная облачность региона не является помехой. Статистические данные собираются на очень большие территории, поэтому их использование в исходном виде возможно только для мелкомасштабных исследований. Данные оперативного мониторинга являются очень важным источником, для их использования необходимо построение моделей распространения явлений.

Площадь арктической зоны России образуется территориями 9 субъектов Федерации, причем крайне неравномерно.В данных условиях проектирование базы данных становится сложной задачей, требующей системного подхода. Нами предлагается разделить базу данных на масштабные уровни, соответствующие единицам административно-территориального деления:

• Суперрегиональный

• Региональный

• Районный

« Субрайонный

• Муниципальный

Различия в площади в 1-2 порядка муниципальных образований одинаковых рангов делает принципиально невозможным создание единого масштабного ряда. Нами предлагается разбить арктическую зону Российской Федерации на 4

кластера, в пределах которых возможно выстроить единую масштабную структуру базы данных:

• Северо-западный кластер

• Северное Приуралье

• Заполярный Урал

• Сибирь и Дальний Восток

В пределах каждого кластера база данных распределяется на блоки областей природно-хозяйственного районирования, для которых выстраивается структура пространственных данных. В то же время, суперрегиональный и частично региональный уровень базы данных остается единым и неделим. Это осуществляется для возможности оперативного анализа данных на больших территориях, требующих межрегионального подхода (рис.3). Масштабные уровни отдельных областей и масштабный уровень единой базы данных логически связаны между собой.

Рис. 3. Структура базы пространственных данных арктического региона России

Система картографического мониторинга состоит из базы данных,

подсистемы оперативной обработки данных и подсистемы визуализации данных.

13

Всю систему целесообразно разбить на блоки, осуществляющие сбор, обработку и визуализацию определенного типа данных:

® Базовый блок, содержащий общегеографическую информацию и данные дистанционного зондирования

» Тематический блок, в котором находятся и обрабатываются тематические географические данные

• Аналитический блок, интегрирующий данные из других блоков для создания карт синтетических показателей. Состоит из подблоков районирования, оценки и индексов.

• Оперативный блок, содержащий данные, поступающие из сетей мониторинга

• Отраслевые блоки, разработанные для определенных отраслей хозяйства.

Рис. 4. Структура системы картографического мониторинга

Использование важных статистических данных не только для суперрегионального уровня, а данных мониторинга не только для локальных уровней представляется необходимым для комплексного подхода к мониторингу. Проблема состоит в разной пространственной локализации исходных данных. Для решения этой проблемы мы предлагаем в качестве основной концептуальной

модели представления данных использовать растровую геоинформационную модель территории. Ее основное преимущество в данном контексте состоит в абсолютной математической сравнимости локализации данных - ячейки растра.

Данные мониторинга представляют собой хороший материал для пространственного моделирования распределения наблюдаемого явления. Для данных дистанционного зондирования растровый формат - родной, топографические и тематические датше, имеющие линейный и площадной характер локализации также легко переводятся в растровый формат. Проблема возникает при использовании статистических данных, отнесенных к единицам административно-территориального деления, чаще всего субъекта РФ. Учитывая размеры субъектов использование их в таком виде для региональных исследований нецелесообразно. Это несоответствие можно устранить,осуществив дифференциацию статистических данных по территории с помощью предлагаемого референцного показателя. В качестве такого референцного показателя мы предлагаем использовать потенциал поля расселения, характеризующего уровень потенциального взаимодействия населенных пунктов между собой. Преимущество использования потенциала поля расселения заключается в том, чго количество жителей - ключевой показатель, используемый в статистике для относительных оценок, а потенциал характеризует не только их количество, но также и пространственное распределение, а значит и потенциальные связи.Высчитывается он для сокращенной статистики по населенным пунктам по формуле:

п-1 р

V, - , где Р - людности населенных пунктов, Б - расстояние между

ними (Тикунов, 1995).

Таким образом, нормирование статистического показателя по потенциалу поля расселения производится по следующей формуле: V.

где 50 - значение показателя для единицы административно-

территориального деления, а V- среднее значение потенциала поля расселения

для этого региона. В случае больших различий в значениях потенциала поля расселения, что характерно для арктического региона целесообразно производить

log, V

расчеты с использованием логарифмической метрики: S, = S0 •—-—

log. У

Растровая модель данных с использованием сравнимых друг с другом на всех масштабных уровнях позволяет нам применять построение интегральных индексов - показателей, являющихся результатом сжатия многокомпонентной информации в несколько обобщенных параметров.

