CC BY
13
Геоинформационная модель обоснования территории под размещение
автотранспортного предприятия
1 2 2 Л.В. Гордиенко , И.А. Дмитриева2, О.Н. Сахарова
1 Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону 2Политехнический институт (филиал) ДГТУ в г. Таганроге
Аннотация: В данной работе рассмотрена задача территориального планирования автотранспортных предприятий с учетом современных требований к развитию городской среды. Выделены методы решения задач территориального планирования с использованием геоинформационных технологий. В работе определены факторы размещения, присущие данной предметной области и характеризующиеся пространственными, временными, прагматическими характеристиками. Учитывая пространственный характер задачи и входных данных, предложено использовать геоинформационное моделирование как эффективное средство решения задач, основу которых составляют геоданные. Модель геоинформационной системы представлена как совокупность модели визуализации и учета факторов пространственного размещения, в том числе наборы продукционных правил. Описан процесс визуального анализа и определены основные элементы модели визуализации.
Ключевые слова: геоинформационное моделирование, территориальное планирование, автотранспортное предприятие, визуализация, фактор размещения
Современное муниципальное управление направлено на формирование качественной городской среды, которая выражается в обеспечении комфортных и безопасных условий проживания населения. Тенденция обеспечения указанных условий направлена на трансформацию городской среды, которая аккумулирует общественные, промышленные, технологические кластеры [1].
Развитие городской среды, представляющей собой многокомпонентную динамическую социально - экономическую систему, затруднительно без использования современных технологий управления, которые в процессе подготовки и принятия решений учитывают полный спектр пространственных особенностей [2].
Размещение автотранспортных предприятий целесообразно планировать в технологическом кластере, который объединяет сеть
поставщиков, производителей, потребителей, элементы научно-исследовательских институтов. Одной из важнейших задач в этом случае является выбор земельного участка для строительства предприятия. При этом необходимо учитывать градостроительные, нормативные ограничения, а также влияние проектируемых объектов на развитие территории. Это обусловливает комплексный характер рассматриваемой задачи и необходимость согласованного исследования различных территориальных факторов.
Таким образом, разработка методологии геоинформационного моделирования в системе территориального планирования автотранспортных предприятий является актуальной задачей.
Существующие методы решения задач территориального планирования пространственных объектов основаны на следующих аспектах:
- нормативное регулирование градостроительной деятельности;
- использование экспертных методов;
- использование методологии пространственного анализа в геоинформационных системах (ГИС).
Геоинформационное моделирование базируется на определенных концепциях: базовых понятиях, классификации, пространственных отношениях, системном подходе, структурном анализе [3].
Геоинформационная модель решения задачи территориального планирования автотранспортного предприятия (АТП) представляет собой цифровое визуальное отображение территории для размещения АТП, в которой однозначно определена локализация каждого объекта и обеспечена их логическая взаимосвязь. Именно структура объекта и назначенные взаимосвязи - основные признаки геоинформационной модели.
Способы структурирования информации, ее классификация зависят от целей и задач, решаемых с помощью геоинформационных моделей [4].
Как правило, применяется многомерная классификация объектов предметной области, позволяющая в рамках одной модели представить данные в различных аспектах:
• топологическая - отражение взаимного расположения объектов в пространстве: пространственные связи между объектами;
• системная - отражение структуры технологических систем и их взаимной вложенности друг в друга;
• параметрическая - разделение объектов определенного типа на классы в зависимости от присущего им набора свойств (параметров).
Цель данной работы заключается в разработке методологии геоинформационной модели для обоснования территории под размещение автотранспортного предприятия с учетом всех необходимых специфических факторов.
Под факторами размещения будем понимать набор условий для целесообразного выбора мест размещения объектов [5]. При этом для отдельных групп объектов используются специфичные факторы, характеризующие в полной мере данный класс объектов [6].
Представим выбор территории под размещение автотранспортного предприятия как целевую функцию (1), зависящую от влияния вероятностных факторов, каждый из которых характеризуется пространственными, временными, прагматическими составляющими ГИС
[7].
(1)
где Х[ - следующие факторы:
XI - фактор влияния оптимального размера участка; х2 - фактор влияния параметров рельефа; х3 - фактор влияния гидрологических условий;
х4 - фактор влияния инженерных сетей; х5 - фактор влияния сооружений с высокой степенью износа; х6 - фактор влияния инфраструктуры прилегающих территорий; х7 - фактор анализа зон обслуживания; х8 - фактор анализа близости автодорог.
Средства ГИС позволяют оценивать данные факторы и на их основе строить модели обоснования территории.
Особенностью геоинформационного моделирования является использование визуальных моделей. Таким образом, геоинформационная модель [8] обоснования территории под размещение автотранспортного предприятия (2), учитывающая влияние данных факторов, может быть представлена следующим образом:
МGIS&(MvISnMFnNDв), (2)
где Мт - модель визуализации; Мр- модель учета влияния х, факторов;
N£1в - нормативный банк данных, который включает градостроительные ограничения муниципального образования, правила землепользования, строительные нормы и правила.
