Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
  • Форум
  • Блоги
  • Контакты
  • Новости
  • Продукты
  • Отрасли
  • Обучение
  • Поддержка
  • События
  • О компании
  • 3 (38) | 2006 Анализ самоорганизации горожан и задачи геоинформационного образования

    Екатерина Карфидова, к.г.н.,
    ГУП г. Москвы НИИ Информационных технологий, зав. сектором,
    Институт Геоэкологии РАН,
    e-mail: ekaterina_karfidova@yahoo.com

    При переходе от административно-командной системы управления хозяйством России к рыночной экономике происходит постепенная адаптация общества к новым условиям, складывающимся в результате происходящих реформ. Одним из важных моментов этого перехода является монетизация льгот, затрагивающая интересы ряда категорий граждан, в особенности пенсионеров. Однако результаты первого периода проведения монетизации льгот многими специалистами оценивались негативно. По нашему мнению, ошибки проведения подобных реформ во многом объясняются невниманием к проблемам самоорганизации жителей.

    Пространственная самоорганизация человека

    В числе прочего, процесс адаптации затронул и географическую науку. Она понесла заметные потери, выражающиеся в свертывании фундаментальных исследований, сокращении публикаций. В то же время, необходимо подчеркнуть и повышенный спрос на социально-географические исследования.

    За рубежом классические работы по социальной географии появились в 40-50-ых годах ХХ века, а к 70-80-ым годам уже вышло много работ по географии человека, пространственным аспектам его поведения и восприятия в приложении к горожанам. Типичным примером результата таких исследований является структура целевых поездок горожан (работа, покупки, школа, доктор и т.п.), приведенная на диаграмме (рис. 1). Дальнейшее развитие подобных работ в основном определяется задачами маркетинговых исследований, вниманием к потребителям и их потребностям.


    Рис. 1.
    Диаграмма удельной структуры поездок жителей Чикаго (по данным обследования в 1970-е годы).

    В нашей стране в прикладных географических исследованиях и при рассмотрении многообразных проблем города (экономических, социальных, экологических и др.) ранее преобладал ограниченный «административный» подход. Он предполагал, что городское население живет в строго определенных административных границах и реализует свои потребности по схемам, заложенным градостроителем в планировочной структуре. Для изменения подобных взглядов значительным событием явился выход в 1982 г. перевода книги К. Линча «Образ города». В 90-е годы в работах наших ученых отмечалось, что в географической науке формируются направления, связанные с гуманизацией и социологизацией её развития. Методологические основы рассмотрения проблем географии человека, географии восприятия человеком пространства и его самоорганизации были заложены работами Я.Г. Машбица, Б.Б. Родомана, А.Д. Арманда.

    Подходы к изучению самоорганизации горожан

    Необходимо отметить, что за последние годы в Москве проводились работы для департамента рынка потребительских услуг, разрабатывались интересные геоинформационные проекты (Киберсо, Дата+, ГИСЦентр и др.), которые можно обозначить как пионерские. Но все-таки постановка этих задач была, по сути, ограничена целями проводимой маркетинговой политики города или отдельных заинтересованных фирм.

    Эти исследования показывают, что методы и задачи анализа самоорганизации горожан изучены недостаточно, необходимые обследования проводятся не систематически, состав и постановку задач нужно разрабатывать, а практического опыта проведения обследований крайне мало. Думается, что причины такого положения дел кроются в том, что в нашей стране географии восприятия и поведения человека уделяется недостаточно внимания, начиная с образовательной программы высшей школы. В то же время, рассмотрение этих вопросов имеет особое значение для подготовки специалистов государственного и муниципального управления, экологов и ряда других направлений. Поскольку в некоторых ВУЗах при подготовке этих специалистов введены курсы основ геоинформационных технологий, у преподавателей появляется возможность не только доводить до слушателей теоретические положения географии человека, но и ставить задачи выполнения пространственного анализа с помощью современного ГИС-инструментария.

    Анализ учебных программ, собственный опыт преподавания и использования образовательных геоинформационных ресурсов в этой области позволяет выделить традиционные направления, на которых концентрируется внимание и решаются задачи разработки тематических геоинформационных приложений.

    Первое направление – рассматривается территория, взаимодействие ее территориальных элементов общественного и природного характера, идет раскрытие пространственной организации, выделяется ее своеобразие и создается образ территории, основанный на географической модели пространства.

    Второе направление – рассматриваются три составляющие экологической системы: гео-, био- и социо. В экологический анализ включаются задачи приспособления человека к ним, адаптации в них и его влияния на каждую из этих подсистем и на всю экосистему в целом. Экологическое картографирование посвящено пространственной характеристике процессов взаимодействия деятельности человека с окружающей средой.

    Третье направление – при рассмотрении городской территории используются планы городов с выделением административных границ, планировочной структуры в виде муниципальных районов, микрорайонов и кварталов жилой застройки. Оценки эколого-градостроительной ситуации основываются на анализе соблюдения природоохранных норм и нормативов застройки микрорайонов.

