CC BY
3
шиповника собачьего, хранившегося в мёде содержание каротина составляет
0.1.мг%, то есть снижается в 160 раз по сравнению со свежими плодами.
Из наиболее распространённых в производстве культур содержание каротина максимальное в тыкве. Его содержание варьирует по сортам: Серая волжская - 0,21 мг%, Гитара - 8,98 мг%, Жемчужина - 3,2 мг%, Амазонка -2,9 мг%, Груша золотая - 4,24 мг% и наиболее высокое в сорте Голосемянка - 11,09 мг%. Нами также установлено, что в порезанных плодах тыквы, когда они становятся вялыми и теряют тургор, содержание каротина снижается до 1,32 мг%.
Нами проанализирован ряд наиболее распространённых соков в Центральном чернозёмном регионе на содержание каротина. Из яблочных соков его содержание минимально в осветлённых - 0,17-0,3 мг%, в соках с мякотью яблок - 0,5-0,6 мг%. Добавка мякоти чёрной смородины не повышает содержание каротина в соке. Однако в соках с мякотью апельсина содержание каротина составляет 1,0 мг%, а с мякотью тыквы - 1,25 мг%.
Использованные источники:
1. Вигоров Л.И. Витамины на ветках. Лечебные свойства уральских плодов и ягод. Свердловск: Средне-Уральское кн. изд-во, 1969. - 158 с.
2.ГОСТ 8756.22-80. Продукты переработки плодов и овощей. Метод определения каротина. Введён 01.01.81 г. - 4 с.
Захаров Ю. С. магистр
Институт системного анализа РАН
Россия, г. Москва
О ЦЕЛЯХ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ ЖИТЕЛЕЙ ЦЕНТРАЛЬНОГО РЕГИОНА
В МОСКВЕ
Аннотация
В данной статье проведен анализ перемещений жителей центрального региона по территории города Москва. Результаты анализа представлены в разрезах целей перемещения по территории города Москва и возрастного состава граждан совершающих перемещения по территории города Москва, принявших участие в исследовании.
Кроме того, в статье можно найти распределение перемещений жителей центрального региона по территории города Москва по количеству перемещений совершаемых в течение суток.
Полученные результаты послужили важным уточнением параметров комплексной транспортной модели Московской агломерации.
Ключевые слова
Цели перемещения транспортные потоки московская агломерация суточная неравномерность коэффициент подвижности возрастное распределение корреспонденций
Введение.
Городская среда не мыслима без городской транспортной системы. Транспортная система города играет важную роль и во внутригородских перемещениях граждан и/или грузов, и в транзитных перемещениях граждан и/или грузов. Качество транспортной системы города прямым образом влияет на экономический потенциал города. В случае если транспортная система населенного пункта не достаточно развита, то это может привести к ограничениям в экономическом развитии данного населенного пункта. Это обстоятельство свидетельствует о необходимости привлечения внимания к решению следующих задач:
• Развитие улично-дорожной сети,
• Развитие уличного и внеуличного общественного транспорта,
• Создание систем управления транспортными потокам,
• Создание математических моделей описывающий транспортный поток,
• Создание математических моделей способных прогнозировать спрос на транспортные ресурсы в зависимости от конкретных мер администрации города.
Решение данных задач, должно позволить удовлетворить возрастающий спрос городской экономики на транспортные ресурсы города [1].
Для таких крупных городов как Москва, имеющих высокую степень взаимосвязанности с пригородными населенными пунктами, характерны существенные маятниковые трудовые и культурно-бытовые перемещения граждан из пригорода в город и в обратном направлении. Понимание структуры этих перемещений - является важным фактором в успешном решении вышеперечисленных задач. Однако, этого не достаточно для построения комплексной транспортной модели Москвы (или московской агломерации). Комплексная транспортная модель, кроме расщепления по видам способа перемещения, к которым относятся перемещения на личном транспорте, перемещения на общественном уличном и внеуличном транспорте, а также пешие перемещения, должна основываться и на дополнительных расщеплениях по параметрам. К таким параметрам относятся цели перемещения. О существенном вкладе трудовых и культурно-бытовых корреспонденциях в общем объеме перемещений внутри транспортной системы города уже было сказано. Другие цели перемещения граждан по городу также вносят существенный вклад в общее число перемещений. Особенно хорошо это заметно при изучении суточной неравномерности перемещений расщепленных по целям перемещений [2, 3]. К другим целям перемещений часто относят «Дом», «Учебу», «Получение услуг», «Покупки» и «Прочее».
