Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обоснование объектно-пространственной методики оценки социально-экономических свойств территории для продержки принятия управленческих решений 21
1.1. Развитие теории управления территориальной социально экономической среды 24
1.2. Современные тенденции развития анализа социально-экономических свойств территории 30
1.3. Обоснование объектно-пространственной методики оценки свойств территории 36
1.4. Организация поддержки принятия управленческих решений на основе оценки социально-экономических свойств территории с помощью моделей пространственно-функционального влияния 46
Результаты и выводы 56
Глава 2. Методы построения моделей пространственно функционального влияния 59
2.1. Структура моделей пространственно-функционального влияния объектов и формы их представления 63
2.2. Типовые модели пространственно-функционального влияния 67
2.3. Определение параметров моделей пространственно-функционального влияния объектов 76
2.4. Определение параметров моделей пространственно-функционального влияния объектов с помощью функций предпочтительности 92
Результаты и выводы 96
Глава 3. Разработка методики определения свойств территории с помощью моделей пространственно-функционального влияния на основе применения ГИС 98
3.1. Методы и средства определения свойств территории на основе использования геоинформационных систем 99
3.2. Технология получения интегральных свойств территории с помощью стандартных функций геомоделирования 104
3.3. Разработка методических основ применения моделей пространственно-функционального влияния объектов для анализа свойств территории 114
3.4.Определение величины квантования территории при построении цифровых моделей свойств территории 120
3.5.Двумерная фильтрация моделей пространственно-функционального влияния 127
Результаты и выводы 131
Глава 4. Методика построения результирующих моделей свойств терри тории 134
4.1. Функциональная, компонентная и структурная декомпозиция МПФВО и формирование тематических слоев 136
4.2.Построение результирующих моделей пространственно функционального влияния 141
4.2.1. Построение результирующих моделей свойств тематических слоев 141
4.2.2. Построение результирующей модели свойств территории 147
4.3. Построение моделей пространственно-функционального влияния на основе применения клеточных автоматов 150 Результаты и выводы 156
Глава 5. Разработка и практическое применение инструментальных средств системы поддержки принятия управленческих решений на основе моделей пространственно-функционального влияния 159
5.1. Функциональная и структурная схемы системы поддержки принятия управленческих решений 159
5.2. Формирование библиотеки моделей пространственно-функционального влияния 167
5.3. Моделирование свойств территории на основе использования клеточных автоматов 176 5.4 Практическое применение информационно-аналитической системы поддержки принятия управленческих решений на основе моделей пространственно-функционального влияния 182 5.4.1 Применение МПФВО для оценки экологического состояния территории 182
5.4.2. Пример применения клеточных автоматов для о ценки свойств урбанизированной территории 189
5.4.3. Определение местоположения предприятия с учетом энерго и транспортной обеспеченности территории 192
5.4.4. Решение задач оптимизации по использованию местных топливных ресурсов 196
5.4.5. Применение пространственного анализа в административно-хозяйственном управлении социально-экономическим развитием реги она 207
Результаты и выводы 223
Основные результаты исследования и выводы 227
Список литературы
- Обоснование объектно-пространственной методики оценки свойств территории
- Типовые модели пространственно-функционального влияния
- Технология получения интегральных свойств территории с помощью стандартных функций геомоделирования
- Построение результирующих моделей свойств тематических слоев
Обоснование объектно-пространственной методики оценки свойств территории
Для обоснования и создания объектно-пространственной методики оценки социально-экономического состояния и развития территории необходимо рассмотреть общие положения теории управления организационными, социальными, экономическими и экологическими системами.
Как уже отмечалось, из всего разнообразия исследований, посвященных управлению социально-экономическими системами, наиболее углубленными являются работы Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН [24]. Поэтому при обосновании объектно-пространственной методики в качестве основополагающих используются положения и термины, которые наиболее полно и систематизировано изложены в работах [134, 135].
С точки зрения системного анализа любая система задается ее составом (т.е. описанием ее элементов), структурой (т.е. совокупностью информационных, управляющих, технологических и других связей между элементами системы) и порядком функционирования. Механизмы функционирования и управления некоторой системы понимаются как совокупность процедур и правил, регламентирующих взаимодействие ее элементов. Или более узко – как совокупность процедур принятия управленческих решений. Термины механизм управления и метод управления можно рассматривать как синонимы, так как и тот, и другой определяют, как осуществляется управление. Управление в социально-экономических системах, т.е. воздействие одних элементов на другие элементы, производимое с целью обеспечения желательного с точки зрения первых поведения последних, подразумевает асимметричность отношений участников системы: выделение (иногда условное) управляемых субъектов или объектов (в зависимости от их внутреннего состава) и управляющих органов. Так как экспериментальные исследования с использованием различных управляющих воздействий для изучения реакции управляемой системы, практически не представляются возможными, то основным методом исследования социально-экономических систем является моделирование.