Создание интегральных индексов - один из наиболее математически простых способов оценки территории. Вместе с тем, наряду с простотой, будучи нанесенными на карту они содержат в себе глубокий географический смысл. С точки зрения мониторинга математическая простота позволяет нам легко пересчитывать индексы и в автоматическом режиме составлять карты, тем самым обеспечивая необходимую оперативность для поддержки принятия как стратегических решений, так и решений локального характера.

На суперрегиональном уровне ключевыми факторами социально-экономического развития являются транспорт, обеспеченность природными ресурсами, уровень экономической освоенности, устойчивость развития и т.д. В основном, это параметры, поддающиеся статистическому учету, поэтому здесь целесообразно использовать преимущественно статистические данные без нормировки. В качестве основных направлений, возможных для подсчета индексов целесообразно выделить социальное развитие, экономическое развитие и экологические аспекты развития.

На региональном уровне построение индексов невозможно без привлечения тематических данных, пространственного моделирования и использования данных экологического мониторинга.

На более низких масштабных уровнях построение индексов теряет свою смысловую нагрузку из-за большого количества мелких факторов, влияющих на общую ситуацию, повышая риски взаимной корреляции явлений и снижая общую достоверность результата.

В четвертой главе «Использование системы картографического мониторинга для исследования социально-экономических процессов арктического региона России» произведено исследование социально-экономической среды арктического региона России и анализ условий жизни населения Мурманской области, основанные на построении интегральных индексов, статистическом анализе и пространственном моделировании.

Для анализа социально-экономической среды арктического региона России нами было выделены следующие группы факторов:

• Социальные факторы

• Экономические факторы

• Экологические факторы

Для учета экономических факторов были выбраны показатели инвестиционного климата регионов (РА Эксперт, 2011) и индекс экономической устойчивости регионов (Тикунов, Рубанов, 2009). Для расчета инвестиционного климата за основу была взята методика рейтингового агентства «Эксперт». Согласно этой методике для оценки инвестиционной привлекательности используются 9 групп факторов: трудовые, финансовые, производственные, потребительские, институциональные, инфраструктурные, природно-ресурсные, туристические, инновационные.Инвестиционные риски оценивались согласно 5 группам параметров: экономические, социальные, управленческие, экологические, криминальные.

В качестве ключевого показателя индекса экономической устойчивости использовался валовый региональный продукт на душу населения, скорректированный на величину истощения природных ресурсов и загрязнения окружающей среды. Также показатель корректировался коэффициент Джинни. Вводились коэффициенты на доли добывающей и обрабатывающей промышленности в ВРП. Показатель был логарифмически нормализован по экстремально большим и экстремально низким значениям для современного общества.

Социальные факторы нами учитывались с помощью общеизвестного индекса развития человеческого потенциала и показателей социальной устойчивости территории - коэффициентом благосостоянияи индексом демографии и морали (Рубанов, Тикунов, 2006).0сновные показатели, использовавшиеся в расчетах индекса «Демография и мораль» - коэффициент рождаемости, прирост населения, соотношение браков и разводов, продолжительность жизни, уровень алкоголизма и наркомании, преступность и количество убийств. Для коэффициента благосостояния же основные показатели — уровень безработицы, уровень заработной платы, число людей с низкими доходами, младенческая смертность

Экологические факторы развития учитывались с помощью индекса экологической устойчивости, разработанного Рубановым и Тикуновым. В индексе учитываются показатели состояния элементов окружающей среды, таких как литосфера, гидросфера, атмосфера и биосфера.

Для выделения регионов, схожих по набору параметров был использован метод кластерного анализа. В качестве наиболее подходящего метода был выбран метод К-средних (МасОиееп, 1967) с определением кластеров по методу декартового расстояния. Методом визуального анализа получившихся результатов было выбрано 4 кластера (рис. 5).

В первый кластер попали следующие субъекты: Чукотский автономный округ, республика Саха (Якутия), республика Коми. Кластер объединяет, в основном, регионы восточной части российской Арктики, в которых не производится крупномасштабная добыча углеводородных ресурсов, а социальная и экономическая инфраструктуры находятся в упадке.

Во второй, самый многочисленный кластер, попали Красноярский край, Архангельская область, республика Карелия, Мурманская область. В него входят, в основном, регионы, расположенные на западе территории (исключение -Красноярский край). Это регионы с достаточно высоким уровнем промышленного и социального развития, находящиеся в некотором упадке.