    Постановка же аналитических задач географии человека основывается на постулате: человек существо свободное, он волен поступать так, как считает нужным. Восприятие пространства индивидуально, в процессе адаптации человека происходит самоорганизация его жизненного пространства. У горожанина формируется понятие индивидуальной городской местности. Эти положения, в частности, обуславливают необходимость в учебных курсах уже при рассказе об основах геоинформатики (во вводной части) при рассмотрении классических пространств географического исследования (физическое, биологическое, социально-экономическое) дополнительно учитывать ментальный мир, или мир восприятия пространства человеком.

    Методические основы

    Подобные исследования основываются на методах опроса населения. При этом возможно обследование всего населения, или выделение определенной социальной группы. Примером ориентированного обследования является работа В.А. Караваева, в которой в юго-западном округе Москвы опрашивались люди пожилого возраста – пенсионеры. В разработке соответствующего геоинформационного проекта выделялись следующие задачи: организация базовой карты, подготовка и ввод анкетных данных, дополнительный ввод объектов инфраструктуры, выделение фокусов, построение границ городской местности (ГМ), расчет площадей ГМ, расчет центроидов ГМ, расчет расстояний до объектов инфраструктуры, построение графиков расстояний, анализ соотношения планировочной структуры и городских местностей.


    Рис. 2.
    Диаграмма распределения дальности объектов инфраструктуры.

    Приведем некоторые результаты, полученные при выполнении этого проекта. Так, на рис. 2 приведена диаграмма распределения дальности объектов инфраструктуры от места жительства. А на рис. 3 показана территория исследуемого муниципального района (желтый цвет), выделенный микрорайон опроса (розовый цвет) и сравнительное распределение посещаемых торговых палаток и церквей. Торговые палатки посещаются вблизи своего квартала внутри микрорайона, а посещаемые церкви располагаются и в своем микрорайоне, и в соседних микрорайонах, и в соседних муниципальных районах. Среди наиболее удаленных фокусов городских местностей оказались рынки, церкви и городские парки (от 3 до 10, иногда до 20 км).


    Рис. 3.
    Пример анализа дальности посещаемых торговых палаток и церквей, соотношения административных и планировочных границ.

    Работа выполнялась в среде ArcView на основе векторной карты Москвы масштаба 1:10000 с использованием стандартных скриптов расчета расстояний и построения гистограмм. Опыт реализации проекта показал необходимость дополнения библиотеки приложений в виде отдельных расчетных модулей для пространственного анализа. Большим преимуществом пользователей программных продуктов ESRI является возможность использовать достижения мирового геоинформационного сообщества. Множество интересных разработок свободно предоставляется их авторами на сайте arcscrits.esri.com. В нашем проекте использованы модули расчета центроидов (автор – Бакланов А.В.) и расчета расстояний Nearest Features v. 3.6d, автор – Jeff Jenness. Использование модуля Nearest Features (ближайшие объекты) оказалось важным, так как было необходимо рассчитывать расстояния к полигональным объектам, да и создаваемые им линии связи между местом жительства и объектами инфраструктуры удобны для проведения последующего анализа.

    Даже первичные результаты этого исследования являются содержательными и интересными. Но поскольку работа продолжается, растет число опрошенных, то говорить об окончательных выводах преждевременно. По ее завершению можно будет представить обоснованный анализ среды самоорганизации пенсионеров.

    Развитие программно-технологической схемы анализа совокупности городских местностей связано с использованием еще двух расширений, разработанных Jeff Jenness. Модуль Dissect Overlap позволяет расщепить наложения отдельных местностей и оценить частоту и площади общих частей пересекающихся полигонов. В результате расщепления получается множество мелких «игольчатых» полигонов, и тогда пригодится модуль Dissolve Overlap, который позволяет «растворить» эти полигоны и присоединить их к соседним, более крупным полигонам, или к соседним по длинной стороне полигонам.


    Рис. 4.
    Интерфейс системы анализа индивидуальных городских местностей и их совокупности.

    Вид рабочего экрана после расчетов полигонов наложения и растворения мелких полигонов площадью до 1 га приведен на рис. 4. Маркер указывает на положение меню для вызова расчета по модулю Dissect Overlap. Верхнее правое меню – кнопка вызова модуля Dissolve Overlap. На карте представлены расщепленные (разделенные) полигоны, очищенные от мелких полигонов и сгруппированные по частоте наложения. Коричневым цветом на карте выделяется общее «ядро» индивидуальных городских местностей. Организация рабочего вида включает также необходимые для сравнения абсолютных величин таблицы: площади жилых кварталов и муниципальных районов территории обследования, площади индивидуальных городских местностей и полигонов наложения. Полученные результаты можно представить и в виде диаграммы распределения полигонов наложения (рис. 5).


    Рис. 5.
    Диаграмма распределения полигонов наложения по площадям.