При создании системы поддержки принятия решений для социально-экономических систем необходимо учитывать, что «любая модель принятия решений включает, как минимум, множество альтернатив, из которого производится выбор в определенный момент времени; предпочтения, которыми руководствуется субъект, осуществляющий выбор; и информацию, которой он обладает» [135, С.8]. Во многих случаях, когда невозможно получить полную информацию, необходимую для нахождения оптимального управленческого решения, или получение этой информации требует много времени и ресурсов, не обязательно искать наилучшее (оптимальное) управление – иногда достаточно ограничиться нахождением так называемого рационального управления, которое обеспечивает удовлетворительное значение эффективности управления. В свою очередь, «для построения эффективных механизмов управления необходимо иметь модель управляемой системы для того, чтобы исследовать ее реакцию на те или иные управляющие воздействия» [135, С.25].
В фундаментальной работе Новикова Д.А. [134] в качестве основных функций управления выделяются: планирование, организация, стимулирование и контроль; а в качестве структурных компонентов теории управления социально экономическими системами: задачи управления; схема управленческой деятельности; условия управления; типы управления; предметы управления; виды (методы) управления; формы управления; средства управления; функции управления; факторы, влияющие на эффективность управления; принципы управления; механизмы управления.. С этой точки зрения учет территориального или пространственного фактора является необходимым условием для комплексного и всестороннего анализа состояния и планирования экономического, социального, производственного развития различных по масштабам территориальных образований. Как отмечается в статье Минакира П.А. и Демьяненко А.Н. [123]: «…в науке ощущается потребность в междисциплинарном синтезе, когда речь заходит о целом ряде проблем, имеющих явно выраженный пространственный характер. … Это определяет необходимость учета всех многообразных системных связей и зависимостей, т. е. анализа взаимодействия не только между различными аспектами жизнедеятельности общества в пространстве, но и между обществом и окружающей (природной) средой». И далее подчеркивается, что «..в исследовании различных аспектов пространственных проявлений жизнедеятельности общества наступает этап, когда на смену «отраслевому» или частнонаучному подходу идет подход, предполагающий системное рассмотрение роли пространства в жизнедеятельности общества».
Об актуальности данной проблемы свидетельствует принятие программы «Фундаментальные проблемы пространственного развития Российской Федерации: междисциплинарный синтез», утвержденной постановлением от 18 ноября 2008 г. Президиумом РАН. Основные положения этой программы, сформулированные в статье академика Гранберга А. Г., состоят в следующем [59]: -– «каждый вид экономической деятельности и жизнедеятельности имеет «свое» пространство (пространственный аспект). Все виды таких специальных пространств обладают рядом общих свойств: протяженностью в различных направлениях, взаиморасположением объектов пространства, узлами (центрами), сетями и т. п.»; – «пространственная наука позиционируется как более широкое научное направление, нежели «региональная наука»…»; – «стратегической целью программы является создание теоретико-методологических основ формирования гармоничного и конкурентоспособного пространства РФ, интегрированного в мировое пространство».
В состав факторов, которые необходимо принимать во внимание при принятии управленческих решений по развитию территориальной социально-экономической среды входят: экономико-географическое положение; население и трудовые ресурсы; созданный производственный комплекс; имеющаяся на территории инфраструктура; локализованные природные ресурсы (энергетические, мине 24 рально-сырьевые, биологические, водные); транспортный фактор; научно-технический потенциал; формы территориальной организации хозяйства; качество управления; социальный климат и др.
