CC BY
33
ЭКО. - 2017. - №7 ФАН П., ЧЕН Дж., УАНГ З.
Урбанизация в Сибири. Взгляд со спутника1
П. ФАН, Школа планирования, проектирования и строительства, Центр по проблемам глобальных изменений и наблюдений Земли, Университет штата Мичиган. E-mail: fanpeile@msu.edu Дж. ЧЕН, кафедра географии, экологии и пространственных наук, Центр по проблемам глобальных изменений и наблюдений Земли, Университет штата Мичиган. E-mail: jqchen@msu.edu
З. УАНГ, Центр по проблемам глобальных изменений и наблюдений Земли, Университет штата Мичиган, Ист-Лэнсинг, США. E-mail: yangzuta@msu.edu
Основываясь на ночных снимках, сделанных спутниковой системой Landsat, авторы изучили процессы урбанизации в Сибири в период с 1992 г. по 2012 г. Изменения в освещенности городской застройки соответствуют спадам и подъемам экономической активности. Несмотря на заметное сокращение населения Сибири за этот период, крупные административные центры - Новосибирск, Красноярск, Омск, Иркутск - в последние 10 лет испытывают приток населения и увеличиваются в размерах за счет прилегающих сельских территорий. В статье определены основные экологические проблемы указанных городов, выявлены особенности соотношений показателей урбанизации и экономического развития. Ключевые слова: урбанизация, городская застройка, экология, загрязнение воздуха, Сибирь, спутниковые системы наблюдений
Города и поселки Сибири долгое время выполняли функции транспортных и промышленных узлов для смежных видов деятельности с первых дней существования Транссибирской магистрали, построенной 120 лет назад. После краха СССР в 1991 г эти центры концентрации населения (более 70% жителей Сибири традиционно проживали в городах) столкнулись с новыми для себя проблемами, включая хаотичную миграцию и депопуляцию. С 1991 г. по 2016 г. доля Сибирского федерального округа в численности населения России сократилась с 14,3 до 13,4%. Такая динамика численности в сочетании с нестабильной экономикой препятствует устойчивому ландшафту и градостроительному
'Мы хотели бы выразить признательность Национальному управлению по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА) за грантовую поддержку, сделавшую возможной полевые исследования П. Фан в Сибири в мае 20' 5 г. Мы благодарим всех тех жителей сибирских городов, кто нашел время поделиться с нами своими знаниями и мнениями, в особенности координатору поездки, доктору Лихуа Сюй, коллегам за их помощь и конструктивные комментарии. Выводы и рекомендации, изложенные в документе, являются мнениями авторов и необязательно отражают точку зрения НАСА, ЦГС, МвУ.
планированию, направленным на долгосрочную стабильность региона. Тем не менее мы имеем интересную возможность изучить уникальную динамику городских систем в переходной экономике.
Несмотря на актуальность темы, в современной научной литературе исследованию городских систем Сибири уделяется мало внимания, публикации по этим вопросам на английском языке относительно немногочисленны [1, 2, 3]. В этой статье мы сосредоточимся на изучении процессов урбанизации в Сибири с 1990-х гг. по 2010-е гг. Урбанизация2 здесь понимается и в демографическом, и в градостроительном ключе [4].
Исследование было посвящено следующим вопросам.
1. Как отражались спады и подъемы экономической активности на показателях урбанизации в Сибири? Каковы пространственные различия?
2. Каковы основные экологические проблемы, стоящие перед сибирскими городами?
3. Какова связь между экономическим развитием и урбанизацией в Сибири?
Область исследования
В широком понимании к Сибири относится обширная территория, простирающаяся от востока Уральских гор до тихоокеанского побережья, и от Северного Ледовитого океана до границы России со странами Средней Азии, Китаем и Монголией. В этой статье мы использовали более узкое определение Сибири, которое включает только Сибирский федеральный округ РФ (табл. 1). В СФО, занимающем около 30% территории России, проживает 19 млн чел. (13% от общей численности населения страны). Здесь же расположены 30% российских городов, с населением более 100 000 человек (на 2016 г.). Большинство из этих городов находятся в юго-западной части округа. Для своего исследования мы выбрали четыре крупных административных и промышленных центра - Красноярск, Омск, Новосибирск, Иркутск. Первые три из них являются самыми крупными городами Сибири с населением более 1 млн жителей каждый. Иркутск, хотя
2 Урбанизация - это увеличение соотношения между городским населением и общей численностью населения и увеличение площади городской застройки (т.е. переход из негородских земель в городскую застроенную территорию). Обратное направление можнообозначитькак«дезурбанизация».
