CC BY
34
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА РАЗВИТИЕ СПОРТИВНО-РЕКРЕАЦИОННОГО КОМПЛЕКСА «СОРОЧАНЫ» МО
STATISTICAL ANALYSIS OF CLIMATIC FACTORS, INFLUENCING ON DEVELOPMENT OF SPORT-RECREATION COMPLEX "SOROCHANY", MOSCOW REGION
M. И. Афонина, A. M. Коробко M. I. Afonina,A. M. Korobko
ГОУ ВПО МГСУ
В статье рассмотрено природно-техническое сооружение: спортивно-рекреационный комплекс «Сорочаны», проведен мониторинг природно-климатических факторов и выполнен анализ посещаемости курорта.
The article deals with natural-technical construction: sports and recreation complex "Sorochany", monitored natural climatic factors and analyzed the number of resort on the basis of data from operational service resort.
Создаваемые современные спортивно-рекреационные комплексы, предназначенные для практически всех популярных видов спорта и отдыха - горные лыжи, футбол, стрелковый спорт, поло, гольф представляют собой сложные функциональные объекты, состоящий из двух различных по своей природе компоненты: строительной (техногенной) и биологической (естественной или искусственно созданной). Такие крупномасштабные комплексы для зимних видов спорта, являются результатом достижений технологической мысли. Все они имеют различную базовую техническую и технологическую часть - конструкции самого комплекса (естественного, искусственного или комбинированного) с системами инженерного обеспечения, подъемных устройств, водопровода, искусственного оснежения, освещения, вентиляции, дренажа и др. Рассматриваемые комплексы расположены в различных климатических регионах, на территории природных и искусственных ландшафтов, часто в неблагоприятных инженерно-геологических и климатических условиях. Поэтому при анализе подобных систем, предлагается принять за основу расположение объекта в пространстве и использовать классификацию (рис. 1).
1/2011
ВЕСТНИК
_МГСУ
Рис.1. Классификация зимних спортивно-рекреационных комплексов.
На практике для прогнозирования развития рекреационных центров и развития территорий, прилегающих к ним необходимо учитывать многочисленные факторы, которые влияют на посещаемость и рентабельность каждого комплекса отдельно. К таким факторам относятся приближенность к мегаполису, красота и разнообразие ландшафта, наличие комфортабельных условий для рекреантов, передовая оснащенность, многообразие предлагаемых услуг и их стоимость, период работы всего комплекса (только зимний отдых или всесезонный).[4]
Для определения рекреационно-спортивного потенциала необходимо проанализировать рельеф Московской области, который преимущественно равнинный; западную часть занимают холмистые возвышенности (высоты больше 160 м), восточную — обширные низменности. С юго-запада на северо-восток область пересекает граница Московского оледенения; к северу от неё распространены ледниково-эрозионные формы с моренными грядами, а к югу — лишь эрозионные формы рельефа. Почти весь запад и север Московской области занимает моренная Московская возвышенность с хорошо выраженными речными долинами, наибольшую среднюю высоту (около 300 м, в районе Дмитрова) имеющая в пределах Клинско-Дмитровской гряды. Северный склон Московской возвышенности более крутой по сравнению с южным. К северу от названной возвышенности расположена плоская и сильно заболоченная аллювиально-зандровая Верхневолжская низменность, высота которой —
не более 150 м; включает в себя Шошннскую и Дубнинскую низины (высоты менее 120 м). На юге области простирается холмистая моренно-эрозионная Москворецко-Окская равнина, имеющая наибольшую высоту (255 м) в районе Тёплого Стана (находится в черте Москвы), с чётко выраженными (особенно в южной части) речными долинами; в её пределах изредка встречаются карстовые формы рельефа. Последние особенно распространены в Серпуховском районе. На крайнем юге области, за Окой, — довольно высокие (более 200 м, максимальная высота 238 м) северные отроги Среднерусской возвышенности с многочисленными оврагами и балками. Это За-окское эрозионное плато и Заосетринская эрозионная равнина. Почти всю восточную половину Московской области занимает обширная Мещёрская низменность, в восточной своей части значительно заболоченная; самый высокий её холм имеет высоту 214 м над уровнем моря; преобладают высоты 120—150 м; речные долины выражены слабо. Почти все крупные озёра Мещёрской низменности (Чёрное, Святое и др.) имеют ледниковое происхождение.[1]
Наряду с этим, существуют целые территориальные зоны, по природе своей имеющие все условия для развития туристско-рекреационной специализации, к такому району относится Дмитровский и ряд других районов, в котором существуют природные предпосылки для широкомасштабной спортивно-рекреационной деятельности. Богатство лесной растительности, в сочетании с разнообразием рельефа и благоприятными природно-климатическими условиями позволили создать в Дмитровском районе Московской области высокоэффективную курортно-рекреационную систему.