Социально-экономический потенциал или ресурс территории может быть оценен как через природно-ландшафтные и социально-экономические свойства самой территории, так и через физическое и потенциальное влияние на эту территорию всего множества объектов, расположенных на этой территории. При этом, как отмечает ряд исследователей, в частности, Осипов А.Г.: «…территориальное развитие … немыслимо без ориентированных на социальные приоритеты системообразующих преобразований. Наиболее очевидный и до сих пор наименее учитываемый признак территориального управления – социальная ориентация». Он также пишет, что «к сожалению, до сих пор экономические характеристики региональных ситуаций явно доминируют в официальных программах, прогнозах и т.п., … а в ведомственных прогнозах при «комплексной оценке показателей социально-экономического развития регионов» ранг экономических показателей устанавливается в 2-4 раза выше ранга социальных показателей» [141, С. 52]. Поэтому при осуществлении оценки социально-экономического состояния и развития территории для продержки принятия управленческих решений необходимо учитывать в полной мере и социальную составляющую.
В соответствии с поставленными в работе задачами по созданию информационно-аналитической системы поддержки принятия управленческих решений социально-экономического развития территории, требуется проанализировать накопленный опыт в этой области с позиции оценки свойств территории во всех ее аспектах, изучить существующие методы пространственного анализа.
Типовые модели пространственно-функционального влияния
Строго оптимальное управление практически реализуется в исключительных случаях в силу существующих информационных и ресурсных ограничений [132,134], формальное определение которых представлено выражениями (1.28) -(1.30). Поэтому в подавляющем большинстве случаев речь может идти лишь об управлении с использованием критерия пригодности [11]: Kприг = Vg -z3g=zg+ed,eg=ed, (1.34) где ed- допустимое отклонение zg свойства от эталонного значения. При определении оптимального или рационального управления по векторному критерию, как правило, возникает проблема поиска компромиссного решения, т.к. оптимизация по одному из показателей приводит к ухудшению качества по другим составляющим критерия. В настоящее время разработано большое количество методов поиска компромисса [15,81]. Одним из наиболее распространенных является оптимизация по Парето [154]. Радикальным решением этой проблемы является свертывание векторного показателя оценки свойств территории в скалярный.
Показатели или свойства имеют различную природу и размерность, что требует использования нормированных величин, измеренных в шкале отношений. Весовые коэффициенты определяются методами экспертных оценок, поэтому применяется шкала нечетких отношений, т.к. экспертные оценки выражаются в лингвистических переменных. Это создает условия для определения более обоснованного соотношения значимости количественных и качественных характеристик. Из существующих методов свертки векторных критериев наиболее разработанными являются метод построения бинарного дерева свертки и получение с помощью матриц логической свертки интегральной оценки [9,24], а также метод анализа иерархии [163,164].
Для того чтобы принять управленческое решение, а возможно, и уточнить цель и ресурсные ограничения, ЛПР нужно получить четкую информацию в количественных (экономических) единицах. Но часто бывает сложно сформулировать, какие показатели нужны, а какие избыточны. Необходимо оценить ситуацию предварительно, иметь о ней информацию в удобном, наглядном виде, иметь показатели в условных балльных единицах, для того, чтобы сформулировать так называемое «предпроектное» решение. Имея такую «предварительную» модель «под рукой», ЛПР может перенести полученные знания на реальный объект и конкретизировать требования по данной задаче. Этот процесс известен как герменевтический круг (особенность процесса понимания, связанная с его циклическим характером). В трудах по герменевтике 18-19 вв. (Ф.Шлейермахер, А.Бёк) это понятие формулировалось следующим образом: понимание целого складывается из понимания отдельных его частей, а для понимания частей необходимо предварительное понимание целого. Например, после решения о целесообразности того или иного строительства нельзя сразу же приступать к проектированию и тем более строительству намеченных объектов. Необходимо решить множество вопросов общего характера, связанных с уточнением целесообразности намечаемого строительства, выбором конкретного места, определением источников финансирования и т.д. Решение таких вопросов обычно объединяется в самостоятельный этап, именуемый «предпроектной стадией». Этот этап позволяет оценить проект и сформировать точные требования к дальнейшему проектированию. Таким образом «предпроектное» управленческое решение, основанное на бальных экспертных оценках, позволяет заранее оценить и получить представление о рассматриваемом объекте с помощью построенных моделей и средств визуализации. Структура такого двухконтурного процесса принятия и реализации управленческих решений представлена на рис.1.5.
Выработка предпроектных управленческих решений осуществляется в контуре СППР, эффективность которого напрямую зависит от полноты и адекватности модели свойств территории, что является предметом данной работы. В контуре управления деятельностью «технологию» управления можно представить как: целъ анализ выбор стратегии и тактики управления- корректировка. При организации этого процесса необходимо учитывать то, что этот контур содержит активные элементы, что является предметом исследования построения эффективных организационных и экономических механизмов управления социально-экономическими системами, теоретические основы которых наиболее полно представлены в работах Института проблем управления РАН [133,135,185].