по численности населения и уступает Барнаулу, входит в пятерку крупнейших городов и служит важным узлом на Транссибирской магистрали. Экспертные интервью были проведены в Красноярске, Новосибирске и Иркутске.
Таблица 1. Основные социально-экономические характеристики Сибирского федерального округа (2016 г.)
Показатель Сибирь Азиатская часть России Россия Доля СФО в России,%
Площадь, км2 5 114 800 13 132 800 17 075 400 30
Население, чел. 19 324 031 37 630 081 144 221 341 13
Количество регионов 12 27 85 14
Количество городов 4 082 6 781 22 923 18
Количество городов с населением более 100000 чел. 21 47 165 30
Урбанизация (2014), % 72,7 75,5 74,0
Данные и методика исследования
В своем исследовании мы опирались на спутниковые изображения, статистические данные по социально-экономическим переменным и интервью с местными экспертами - для подтверждения и уточнения сделанных выводов.
Изменения ландшафта
В основе нашего подхода лежит предположение о том, что увеличение площади ночной городской освещенности говорит о росте экономической активности и расширении границ застройки. Сокращение освещенности в ночное время может быть результатом прекращения деятельности фирм и фиксируется спутником как сокращение площади активной городской застройки.
Мы изучили пространственно-временные вариации урбанизации Сибири посредством анализа данных ночной космической съемки спутником БМ8Р/ОЬ83. Этот продукт выбран потому, что он имеет самую длинную историю наблюдений, охватывающую интересующий нас период, и дает хорошее представление о плотности населения, экономической активности и площади искусственных сооружений (городской застройки) [5, 6]. Для
3 Спутниковая программа метеорологических наблюдений НАСА DMSP (DefenseMeteorological Satellite Program), в которой используются датчики OLS (оперативной системы линейного сканирования).
сглаживания различий между показателями отдельных датчиков мы воспользовались одной из методик [7]. Кроме того, из рассмотрения были исключены некоторые яркие ареалы ночного освещения, которые могли оказаться газовыми факелами (данные о локализации газовых факелов взяты из работы [5]). В случаях, когда в свободном доступе имелось несколько годовых отчетов DMSP/OLS о ночном освещении одного и того же ареала, мы выбирали наиболее подробный из них.
Для преобразования данных о ночном освещении в данные о плотности городской застройки обычно используются пороговые методы [8], но соответствующий пороговый уровень может различаться для разных городских кластеров и разных периодов из-за социально-экономических отличий, разницы чувствительности датчиков и других факторов [9-11]. Для упрощения расчетов мы для всего макрорегиона использовали единый порог за все годы. Основываясь на исследовании, в котором рассчитана динамика урбанизации Китая, включая территории, пограничные с Россией [10], порог для картографирования городской территории через ночное освещение был выбран от 40 и выше. Таким образом, для каждого субъекта Федерации мы рассчитали область с уровнем ночного освещения более 40 с 1992 г. по 2012 г., определив ее как «городскую» территорию, по следующей формуле:
Y = C0 + C1X + C2X2,
где Y - это условный внутренний диаметр (DN) в среднем за год, а X - внутренний диаметр (DN) F12 за 1999 г., СО, С1, С2 - коэффициенты корректировки (табл. 2) (подробнее см. [7]).
Дополнительно для изучения пространственно-временных изменений ареал городской застройки уточнялся на основании изображений Landsat за 1988, 2000 и 2010 гг., загруженных с ресурса геологической службы США [12] в формате Level-1geo-referenced product, который затем был преобразован в коэффициент отражения, с помощью встроенной в программу ENVI 4.8 функции калибровки. С помощью программы EARDAS IMAGINE9.3 каждое изображение было классифицировано по категориям «городская застройка», «лесное хозяйство», «водная поверхность», «сельские территории» и «голая почва». Участки, классифицированные как «леса», «водные поверхности» и «голая почва», были исключены из рассмотрения. Оставшиеся части изображений были классифицированы как городские либо сельские территории. Для
более точной классификации и устранения пятен менее шести пикселей использовались программные методы группирования, просеивания и объединения данных. Окончательная корректировка изображений производилась вручную.
Таблица 2. Данные спутников DMSP/OLS, использованные в исследовании и коэффициенты, применяемые для их корректировки по годам (1992-2012 гг.)