Третий кластер состоит из одного региона - Ямало-Ненецкого автономного округа. Это регион активного недропользования. Здесь на протяжении нескольких последних десятков лет разрабатываются месторождения природного газа.

Четвертый кластер также состоит из одного региона - Ненецкого автономного округа. Это регион активной газо- и нефетедобычи. Также он является одним из наиболее финансово-обеспеченных регионов Арктики.

Слаборазвитые инвестиционно-непривлекательные регионы, которые требуют активного государственного участия в развитии транспортной, промышленной и социальной инфраструктуры

Инвестиционно-привлекательные регионы среднего уровня промышленного развития с ярко-выраженными проблемами социального и экологического характера, которые требуют государственного участия в развитии, в первую очередь, социальной инфраструктуры, а также в области урегулирования воздействий на окружающую среду Инвестиционно очень привлекательный слабо экономически диверсифицированный регион с высоким уровнем социального развития, который требует государственного участия в

диверсификации экономической инфраструктуры и в области урегулирования воздействий на окружающую среду

.п—.^, Инвестиционно-привлекательный, слабо экономически диверсифицированный регион

со средним уровнем развития социальной инфраструктуры, который требует государственного участия в развитии социальной, транспортной инфраструктуры и диверсификации экономической инфраструктуры

1. Мурманская область 4. Ненецкий АО 7. Красноярский край

2. Республика Карелия 5. Республика Коми 8. Республика Саха (Якутия)

3.Архангельская область 6. Ямало-Ненецкий АО 9. Чукотский АО

Рис. 5. Классификация регионов арктического региона России Региональный уровень развития более сложен с точки зрения построения индексов в силу более крупного масштаба исследования.специфика развития на этом уровне предполагает значительно более полное участие природных и экологических факторов.В связи с этим на данном уровне нами предложено

Территории без постоянно проживающего населения

Южная граница Арктического региона России

комбинирование статистических данных, данных дистанционного зондирования и физико-географических данных при подсчете интегральных индексов.

Одним из ключевых индексов, отражающих комплексное социально-экономическое развитие, является индекс условий жизни населения. Индекс условий жизни населения призван оценить привлекательность территорий для миграции и дальнейшего проживания постоянного населения.

В качестве основы мы предлагаем выбрать индекс качества жизни (Гришина, Полынев, Тимонин, 2012), основанный на группе статистических данных. Индекс нормируется по потенциалу поля расселения. Поскольку данный показатель является комплексным для статистических данных целесообразно присвоить ему высокие весовые характеристики - 0,4.

Другим показателем, характеризующим уровень жизни населения является климат. Для оценки этого параметра мы считаем оптимальным применить индекс суровости климата (Осокин, 1968). Индекс измеряется в баллах в порядке увеличения суровости и для нашего исследования нормируется по формуле 5=7-В/7, где 7 — показатель крайне сурового климата, а В — индекс суровости в баллах. Вес данного параметра принят равным 0,2.

Транспортная доступность региона является важным фактором, определяющим условия жизни. Мы предлагаем осуществлять учет транспортной доступности с помощью двух показателей: удаленность от крупных транспортных узлов, нормированная по формуле 5=7-5/200, где В — расстояние в километрах по прямой, а 200 - максимальное расстояние, которое возможно преодолеть за один день в условиях бездорожья (для расстояний более 200 км принимаем показатель 5=0); среднегодовая стоимость пассажирского билета от данного транспортного узла до Москвы либо до центра соответствующего федерального округа, время такой поездки и количество пересадок Веса данных показателей в структуре транспортной доступности принимаем равными 0,5. Общий же вес показателя транспортной доступности - 0,2.

Состояние природной среды также является немаловажным показателем, свидетельствовать повышенное содержание вредных веществ в атмосфере. Мы

20

считаем, что индекс загрязнения атмосферы как комплексный показатель будет наиболее репрезентативно характеризовать экологическую ситуацию. Для использования в наших исследованиях его необходимо нормировать по формуле 5=7-6/20, где 20 - экстремально высокое значение индекса загрязнения атмосферы, а В - индекс загрязнения атмосферы в баллах. Вес данного индекса принимаем равным 0,1.

Заключительным фактором, оказывающим ощутимое влияние на условия жизни населения, является аттрактивность ландшафтов. Поскольку этот показатель довольно субъективен, мы считаем необходимым прибегнуть к экспертной оценке атррактивности ландшафта. Вес данного индекса принимаем равным 0,1.

