CC BY
8
УДК 911
МОДЕЛИРОВАНИЕ ГОРОДСКИХ ЛАНДШАФТОВ (НА ИЗОБРАЖЕНИИ ГОРОДОВ МИЛЬСКОЙ И МУГАНСКОЙ РАВНИН)
Ш. Аманова
Были проанализированы вопросы моделирования городов, расположенных на Мильской и Муганской равнинах. К таким городам относятся Сабирабад, Саатлы и Имишли. Только 3 % Земли покрыто городами. Однако более 50 % населения мира проживает в городах. Быстрый рост населения в городах делает важным их планирование и моделирование. Поэтому данное исследование посвящено актуальной проблеме. Основной целью исследования является изучение развития городов и определение правильного управления и моделирования ими. В ходе исследования впервые в Азербайджане применили коэффициент плотности застройки. Для этого использовали геоинформационные системы. В итоге были смоделированы все города. В результате исследований установлено, что эти города, расположенные на берегах рек Араз и Кура, интенсивно расширяются. Такое развитие может также создать продовольственную проблему в ближайшем будущем.
Ключевые слова: городской ландшафт, моделирование, Landsat 5 и 8, коэффициент плотности застройки.
Введение. Урбанизация относится к форме роста поверхности с твердым покрытием в ответ на усиление деятельности человека с последствиями экономических, социальных и политических сил и * физической географии местности [1]. Хотя урбанизация уже давно признана основополагающим элементом процесса экономического развития, устойчивая урбанизация стала одной из основных и наиболее насущных задач для развивающихся стран. Миллионы людей живут в этих странах, не имея надлежащего доступа к основным услугам, таким как электричество, чистая вода и канализация [2]. Быстрая урбанизация в сочетании со стремительным ростом населения в городах развивающихся стран создает потребность в земельных ресурсах, что приводит к серьезным экологическим проблемам. Городское развитие характеризуется резкими изменениями землепользования и растительного покрова, обусловленными ростом городского населения, с сопутствующими антропогенными стрессорами, способствующими глобальным изменениям климата [3]. Лучшее понимание процесса роста городов и его влияния на окружающую среду необходимо для эффективного управления городским хозяйством. Моделирование городов возникло как часть усилий по количественной оценке процесса роста на основе научных принципов [4].
Оценка реализации плана важна, поскольку она отражает степень успеха плана в прогнозировании, руководстве и контроле будущего городского развития. Один из распространенных способов определить,
чего удалось добиться благодаря плану, - измерить степень соответствия между фактическими результатами или воздействиями и предлагаемыми планами. Таким образом, планировщики могут получить представление о том, как работает процесс принятия решений по планированию, и проверить, действительно ли усилия по планированию способствуют достижению цели [5].
Городское развитие и городское планирование включают планирование, регулирование и управление городами и мегаполисами. Он служит для организации социально-пространственных отношений на различных уровнях власти и управления. Городское планирование связано с социальными, экономическими и экологическими последствиями определения пространственных границ и влияния на пространственное распределение ресурсов.
Сегодня городское планирование можно охарактеризовать как технический и политический процесс, связанный с благополучием людей, контролем за землепользованием, проектированием городской среды, сохранением и улучшением природных процессов.
Нам, исследователям, необходимо получить информацию об оценке, использовании и улучшении наших городов и их градо-строительства на основе подробного анализа и исследований. Градостроительство и моделирование могут внести особый вклад в своевременное решение проблем, с которыми мы можем столкнуться в будущем. Его следует применять ко всем городам и другим населенным пунктам Азербайджанской Республики, расположенным в Альпийско-Гималайском геосинклинальном поясе.
Самые масштабные исследования в стране проводятся в Бакинской агломерации, но результат налицо. Здания, не соответствующие строительным нормам, здания, построенные без соблюдения дистанции между ними, незащищенные пропорции между зелеными насаждениями и застройкой, инфраструктурой и другими антропогенными ландшафтами и т. д. делая проблемы, с которыми мы столкнемся в будущем, возможно, в ближайшем будущем, неизбежными.
Метод исследования. Как мы уже упоминали, в ходе исследования были проанализированы и нанесены на карту количество и плотность застройки в 2022 году, абсолютная высота рельефа города, экспозиция его склонов, плотность его дорог.
Программа Corel Draw использовалась при подготовке плана города и проектировании моделей городов.
При проведении исследований широко использовались программы ArcGIS, Google Earth, Excell и Corel Draw.
Проведение исследований. Данное исследование охватывает 3 города, расположенные на Мильской и Муганской равнинах: Сабирабад, Саатлы и Имишли (рис. 1).