Нами была поставлена задача выявить взаимосвязь между некоторыми природными явлениями и динамикой пользования рекреантами комплексом Сорочаны, для последующего прогнозирования возможного развития территорий и коммерческой деятельности. Мониторинг за объектом осуществлялся в течение трех сезонов - 20072010 гг.
Для анализа зависимости посещаемости курорта от природно-климатических факторов проводились наблюдения за следующими климатическими параметрами: 1-температура воздуха, 2 - облачность; 3 -скорость ветра. По ежедневным данным, полученным с горнолыжного комплекса о посещаемости курорта во время сезона катания, составлена шкала посещаемости в относительных единицах, где за максимальную пиковую посещаемость принято значение 100, за минимальную - 0, т.е. при отсутствии рекреантов на спортивном сооружении. Шкала температур воздуха взята в абсолютных значениях, единица измерения - 0С, шкала скорости ветра также принята в абсолютных значениях, единица измерения - м/с.
Исследование зависимости посещаемости курорта (в условиях устойчивого функционирования) от природно-климатических факторов проводилось на основе временных рядов с помощью корреляционного и регрессионного анализа.[2] Принимаем обозначение параметров: X1t- температура данного дня X1t-1 - температура предыдущего дня Х2 t - скорость ветра Х3 t - облачность
У - зависимая переменная - посещаемость.
Для расчетов использовались средства Microsoft Office: Excel, Мастер диаграмм, ППП Анализ данных. [6].
1/2П11 ВЕСТНИК _1/2011 МГСУ
Результаты корреляционного анализа что посещаемость имеет достаточно сильную положительную связь (коэффициенты парной корреляции близки к 0,7) с температурой воздуха и облачностью. Скорость ветра слабо влияет на посещаемость (коэффициент корреляции не превышает 0,3).
Для выявления периода влияния текущих значений на посещаемость проведен автокорреляционный анализ. Коррелограмма показывает, что посещаемость зависит от температуры воздуха текущего и предыдущего дня (коэффициент автокорреляции 1-го порядка больше 0,6).
Для проведения регрессионного анализа в качестве объясняющих переменных взяты:
Х1 - температура данного дня;
Х1Ы - температура предыдущего дня;
Х2 с - скорость ветра;
Х3 с - облачность. В качестве зависимой переменной У - посещаемость. Расчеты проводились с 5-процентным уровнем ошибки. Построены уравнения множественной линейной регрессии вида
Ус=Ъ0+Ъ1Х1с+Ъ2Х1с_1+ЪзХ2с+Ъ4Х3с (1)
по результатам наблюдений за три сезона (см. табл.1).
Таблица. 1
Результаты регрессионного анализа
Параметр Сезон
2007-2008 2008-2009 2009-2010
Коэффициент множественной корреляции Я 0,77 0,70 0,77
Коэффициент детерминации Я2 0,59 0,49 0,58
Коэффициенты уравнений регрессии
У-пересечение 87,45 96,79 93,28
хН 0,58 0,76 0,74
х2г -0,72 -2,95 -1,52
х3г 1,41 0,80 1,25
х1(Ы) 0,33 0,59 0,47
Оценка качества уравнения регрессии
Статистика Б-критерия 29,989 29,989 29,989
Коэффициенты множественной корреляции имеют значения в пределах от 0,70 до 0,77 и в среднем составляют 0,746 (больше 0,5), что свидетельствует о сильной связи между посещаемостью и климатическими факторами, введенными в регрессионную модель.
Коэффициенты детерминации Я2 имеют значения в пределах от 0,49 до 0,59 и в среднем составляет 0,533, т.е. рассматриваемые факторы на 53,3% в среднем по на-
блюдаемым сезонам формируют значение посещаемости. Оставшиеся 46,7% приходятся на другие факторы, не учтенные в модели.
Полученные уравнения регрессии имеют вид:
(1) Ус=87,45+ 0,58Х1с+0,33Х1ы-0,72Х2с+1,41Х3с
(2) Ус=96,79+ 0,75Х1с+0,59Х1с-1-2,95Х2с+0,8Х3с (2)
(3) Ус= 93,28+ 0,74Х1с+0,47Х1с-1-1,52Х2с+1,25Х3с
Оценка качества уравнения регрессии производилась с помощью критерия Фишера, критерия Стьюдента.
Статистика Б-критерия для каждого уравнения больше Ркриг = 2,45, что подтверждает статистическую значимость уравнений регрессии в целом.
