CC BY
36УДК 528.94:004.9:004.94:330:338:332.122:332.146:001.895:005.591.6:338.436.33
Тесленок С. А.1, Калашникова Л. Г.2
ГИС-картографирование инновационного развития сельского хозяйства России в целях регионального управления_
1 2 ФГБОУ ВО «Национальный Мордовский государственный университет имени Н. П. Огарёва», г. Саранск
e-mail: teslserg@mail.ru
Аннотация. В статье представлены результаты геоинформационного картографирования инновационного развития сельскохозяйственных экономических систем в регионах Российской Федерации, включая процессы диффузии сельскохозяйственных инноваций. Это позволяет осуществлять выявление их геопространственных особенностей, циклично-генетических закономерностей функционирования и давать научное обоснование оптимальным вариантам региональной аграрной управленческой политики в стране.
Ключевые слова: сельское хозяйство, сельскохозяйственные экономические системы, инновации, инновационное развитие, диффузия инноваций, геоинформационные системы, ГИС, ГИС-картографирование, управление, регионы.
Введение
Важнейшей фундаментальной и актуальной междисциплинарной проблемой в Российской Федерации признана необходимость исследования социально-экономических процессов и явлений, научного обоснования оптимальных вариантов государственной и региональной аграрной политики на основе разработки концептуальных основ и методики исследования циклично-генетических закономерностей функционирования региональных сельскохозяйственных систем, включая; механизмы инновационного развития сельского хозяйства (возникновения, развития и динамики инноваций) [1-4].
Традиционными и общепринятыми при этом являются классические подходы (статистические и экономико-географические). Новые нетрадиционные подходы географических исследований основаны на имитационном и оптимизационном моделировании экономических и инновационных процессов и явлений в сфере сельского хозяйства, применении комплекса математических методов [2]. Такого рода исследования тесно связаны с широким использованием методов математического и геоинформационного моделирования, геоинформационных систем (ГИС) и ГИС-технологий [5-11], когда эффективными являются разработка, создание и использование геоинформационно-картографических моделей инновационных циклов. При этом такие традиционные операции при работе с базами данных (БД), как запросы и статистический анализ объединяются с преимуществами полноценной графической визуализации и географического анализа полученных результатов [7-9; 11-13]. Одновременно решаются задачи выявления территориальной дифференциации регионов по инновационным функциям и инновационному потенциалу сельскохозяйственного производства и их типология по степени восприимчивости к процессам диффузии инноваций [10;
11].
Целью исследования является геоинформационное моделирование и картографирование инновационного развития региональных
сельскохозяйственных экономических систем Российской Федерации для выявления их геопространственных особенностей, циклично-генетических закономерностей функционирования и научного обоснования оптимальных вариантов аграрной управленческой политики в регионах страны.
Геоинформационное моделирование в комплексе с методом Монте-Карло, используемые для исследования стохастического процесса диффузии инноваций [14; 15], позволяют получать серии цифровых, электронных и компьютерных карт, характеризующих особенности и пространственно-временные закономерности инновационного развития сельскохозяйственных территориальных систем и их продуктивности на разных исторических этапах [2; 9-11].
Процессы пространственной диффузии инноваций от инновационных ядер и субъядер на инновационную субпериферию и периферию наглядно визуализируются. Это позволяет выполнить типологическую классификацию сельскохозяйственных регионов по степени их восприимчивости к инновациям, потенциальным и реальным возможностям их внедрения и реализации, инновационным функциям и инновационному потенциалу сельского хозяйства, а также прогнозировать процессы диффузии инноваций в аграрной сфере, решая, в конечном счете, комплекс управленческих задач.
Материалы и методы
В нашей работе проанализированы особенности теории и методики геоинформационного картографирования и моделирования объектов, явлений и процессов различной природы, вопросы применения ГИС-технологий и геоинформационного моделирования в научных (в первую очередь географических) исследованиях. Наиболее детально они рассмотрены в трудах, представляющих инновационные разработки в области отраслевого тематического и комплексного системного картографирования на базе современных методологических и научно-технических достижений (А. М. Берлянт, А. В. Кошкарев, С. А. Куролап, И. К. Лурье, В. З. Макаров, В. С. Тикунов и др.) [6; 7 и др.].