Рис. 1. Область исследования
При застройке и планировке г. Сабирабад и прилегающих населенных пунктов были обработаны его космические снимки за 1989, 2014, 2021, 2022 годы. В ходе исследований использовались спутниковые снимки Landsat 5, Landsat 8 от августа 2022 года, спутниковые снимки 2021, 2022 годов, полученные из Google Earth. Проведены анализы периода около 50 лет, подготовлены территориальное развитие города и близлежащих населенных пунктов и прогнозы дальнейшего развития.
В 2022 году анализы были проведены после составления карты, отражающей коэффициент плотности застройки города в результате расшифровки и обработки индивидуальных жилых домов, зданий, объектов общественного питания и других строительных строений, строительных площадок в г. Сабирабад (рис. 2). Следует отметить, что такого рода исследования проводились нами впервые в стране. Также из карты видно, что абсолютная высота (-10)-(-5) м и Центральный деловой район, который представляет собой районы, прилегающие к трассе, и прилегающие территории имеют высокую плотность застройки.
48° 28' 48° 30'
Рис. 2. Коэффициент плотности застройки в г. Сабирабад
Плотность застройки варьируется от 0 до 14, так что участки с высоким коэффициентом охватывают площадь 53 га, преимущественно в центральной части города. Районы, где коэффициент меньше 4, занимают 62 % изучаемой площади. Участки с коэффициентом 4-6 занимают 19 % изучаемой площади, а участки с коэффициентом 6 - 9 - 14 % (рис. 3).
Для наблюдения за динамикой антропогенного воздействия на город были проанализированы космические снимки 2000 и 2022 годов (рис. 4). Если обратить внимание на спутниковый снимок, охватывающий город Сабирабад и его часть, то мы увидим, что часть реки Араз, которая когда-то покрывала большую территорию в юго-западной части города, осушена и втянута в площадь строительства.
Это, безусловно, вызовет изменения микроклимата в ближайшее время. Как известно, городские ландшафты являются основной причиной климатических изменений.
Площадь 400 300 200 100 0 га 349 NN 0-2,0 2,0-4, 92 И -1- 3 4,0-6,< 231 166 -1-1-г 3 6,0-9,0 9,0-14,0
Рис. 3. Статистические показатели коэффициента плотности
застройки в г. Сабирабад
б
Рис. 4. Осушение водохранилища за счет антропогенного воздействия в районе г. Сабирабад, используемого под строительство (а - в 2000 г.; б - в 2022 г.)
Изображение обработано с помощью программного обеспечения Google Earth
Вторым городом, расположенным в районе данного исследования, является г. Саатлы.
В результате проведенного анализа установлено, что безымянное озеро площадью 30 га, являющееся протоком реки Араз внутри города, высохло и превратилось в строительно-жилую зону (рис. 5). Со временем пересыхание стариц и разрушение водоемов и расширение строительства и индивидуальных насаждений приведут к изменению микроклимата и потеплению. Следует отметить, что на основании других исследований определили, что территория безымянного озера площадью 25 га в г. Имишли, расположенном на берегу реки Араз, была заменена застройками.
Рис. 5. Пересыхание старицы реки Араз и превращение в строительную
площадку
Для комплексного анализа городского ландшафта впервые в Азербайджане рассчитали и нанесли на карту коэффициент плотности застройки в городском ландшафте. Для этого использовались аэрокосмические снимки города за 2000 и 2022 гг. (рис. 6).
Рис. 6. Коэффициент плотности застройки в 2000 и 2022 гг.
в г. Саатлы
В результате расшифровки аэрокосмических снимков г. Саатлы за 2000 и 2022 годы обнаружили, что количество построек увеличилось за 22 года. В 2000 г. площадь с коэффициентом плотности застройки 0-1 составляла 7,78 км2, а в 2022 г. она сократилась до 3,33 км2. С другой стороны, площади с коэффициентом выше 1 увеличились. Например, участки с коэффициентом 1-2 увеличились в среднем на 50 %, участки с коэффициентом 2-3 увеличились на 200 %, участки с коэффициентом 3-4 увеличились в 7 раз, участки с коэффициентом 4-5 увеличились в 5 раз, а площади с числом более 5 увеличились в 2 раза (табл. 1). Эти цифры показывают, что строительство в городском ландшафте Саатлы, который является исследуемой территорией, быстро растет в течение 22 лет. Если мы посмотрим на карту плотности застройки, то увидим, что количество домов в центральной части города, где расположена основная инфраструктура, увеличивалось быстрее за счет близости к объектам общественного питания и другим объектам, а также как водные каналы и автомобильные дороги.