Для наиболее полного описания таких параметров перемещений как цель перемещения, должен существовать единый классификатор всех возможных типов целей перемещения по любым видам транспортных сетей, как и для очень крупных транспортных узлов, так и для небольших населенных пунктов. Однако такого классификатора на данный момент не существует, поэтому в данной работе был предложен следующий список потенциальных целей перемещений граждан по Москве:
• Дом
• Работа
• Деловая поездка (деловая встреча/конференция/доклад/совещание)
• Учеба в ВУЗе/доп. образование
• Учеба в школе/лицее/колледже
• С ребенком/за ребенком в детский сад/школу
• Покупки (ТЦ/магазины/рынки/аптеки и др.)
• Услуги (банки/почта/парикмахерские/прачечные и др.)
• Госучреждения (налоговая/милиция/суд/БТИ/ОВИР/посольства/консульства и др.)
• Мед. учреждения (поликлиника, больница/ветлечебница в т.ч. с целью посещения больных)
• Культура и зрелища (кино, театр, музей, выставки, концерты, спортивные зрелища)
• Досуг (кафе и рестораны, дискотеки, заняться спортом, клубы и кружки, на природу)
• Посещение друзей и родственников (у них дома)
• Вокзалы/аэропорты (отправление/прибытие/проводы/встречи)
• Сервис автомобиля (АЗС/мойка/мастерская и др.)
• На дачу, в деревню
Этот список использовался в опросе граждан о целях их перемещений в течение любого буднего дня.
Важно отметить, что цели перемещения участников транспортной системы не могут быть измерены современными средствами детекции событий, таких как факты входа/выхода на станциях общественного транспорта; количество, скорость и размеры транспортных средств на улично-дорожной сети; емкость мест отправления и прибытия; и др. В тоже время, знание расщепления корреспонденций по целям перемещений является существенных фактором повышения достоверности модели транспортной загрузки сети. Это объясняется различиями в стратегии выбора маршрута перемещения участником движения при достижении им различных целей. Приведем простой пример иллюстрирующий различия стратегий используемых человеком при достижении двух разных цели:
первая цель: приобретение хлеба при возвращении с работы; вторая цель поездка в другую страну на самолете. В первом случае, человек свободен выбирать любой магазин в городе, в котором продается хлеб, и скорее всего, он выберет тот, путь к которому наименьшим образом изменить его привычный маршрут с работы. Это свидетельствует о высокой чувствительности выбора маршрута к данной цели относительно расстояния до потенциальных мест достижения целей. Во втором случае, у человека выбор ограничен, тем аэропортами, откуда осуществляются вылеты в город назначения. Данное обстоятельство свидетельствует о низкой чувствительности выбора маршрута для достижения данной целей. Таким образом, при моделировании транспортной загрузки функции, описывающие распределение поездок с разными целями, имеют различные коэффициенты «тяготения» [4].
Научную ценность данной работы составляет обработка результатов проведенного опроса. Главное задачей, которую помог решить опрос, является обнаружение общего и суточного распределений перемещений граждан по городу Москва по целям таких перемещений. Наличие опорных исходных данных, таких как доли перемещений в течение суток с определенной целью, позволяют лучше понять структуру перемещений граждан по Москве, в том числе в почасовых срезах. Наличие матриц корреспонденций в слоях «Утро», «День», «Вечер», расщепленных по целям перемещений и видам способов перемещений, дает новые возможности в прогнозировании загрузки транспортной сети [5]. Таким образом, можно получить результаты моделирования с достоверностью выше текущих результатов моделирования. Данные достижения будут использованы при моделировании загрузки транспортной сети при изменении улично-дорожной или линий уличного и внеуличного общественного транспорта.
Предпосылки исследования.
Для повышения точности транспортной модели Московской агломерации была поставлена задача определить доли, из общего числа перемещений по городу Москва, соответствующих определенным целям перемещений.
Для решения этой задачи, было принято решение запустить опрос жителей центрального региона об их перемещения по Москве. По итогам опроса ожидалось получить распределение поездок по целям перемещения с возможностью расщепления этого распределения по возрастам граждан совершающих перемещения. Кроме того, опрос должен дать ответ на вопросы: «Какое среднее количество поездок приходится на одного человека в обычный будний день?» и «Какая доля людей совершает более одного выхода из дома в течение одного буднего дня?». Результаты этого опроса должны позволить уточнить основные параметры транспортной модели загрузки сети.
Постановка эксперимента.