Применительно к проблематике исследования с конца 90-х гг. XX в. известен опыт объектно-ориентированного анализа и моделирования сложных динамических систем (Г. Буч, Ю. Б. Колесов); использования ГИС для исследования почв и земельных ресурсов (Р. А. Burrough, R. A. McDonnell, К. С. Тесленок и др.) [8; 16]; создания почвенных БД (C. Le Bas, D. King, M. Jamagne, J. Daroussin, B. Nicoullaud, M. Ngongo и др.), моделирования на основе технологии ГИС-сценариев изменения потенциальной продуктивности земель (И. Ю. Савин, Е. Ю. Прудникова, В. В. Сизов, Л. Г. Колесникова, Е. В. Александрова и др.) [8; 16]; оптимизационного геоинформационного картографирования (С. И. Мясникова, А. К. Черкашин, А. Д. Китов, И. В. Бычков и др.) [13]; определения по результатам геоморфометрического анализа цифровых моделей рельефа потенциальных мест развития процессов водной и ветровой эрозии, заболачивания, подтопления, суффозии и др. (А. А. Глотов, К. С. Тесленок и др.) [8]; геоинформационного моделирования и геоинформационного анализа оптимальности структуры землепользования (К. С. Тесленок) [8]; геоинформационного моделирования и картографирования природно-
ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий и др. (В. С. Грузинов, И. Г. Журкин, Л. Н. Чабан, К. С. Тесленок) [8].
Учитывая то, что большая часть работ отечественных ученых в области инновационного развития сельского хозяйства ориентирована на решение узких региональных вопросов аграрной политики, возникает необходимость разработки методологических положений и методических приемов в области управления инновационным развитием сельского хозяйства. Этому могут способствовать современные информационные системы интеллектуальной поддержки процессов разработки и реализации управленческих решений, максимально приспособленные для решения задач управленческой деятельности.
Поддержка, формирование и принятие управленческих решений с помощью информационных технологий [8] (включая анализ и выработку альтернативных вариантов) основаны на применении таких методов, как информационный поиск; интеллектуальный анализ данных; извлечение (поиск) знаний в БД; рассуждение на основе прецедентов; имитационное моделирование; генетические алгоритмы; искусственные нейронные сети; методы искусственного интеллекта, в том числе, когнитивное моделирование. Информационная сложность при этом заключается в необходимости учета и обработки больших объемов данных, а в подавляющем числе случаев речь идет о пространственно-координированных географических данных. При этом роль и значение геоинформационных систем, ГИС-технологий, геоинформационного моделирования и картографирования неоценимы.
Результаты и обсуждение
Первый этап исследований включал сбор и первичную обработку специализированной статистической информации и формирование на этой основе БД для создания специализированной геоинформационной системы «Инновации в регионах Российской Федерации» с последующим осуществлением математического и геоинформационнно-картографического моделирования диффузии инноваций [10; 11] и геоинформационного анализа.
Затем были выполнены работы по проектированию вариантов и разработке структуры БД на основе целевого программного обеспечения ГИС (ArcView GIS, ArcGIS, MapInfo Professional), ставших основой для ГИС-картографирования инновационного развития сельского хозяйства в регионах России. Сущность исходных статистических данных определила количество, общий перечень, названия и параметры полей атрибутивных таблиц проектируемой ГИС. После создания соответствующего геоинформационного проекта сформированы спроектированные тематические слои и выполнены настройки их и проекта в целом.
На основе информации, содержащейся в БД специализированной ГИС, с использованием методов ГИС-картографирования проведено соответствующее исследование, построены и проанализированы разной степени сложности геоинформационно-картографические модели территориальных
сельскохозяйственных систем регионального уровня, отражающие отдельные аспекты инновационного развития регионов России, а так же происходящие в них инновационные процессы [10; 11], в целях осуществления управления ими и прогнозирования дальнейшего развития региональных инновационных систем в сельском хозяйстве. Для моделирования использованы показатели, по которым имеются наиболее длинные временные ряды.
Графическая визуализация информации БД ГИС (пространственно распределенных данных в виде цифровой информации ГИС, цифровых моделей) с использованием их программных средств, как правило, осуществляется двумя основными способами: в виде электронной карты на видеоэкране монитора компьютера или в виде компьютерной карты, выведенной на печатающее устройство. Нами было подготовлено несколько различных вариантов картографической визуализации и создана серия электронных и компьютерных карт.
