CC BY
81
УДК 911.3
МУЛЬТИКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ГИС-АНАЛИЗ ДЛЯ ВЫБОРА МЕСТА РАЗМЕЩЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБЪЕКТА
© 2014 С. Г. Казаков1, Н. Ю. Абакумова2
1 канд. географич. наук,
доцент каф. экономической и социальной географии e-mail: kazaks@rambler.ru
2 студентка магистратуры 1-го года обучения естественно-географического факультета e-mail: navalcadet44@yandex.ru
Курский государственный университет
Выбор места размещения является одним из основных жизненно важных решений в процессе размещения предприятий всех видов. Одной из главных задач при выборе промплощадки является определение наиболее подходящего места с желаемыми условиями, обусловленными заданными критериями отбора. Большинство данных, используемых лицами, принимающими решения, в выборе промплощадки являются географическими, это означает, что процесс определения оптимального участка представляет собой сложную пространственную проблему. Такие исследования становятся все более частыми в связи с наличием географических информационных систем. Эта статья представляет собой пример пространственного анализа г. Курска в качестве области интереса для выбора промплощадки с идеальными (гипотетическими) критериями отбора.
Ключевые слова: геоинформационные системы, системы принятия решений, выбор места размещения, Курск
В процессе выбора места аналитик стремится определить оптимальное размещение предприятия, которое удовлетворяло бы критериям отбора. Процесс такого выбора - это всегда попытки оптимизировать количество желаемых целей для конкретного объекта. Такая оптимизация, как правило, включает в себя множество факторов, которые часто противоречат друг другу, в результате чего почти всегда имеется несколько возможных вариантов, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками. Принятие решений основывается на многочисленных данных, относящихся к проблеме выбора подходящего участка. Решение о выборе промплощадки предусматривает оценку по ряду критериев в соответствии с несколькими, часто противоречивыми, целями. Обычно принятые решения согласуются с какой-то одной целью, однако не редки случаи, когда необходимо сделать выбор, который удовлетворял бы нескольким целям, при том что эти цели могут как дополнять друга, так и противоречить одна другой [Eldin & Sui 2003].
Принятие решений базируется на основе обширной информации, касающейся этой проблемы. Было подсчитано, что 80% данных, используемых менеджерами и руководителями, являются географическими по своей сути [Worral 1991]. Понятие «пространственная (географическая) информация» можно определить как данные с географической привязкой, которые представлены в форме, имеющей смысл для получателя, принимающего решения, реально или предполагаемо значимой для процесса принятия решений. Алгоритмические проблемы, которые связаны с географическими данными, называются системой пространственных решений.
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
Принятие решений опирается на использование информационных и коммуникационных технологий по обмену идеями и данными, необходимыми для выполнения той или иной задачи. Система пространственных решений часто используется в такой ситуации, при которой большое количество альтернатив должно быть оценено на основе нескольких критериев. Пространственные решения всегда мультикритериальны по своей природе [Chakhar & Mousseau 2008].
Географические информационные системы (ГИС) являются мощным
инструментом, предназначенным для пространственного анализа, который
обеспечивает функциональные возможности сбора, хранения, аналитического запроса, отображения и вывода географической информации. В настоящее время во всем мире стало стандартом распространение (продажа) пространственных данных в формате ГИС. Как таковые, они имеют большое влияние в процессе принятия пространственных решений. Последние разработки в этой области привели к значительным улучшениям возможностей ГИС при анализе мест оптимального размещения объектов. В этих разработках особое внимание уделяется проблемам включения субъективного влияния в процесс принятия решений [Eastman 1998].
Географические информационные системы используются в сочетании с другими системами и методами, такими как системы для принятия решений (СПР) и методом многокритериального принятия решений (ММПР). Синергетический эффект достигается за счет объединения этих инструментов и способствует повышению эффективности и качества пространственного анализа при выборе промплощадки [Jankowski 1995; Malczewski 2006; Eldrandaly 2013].
Одной из основных проблем такого выбора является то, что необходимо довольно много времени на принятие решений, поскольку для качественного анализа требуется огромное количество информации. Для ускорения этого процесса следует разработать ГИС-модель принятия решений, которая оптимизирует и адаптирует выбор наилучшего участка.