Таблица 1
Коэффициент плотности застройки в Саатлы (кв. км)
Годы Коэффициент плотности конструкции
0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-верхний
2000 7,78 2,21 1,3 0,2 0,09 0,02
2022 3,33 3,1 3,3 1,4 0,5 0,04
С целью анализа пространственной динамики городского ландшафта выполнена векторизация плана города на 1975 г., обработка спутниковых и космических снимков за 2010 и 2022 гг. Населенная площадь Имишли в 1975 г. составляла 12,3 км2, в 2010 г. - 17 км2, а в настоящее время - 22 км2 (рис. 7). Среднегодовой темп прироста площади составил 1,1 % в 1975 - 2010 гг. и 2,5 % в 2010 - 2022 гг. Приходим к выводу, что в XXI веке территория города росла быстрее.
Площадь, га
25 20 15 10 5
0 годы
1975 2010 2022
Рис. 7. Динамика территории города в 1975 - 2022 гг.
При изучении плотности застройки в городском ландшафте обработаны космические и спутниковые снимки 2010 и 2022 гг. и сделан вывод, что городская территория застраивалась как на бывших населенных пунктах в центре, так и преимущественно на севере как промышленные предприятия, так и в юго-восток в виде поселений (рис. 8).
Если мы посмотрим на карту плотности застройки за 2010 г., то увидим, что наибольший коэффициент равен 10, а в 2022 г. он равен 13,78 (табл. 2). Коэффициент 0-1 увеличился в 3 раза в 2022 году, а площади с коэффициентом больше 2 увеличились в 2-3 раза. Районы с повышенной плотностью застройки - это центральная ядерная часть города, где расположена основная инфраструктура.
48* ,1 48*? 48"? 48°?' 48°?' 48°?' 48'Г 48" Г
Рис. 8. Плотность застройки в 2010 и 2022 гг.
Таблица 2
Коэффициенты плотности застройки в 2010 и 2022 гг.
Годы Коэ( )фициент плотности конструкции
0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-8 8-10 10- верхний
2010 9,5 5,5 2,3 1,1 1,1 1 1,2 0,3 —
2022 3,8 3,3 3,5 3,2 2,3 1,8 2,2 1 0,9
Еще в 2010 г. безымянное старичное озеро (0,25 км2) в юго-восточной части города пересохло и превратилось в жилой массив. Следует отметить, что это безымянное озеро является старицей реки Араз (рис. 9).
После изучения некоторых факторов в городе был сделан анализ его моделирования. Доступны несколько городских моделей. Следующие территориальные зоны определяются при планировке городов и определении типов городской модели.
Зона 1. Центральный деловой район; состоит из крупных магазинов, офисов и развлекательных заведений.
Зона 2. Внутренняя часть города. Это старый жилой и легкий промышленный район.
Зона 3. Размещение на низком уровне. Хотя условия лучше, чем в зоне 2, это плохой жилой район.
Зона 4. Средняя жилая. Это жилой район, построенный между войнами. В основном это недостроенные жилые и сборочные кварталы.
Зона 5. Элитный жилой сектор (загородная зона). Это дорогой жилой район на окраине города. Он также простирается за пределы города в сельскую местность.
а б
Рис. 9. Превращение старицы реки Араз (а) в поселение (б)
Говоря о моделях городов, следует упомянуть модель концентрического кольца Берджесса, модель сектора Хойта и модель многоядерного города Харриса и Уллмана.
Модель концентрического кольца была разработана Берджессом. Он разделил землепользование города на кольца, начиная с центра. В то время считалось, что городские территории растут одинаково во всех направлениях.
Его основу составляет Центральный деловой район. Это район с самыми высокими ценами на землю, которые могут себе позволить только владельцы бизнеса.
Вокруг этого находится переходная зона, где расположена промышленность. Во многих городах Англии, таких как Бирмингем, эту зону довольно легко идентифицировать.
Теория секторов, известная как модель Хойта, представляет собой развитую форму модели Берджесса. Модель Хойта имеет другую типологию роста, а не концентрические кольца. Как показано ниже, город состоит из многих компонентов с множеством структур. Модель Харриса и Ульмана, как правило, была более конкретной, чем две другие модели, но
эта модель была более сложной. У Харриса и Уллмана по-прежнему есть центральный ББМ, но у них есть и другие более мелкие центры, выполняющие специфические функции, которые Хойт и Бёрджесс могут выполнять внутри ББМ и вокруг него. Таким образом, модель Харриса и Ульмана включает в себя бизнес-центры и индустриальные парки.
