Картографическое обеспечение социальногеографических исследований Текст научной статьи по специальности «Математика»

Геодезия, картография и геоинформатика

нию с оперативными данными. Использование космических снимков высокого разрешения позволяет разработчикам ГИС создавать не только обобщенные карты и схемы, например, схемы использования территорий, лесных угодий, но и разрабатывать высокоточные планы территорий, населенных пунктов, промышленных объектов и т. д. с детализацией до отдельных зданий и сооружений, с возмож-

ностью определения не только плановых размеров, но и высот, что позволяет создавать трехмерные модели территорий, выполнять более глубокий анализ сложившейся ситуации и принимать более обоснованные управленческие решения. Таким образом, создаваемая база данных космических изображений позволит сделать еще один шаг на пути к созданию ГИС нового поколения.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Лурье И. К. Основы геоинформационного картографирования / И. К. Лурье. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2000. 320 с.

2. Лурье И. К. Теория и практика цифровой обработки изображений / И. К. Лурье, А. Г. Косиков / Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Научный мир, 2003. 168 с.

3. Новаковский Б. А. Фотограмметрия и дистанционные методы изучения Земли / Б. А. Ново-ковский. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1997. 193 с.

Поступила 14.02.07.

КАРТОГРАФИЧЕСКОЕ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ

СОЦИАЛЬНО-ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

<

I

Н. Г. Ивлиева, кандидат технических наук, Е. И. Примаченко, кандидат географических наук

Современный этап развития российского общества характеризуется сложными, противоречивыми процессами, которые вскрывают нерешенные проблемы предыдущих этапов социально-экономического развития страны. Решение многих насущных задач требует необходимой концентрации пространственной статистической информации с предоставлением ее в удобной для обозрения, анализа и обработки форме. В таких исследованиях может помочь карта или система карт. Фундаментальное и оперативное картографическое обеспечение решения проблем устойчивого и сбалансированного развития территорий на основе новых геоинформационных методов и технологий является одним из главных направлений современных исследований.

На кафедре геодезии, картографии и геоинформатики на протяжении многих лет ведутся работы по созданию экономико-географи-

ческих карт для проведения научных исследований самой разнообразной тематики. Причем явления изучаются на различных территориальных уровнях: в пределах отдельного административного района, республики, федерального округа и в целом страны. В настоящее время карты применяются на всех этапах исследований — для оценки достоверности и репрезентативности имеющегося набора исходных данных, для выполнения пространственного анализа и моделирования, для визуализации промежуточных результатов и для

и

представления итогов исследовании.

В связи с тем что сегодня ГИС-техноло-гии являются одним из основных инструментов картографического моделирования как природных, так и социально-экономических явлений и процессов, нами прежде всего были изучены и проанализированы функциональные возможности ГИС.

© Н. Г. Ивлиева, Е. И. Примаченко, 2008

В большинстве векторных ГИС легко и

Несмотря на то что картограммы и картоди-

просто построить элементарные аналитиче- аграммы не позволяют передать истинной кар-

ские карты, пользуясь готовыми средствами «картографической графики» — способами визуализации атрибутивных (тематических) данных. Они имитируют традиционные способы картографического изображения: значки, картограммы, картодиаграммы, линейные знаки, точечные, способы качественного фона и

тины размещения явлений, практически каждая исследовательская работа при изучении закономерностей и особенностей территориального распределения социально-экономических факторов включает карты, составленные этими способами картографического изображения. Это объясняется не только удобством их состав-

др. Изменяя способы визуализации или их от- ления, но и доступностью показателей, учтенных

по административно-территориальным единицам. На кафедре проводились разнообразные

дельные настроики, можно получить разные карты на основе одних и тех же показателей.

Среди аналитических карт социально-экономической тематики традиционно многочисленны картограммы и картодиаграммы. Остановимся на основных особенностях и проблемах их компьютерной реализации.

Основной задачей при автоматическом составлении картограммы является выбор метода классификации — в зависимости от

исследования социальных процессов на территории Республики Мордовия: качества жизни населения, электорального поведения населения, преступности и т. д. Все они сопровождались представлением данных в виде картограмм и картодиаграмм.

Среди выполненных на кафедре научно-исследовательских работ, в которых составля-него при отображении одних и тех же исход- лись значковые карты, хочется отметить ис-

ных данных можно получить картограммы, по-разному передающие характер изменений картографируемого явления.