Процесс выбора места. В прошлом выбор места был основан почти исключительно на экономических и технических критериях. В настоящее время наблюдается более высокая степень сложности этого процесса. Критерии отбора должны теперь удовлетворять ряду социальных и экологических требований, которые закреплены различного рода законодательными актами и постановлениями. Комплексный анализ по множеству критериев, который включает сложный набор факторов, связанных с экономическими, социальными, техническими, экологическими и политические проблемами при выборе промплощадки, зачастую существенно осложняется из-за противоречивых целей [Keeney 1980; Williams & Massa 1983; Masood 2007].
В настоящее время в постиндустриальном, основанном на знаниях, обществе люди становятся важнейшим ресурсом [Florida 2002]. Такие показатели, как близость к университетам (научным учреждениям) и количество инноваций на душу населения, может быть одним из ключевых факторов для лиц, принимающих решения (ЛИР). Вот почему управление рисками является незаменимым при анализе процесса выбора места. Риски, связанные с выбором локализации нового промышленного объекта, являются одним из наиболее важных факторов в определении конечного успеха или неудачи бизнеса. Чтобы минимизировать возможные риски, инвесторы должны быть знакомы с этапами процесса отбора возможных мест и отчетливо представлять все плюсы и минусы каждого из предложенных вариантов.
Сбор информации позволяет генерировать потенциальные места промышленных объектов, которые могут быть сгруппированы, в то время как последовательное
Auditorium: электронный научный журнал Курского государственного университета. 2014. № 4
Казаков С. Г., Абакумова Н. Ю. Мультикритериальный ГИС-анализ для выбора места размещения промышленного объекта
использование определенных критериев, через несколько итераций, постепенно сужает выбор (рис. 1). Таким образом, из общего количества доступных вариантов клиент может выбрать наиболее подходящие для него, поскольку только определенное количество мест отвечает всем критериям отбора. В итоге лицу, принимающему решения, остается сделать выбор из небольшой группы потенциальных локаций.
Рис. 1. Процесс выбора промплощадки по заданным критериям
Процесс выбора площадки включает в себя:
1) создание набора факторов влияющих на выбор;
2) прогнозирование и оценка интенсивности и направления их воздействия во времени и в заданных условиях;
3) оценку возможных вариантов решений и выбор оптимального варианта.
Существует целый ряд различных методов, используемых для анализа пространственных данных в географических информационных системах. Основными из них являются методы анализа географических данных (топология) и методы анализа атрибутивных данных. В свою очередь, анализ географических данных может проводиться в векторном или растровом форматах.
Для выбора оптимального местоположения с помощью ГИС чаще всего применяются следующие виды пространственного анализа:
- анализ атрибутивных данных,
- перекрытие слоев (оверлейные операции),
- анализ расстояния и сетевой анализ,
- непараметрические методы.
Анализ атрибутов данных одного тематического слоя может быть выполнен с помощью SQL-запросов к базе данных интересующих объектов, при этом возможно использование различных арифметических операций, логарифмических и
тригонометрических функций.
Использование некоторых непараметрических методов основано на применении технологии искусственного интеллекта, одним из которых является метод нейронных сетей [Rikalovic 2013].
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
Методы и процедуры ГИС играют важную роль в анализе информации, для поддержки принятия решений при выборе промплощадки, особенно в Фазу отсева (рис. 1). На этом этапе задачей ГИС является географическая привязка и анализ возможных альтернатив, которые будут рассмотрены позже. На стадии оценки ГИС производит ограничения по заданным критериям и оценивает пригодность результатов в соответствии с целями и суждениями лиц, принимающих решения.
Решение подобных задач - это всегда выбор между альтернативами. Важной характеристикой критериев основания для принятия решений является возможность их измерить и оценить. В связи с этим критерии могут быть двух видов: факторы и ограничения. Фактором является критерий, который повышает или снижает пригодность конкретной альтернативы для рассматриваемой деятельности. Поэтому он измеряется по непрерывной шкале.
Ограничение служит для определенного выбора рассматриваемой альтернативы. Во многих случаях ограничения будут выражены в виде нулевой (логической) карты: участки, исключенные из рассмотрения, кодируется как 0, а пригодные для рассмотрения кодируется как 1 [Eastman 1993].