Эксперимент по уточнению некоторых характеристик подвижности участников Московской транспортной системы заключается в проведении опроса граждан центрального региона об их перемещениях по городу Москва.
Опрос состоит из двух вопросов:
1. С какими целями Вы передвигаетесь по Москве в типичный
будний день?
2. Сколько мест Вы посетили в течение одного выхода из
дома?
a. Если Вы выходили из дома больше одного раза, то укажите
число посещенных мест для каждого из выходов.
Кроме того респондентам предлагалось указать свой возраст и адрес электронной почты для участия в будущих опросах.
Результаты эксперимента подверглись проверке на достоверность. Проверка заключается в сравнении профилей распределения ответов для каждых двух недель наблюдений. Кроме того, проводилось сравнение с уже используемыми параметрами подвижности населения.
Также проведена обработка результатов по возрастному составу респондентов.
Проведение опроса.
Опрос решено было проводить используя Google Forms - инструмент создания опросов в облачное хранилище данных Google Drive. При этом ответы автоматически сохранялись в Google Sheets - on-line табличный процессор позволяющий экспортировать данные в MS Excel.
В виду того факта, что опрос проводится on-line, были подготовлены две версии опросного листа:
1. Для стационарных устройств, к которым были отнесены и ноутбуки.
Опросный лист был встроен на сайт Института системного анализа и содержал более подробные комментарии к полям, требуемым для заполнения. Опрос доступен по гиперссылке (URL) на HTML-страницу:
http://www.isa.ru/survey/survey1.htm. При переходе по гиперссылке у пользователя в браузере открывается следующая HTML-страница (изображение HTML-страницы):
■¡epmbSsJ
Институт системного анализа Российской академии наук начинает серию опросов жителей центрального региона, совершающих поездки (или пешие передвижения) по Москве Целью опросов является исследование основных закономерностей формирования транспортных и пассажирских потоков в Москве Результаты опросов будут использованы для улучшения математической модели транспортной системы города.
В настоящем опросе мы хотим с Вашей помощью получить ответы всего на два вопроса
* Required
С какими целями и как часто люди передвигаются по Москве в типичный будний день?
Пожалуйста, перечислите цели Ваших передвижений в недавний будний день, который Вы хорошо помните (например вчерашний). Если какие-то цели Ваших поездок не подходят ни под одну из предложенных рубрик, перечислите их через запятую в рубрике "Другое" Мы используем Ваши ответы чтобы улучшить саму классификацию Возвращение домой (включая общежитие или гостиницу) не считается "целью", и поэтому не перечислено. Не нужно описывать поездки, совершенные Вами в качестве водителя такси/автобуса/грузовика или машиниста поезда
□ Работа
Деловая поездка (деловая встреча/конференция/доклад/совещэние) Учеба в ВУЗе/доп образование Учеба в школе/лицее/колледже С ребенком/за ребенком в детский сад/школу U Покупки (ТЦ/магазиньь'рынки'аптеки и др.)
Услуги (банки/почта/парикмахерские/прачечные и др.)
Гос. учреждения (налоговая/милиция/суд/БТИ/ОВИР/посольства'консульства и др.) Мед. учреждения (поликлиника, больница/вет лечебница в т.ч с целью посещения больных) Культура и зрелища (кино театр, музей выставки концерты, спортивные зрелища и др.) Досуг (кафе и рестораны дискотеки заняться спортом клубы и кружки на природу и др.) Посещение друзей и родственников (у них дома)
Вокзалы'аэропорты (отправление'прибытие/проводы'встречи — сюда НЕ относятся поездки на пригородных поездах) Сервис автомобиля (АЗС/мойка/мастерская и др ) На дачу, в деревню
Сколько мест Вы посетили в течение одного выхода из дома? '
Укажите, сколько мест Вы посетили начиная от выхода из дома и до возвращения (не считая самого возвращения)? Если Вы выходили из дома несколько раз за день, то укажите число посещенных мест последовательно для всех выходов Сначала для первого выхода из дома
теперь для второго выхода из дома: если он был в тот же день
наконец, для третьего выхода из дома, если он был в тот же день (трех выходов достаточно)
Пожалуйста, укажите Ваш возраст (количество полных лет).