Спутник Год C0 C1 C2 Спутник Год C0 C1 C2
F10 1992 -2,0570 1,5903 -0,0090 F15 2003 0,2217 1,5122 -0,0080
F10 1993 -1,0582 1,5983 -0,0093 F15 2004 0,5751 1,3335 -0,0051
F10 1994 -0,3458 1,4864 -0,0079 F15 2005 0,6367 1,2838 -0,0041
F12 1995 -0,0515 1,2293 -0,0038 F15 2006 0,8261 1,2790 -0,0041
F12 1996 -0,0959 1,2727 -0,0040 F16 2007 0,3210 0,9216 0,0013
F12 1997 -0,3321 1,1782 -0,0026 F16 2008 0,5564 0,9931 0,0000
F12 1998 0,1535 1,0451 -0,0009 F16 2009 0,9492 1,0683 -0,0016
F14 1999 -0,1557 1,5055 -0,0078 F18 2010 2,3430 0,5102 0,0065
F15 2000 0,1029 1,0845 -0,0010 F18 2011 1,8956 0,7345 0,0030
F15 2001 -0,7024 1,1081 -0,0012 F18 2012 1,8750 0,6203 0,0052
F15 2002 0,0491 0,9568 0,0010
Данные о вредных выбросах в атмосферу Средняя концентрация вредных выбросов в пределах административных границ рассматриваемых городов рассчитывалась по данным о загрязнении тонкодисперсными частицами (ТЧ2,5) и диоксида азота (NO2), наблюдаемых Группой анализа атмосферного состава [13]. Оценка годовой концентрации ТЧ2,5 наземного уровня проводилась путем комбинирования данных спутниковых сканеров NASA MODIS, MISR и SeaWIFS с данными глобальной модели состава атмосферы GEOS-Chem [14]. Ежегодный уровень NO2 на уровне земли был получен при разрешении 0,1 х 0,1 градуса на основе данных мониторинга плотности тропосферных столбов NO2 тремя спутниковыми системами: GOME, SCIAMACHY и GOME-2 и данных модели состава атмосферы GEOS-Chem.
Социально-экономические, демографические и другие статистические данные
Для изучения движущих сил урбанизации в Сибири мы собрали данные по демографии и экономическому развитию регионов СФО и данные для всех городов с населением более 100 000 человек. Основными источниками стали статистические
сборники «Социально-экономические показатели регионов России» за 2004-2015 гг. и данные переписи Федеральной службы государственной статистики РФ. Были также совершены ознакомительные поездки в Новосибирск, Красноярск и Иркутск в мае 2015 г В каждом городе мы попросили местных экспертов описать этапы градостроительства и основные движущие силы каждого этапа, представить иллюстративную карту пространственной структуры города и перечислить основные экологические и социальные проблемы.
Результаты
Изменения городского ландшафта
В Сибири наблюдается интересная динамика городских ландшафтов (рис. 1 на с. 4 обложки).
Синий цвет - данные спутника F10 за 1992 г., зеленый - F15 за 2000-й, а красный -F18 за 2012-й, желтый - городские территории, существовавшие до 2000 г., красный -новые городские территории, появившиеся после 2000 г.; белые пятна - это территория застройки, сохранявшейся в течение 1992-2012 гг., синие точки показывают исчезнувшие или заброшенные после 1992 г. объекты городской застройки.
При наложении снимков с 1992 по 2012 гг. хорошо видно, что в течение этого периода некоторые сельские территории были преобразованы в городские земли, но существовало и обратное направление. Более подробное исследование городской застройки каждого района показывает, что с 1992 г. по 2002 г. в большинстве рассмотренных субъектов Федерации ареалы освещенности городов «сжимались» по площади, что свидетельствует о соответствующем спаде в городской экономике, а после 2002 г. снова начали расти, при этом ни один из субъектов Федерации не смог восстановиться до уровня 1992 г. (рис. 2).
Анализ городского ландшафта в четырех крупнейших городах Сибири показывает, что, в отличие от Сибири в целом, в ее административных центрах урбанизационные процессы не останавливались - города продолжали увеличиваться в размерах, правда, в разной степени и с разной скоростью (рис. 3). Например, Новосибирск начал с крупнейшей в Сибири освещенной территории 14,72 км2 в 1988 г. и к 2000 г. расширился до 19,59 км2, но затем по окраинам стал сжиматься - до 18,1 км2 в 2014 г. Аналогичные тенденции мы видим в Красноярске, хотя его площадь значительно меньше, чем у Новосибирска. Омск и Иркутск расширялись постоянно в течение исследуемого пе-
риода. Особенно заметно выросла городская застройка в Омске: с 5,07 км2 в 2000 г. до 12,02 км2 в 2014-м. Напомним, что все эти измерения основаны на данных спутника и предназначены скорее для оценки общего тренда, а не точных измерений площади городской застройки.