Суммарное значение индекса условий жизни населения рассчитывается по формуле 51 = 5", хк1, где 5,— показатель частного индекса, а к, - показатель веса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные и научные и практические результаты работы заключаются в следующем:

1. Рассмотрен и обобщен опыт атласного электронного картографирования арктического региона. Несмотря на богатые традиции отечественного классического атласного картографирования, уровень электронного атласного картографирования Арктики в России достаточно низок.

2. Проведено природно-хозяйственное районирование арктической зоны России на основе принципа фотофизиономической однородности территории.

3. Разработана логическая структура системы картографического мониторинга территории, показаны способы приведения данных разной пространственной локализации к сравнимости на разных масштабных уровнях.

4. Проведена интегральная оценка арктического региона России с точки зрения уровня развития социально-экономической среды с помощью статистических методов. Выделено 4 кластера, взаимно различающихся по социальным, экологическим и экономическим параметрам.

5. Разработан индекс условий жизни населения, основанный на комбинации статистических, тематических, мониторинговых данных и результатов пространственного моделирования. Индекс посчитан для Мурманской области. Установлено, что большая часть населения Мурманской области живет в удовлетворительных условиях, в то же время большая часть территории имеет малые значения индекса, характеризуемые как неудовлетворительные и крайне неудовлетворительные. Выявлены основные тренды изменения показателя, обусловленные полем расселения и транспортной доступностью.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

В изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Белоусов С.К.Интегральная оценка социальной, экономической и экологической среды арктического региона России // Проблемы региональной экологии. - 2014. - №3.-С.77-83

2. Белоусов С.К., Карпухин С.С. Система интегральных индексов для обеспечения комплексного картографического мониторинга арктического региона России // Геодезия и картография. - 2014,- №11 - С. 12-20 .

3. Карпухин С.С., Белоусов С.К. Природно-хозяйственное районирование российской Арктики для создания комплексного космического ГИС-атласа // Геодезия и картография. - 2013 - №12 - С.27-32.

В прочих изданиях:

4. Belousov S.K. Cartographical support of socio-economic development in Arctic region of Russia // Materials of International cartographic conference, Dresden, 2013.http://icaci.org./files/documents/ICC proccedinas/ICC2013/ extendedAbstract/20 4 proceeding.pdf

5. Алексеевский H.A., Белоусов C.K., Добролюбов C.A., Магрицкий Д.В., Нокелайнен 'Г.С., Тикунов B.C. Атлас «Российская Арктика в XXI веке: природные вызовы и риски освоения» // Интеркарто/ИнтерГИС-19: Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт. Материачымеждународнойконференции, Курск, Богота. Курск, 2013 - С.3-14

6. Алтыноз А.Е., Карпухин С.С., Черненко А.Н., Белоусов С.К. Проблемы создания комплексного космической мониторинговой атласной геоинформационной системы российской Арктики // Сборник статей по итогам международной научно-практической конференции «Геодезия, картография, кадастр», посвященной 235-летию основания МИИГАиК. Часть I. М.: изд-зо МИИГАиК. 2014.-С. 155-162.

7. Карпухин С.С., Белоусов С.К., Алтынов А.Е. Концепция базы данных комплексной мониторинговой атласной системы Российской Арктики //

Геопространственные ' йнформационнсьуправляющие системы: Научно-технический сборник. М.: ОАО «НИИ ТП», - №7 - 2014. - С. 21-36

8. Носенко Ю.И. Гомозой O.A., Черненко А.Н., Карпухин С.С. Алтынов А.Е., Белоусов С.К. Концепция создания комплексного космического ГИС-атласа арктической зоны Российской Федерации // Применение космических технологий для развития арктических регионов: сборник материалов Всероссийской конференции с международным участием / сост. C.B. Рябченко, Л.В.Соколова: Сев. (Арктич.) федер. ун-т им. М.В. Ломоносова. - Архангельск: ИПЦ САФУ, 2014. - С.153-161.

9. Черненко А.Н., Карпухин С.С. .Алтынов А.Е., Белоусов С.К. Комплексная космическая мониторинговая атласная ГИС арктического региона России // Материалы XIII научно-практической конференции «Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций» (Москва, 14-15 мая 2014 г.). Санкт-Петербург ГСП МЧС России. - С. 244-249

Отпечатано в копицентре «СТПРИНТ» Москва, Ленинские горы, МГУ, 1 Гуманитарный корпус, e-mail: globus9393338@yandex.ru тел.: 8 (495) 939-33-38 Тираж 100 экз. Подписано в печать 25.12.2014 г.