Если Вы хотите принять участие в последующих опросах Института системного анализа РАН. оставьте свой email
Other
Submit
This content ts neither created nor endorsed by Google Report Abuse - Terms of Servic e - Additional Terms
Рисунок №7 Вид опроса для стационарных устройств
2. Для мобильных устройств. Опросный лист размещался на серверах корпорации Google в облачном хранилище данных Google Drive. Часть формулировок было сокращено для удобства восприятия с мобильного устройства. Функциональные обозначения типа «* Required», «Other» и «Submit» отображаются на языке предустановленном на мобильном устройстве по умолчанию. Опрос доступен по короткой гиперссылке: http://goo.gl/zZtSAJ. При переходе по гиперссылке у пользователя в мобильном браузере открывается следующая HTML-страница (изображение HTML-страницы):
Рисунок №8 Вид опроса для мобильных устройств
Опрос был представлен общественности 6 мая. Распространялся через e-mail рассылки, социальные сети, такие как «ВКонтакте» и «Facebook», а так же на интернет страницах некоммерческих организаций, таких как «негосударственный фонд Городские проекты Ильи Варламова и Максима Каца» и «Институт системного анализа Российской академии наук».
Обработка результатов
На момент обработки результатов получено 372 ответов, из них 294 для стационарных устройств (пять из которых были признаны не пригодными для обработки) и 78 для мобильных устройств (все признаны пригодными для обработки). Три ответа содержали цели в поле «Другое», однако они числились в предложенном списке целей. Эти ответы были изменены путем переноса некорректно внесенных целей из «Другое» в соответствующую цель перемещения. Итого анализировалось 367 ответов.
Динамика приема ответов в двухнедельной сетке представлена на диаграмме №1:
Диаграмма №1 Динамика приема ответов на двухнедельной сетке
Из приведенных данных можно сделать вывод, что распределение поездок по целям перемещения не зависит от периода времени (для данного опроса и для данной временной сетки).
Доли каждой цели из общего числа перемещений приведены таблице
№1:
Таблица №1 Доли перемещений с указанными целям
Рабо та Покуп ки Дос Уг Учеба в ВУЗе/доп. образован ие Делов ая поездк а Услу ги Культур а и зрелища Посещен ие друзей и родств.
Все ответы 70% 47% 46% 37% 25% 24% 22% 20%
Стационарные 67% 47% 46% 42% 25% 24% 23% 20%
устройства
Мобильны е 78% 50% 45% 22% 24% 24% 18% 21%
устройства
Вокзалы / аэропор ты Мед. учреж-я Гос. учреж-я Дача дерев ня Авто серв ис С ребенком/ за ребенком Учеба в школ е друг ое
Все ответы 14% 14% 9% 8% 5% 4% 2% 1%
Стационарные 15% 14% 10% 7% 5% 4% 2% 0%
устройства
Мобильны е 12% 15% 5% 10% 4% 5% 0% 4%
устройства
Корреляция данных полученных со стационарных устройств и с мобильных устройств составляет 97%. Что позволяет обрабатывать их независимо от вида источника данных.
Заметные отличия наблюдаются в перемещениях с целью «Культура и зрелища» (кино, театр, музей, выставки, концерты, спортивные зрелища и др.), с которыми перемещались 23% респондентов отвечающих со стационарных устройств и 18% с мобильных. Также, доли респондентов перемещающихся с целью «Учеба в ВУЗе/доп. образование» отвечающих со стационарных устройств практически в два раза превышают соответствующую долю для респондентов с мобильных устройств - 42% против 22%. Кроме того респонденты со стационарных устройств в два раза чаще пользуются услугами гос. учреждений - 10% против 5%.
Эти особенности можно объяснить возрастным составом респондентов. Респонденты - отвечающие со стационарных устройств - в основном граждане в возрасте от 20 до 30 лет, в то время как респонденты, отвечающие с мобильных устройств - граждане преимущественно в возрасте от 24 до 27 лет58. Возрастной состав респондентов представлен на диаграммах №2 и №3:
Диаграмма №2 Возрастное распределение респондентов со стационарных устройств
58 Здесь важно отметить, то те распределения долей по целям перемещений, которые мы получили для общей выборки, практически совпадают с соответствующим распределением долей для респондентов в возрасте 20-31 год._
Диаграмма №3 Возрастное распределение респондентов с мобильных устройств
Низкое значение доли поездок с «другими» целями - менее 1% (точное значение 0,82%) - свидетельствует о высоком охвате возможных целей предложенным классификатором целей перемещений. В «другие» цели попали поездки со следующими целями перемещений: «в храм», «помощь другу в доставке» и «проездом из одного подмосковного города в другой». Эти цели должны быть так же учтены в будущих исследованиях.