После моделирования г. Сабирабад можно отметить, что город примерно соответствует модели многоядерного города Харриса и Уллмана.
Выводы. В результате проведенных исследований установлено, что крупные пастбища и посевы были заменены населенными пунктами в районе исследований. Замена плодородных зимних пастбищ поселениями создаст продовольственные проблемы в ближайшем будущем. Интенсивный рост плотности застройки за короткий промежуток времени нарушил равновесие в природе. Нарушение баланса экосистемы вызовет изменение микроклимата наряду с загрязнением окружающей среды.
При моделировании городов было определено, что г. Сабирабад может быть по модели Харриса и Ульмана, а г. Саатлы и г. Имишли - по модели Берджесса.
Список литературы
1. Modelling Urban Dynamics in Rapidly Urbanising Indian Cities / H.A. Bharath, M.C. Chandan, S. Vinay, T.V. Ramachandra // The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 2018. 21. Р. 201-210. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.08.002.
2. Castells-Quintana D. Malthus Living in a Slum: Urban Concentration, Infrastructure and Economic Growth // Journal of Urban Economics, 2017. 98. Р. 158-173. https://doi.org/10.1016/j.jue.2016.02.003.
3. Wang C.H., Wang Z.-H. Projecting Population Growth as a Dynamic Measure of Regional Urban Warming // Sustainable Cities and Society, 2017. 32. Р. 357-365. https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.04.010.
4. Sathish Kumar D., Arya D.S. and Vojinovic Z. Modeling of Urban Growth Dynamics and Its Impact on Surface Runoff Characteristics // Computers, Environment and Urban Systems, 2013. 41. Р. 124-135. https: //doi.org/ 10.1016/j.compenvurbsys.2013.05.004.
5. Evaluating the Effectiveness of Urban Growth Boundaries Using Human Mobility and Activity Records / Y. Long, H.Y. Han, Y.C. Tu, X.F. Shu // Cities, 2015. 46. Р. 76-84. https://doi.org/10.1016/j.cities.2015.05.001.
Шахназ Аманова, канд. геогр. наук, [email protected], Азербайджан, Баку, Научно-исследовательский институт растениеводства
MODELING OF URBAN LANDSCAPE (ON THE IMAGE OF THE CITIES OF THE MIL
AND MUGAN PLAIN)
Shahnaz Amanova
In the research work, the issues of modeling cities located on the Mil and Mugan plains were analyzed. These cities include Sabirabad, Saatly and Imishli. Only 3 % of the Earth is covered by cities. However, more than 50 % of the world's population lives in cities. Rapid population growth in cities makes their planning and modeling important. Therefore, our study is devoted to an actual problem. Goal. The main goal of our study is to study the development of cities and determine the correct management and modeling of them. Method. In the course of the study, for the first time in Azerbaijan, we applied the building density coefficient. To do this, we used Geographic Information Systems. As a result, all cities were modeled. Result. As a result of the research, it was found that these cities, located on the banks of the Araz and Kura rivers, are intensively expanding. Such development may also create a food problem in the near future.
Key words: urban landscape, modeling, Landsat 5 and 8, building density coefficient.
Amanova Shahnaz, Ph.D in Geography, [email protected], Azerbaijan, Baku, Scientific Research Institute of Crop Husbandry
Reference
1. Modeling of urban dynamics in rapidly urbanizing cities of India / H.A. Bharat, M.S. Chandan, S. Vinay, T.V. Ramachandra // Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 2018. 21. pp. 201-210. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.08.002 .
2. Castels-Quintana D. Malthus, living in the slums: Urban concentration, infrastructure and economic growth // Journal of Urban Economics, 2017. 98. pp. 158-173. https://doi.org/10.1016/jjue.2016.02.003 .
3. Wang K.H., Wang Z.-H. Forecasting population growth as a dynamic indicator of regional warming in cities // Sustainable cities and society, 2017. 32. pp. 357-365. https://doi.org/10.1016Zj.scs.2017.04.010 .
4. Satish Kumar D., Arya D.S. and Voyinovich Z. Modeling the dynamics of urban growth and its impact on the characteristics of surface runoff // Computers, environment and urban systems, 2013. 41. pp.124-135. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2013.05.004 .
5. Evaluation of the effectiveness of urban growth boundaries using data on mobility and human activity / Yu. Long, H.Yu. Khan, Yu.S. Tu, H.F. Shu // Cities, 2015. 46. pp. 7684. https://doi. org/10.1016/j. cities.2015.05.001.