Классификация регионов Российской Федерации и визуальное представление полученных результатов было выполнено с использованием картограмм -статистического способа картографического изображения средней интенсивности того или иного показателя в пределах отдельных территорий (как правило, административно-территориальных единиц).
Возможности целевой ГИС позволяют автоматически классифицировать картографируемые объекты по числовому атрибуту поля с анализируемым показателем - четырьмя способами (методами или типами классификации): естественных границ, равных интервалов, квантилей и стандартных отклонений [10; 11]. При этом наиболее оптимальным был признан метод равных интервалов (равнопромежуточный), с использованием которого все значения атрибутов общего диапазона временного ряда распределяются на три или пять равных по размеру групп (поддиапазонов) сообразно величине анализируемого показателя (соответственно: низкий, средний и высокий или низкий, ниже среднего, средний, выше среднего и высокий). Последовательность цветов шкалы легенды при ее построении (от начального к конечному) определяется порядком цветов в непрерывном спектре (красный, оранжевый, желтый, зеленый, голубой, синий, фиолетовый) [10; 11]. Для лучшего визуального восприятия, большей наглядности и удобства при анализе результатов классификации, предлагается использовать цвета интервалов значений каждого класса и цветовую линейку (шкалу изменения цвета) с переходом от темно-зеленого цвета (высокий уровень показателя), через желтый (средний) до темно-красного (низкий).
На основе применения методов геоинформационного моделирования и технологий геоинформационных систем и ГИС-картографирования получена серия аналитических базовых и результирующих карт, характеризующих разные показатели, аспекты и изменение инновационной деятельности, инновационной активности и инновационного развития сельского хозяйства в регионах Российской Федерации, в целом иллюстрирующих диффузию инноваций. Дополнительно результаты ГИС-картографирования были оформлены в виде анимированных карт и картографических анимаций, отражающих территориальное распространение инноваций [8], происходящее посредством их диффузии - процесса, в котором инновации передаются среди членов социальной системы через определенные каналы в течение определенного времени [14].
Пространственный геоинформационно-картографический анализ
направленности процессов диффузии инноваций, используемых в сельском хозяйстве России, выявляет объективные закономерности их распространения. Прежде всего, от крупнейших городов и одновременно ведущих научно-технических центров: Санкт-Петербурга, Москвы, Казани, Уфы, Екатеринбурга, Саратова, Барнаула, Новосибирска, и др. Кроме того, пространственный геоинформационно-картографический анализ направленности процессов диффузии инноваций вёлся из районов интенсивного земледелия (Ленинградская, Московская, Воронежская,
Ростовская области, Краснодарский край Республики Татарстан и Башкортостан) в направлении периферийных районов страны, расположенных преимущественно в восточных и северных частях Европейской части России, а также Сибири и Дальнего Востока.
Выводы
Использование методов ГИС-картографирования и геоинформационного моделирования позволило провести исследования с построением и анализом разной степени сложности геоинформационно-картографических моделей территориальных инновационных систем регионального уровня, а так же происходящих в них инновационных процессов для осуществления управления ими и прогнозирования их дальнейшего развития. Сформированы базы пространственных геоданных основных показателей инновационного развития регионов Российской Федерации.
Полученные математические и геоинформационно-картографические модели являются базой разработки социально-экономического прогноза инновационного развития региональных сельскохозяйственных систем и различных вариантов их функционирования и перспективного развития, а в конечном счете - научного обоснования оптимальных вариантов государственной и региональной аграрной политики [2]. Созданные для целей ГИС-картографирования картографические и атрибутивные БД используются для осуществлено имитационного и оптимизационного моделирования инновационных процессов [10; 11]. На их основе ведутся работы по созданию электронного ГИС-атласа «Инновационное развитие регионов России».
Главная методическая проблема по результатам исследования состоит в отсутствии специализированной информации по инновационному развитию сельского хозяйства. Тем не менее, анализ научных публикаций подтверждает полное соответствие общего уровня инновационного развития региона и степени развития инноваций в сельскохозяйственной сфере. Высокоэффективное сельское хозяйство таких регионов страны, как Московская область, Краснодарский край Республика Татарстан, и ряда других во многом определяется соответствующим уровнем их инновационного развития.