Статистическая значимость параметров уравнений регрессии факторах температура воздуха (в текущий день), облачность, подтвердилась критерием Стьюдента, кроме того границы доверительных интервалов для этих параметров имеют одинаковые знаки.
Для построения методики прогноза посещаемости на следующий сезон составляем обобщенное уравнение регрессии, коэффициенты которого вычисляются как среднее арифметическое значение коэффициентов двух предыдущих уравнений (1,2):
(общ)У=92,79+0,67Х1с+0,464Х1ы-1,83Х2с+1,105Х3с (3)
По имеющемуся уравнению (коэффициентам) и значениям климатических факторов за сезон 2009-2010 рассчитываем посещаемость. Суммарная относительная погрешность (точность прогноза по модели) составляет 5,63%. Данную методику можно использовать при прогнозировании посещаемости спортивного курорта, при использовании тех же самых параметров. [3]
Прогнозирование посещаемости комплекса «Сорочаны» в 2010-2011 гг. осуществлялась с помощью следующей модели:
(2)У=96,79+ 0,75Х1с+0,59Х1с_1-2,95Х2с+0,8Х3с
(3)Ус= 93,28+ 0,74Х1с+0,47Х1ы-1,52Х2с+1,25Х3с (4)
(общ)У1=95,03+0, 75ХН+0,53ХН-1-2,24Х21+1,025Х31
Выводы:
Полученное общее уравнение (формула 4) является основным результатом проведенного регрессионного анализа, это уравнение при подстановке в него соответствующих параметров дает картину посещаемости на следующий сезон с 5-процентной точность прогноза.
Выявлено, что учтенные в модели климатические факторы формируют величину посещаемости более чем на 50 %, остальные факторы выходят за рамки эксперимента и нами будут исследованы в дальнейшем.
Выявленный по наблюдениям за климатическими факторами зимний период интенсивной эксплуатации составляет 3 месяца, хотя технически курорт способен функционировать 4,5 месяца за счет наличия системы механического оснежения склонов.
При наличии устойчивой погоды можно прогнозировать и рассчитывать поток рекреантов, количество автомобилей, посадочных мест в ресторанах, спрос на временные гостиницы, загруженность канатных дорог, а также регулировать время работы курорта.
Для повышения эффективности использования курорта необходимо проводить дополнительные маркетинговые исследования.
1/2П11 ВЕСТНИК _VZOTJ_МГСУ
В рекреационном использовании территории курорта и для повышения эффективности его функционирования предполагается размещение на берегу благоустроенного пляжа, с современной водной техникой в летний период.
Литература
1. Вагнер Б. Б. Манучарянц Б. О. Геология, рельеф и полезные ископаемые Московского региона. Учебное пособие по курсу «География и экология Московского региона». - М.:МГПУ, 2003.
2. Гусарев В.М. Теория статистики. - М.: ЮНИТИ, 1998.
3. Ефимов М.Р., Петров Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник для вузов. - М.: Инфра-М, 1996
4. Мелик-Пашаев А.И. Горные зоны отдыха: особенности архитектурно-планировочных структур горно-рекреационных центров стран Западной Европы (Обзор) // Зарубежный опыт строительства, М., 1975. 71с.
5. Официальный сайт Гидрометцентра России - meteoinfo.ru
6. Программное обеспечение Microsoft Office: Excel, Мастер диаграмм, ППП Анализ данных.
The literature
1. Wagner B.B.Manucharjants of B.O.Geologija, a relief and minerals of the Moscow region. The manual at the rate «Geography and ecology of the Moscow region». - М.:МГПУ, 2003.
2. Гусарев V.M.Teorija of statistics. - M: ЮНИТИ, 1998.
3. Efimov M. R, Petrov E.V., Rumjantsev V. N. The general theory of statistics: the Textbook for high schools. - M: Infra Th, 1996
4. Melik-Pashaev A.I.mountain of a rest zone: features architecturally-planirovochnyh structures of the mountain-recreational centers of countries of Western Europe (Review)//Foreign experience of building, M, 1975. 71c.
5. An official site of hydrometeorological center of Russia - meteoinfo.ru
6. Software Microsoft Office: Excel, the Master of diagrams, ППП the Analysis of the data.
Ключевые слова: горнолыжные склоны, рекреанты, освещенность, скорость ветра, температура воздуха, развитие территории, статистический анализ.
Keywords: mountain-skiing slopes, рекреанты, light exposure, speed of a wind, air temperature, territory development, the statistical analysis.
Рецензент: Н.П. Умнякова кандидат технических наук доцент, зам. директора по науке НИИСФ