    Опыт преподавания

    В процессе участия в этом проекте формируется интерес к таким исследованиям и понимание важности представления подобной задачи в виде лабораторной или курсовой работы студентов в рамках курса основ геоинформатики. Ведь каждый студент в процессе работы определит свои объекты инфраструктуры, выделит фокусы, построит границы городской местности, рассчитает центроид, площадь и необходимые расстояния. То есть результаты такой работы будут индивидуальны, возможность списывания отпадает – а это, можно сказать, желание любого педагога. А совокупность полученных студентами данных можно рассматривать как данные обследования, и тогда их можно объединить и рассматривать как среду самоорганизации студенческой аудитории, проводить ее анализ и делать выводы.

    Первый же опыт организации такой лабораторной работы показал правильность суждения, что в учебном процессе обучаются не только студенты, но и преподаватели тоже. Обнаружилось, что в предлагаемом перечне периодически посещаемых объектов есть серьезное упущение – отсутствуют социальные объекты – родные, родственники, друзья. Результаты построения границ городской местности Денисом Селивановым, который первый ввел слой «старики», приведены на рис. 6.


    Рис. 6.
    Границы городской местности студента Дениса Селиванова.

    Проведение географического исследования в полном цикле, в котором сначала строится гипотеза, собираются и обрабатываются собственные данные, потом данные объединяются, сравниваются, обрабатываются и делаются типологические выводы, полезно и достаточно интересно для студентов. Ведь они участвуют в процессе выработки географических представлений и понятий от общего к частному, а затем снова к общему.

    В ходе анализа самоорганизации своей городской местности студенту предлагается:

    • выделить фокусы городской местности и построить ее границы
    • оценить местоположение дома в границах городской местности
    • оценить форму границ и направленность городской местности
    • выделить объекты, играющие роль барьеров в организации городской местности
    • сравнить границы городской местности с административными границами и планировочной структурой
    • оценить распределение дальности объектов своей инфраструктуры
    • сравнить свою самоорганизацию с другими в группе и дать ее оценку.

    Организация работы требует от студентов выполнения домашних заданий: найти карту своего муниципального района, отметить объекты инфраструктуры, подготовить таблицы объектных данных по посещаемости. Для проведения лабораторной работы в компьютерном классе как минимум необходимо 4 часа. Курсовая работа проводится студентами в течение семестра и занимает не менее 6-8 часов работы на компьютере. Как показывает опыт, сведение данных отдельных студентов в общую выборку является наиболее трудной организационной задачей. Легко достигаются результаты объединения по площадям городских местностей. Безусловно, лучше ставить эти задачи в большем объеме часов курсовой, а не лабораторной работы.

    Самоорганизация студентов

    Результаты анализа студенческих работ за 3 семестра позволяют получить количественные оценки самоорганизации, подтвердить гипотезы и сделать некоторые выводы:

    • городская местность на нижнем уровне формируется в пределах пешеходной доступности и тяготеет к транспортной инфраструктуре (в основном, к станциям метро);
    • размеры городской местности зависят от принадлежности к городской планировочной зоне - выделяются центральная, полупериферийная и периферийная планировочные зоны;
    • самоорганизация студентов значительно отличается от самоорганизации пенсионеров и зависит от возраста и семейного положения студента: беззаботные дневники сильно отличаются от вечерников и заочников;
    • данные студентов, имеющих автомобиль, необходимо относить в отдельную группу.

    Студенческие работы проводятся в рамках поддержки геоинформационного образования со стороны компании ESRI на уровне ArcView 3.x с использованием скриптов и дополнительных модулей.

    Автор выражает искреннюю благодарность Бакланову А.В. за обсуждение вопросов расчета центроидов и сравнительных возможностей других модулей пространственного анализа, а также Ростоцкой Н.Л. за оказанную помощь по университетской программе ДАТА+.

    Об авторе

    Помимо основной работы, Екатерина Александровна Карфидова активно участвует в программе поддержки геоинформационного образования в ВУЗах. Она преподает курс основ геоинформационных технологий в Российском государственном гуманитарном университете (РГГУ) – для специальности «государственное и муниципальное управление»; Московском государственном открытом педагогическом университете им. М.А. Шолохова – для специальности «экология»; Университете дружбы народов – для специальности «экология» (вечернее отделение). В 2004 г. совместно с отделом дистанционных технологий обучения РГГУ ею подготовлен электронный учебно-методический комплекс «Геоинформационные технологии. Вводный курс. Лабораторный практикум». Регистрационное свидетельство ФГУП НТЦ «ИНФОРМРЕГИСТР» в федеральном депозитарии электронных изданий №5416 от 21 января 2005 г.

    Литература

    1. Максаковский В.П. Географическая культура. – Москва, «Владос», 1998.
    2. Golledge, Reginald G. Analytical behavioural geography. – New York, 1987.
    3. Караваев В.А., Карфидова Е.А. Анализ и учет самоорганизации горожан в оценке эколого-градостроительной ситуации. – Ландшафтная экология. Межвузовский сборник трудов. Вып. 3., РИЦ «Альфа» МГОПУ им. М.А. Шолохова, 2003.



    Версия для печати