Исследование выполнено при поддержке РФФИ (проект №19-05-00066)
Литература
1. Бабурин В. Л., Земцов С. П. Инновационный потенциал регионов России. М.: КДУ, Университетская книга, 2017. 358 с.
2. Носонов А. М. Моделирование экономических и инновационных циклов в сельском хозяйстве // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. №1(238). С. 24-34.
3. Зинина Л. И., Тезина Л. Е. Стратегическое управление инновациями на предприятиях агропромышленного комплекса // Нива Поволжья. 2017. №3(44). С. 135-142.
4. Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания / Отв. ред. А. Н. Пилясов. Смоленск: Ойкумена, 2012. 760 с.
5. Носонов А. М., Нарежный В. П. Методология ГИС-программы поддержки
принятия решений «Управление сельским хозяйством Республики Мордовия» // Интеркарто-8: ГИС для устойчивого развития территорий (InterCarto-8: GIS for Sustainable Development of Territories). Спб. 2002. С. 146-150.
6. Тикунов В. С. Моделирование в картографии: учебник. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1997. 405 с.
7. Тикунов В. С., Цапук Д. А. Устойчивое развитие территорий: картографо-геоинформационное обеспечение. М., Смоленск: Изд-во СГУ, 1999. 176 с.
8. Тесленок К. С. Геоинформационное картографирование и моделирование в управлении земельными ресурсами Республики Мордовия // Проблемы прогнозирования и государственного регулирования социально-экономического развития: материалы XV междунар. науч. конф. (Минск, 23-24 окт. 2014 г.). В 3 т. Т.3. Минск: НИЭИ М-ва экономики Респ. Беларусь, 2014. С. 264-266.
9. Тесленок С. А., Тесленок К. С. Программное обеспечение для картографического анимирования диффузии инноваций // Трёшниковские чтения - 2019: Современная географическая картина мира и технологии географического образования: мат-лы всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участ. Ульяновск: ФГБОУ ВО «УлГПУ им. И. Н. Ульянова», 2019. С. 210-211.
10. Носонов А. М., Тесленок С. А., Куликов Н. Д. Геоинформационное моделирование инновационного развития сельского хозяйства. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто/ИнтерГИС». 2016. №22(2). С. 2834. https://doi.org/10.24057/2414-9179-2016-2-22-28-34.
11. Тесленок С. А., Носонов А. М., Тесленок К. С. Геоинформационное моделирование диффузии инноваций. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто/ИнтерГИС», 2014. №20. С. 1591-1690. https://doi.org/10.24057/2414-9179-2014-1-20-159-169.
12. Ивлиева Н. Г., Манухов В. Ф. К вопросу построения картографических изображений на основе визуализации атрибутивных данных в ГИС // Геодезия и картография, 2015. №2. С. 31-38.
13. Мясникова С. И., Черкашин А. К. Оптимизационное геоинформационное картографирование // Геодезия и картография. 2007. №4. С. 38-43.
14. Rogers E. M. Diffusion of innovations. New York: Free Press. 1962. 367 p.
15. Hagerstrand T. Innovation Diffusion as a Spatial Process. Chicago: University of Chicago Press, 1967. 334 p.
16. Burrough Р. А. Principles of Geographical Information Systems for Land Resources Assessment, Monograph on Soil and Resources Survey No12. Oxford: Oxford University Press, 1986. 193 p.
Abstract. The article presents the results of geographic information mapping of innovative development of agricultural economic systems in the regions of the Russian
Teslenok S. A.1 Kalashnikova L. G.2
GIS-mapping of the innovation development of agriculture in Russia for the purposes of regional management_
1; 2 National Mordovian state University. N. P. Ogarev, Russian Federation, Saransk e-mail: teslserg@mail.ru
Federation, including the processes of diffusion of agricultural innovations. This allows the identification of their geospatial features, cyclic-genetic patterns of functioning and provide a scientific justification for the best options for regional agrarian management policy in the country.
Keywords: agriculture, agricultural economic systems, innovations, innovative development, diffusion of innovations, geographic information systems, GIS, GIS-mapping, management, regions.