3500
3000
я 2500
и «
2000
1500
! 1000
14
с
500
1992 1997
- Алтайский край
----Республика Алтай
- Кемеровская область
2002
----в----Красноярский край
-■- Омская область
- Республика Тува
2007 2012
— Республика Бурятия
— Иркутская область
■ - Республика Хакасия
— Новосибирская область -- Томская область
— Забайкальский край
0
Рис. 2. Динамика площади освещенной городской застройки в '2 субъектах Федерации СФО с '992 г. по 20'2 г.
25
20
I? 15
& 5
» 0
ГЪ________________
______________________________и I .
ГУ 1 1 II
1 1 1
Иркутск Красноярск Новосибирск
Омск
и 1988 Ш2000 И2014
Рис. 3. Расширение площади освещенной городской
застройки Иркутска, Красноярска, Новосибирска и Омска в 1998 г., 2000 г., 2014 г.
Динамика численности населения
С 1991 г по 2016 г население СФО сократилось на 8,8%, хотя в Российской Федерации в целом - на 2,7% (без учета Крыма). Сокращение популяции коснулось каждого из 12 субъектов Федерации, хотя и в разной степени. При этом городское население крупных административных центров после сокращения в период с 1989 г. по 2002 г затем снова начало расти, несмотря на продолжающиеся потери или застойный рост популяции соответствующих регионов. В результате доля этих городов в общем количестве населения субъектов увеличивалась с течением времени (табл. 3).
Таблица 3. Доля административного центра в населении субъекта Федерации в 1998-2016 гг.,%
Город 1998 2002 2010 2016
Иркутск 22 23 24 26
Красноярск 30 31 34 37
Новосибирск 52 53 55 57
Омск 54 56 58 60
Экологические изменения
Из четырех рассматриваемых сибирских городов Иркутск показал наилучшие результаты по уровню загрязнения воздуха (по ТЧ2,5 и N02), в Омске отмечена самая высокая концентрация ТЧ2,5, а в Новосибирске - N02. Во всех городах концентрация вредных веществ в атмосфере с течением времени росла. Отдельный интерес представляет характер изменений соответствующих
— ■ — ■ — Иркутск ---------Новосибирск
-Омск -Красноярск
— ■ — • - Иркутск ---------Новосибирск
- Омск -Красноярск
Рис. 3. Загрязнители воздуха (ТЧ2,5 и N02) в крупных административных центрах Сибири в 1999-2011 гг.
Для полноты картины мы попросили местных экспертов охарактеризовать наиболее сложные экологические проблемы в своих городах и обсудили с ними возможные причины и пути решения проблем. В статье представлены их мнения в обобщенном виде. Среди основных экологических проблем больших городов были названы сокращение зеленых насаждений, загрязнение воздуха, переработка мусора.
Во-первых, вопреки существующим стереотипам о том, что сибирские города гораздо просторнее и «зеленее», чем большинство городов в других частях страны, проблему сокращения зеленых насаждений и парков местные эксперты отметили как одну из основных. Например, жителям Красноярска не хватает городских парков. В Иркутске немногочисленные открытые пространства заполняет интенсивное строительство, в то время как площадь зеленых насаждений не увеличивается.
Во-вторых, проблема загрязнения воздуха, по отзывам, особенно обостряется в некоторые сезоны. Например, в зимние месяцы. Некоторые эксперты считают, что Новосибирск имеет в целом хорошее качество воздуха, что объясняется, с одной стороны, хорошей «продуваемостью» (город расположен на западной окраине Сибирской равнины), с другой стороны - закрытием или выносом из центра некоторых промышленных предприятий (например, закрытый Оловянный завод в свое время был основным источником загрязнений в западных районах города). Однако некоторые респонденты отмечают, что сокращение промышленных выбросов в значительной мере нивелируется увеличением выброса от автотранспорта, количество которого сильно выросло за исследуемый период. В Красноярске основными источниками загрязнения воздуха долгое время были угольные электростанции и предприятия металлообработки (алюминиевые заводы). Сегодня лидируют по числу выбросов автотранспорт и те же алюминиевые заводы.