На практике решение задач принятия эффективных управленческих решений, как последовательности действий по получению (генерации) возможных альтернатив использования территории или изменения ее инфраструктурной организации для достижения заданных целей, является слабоструктурированной процедурой, требующей применения системных методов анализа и синтеза. В подавляющем большинстве ситуаций главная цель управления распадается на подцели первого, второго и т.д. уровней, чем определяется выбор средств достижения результатов. Таким образом, можно построить дерево целей, дерево средств и дерево решений. Основываясь на этой триаде, целенаправленный поиск управляющих решений по критериям оптимальности (1.33) или пригодности (1.34) одним из распространенных методов является метод матриц системных оценок вариантов альтернатив, задаваемых в координатах «варианты-условия» [91,92]. Как уже отмечалось, при решении задач управления по эффективному использованию и развитию территорий матрицу системных оценок необходимо сформировать в координатах «состояние территории - варианты использования территории». Для практического использования матрицы оценок ее целесообразно представлять в виде таблицы, имеющей размерность [п +1, т+1] (см. таблицу 1.1), в которой по горизонтали заносятся оценочные свойства существующего состояния территории по отдельным зонам, принадлежащим множеству
Технология получения интегральных свойств территории с помощью стандартных функций геомоделирования
Задачи пространственного анализа и моделирования являются довольно сложными и требуют применения большого количества функций обработки геоинформации в различных сочетаниях и последовательностях. Необходимо, используя системный подход и теорию множеств, исследовать и выявить достоинства и недостатки технологии пространственного анализа, основанной на применении стандартных геоинформационных операций.
При проведении пространственного анализа территория может быть описана как структурированным (все объекты имеют координаты, границы, описан характер их локализации в пространстве, взаимосвязи с другими объектами), так и неструктурированным (плотность населения, средний доход на душу населения и т.п.) способом. Наиболее естественной и простой является позиционная модель территориальных (пространственных) данных. Это такая модель, где атрибутивные данные о территории связаны непосредственно с пространственным положением (с позицией) конкретного участка территории. Так как информация о положении (позиции) представляется в дискретном виде, такая модель данных носит название мозаичная, сеточная или растровая. Поэтому в дальнейшем будем использовать как синонимы термины «позиционный» и «растровый» форматы (модели) пространственных данных.
В соответствии с определениями (1.11), (1.17) позиционные или растровые модели пространственных данных представляется множеством элементарных участков ЭУ, которые представляют собой отсчет двумерной функции W в координатной точке /(пЛх, тЛу), где значения х и у - независимые переменные (аргументы) функции. Следовательно, модель свойств территории можно - это двумерная дискретная система [104, 105]: 105 W = {wt\wt =nAx,mAy\ieI,I =MxN, M = 0 + m , N = 0 + n . (3.6) В соответствии с (3.6) множество Сможет представлено в следующей форме: W ={wmin\meM,neN}, (3.7) где индексы пит- дискретные значения координат положения ЭУ по оси X{N - множество) и по оси Y (М- множество). Для сокращения записи в дальнейшем пару чисел т, п обозначается одним индексом / - номером ЭУ: W = {wt \i = l;N-M}. (3.8)
Основное преимущество позиционных (растровых) форм представления -объединение пространственной и атрибутивной информации в единую прямоугольную матрицу, положения элементов которой (координаты ЭУ), привязанные либо к центроидам, либо к углам ЭУ, являются непосредственным указателем (идентификатором) атрибутивной определенности элементов матрицы. Позиционные или растровые модели форматов данных используются в большинстве инструментальных ГИС (ARC/INFO, SICAD), а также в ГИС, специализированных для проведения полигонального анализа, например, IDRISI (США) [33, 188,202].
Альтернативным способом представления модели пространственных данных является векторный формат. Векторные форматы (модели) пространственных данных включают в себя локализованные точечные, линейные и полигональные объекты и пространственные отношения между ними в терминах «расстояния», «направления», «взаимоположения» и «связности», т.е. топологические отношения (топологию объектов). В векторном формате координаты объектов, расположенных на исследуемой территории х и у могут задаваться как в непрерывной, так и в дискретной форме. При использовании дискретной формы множество отсчетов координат «привязываются» к положениям элементарных участков множества W: хп = {пАх,}, n N; ут = {тАу}, т&м . (3.9)
Одним из эффективных способов получения знаний о состоянии территории из разрозненной информации является построение интегральных (результирующих) моделей свойств территории при различных сценариях принятия управленческих решений (рис. 3.4).