Достаточно просто создавать в ГИС картограммы по условным регулярным ячейкам территориального деления; обычно на них отображались такие показатели, как густота населенных пунктов, плотность населения, густота транспортной сети и т. п. С помощью

следование развития сети городов на территории Приволжского федерального округа. При построении карт одновременно автоматически отображались три характеристики: период возникновения поселения, генетический тип и его людность — посредством цвета, формы и размера значков. Кроме этого, была создана картографическая анимация в виде особой динамической последовательности

оверлейных операций можно перейти к уточ- карт-кадров, создающих при демонстрации эф-

неннои картограмме, оставив на карте только ареалы действительного распространения явления.

фект развития во времени.

Следует помнить, что ГИС позволяют не только просто визуализировать атрибутивные

Использование ГИС значительно упростило данные, но, главное, представляют возможнос-

процесс построения картодиаграмм: в ГИС размеры знаков вычисляются автоматически в соответствии с заданной шкалой. Заметим, что диаграммные знаки привязываются к центроидам полигонов, что в зависимости от конфигурации полигонов может привести к общему нагромождению. Поэтому в таких случаях возможность редактирования центроидов является очень ценной. Что касается структурных диаграмм, то можно отметить, что в ГИС небольшой их выбор, даже чаще всего альтернативный:

ти для анализа и пространственного моделирования. Примером может служить построение карт плотности сельского населения и этнического расселения населения Республики Мордовия. От точечных объектов (населенных пунктов) посредством геоинформационного моделирования был осуществлен географически полноценный переход к обобщающим изображениям, например, к ареалам расселения этносов.

При проведении социально-географических

или круговые диаграммы, или столбики. При исследований на кафедре широко применяются методы математико-картографического моделирования. Они позволяют выполнять много-

использовании условной непрерывной шкалы для значков (например, в ГИС Arc View) в легенде необходимо построить график масштабное- параметрические классификации, создавать ре-ти, иначе правильно прочитать на карте инфор- альные и абстрактные поверхности, использо-мацию не удастся.- вать методы интерполяции и экстраполяции

98

ВЕСТНИК Мордовского университета | 2008 | №

Геодезия, картография и I еоиоформатика

данных при создании моделей поддержки принятия решений и прогноза. Конструирование типологических и оценочных карт основывается на многомерном математико-статистиче-ском анализе. Он реализуется непосредственно в ГИС, приложении МБЕхсе1 или в статистических пакетах программ. Географический подход к изучению социально-экономических процессов в обществе и территориальная изменчивость этих явлений предполагают их изучение с помощью методов классификации. Поэтому оценка или типология территории с представлением полученных результатов на карте являются не только методами, но и целями географических исследований.

Для демонстрации возможностей картографического моделирования более подробно остановимся на одной работе, выполненной совместно с кафедрой социальной и экономической географии — анализе развития транспортной сети в Республике Мордовия (на примере автодорог). Уровень транспортного обслуживания хозяйственных объектов и населения отражают показатели транспортной обеспеченности и доступности, которые зависят от протяженности сети путей сообщения, их провозной и пропускной способности, конфигурации размещения транспортной линии и других факторов, и чем выше эти показатели, тем более развита транспортная сеть.

В качестве основных показателей картографирования рассматривались характеристики плотности и развитости дорожной сети — коэффициенты Энгеля, Успенского, Василевского, Попова, интегральная транспортная доступность (ИТД), коэффициент технической надежности (КТН), процент обеспеченности территории всей транспортной сетью или только автодорожной. Графическая передача этих показателей осуществлялась возрастающей насыщенностью цвета на картограммах. Анализ встроенных в ГИС методов классификации показал, что наиболее оптимально распределение изучаемых показателей отражает метод естественных границ. Ввиду того, что построение шкал следует производить с учетом различимости соседних ступеней шкал, на всех картограммах было выделено пять ступеней.