Наиболее значимыми критериями, которые описывают решения проблемы и/или могут повлиять на выбор и реализацию методов, различные авторы чаще всего считают следующие: количество лиц, принимающих решения, количество целей, количество альтернатив, существование ограничений и требований к рискам [Balram & Dragicevic 2006; Chakhar & Mousseau 2007].
ГИС-решение для выбора промплощадки. Пространственное решение
многокритериального анализа можно рассматривать как процесс, который сочетает в себе географические данные (вход) и превращает их в результирующие решения (выход). Данные в ГИС чаще всего организованы в отдельные тематические слои или их наборы. Независимо от пространственной организации данных, конечная цель ГИС - обеспечение поддержки пространственных решений. Процедуры принятия решений чаще всего представляют собой последовательную цепь операций по переходу от «входных карт» к «выходным (итоговым) картам» [Malczewski 2006]. Одно из самых важных правил, регулирующих использование ГИС для систем, обеспечивающих принятие пространственных решений, гласит, что ГИС сами не принимают решения, - это делают люди.
Рассмотрим этот процесс на примере гипотетического промышленного объекта, который необходимо разместить в г. Курске. В качестве критериев выбора необходимого для него места предположим всего три условия:
1. Объект не должен нарушать схему градостроительного зонирования муниципального образования «город Курск» и не может быть размещен вне «производственной зоны» города.
2. Объект не может быть размещен дальше, чем 100 м от участка дорожной сети с твердым покрытием.
3. Объект не может быть размещен дальше, чем 100 м от постоянного поверхностного природного водотока.
Итак, для выполнения первого из поставленных условий мы в качестве основы используем «Карту градостроительного зонирования муниципального образования "Город Курск" в части границ территориальных зон (в редакции решения Курского городского собрания № 28-5-РС от 21 мая 2013 г.)» и подвергнем ее генерализации, поскольку для наших задач не нужно разбивать основные зоны на подзоны - такая дробность лишь усложняет визуальное восприятие информации. Генерализация
Auditorium: электронный научный журнал Курского государственного университета. 2014. № 4
Казаков С. Г., Абакумова Н. Ю. Мультикритериальный ГИС-анализ для выбора места размещения промышленного объекта
проводилась путем слияния полигональных объектов (атрибутивно отвечающих за идентификацию отдельных подтипов каждого типа) в новые полигоны с присвоением им соответствующей семантической информации. Результат проведенной
генерализации представлен на рисунке 2.
Рис. 2. Генерализованная карта градостроительного зонирования муниципального образования «Город Курск»
Согласно второй части рассматриваемого условия нас будут интересовать в полученной карте лишь участки «производственной зоны».
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
В качестве следующего шага данного исследования необходимо создать карту городской дорожной сети и водных объектов (рис. 3).
Рис. 3. Дорожная сеть и гидрографические объекты г. Курска
Однако нам по второму условию необходимо выделить участки, находящиеся не далее 100 метров от автодорог с твердым покрытием, для этого с помощью SQL-запроса в ГИС-пакете выделим асфальтовые и бетонные дороги из всего списка транспортных артерий города, имеющихся в Базе Данных. Полученные результаты представим в виде карты (рис. 4а). Вслед за этим с помощью операции «буферизации» создадим полигональные объекты вокруг капитальных автодорог и водных объектов с заданными параметрами расстояния (100 метров). Картографический результат «буферизации» представлен на рисунке 4б. На этот же рисунок нанесем для наглядности участки «производственной зоны».
Auditorium: электронный научный журнал Курского государственного университета. 2014. № 4
/
аков С. Г., Абакумова Н. Ю. Мультикритериальный ГИС-анализ для выбора места размещения промышленного объекта
Рис. 46. «Буферизация» объектов по заданным критериям
Для создания финальной выборки возможных промплощадок, удовлетворяющих всем условиям, необходимо провести оверлейный анализ, который включает в себя автоматическое нахождение территорий пересечения трёх созданных слоев (буфер водных объектов, буфер автодорог и участки промзоны). В результате этих операций лицу, принимающему решения, останется сделать выбор из всего 15 возможных вариантов (рис. 5).