References
1. Baburin V. L., Zemcov S. P. Innovacionnyj potencial regionov Rossii. M.: KDU, Universitetskaya kniga, 2017. 358 s. (in Russian)
2. Nosonov A. M. Modelirovanie ekonomicheskih i innovacionnyh ciklov v sel'skom hozyajstve // Nacional'nye interesy: prioritety i bezopasnost'. 2014. №1(238). S. 2434. (in Russian)
3. Zinina L. I., Tezina L. E. Strategicheskoe upravlenie innovaciyami na predpriyatiyah agropromyshlennogo kompleksa // Niva Povolzh'ya. 2017. №3(44). S. 135-142. (in Russian)
4. Sinergiya prostranstva: regional'nye innovacionnye sistemy, klastery i peretoki znaniya / Otv. red. A. N. Pilyasov. Smolensk: Ojkumena, 2012. 760 s. (in Russian)
5. Nosonov A. M., Narezhnyj V. P. Metodologiya GIS-programmy podderzhki prinyatiya reshenij «Upravlenie sel'skim hozyajstvom Respubliki Mordoviya» // Interkarto-8: GIS dlya ustojchivogo razvitiya territorij (InterCarto-8: GISforSustainableDevelopmentofTerritories). Spb. 2002. S. 146-150. (in Russian)
6. Tikunov V. S. Modelirovanie v kartografii: uchebnik. M.: Izd-vo Mosk. un-ta, 1997. 405 s. (in Russian)
7. Tikunov V. S., Capuk D. A. Ustojchivoe razvitie territorij: kartografo-geoinformacionnoe obespechenie. M., Smolensk: Izd-vo SGU, 1999. 176 s. (in Russian)
8. Teslenok K.S. Geoinformacionnoe kartografirovanie i modelirovanie v upravlenii zemel'nymi resursami Respubliki Mordoviya // Problemy prognozirovaniya i gosudarstvennogo regulirovaniya social'no-ekonomicheskogo razvitiya: materialy XV mezhdunar. nauch. konf. (Minsk, 23-24 okt. 2014 g.). V 3 t. T.3. Minsk: NIEI Mva ekonomiki Resp. Belarus', 2014. S. 264-266. (in Russian)
9. Teslenok S. A., Teslenok K. S. Programmnoe obespechenie dlya kartograficheskogo animirovaniya diffuzii innovacij // Tryoshnikovskie chteniya - 2019: Sovremennaya geograficheskaya kartina mira i tekhnologii geograficheskogo obrazovaniya: mat-ly vseros. nauch.-prakt. konf. s mezhdunar. uchast. Ul'yanovsk: FGBOU VO «UlGPU im. I. N. Ul'yanova», 2019. S. 210-211. (in Russian)
10. Nosonov A. M., Teslenok S. A., Kulikov N. D. Geoinformacionnoe modelirovanie innovacionnogo razvitiya sel'skogo hozyajstva. Materialy Mezhdunarodnoj konferencii «InterKarto/InterGIS». 2016. №22(2). S. 28-34. https://doi.org/10.24057/2414-9179-2016-2-22-28-34. (in Russian)
11. Teslenok S. A., Nosonov A. M., Teslenok K. S. Geoinformacionnoe modelirovanie diffuzii innovacij. Materialy Mezhdunarodnoj konferencii «InterKarto/InterGIS», 2014. №20. S. 1591-1690. https://doi.org/10.24057/2414-9179-2014-1-20-159-169. (in Russian)
12. Ivlieva N. G., Manuhov V. F. K voprosu postroeniya kartograficheskih izobrazhenij
na osnove vizualizacii atributivnyh dannyh v GIS // Geodeziya i kartografiya, 2015. №2. S. 31-38. (in Russian)
13. Myasnikova S. I., CHerkashin A. K. Optimizacionnoe geoinformacionnoe kartograflrovanie // Geodeziya i kartografiya. 2007. №4. S. 38-43. (in Russian)
14. Rogers E. M. Diffusion of innovations. New York: Free Press. 1962. 367 p. (in English)
15. Hagerstrand T. Innovation Diffusion as a Spatial Process. Chicago: University of Chicago Press, 1967. 334 p. (in English)
16. Burrough R. A. Principles of Geographical Information Systems for Land Resources Assessment, Monograph on Soil and Resources Survey No12. Oxford: OxfordUniversityPress, 1986. 193 p. (in English)
Поступила в редакцию 01.06.2019 г.
