Зависимость потенциала регионов от конфигурации территорий

УДК 681.3

А. П. Кирпичников, И. С. Ризаев, Д. И. Мифтахутдинов

ЗАВИСИМОСТЬ ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ ОТ КОНФИГУРАЦИИ ТЕРРИТОРИЙ

Ключевые слова: конфигурация территорий, индекс Бойса, качество жизни, качество дорог, статистическая взаимосвязь,

коэффициент корреляции.

В работе рассматривается взаимосвязь потенциала регионов (городов) в зависимости от конфигурации территорий. Показано, что, хотя эта связь и не линейная, но она имеется. Чем компактнее территория, тем выше потенциал города и, следовательно, качество жизни. Произведен расчет показателя конфигурации территорий для ряда крупных городов Российской федерации. Также показана взаимосвязь дорожного покрытия городов в зависимости от конфигураций территорий.

Keywords: configuration of the territories, Boyce's index, quality of life, quality of roads, statistical correlation, the correlation coefficient.

The paper examines the relationship of the potential of regions (cities), depending on the configuration of the territories. It is shown that although this relationship is not linear, but it is available. The smaller area the higher the potential of the city and therefore the quality of life. Was performed calculation of the areas configuration index for a number of major cities of the Russian Federation. Also was showed the relationship of road surface cities, depending on the configuration areas.

Введение

Потенциал территорий регионов тесно связан с размером и конфигурацией территорий. Естественно, чем больше территория, тем больше разнообразных функциональных возможностей, больше природных и технических ресурсов, как правило, более высокая численность населения, больше поселков городского типа, более высокая инфраструктура. Множество поселков и городов должны быть связаны автомобильными и железными дорогами, авиационными линиями.

На больших территориях возникают крупные города миллионники. Такие города характеризуются широкими разнообразными функциональными возможностями: образованием, культурой, экономикой, медициной, строительством и т.д. Правда слишком большие территории могут иметь и значительные неиспользуемые территории, покрытые лесами, водными и болотистыми участками, пустынями, горами (Бразилия, Канада, Россия, Китай, Австралия, Саудовская Аравия и т.д.).

Значительное влияние на экономический потенциал региона влияет и конфигурация территорий. Проще вести управление компактными территориями (Германия, Франция), сложнее вытянутыми (Чили, Россия, Норвегия). То же самое касается и городов. Компактное расположение имеют Москва, Екатеринбург, Ростов-на-Дону, а вот Волгоград вытянут вдоль Волги на 70 км., что ухудшает физико-географический потенциал города.

Конфигурация территорий

Для учета конфигурации территории регионов используется индекс Бойса:

j в = !

R

I Ri

•100

где Я - радиус региона, п - количество радиусов.

Для учета индекса Бойса, находят центр территории и проводят радиусы к характерным точкам. Чем больше радиусов, тем точнее полученное значение [1].

На рис.1 показан пример определения индекса Бойса для г.Москвы в пределах кольцевой дороги.

Рис. 1 - Определение индекса Бойса г. Москва

Результаты расчетов индекса Бойса для Москвы представлены в таблице 1.

Индекс Бойса изменяется от нуля для круга и до двухсот для прямой линии [2]. Представим себе, что регион вытянут в прямую линию, длиной в 2 км. Возьмем 100 радиусов. Практически имеем только 2 радиуса, тогда остальные 98 радиусов равны нулю (0). '

В

Расчет индекса Бойса для прямой представлен в таблице 2.

Увеличивая количество радиусов п, индекс меры конфигурации объекта, будет возрастать, стремясь фактически к значению 200 (т.е. п^-да, JБ^200), т.е.

любая форма географического объекта может быть в пределах (0 < 1Б < 200).

Таблица 1

№ Я /=1 1/п Ъ/-1 i=1

1 3,0 0,069124 0,083333 0,014209

2 3,3 0,076037 0,083333 0,007296

3 4,0 0,092166 0,083333 0,008833

№ Я /=1 1/п /=1

4 4,3 0,092166 0,083333 0,008833

5 3,8 0,087558 0,083333 0,004224

6 3,3 0,076037 0,083333 0,007296

7 3,5 0,080645 0,083333 0,002688

8 3,6 0,082949 0,083333 0,000384

9 4,0 0,092166 0,083333 0,008833

10 4,0 0,092166 0,083333 0,008833

11 3,6 0,082949 0,083333 0,000384

12 3,3 0,076037 0,083333 0,007296

п & i=1 = 43,4 X ъ = 0,079 i=1

Индекс Бойса составит = 0,079 х 100 = 7,91.

Таблица 2

№ Я Ъ / Хъ г=1 1/п Ъ/-п i=1

1 1 0,5 0,01 0,049

2 0 0 0,01 0,01

0 0 0,01 0,01

0 0 0,01 0,01

51 1 0,5 0,01 0,049

0 0 0,01 0,01

100 0 0 0,01 0,01

2 1,96

Индекс Бойса составит Зв =1,96 х 100 = 196

Так, Москва - 8, Казань - 28, Самара - 40, Волгоград - 120.