По результатам проведенного опроса среднее количество целей передвижений приходящихся на одного человека в день составило: 3,37 (без учета возвращения домой). Для группы граждан в возрасте от 20 до 31 года (это группа составляет 82% от общего числа респондентов) этого показатель составляет: 3,38 (так же без учета цели «Дом»). Далее для удобства все коэффициенты, относящиеся к количеству достигнутых целей в течение дня, будем считать без учета обратной поездки «Домой».
Для группы граждан от 20 до 24 года (среди них должно быть много студентов) среднее количество целей перемещений в день: 3,23, для группы 25-31 год (среди них должно быть много выпускников) - 3,53 цель в день. Этот факт говорит в пользу того, что студенты посещают немного меньше целей в день, нежели их старшие товарищи - выпускники.
Из приведенной ниже диаграммы видно, что в обычный будний день жители центрального региона, совершающие поездки по Москве, в основном перемещаются с 2-3 целями. Это хорошо согласуется с данным полученным нашими зарубежными коллегами [6].
Диаграмма №4 Распределение перемещений по количеству целей
Теперь, обратим внимание на перемещения по городу Москва, которые совершались с более чем одним возвращением домой. Из общего числа респондентов 30% по возвращению домой отправлялись к очередным целям. К сожалению, опрос не дает возможности показать, что это были за цели и, когда происходило это возвращение. Ответ на данный вопрос можно будет получить по результатам более глубокого опроса жителей центрального региона совершающих перемещения по Москве.
Каждый восьмой респондент в течение дня дважды возвращался домой и потом отправлялся дальше для достижения очередных целей. Это соответствует 41% из тех, кто возвращался домой хотя бы два раза (или выходил из дома два раза, что то же самое). В табличном виде эти данные переставлены в таблице №2:
Таблица №2 Расп] ределение по числу выходов из дома
Абсолютные значения Доли от общего числа
Общее количество респондентов 367 100%
Количество респондентов выходящих из дома хотя бы 2 раза 111 30%
Количество респондентов выходящих из дома 3 раза 46 12,5%
В заключении можно отметить, что лабораторией были получены 45 уникальных email адресов жителей Москвы заинтересованных в участии в будущих опросах.
В будущем лаборатория планирует проводить совместные опросы жителей центрального региона по территории Москве совместно с Правительством Москвы через мобильное приложение Правительства Москвы электронных референдумов «Активный гражданин».
Подводя итог проделанной работе, важно еще раз подчеркнуть необходимость проведения исследований о подвижности населения крупных городов и максимальному вовлечению в них всех слоев населения. В настоящем исследовании хорошо удалось исследовать только небольшую группу граждан совершающих перемещение по Москве - это респонденты в возрасте 20-31 года. По другим возрастным слоям остается все еще не ясной структура распределения по целям перемещений, а так же количеств достигаемых целей в течение дня. Все это задачи будущих исследований.
Использованные источники:
1. Киченджи В., Хатояма К. Москва: транспортные проблемы мегаполиса //М.: ДПК пресс. - 2010. - 284 с.
2. Петров В. Ю., Петухов М. Ю., Якимов М.Р. Анализ режимов работы улично-дорожной сети крупных городов на примере города Перми // Пермь: Перм. гос. техн. ун-т. - 2004. - 275с.
3. Якимов М. Р. Транспортное планирование: создание транспортных моделей городов // Москва: Логос. - 2013. - 188 с.
4. Алиев А. С. и др. Моделирование транспортных потоков в крупном городе с применением к Московской агломерации //Автоматика и телемеханика. -2005. - №. 11. - С. 113-125.
5. Швецов В. И., Алиев А. С. Математическое моделирование загрузки транспортных сетей. - М. : УРСС, 2003. - 64 с.
6. Bowman J. L. Activity based travel demand model system with daily activity schedules : дис. - Massachusetts Institute of Technology, 1995. - 92 p.
Захарова А.В. студент, 4 курс Юмаева Л.Р. студент, 4 курс
Поволжский государственный университет сервиса
Россия, г. Тольятти АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ В СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКЕ РОССИИ
Система ипотечного кредитования занимает уникальное положение в национальной экономике. Во-первых, в настоящее время ипотечное кредитование в большинстве экономически развитых стран является основной формой улучшения жилищных условий, но и оказывает существенное влияние на экономическую ситуацию в стране в целом. С другой стороны, система ипотечного кредитования представляет сегодня сложнейший механизм, состоящий из взаимосвязанных и взаимозависимых подсистем. Если тщательно разобраться, то кредит на приобретения жилья в России существовал еще с начала 20-го века и в те времена пользовался