В-третьих, как одна из проблем, все больше привлекающих внимание граждан (и не только в Сибири, но по всей России), были названы мусор и его утилизация. Людей стало беспокоить расширение мусорных свалок, приводящее к потере земли и необходимости строительства мусороперерабатывающих предприятий.
Следует также отметить, что экологические проблемы в исследуемых городах часто связаны с особенностями их пространственной организации. Например, академгородки в Новосибирске и Красноярске расположены в лесной зоне, их объекты полностью интегрированы в лесной ландшафт. В то же время в Новосибирске наиболее загрязненным районом является старое ядро города, созданное в 1940-х годах, тогда как для Красноярска это северо-восточная часть города, где расположены энергообъекты и химические заводы. В последние годы из-за низких цен на землю там построено множество супермаркетов.
Обсуждение
Каковы же основные движущие силы изменений ландшафта в городах Сибири? Давно принято считать, что урбанизация тесно связана с экономическим развитием [15]. Взаимозависимость расширения размеров города и экономического развития (а также ее связь с политикой и экстремальными событиями) исследовалась многими учеными [4, 16, 17]. Вписываются ли сибирские города в эту тенденцию? Чтобы выявить связь между урбанизацией и экономическим развитием, мы провели простой корреляционный анализ Пирсона, сравнив данные о размерах городов, количестве населения и душевом ВРП, который представляет уровень экономического развития (табл. 4). Мы изучили показатели не только Сибири в целом, но и двух регионов, столицы которых являются первым и третьим по численности населения городами СФО (Красноярского края и Новосибирской области). Как показал наш анализ, прямая корреляция между размерами городов и численностью городского населения, обычно наблюдаемая в других частях мира, с 1992 г. по 2012 г. не отмечалась в Сибири. В большинстве сибирских городов в этот период отсутствовала четкая взаимосвязь между (1) площадью городской застройки и душевым ВРП, или (2) численностью населения и ВРП. Единственное исключение - Новосибирск, где имеется значительная корреляция (0,82) между размерами города и ВРП. Однако в последние десять лет регион, по-видимому, приблизился к мировым тенденциям. Коэффициенты корреляции между площадью городской застройки и ВРП составили более 0,73 для Сибири, Красноярска и Новосибирска, а в Новосибирске
довольно высоким (0,62) является и соотношение количества жителей и душевого ВРП.
Таблица 4. Коэффициенты корреляции в Сибирском федеральном округе, Красноярском крае и Новосибирской области в 1992-2012 гг.
Показатель 1992-2012 2002-2012
Городская застройка Городское население ВРП на душу Городская застройка Городское население ВРП на душу
СФО
Городская застройка 1,000 0,228 0,110 1,000 -0,653 0,767
Городское население - 1,000 -0,878 - 1,000 -0,819
Городское население - - 1,000 - - 1,000
Красноярский край
Городская застройка 1,000 0,433 -0,142 1,000 -0,686 0,732
Городское население - 1,000 -0,873 - 1,000 -0,748
ВРП на душу - - 1,000 - - 1,000
Новосибирская область
Городская застройка 1,000 -0,331 0,817 1,000 0,407 0,825
Городское население - 1,000 -0,548 - 1,000 0,621
ВРП на душу - - 1,000 - - 1,000
Заключение
Мы оценивали процессы урбанизации Сибири с 1992 г. по 2012 г. путем изучения изменений в численности городского населения и площади действующих объектов городской застройки (размеров городов). Контуры городской застройки оценивались по данным ночного освещения на спутниковых снимках Ьапёза!;, с высоким разрешением для территории Новосибирска, Красноярска, Омска и Иркутска. Мы обнаружили, что в исследуемый период в целом по Сибири существовала тенденция сокращения и обезлюдения городских территорий (дезурбанизация). Хотя со временем степень урбанизации снова начала расти, однако ни один из регионов, входящих в СФО, не восстановился по этому показателю до уровня 1992 г. В крупных административных центрах динамика урбанизационных
процессов отличалась от общесибирской. Все они к концу рассматриваемого периода стали больше по размерам, чем в 1992 г, а также увеличили число жителей (на фоне общего сокращения населения в регионах).
В части экологических наблюдений мы обнаружили, что в четырех крупных административных центрах, несмотря на сокращение промышленного производства, наблюдались тенденции увеличения концентрации вредных примесей, а именно - ТЧ2,5 и NO2. Наши полуструктурированные интервью показали, что главные экологические проблемы, с которыми сталкиваются города Сибири - это недостаток зеленых насаждений, загрязнение воздуха и утилизация отходов.