Процесс визуального анализа пространственных данных является одним из основных элементов геоинформационной технологии обработки данных. Визуальный анализ геоизображений является мощным способом решения трудно формализуемых прикладных задач [9]. Процесс визуального анализа начинается с конструирования рабочей области визуализации
О™ еК,
где - фрагмент карты для визуального анализа, который включает множество картографических объектов , характеризующихся
пространственными рг, временными и прагматическими рт свойствами;
К - область карты.
В области О^ производится манипулирование данными с помощью
специализированных функций ГИС. Таким образом, модель визуализации
Мун основана на применении функций пространственного анализа к заданной
рабочей области МУн : 0/0^, где - набор операций ГИС, используемый
для визуального анализа (масштабирование, изменение угла обзора,
панорамирование, управление слоями). Построенная модель Му® должна
удовлетворять следующим требованиям:
РОИле)шах, -*■ тах
УМпб) - наглядность модели;
ЦМ^) - информативность модели.
Модель учета влияния факторов Мр реализуется на основе экспертных методов [10], в частности, продукционных правилах вывода:
Пхг: A^B (Ыш)
Продукция, описывающая ситуацию для участка (/) такова: j х],...,х8, А^В, (/), 0, где X определяет влияние факторов размещения АТП (А), т.е. X = х]П х2П х,П... П х8 , В фиксирует пригодность участка (/) для размещения АТП с учетом нормативно-правовых актов блока Ивв.
Интеграция геоинформационного моделирования и экспертных методов позволяет с большей эффективностью решать задачи моделирования, так как наряду с проведением количественного анализа в рамках решения пространственных задач появляется возможность проведения и качественного анализа. Такой подход открывает путь для более гибкого и комплексного анализа пространственных данных, основанного на правилах и логических выводах.
Таким образом, в данной работе описана геоинформационная модель, являющаяся основой решения задачи выбора территории для размещения
автотранспортного предприятия. Модель учитывает данные о факторах размещения, конструировании и визуальном анализе рабочей области, позволяет применять продукционные правила для принятия решений о пригодности территории.
Литература
1. L.A. Ginis, L.V. Gordienko, A.E. Kolodenkova. Decision-making under the conditions of fuzziness and multicriteria on the example of urban planning // Materials Science Forum, 2018. Vol. 931. pp. 840-844.
2. Фисун В. А. Экономика строительства. М.: РГОТУПС, 2002. 232
с.
3. Розенберг И.Н. Геоинформационное моделирование как фундаментальный метод познания // Перспективы науки и образования. 2016. №3(21). С.12-15.
4. Павлов С.В., Самойлов А.С. Проектирование структуры распределенной базы пространственных данных в сложно структурированных иерархических географических информационных системах // Инженерный вестник Дона, 2015, №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2015/2755.
5. Морозова Т.Г. Региональная экономика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. 527 с.
6. M. Nyeko GIS and Multi-Criteria Decision Analysis for Land Use Resource Planning // Journal of Geographic Information System, 2012. Vol. 4. No. 4. pp. 341-348.
7. Шульженко С.Н., Волков А. А. Исследование и систематизация факторов, оказывающих влияние на организационно - технологические условия строительства подземных коммуникаций // Вестник МГСУ. 2011. № 6. С.491-500.
8. Гинис ЛА., Гордиенко Л.В., Левонюк С.В. Разработка концептуальной проблемно-ориентированной метамодели образного представления сложной системы на основе геоинформационной системы // Инженерный вестник Дона, 2017, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2017/4065
9. Беляков С.Л., Боженюк A3., Розенберг И.Н. Aдаптация процедуры визуализации пространственных данных геоинформационными сервисами // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. № 3(164). С. 248-265.
10. Гинис ЛА., Гордиенко Л.В. Моделирование сложных систем: когнитивный теоретико-множественный подход. Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2016. 160 с.
References
1. L.A. Ginis, L.V. Gordienko, A.E. Kolodenkova. Materials Science Forum, 2018. Vol. 931. pp. 840-844.
2. Fisun V.A. Ekonomika stroitelstva [Construction economics]. M.: RGOTUPS, 2002. 232 p.
3. Rozenberg I.N. Perspektivy nauki I obrazovaniya. 2016. №3(21). pp.12-15.
4. Pavlov S.V., Samoylov A.S. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, № 1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2015/2755
5. Morozova T.G. Regionalnaya ekonomika [Regional economy]. M.: UNITI-DANA, 2012. 527 p.
6. M. Nyeko Journal of Geographic Information System, 2012. Vol. 4. No. 4. pp. 341-348.
7. Shulzhenko S.N., Volkov A.A. Vestnik MGSU. 2011. № 6. pp.491500.
8. Ginis L.A., Gordienko L.V., Levonuk S.V. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2017, № 1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2017/4065
9. Belyakov S.L., Bozhenuk A.V., Rozenberg I.N. Izvestija jufuj. Tehnicheskie nauki. 2015. № 3(164). pp. 248-265.
10. Ginis L.A., Gordienko L.V. Modelirovanie slozhnyh sistem: kognitivny teoretiko-mnozhestvenny podhod [Modeling of complex systems: cognitive set-theoretic approach]. Taganrog: SFEDU publishing house, 2016. 160 p.