Казаков С. Г., Абакумова Н. Ю. Мультикритериальный ГИС-анализ для выбора места размещения промышленного объекта
Выбор участка для промышленной площадки - сложная пространственная задача. Решение пространственных проблем обычно включает в себя большой набор возможных альтернатив. В этой статье нами рассмотрен процесс нахождения возможных мест с помощью автоматического отсева благодаря использованию ГИС-технологий. При заданных идеальных (гипотетических) условиях выбор прошли только участки, отвечающие всем необходимым критериям (близость к транспортной инфраструктуре и источникам воды, а также согласованность с генеральным планом города). Таким образом, было значительно сокращено время, необходимое для принятия решений, что является весьма существенным фактором в конкурентной борьбе для бизнес-структур или экономии средств налогоплательщика.
Разработанная модель позволяет нам принять решение за несколько шагов (количество таких этапов зависит от числа критериев и условий). Наличие технологий и инструментов системы поддержки принятия решений позволяет эффективно решать сложнейшие пространственные проблемы, такие как выбор промплощадки. Оптимизация количества условий, стандартизация оценки критерия с помощью картографирования каждого фактора и ограничения дает нам возможность воспринимать каждую альтернативу по отдельности и в совокупности. Пригодность карты как метода визуализации с помощью ГИС обусловлена работой человеческого мозга, который обрабатывает изображения гораздо быстрее, чем огромные таблицы.
Будущие исследования в области мультикритериального анализа должны быть сосредоточены на изучении соответствующих геоинформационных методов решения пространственных проблем, которые позволили бы лицам, принимающим решения, выполнять свои функции быстрее и эффективнее.
Библиографический список
Balram S. and Dragicevic S. Collaborative geographic information systems. Hershey, PA: Idea Group Publishing, 2006
Chakhar S. andMousseau V, Spatial multicriteria decision making // Shehkar S. and H. Xiong (Eds.), Encyclopedia of GIS, Springer-Verlag, New York, 2008. Р. 747-753.
Chakhar S. and Mousseau V. An algebra for multicriteria spatial modeling // Computers, Environment and Urban Systems. 2007. 31 (5). Р. 572-596.
Eastman R., Jiang H., Toledano J. Multi-criteria and multi-objective decision making for land allocation using GIS // Multicriteria Analysis for Land-Use Management Environment & Management. 1998. Vol. 9. Р. 227-251.
Eastman J.R., Kyem P.A.K., Toledano J. andIin W. GIS and Decision Making, Vol. 4, Explorations in Geographic Information System Technology, UNITAR, Geneva, 1993.
Eldin, N., & Sui, D. A COM-based Spatial Decision Support System for Industrial Site Selection // Journal of Geographic Information and Decision Analysis. 2003. Vol. 7. No. 2. Р. 72-92.
Eldrandaly K, Developing a GIS-Based MCE Site Selection Tool in ArcGIS Using COM Technology // The International Arab Journal of Information Technology. 2013. Vol. 10. No. 3.
FloridaR. The Rise of the Creative Class. The Washington Monthly. 2002. Р. 15-25.
Jankowski P. Integrating geographical information systems and multiple criteria decision making methods // International Journal of Geographical Information Systems. 1995. 9(3). Р. 251-273.
Keeney R.L. Siting Energy Facilities. N. Y.: Academic Press, 1980.
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
Malczewski J. GIS-based multi-criteria decision analysis: a survey of the literature // International Journal of Geographical Information Science. 2006. 20(7). Р. 703-726.
Malczewski J. Integrating multicriteria analysis and geographic information systems: the ordered weighted averaging (OWA) approach // Int. J. Environmental Technology and Management, 2006.
MasoodA. Badri, Dimensions of Industrial Location Factors: Review and Exploration // Jornal of Business and public affairs. 2007. Vol. 1. Issue 2.
Rikalovic Aleksandar, Cosic Dorde, Popov Srdan, Lazarevic Dorde, SPATIAL MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS FOR INDUSTRIAL SITE SELECTION // The state of the art, XI Balkan Conference on Operational Research-Balcor, Belgrade, 2013.
Williams, E.A. and Massa, A.K., Siting of Major Facilities: A Practical Approach . New York: McGraw- Hill Inc., 1983.
Worral L, Spatial Analysis and Spatial Policy using Geographic Information Systems, Belhaven Press, London ,1991.
Auditorium: электронный научный журнал Курского государственного университета. 2014. № 4