Наконец, мы обнаружили, что урбанизация в Сибири долгое время никак не коррелировала с экономическим развитием городов. Лишь после 2003 г. стала проявляться взаимосвязь между урбанизацией и экономическим развитием.
Наше исследование является лишь первым шагом на пути изучения процессов урбанизации в Сибири. Многие вопросы еще остаются без ответа. Например, какую роль играет планирование в процессах урбанизации / дезурбанизации? Как городская среда связана с экономическим развитием и расширением городов? Как соотносятся тенденции, наблюдаемые в Сибири, с общероссийскими? Почему и по какой причине возникли расхождения в тенденциях урбанизации, наблюдаемые в разных регионах Сибири? Какой интеллектуальный вклад мы можем внести в урбанистику, изучая сибирские города? Мы надеемся, что эта статья будет полезна для долгосрочного устойчивого развития городов Сибири.
Литература:
1. Suspitsyn S. A. Realities and alternatives for the development of Siberia// Problems of Economic Transitio.- 2012.- № 55:6.- Р. 10-29.
2. Grigorev S. I. The half-century evolution of sociology in Siberia// Sociological Research.- 2009.- № 48(5).- Р. 73-85.
3. Bashalkhanova L.B., Bashalkhanov I. A., & Veselova V. N. Dynamics of the subsistence minimum on discomfort territories of East Siberia// Geography and Natural Resources.- 2012.- № 33(2).- Р. 158-164.
4. Fan P., Chen J., & John R. Urbanization and environmental change during the economic transition on the Mongolian Plateau: Hohhot and Ulaanbaatar// Environmental Research.- 2016.- № 144.- Р. 96-112.
5. Elvidge C.D., Ziskin D., Baugh K. E., Tuttle B. T., Ghosh T., Pack D. W., Erwin E. H., & Zhizhin M. A fifteen year record of global natural gas flaring derived from satellite data// Energies.- 2009.- № 2(3).- P. 595-622.
6. Lu D., & Weng Q. A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance// International Journal of Remote Sensing.- 2007.- № 28(5).- P.23-870.
7. Elvidge C.D., Hsu F. C., Baugh K. E., & Ghosh T. National trends in satellite-observed lighting. Global Urban Monitoring and Assessment through Earth Observation//CRC Press.- 2013.- № 23.- P.97-118.
8. Imhoff M.L., Lawrence W. T., Stutzer D. C., & Elvidge C. D. A technique for using composite DMSP/OLS "city lights" satellite data to map urban area// Remote Sensing of Environment.- 1997.- № 61(3).- P.361-370.
9. LiX., & Zhou Y. Urban mapping using DMSP/OLS stable night-time light: a review// International Journal of Remote Sensing.- 2017.- P. 1-17.
10. LiuZ., He C., Zhang Q., Huang Q., & Yang Y. Extracting the dynamics of urban expansion in China using DMSP-OLS nighttime light data from 1992 to 2008// Landscape and Urban Planning.- 2012.- № 106(1).- P.62-72.
11. Ouyang Z., Fan P., & Chen J. (2016). Urban Built-up Areas in Transitional Economies of Southeast Asia: Spatial Extent and Dynamics// Remote Sensing.- 2016.- № 8(10).- P. 819.
12. USGS. URL: https://www.usgs.gov/
13. URL: http://fizz.phys.dal.ca/~atmos/martin/
14. Geddes J. A., Martin R. V., Boys B. L., & van Donkelaar A. Long-term trends worldwide in ambient NO2 concentrations inferred from satellite observations//Environmental Health Perspectives (Online).- 2016.-№ 124(3).- P. 281.
15. Elvidge C. D., Baugh K. E., Kihn E. A, Kroehl H. W., Davis E. R., & Davis C. W. Relation between satellite observed visible-near infrared emissions, population, economic activity and electric power consumption// International Journal of Remote Sensing.- 1997.- № 18(6).- P.1373-1379.
16. Acemoglu D., Johnson S., & Robinson J. A. Reversal of fortune: Geography and institutions in the making of the modern world income distribution// The Quarterly Journal of Economics.- 2002.- № 117(4).-P.1231-1294.
17. Tian L., Chen J., & Yu S.X. Coupled dynamics of urban landscape pattern and socioeconomic drivers in Shenzhen, China// Landscape Ecology.- 2014.- № 29(4).- P.715-727.
2 ЭКО. - 2017. - №7