Для более глубокого анализа транспортной обеспеченности Республики Мордовия создавались синтетические карты. Для получения

типологических синтетических характеристик и дальнейшего отображения их на карте был использован кластерный анализ, смысл которого заключается в разбиении территориальных единиц по множеству показателей на группы. Каждая территориальная единица характеризовалась набором из девяти исходных показателей (ИТД, КТН, цикломатическое число графа, индекс связанности, индекс формы, коэффициенты Энгеля, Успенского, Василевского, Попова), на основе которых осуществлялась дифференциация территориальных единиц. Для приведения данных показателей к соизмеримому виду была проведена их предварительная нормировка. В качестве основного алгоритма многомерной классификации был выбран метод Варда. При моделировании оценочных синтетических характеристик территориальным носителем информации был выбран административный район. Каждый район характеризовался набором следующих показателей: КТН, пассажирооборот автобусов, индекс связанности, цикломатическое число графа, коэффициент Успенского. Исходные показатели были нормированы, что дало возможность выразить отклонения всей системы показателей от наилучших оценочных значений и тем самым правильнее с содержательных позиций их соизмерить между собой для последующего вычисления суммарных значений показателей. Затем вычислялись интегральные оценочные показатели. В качестве меры различия использовались евклидовы расстояния. ] Для содержательного анализа результатов варианты классификаций представлены в виде картограмм. Ранжирование выполня- \ лось на основе метода естественных границ, который устанавливает границы в местах сравнительно больших скачков в значениях показателя. Анализ оценочных карт позволил выделить пять типов районов в республике по развитости автодорожной сети и транспортной обслуживаемости. |

Разработанная серия карт имеет не только научный, но и практический интерес, так как территориальный анализ транспортной обеспеченности Республики Мордовия с использованием современных методов матема-тико-картографического моделирования на основе ГИС-технологий дает возможность * оперативно и качественно выявить основные проблемы функционирования дорожной

сети в природно-хозяиственнои системе региона.

Приведенные примеры исследований социально-экономических процессов с использованием современных методов картографирования позволяют выявить важ-

ные факторы, влияющие на устойчивое развитие региона, установить пространствен-но-временные закономерности, учет которых необходим при составлении комплексных программ социально-экономического развития территории.

Поступила 14.02.07.

ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО

ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВРЕМЕННОГО АНАЛИЗА ИЗМЕНЕНИЯ

ЛЯ

ПРОСТРАНСТВЕННО-

КЛИМАТА

В ЗОНЕ ШИРОКОЛИСТВЕННЫХ

ЛЕСОВ ПРАВОБЕРЕЖЬЯ ВОЛГИ

Н. Г. Ивлиева, кандидат технических наук, С. Е. Хлевина

Внедрение в географию и картографию со-

Зона широколиственных лесов правобере-

временных ГИС-технологий, баз данных и раз- жья Волги является частью Русской равни-

витие технических средств привело к использованию геоинформационного моделирования

Геоин-

при решении широкого спектра задач, формационные системы несут новые

идеи,

методы и технологии пространственного моделирования и анализа данных. Например, в географических исследованиях очень часто приходится выполнять анализ и строить картографическое изображение геополей. Один из основных способов решения таких задач построение цифровых моделей пространственного распределения показателей объектов на основе дискретно заданной информации, что стало в климатологии одним из необходимых инструментов исследования.

В последнее время достаточно отчетливо

ны. Климат территории умеренно-континентальный с холодной зимой и умеренно теплым летом. Большое влияние на климат оказывает западно-восточный перенос, и в целом на территории более активна циклоническая деятельность, чем антициклоническая, и преобладают воздушные массы Атлантики, Арктического бассейна и сформировавшиеся в Европе.

Глобальное повышение температуры воздуха в настоящее время ни у кого не вызывает сомнения. На рис. 1 представлены (для двух метеостанций) многолетние вариации локальной среднегодовой температуры воздуха, аппроксимированные линейным трендом. В целом для территории с 1936 по 2000 г. значе-

просматривается тенденция к изменению ние коэффициента линейного тренда по ряду

климата в глобальном и региональном масштабах [1; 2]. Климат в каждом регионе имеет свои особенности. Целью проведенных нами исследований являлось изучение региональных проявлений изменения климата в зоне широколиственных лесов правобережья Волги в конце XX в. по результатам метеорологических наблюдений.

средних аномалий температуры воздуха составило 0,10 °С / 10 лет. Наиболее отчетливо тенденция повышения температуры в среднем проявилась в последнее десятилетие

(1991 — 2000 гг.) в основном из-за частой повторяемости теплых зим.

Изучение региональных проявлений изменения климата проводилось на основе срав-

© Н. Г. Ивлиева, С. Е. Хлевина, 2008