На рисунке 2 представлена карта г.Уфы.

В рейтинге городов Уфа находится на 18 месте. Город прижат к реке Белой и значительно вытянут вдоль неё. Индекс Бойса составил - 34.

Качество жизни городов РФ

В таблице 3 представлен список ряда городов России в порядке убывания по качеству жизни. Данные по рейтингу городов представлены Департаментом социологии Финансового университета при Правительстве Российской Федерации за 2014 г. [3]. В столбце 4 (Индекс Бойса) приведены расчетные значения индекса Бойса для ряда городов РФ.

Таблица 3

№ Города Качество Индекс Качество

жизни Бойса покрытия дорог

1 Москва 2 8 8

2 Челябинск 6 15,8 3

3 Екатеринбург 7 12 15

4 Красноярск 8 25 22

5 Ростов-на-Дону 11 16,6 18

6 Владивосток 12 31 14

7 Пермь 13 31,4 25

8 Хабаровск 15 39 29

9 Уфа 18 34 23

10 Воронеж 21 31 26

11 Самара 22 41 36

12 Иркутск 26 33 33

13 Ижевск 27 40 19

14 Астрахань 33 36 16

15 Ульяновск 35 37 34

Под качеством жизни предполагают такие факторы, как экономический уровень, медицинское обеспечение, образование, строительство, дорожная сеть и др.

Нас интересует, насколько связано качество жизни с конфигурацией территорий. Одним из наиболее важных показателей статистических взаимосвязей является коэффициент корреляции.

1 X - Мх | • | у - Ыу\

г=1

Зх Зу

среднеквадрати-

Рис. 2 - Карта г.Уфа

где п - число наблюдений, ческие отклонения.

В результате расчета было получено значение коэффициента корреляции между качеством жизни и конфигурацией территорий г = 0,719. Интерес представляет и взаимосвязь качества покрытия дорог в зависимости от конфигурации территорий [2, 4]. Здесь также коэффициент корреляции оказался близким к предыдущему г = 0,718. Такие значения говорят, что, хотя связь не линейная, но тем не менее взаимосвязанная. Естественно, если регион территориально вытянут, то в городе появляются больше однонаправленных дорог. Такие дороги больше загружены, чаще возникают пробки, и покрытие быстрее выходит из строя. Физико-

г =

географические факторы также влияют на экономический потенциал города, то есть на качество жизни города.

Заключение

Департаментом социологии Финансового университета при Правительстве РФ ежегодно проводится анализ городов по качеству жизни. При этом рассматриваются следующие факторы:

1. Состояние системы здравоохранения и безопасность населения;

2. Работа образовательных учреждений;

3. Материальное благополучие жителей города;

4. Работа жилищно-коммунальных служб - сроки, качество обслуживания и ремонта жилья;

5. Благоустройство города;

6. Состояние дорожного хозяйства и др.

В данной статье сделана попытка рассмотреть влияние конфигурации городов (регионов) на качество жизни населения. Показано, что такая взаимо-

связь существует. Города с компактным расположением территорий имеют, как правило, более высокое качество жизни, чем города, территориально вытянутые в длину. Последние характеризуются и как правило более низким качеством дорожного покрытия.

Литература

1. Шаши Шекхар, Санжей Чаула. Основы пространственных баз данных / Пер. с англ. - М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004 - 336 с.

2. Ризаев И.С. Геоинформационные системы: учебное пособие / Казань: Изд-во Казан.гос.техн.ун-та, 2013. - 139 с.

3. Рейтинг качества жизни в крупных городах России в 2014 г. Департамент социологии Финансового университета при Правительстве РФ. [Электронный ресурс]/ Режим доступа: www.fa.ru/dep/press/ аЪои1-us/Pages/Kachestvo-zhizni.aspx - 2014 г.

4. Кирпичников А.П., Мифтахутдинов Д.И., Ризаев И.С. Решение задачи корреляционной привязки изображения и цифровой карты местности / Вестник Казанского технологического университета. 2015, Т.18 № 17, с. 186 - 190.

© А. П. Кирпичников - д-р физ.-мат. наук, зав. каф. интеллектуальных систем и управления информационными ресурсами КНИТУ, e-mail: kirpichnikov@kstu.ru; И. С. Ризаев - канд. тех. наук, профессор кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ; e-mail: isr4110@mail.ru; Д. И. Мифтахутдинов - магистрант 2 курса кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ; e-mail: mdi_55@mail.ru.

© A P. Kirpichnikov - Dr. Sci., Head of the Department of Intelligent Systems & Information Systems Control, KNRTU, e-mail: kirpichnikov@kstu.ru; I S. Rizaev- PhD, Professor of the Department of Automated information processing and management, KNRTU-KAI, e-mail:isr4110@mail.ru; D. I Miftakhutdinov - master student of the Department of Automated information processing and management, KNRTU-KAI, e-mail: mdi_55@mail.ru.

1З1