Классическое определение системы моделирования дано Дж. Клиром: «Система, воспроизводящая соответствующие свойства объекта исследования, моделируется на компьютере для порождения сценариев при различных предположениях относительно среды системы, а также при различных параметрах самой системы» [90]. При обработке территориально распределенных данных для получения знаний из исходной информации необходимо использовать пространственные модели свойств объектов, явлений, процессов.
Рассмотрим технологию системного применения функций пространственного анализа и моделирования для решения задачи зонирования территории, т.е. разбиения ее на участки, имеющие одни и те же свойства, с целью, например, определения наиболее целесообразного использования исходя из их потенциальных возможностей.
Цифровая карта или модель территории имеет многослойную структуру, каждый слой которой является, по существу, также цифровой картой или моделью в растровом или векторном формате. Каждая такая «элементарная» карта или тематический слой представляет информацию о расположенных на территории однотипных объектов. Путем покоординатного объединения, называемого оверлейной операцией, тематических слоев формируется результирующая электронная карта или цифровая модель территории:
Особый интерес представляет такая стандартная функция геомоделирования, как построение буферных зон. Буферная зона - это часть территории, прилегающая к объекту и образованная эквидистантными линиями (рис.3.6). Буферные зоны позволяют непосредственно определить распространение влияния физических или потенциальных свойств объекта на прилегающую территорию. Множество W в результате построения буферных зон разбивается на два подмножества С и С . В свою очередь, может быть построено несколько буферных зон вокруг одного и того же объекта. Множество С разбивается на классы эквивалентности С1, т.е. на более мелкие зоны по количественным значениям свойства с: с1, с2, ..., с : С = {JCr , где R R - множество зон с качественными свойствами с; leL -интервал количественной характеристики свойства с зоны.
Построение результирующих моделей свойств тематических слоев
При решении управленческих задачи развития территории самостоятельное значение имеют исследования процессов распространения по территории различных экономических инноваций (новых видов продукции, технологий, организационного опыта и т.п.). Наиболее часто эти исследования базируются на теории пространственной диффузии инноваций, начало которой в 50-е годы прошлого века положила теория «географии времени» (timegeography), описывающая, как рожденная в центре инновация распространяется на прилегающую территорию [101].
Известны два основных типа диффузии инноваций. Первый - диффузия через распространение (expansion). В этом случае число носителей инновации и площадь инновационной территории постепенно растут. Второй тип носит название диффузии через перемещение (relосаtion). В этом случае носители инновации перемещаются из одного места в другое и создают новые центры инновационной активности [66,199]. Такие диффузионные процессы имеют много общего с пространственным распространением различного рода физических процессов, например, распространением загрязнения воздушной и водной сред, распространением пожара и т.п. Общим является также то, что при моделировании пространственного распространения следует учитывать не только свойство самого явления или процесса, но, очевидно, и свойства или контекст территории, на которую оказывают физическое или потенциальное влияние определенные объекты. Например, при моделировании распространения пожара, такие объекты как болота, водоемы, пустыри или лесистая местность, будут по-разному реагировать на источник пожара. Какие-то части территории будут нести в себе функцию определенной прозрачности для источника влияния, а некоторые будут иметь характеристику стопроцентного препятствия. Аналогично, при изучении диффузии социально-экономических инноваций скорость распространения инноваций зависит от вязкости среды, ее восприимчивости к инновациям. Существуют барьеры диффузии, которые не пропускают инновации.
При решении задач управления социально-экономическим развитием территории, особенно на уровне территорий города и поселений, необходимо не только учитывать одновременно большое количество социально-экономических, природно-экологических и технических факторов, но и определять их пространственное распространение. Общность характеристик распространения процессов различного вида требует создание достаточно универсальной технологии моделирования процессов диффузии.
Так как исследуемая территория разбивается (квантуется) на элементарные участки, то для моделирования распространения влияния от объектов с учетом свойств территории целесообразно использование математической модели клеточных автоматов, основы теории которых были разработаны в 1969 году [176,204]. Клеточные автоматы являются стилизованными, синтетическими мирами, определенными простыми правилами, подобными правилам настольной игры. Пространство представлено равномерной сеткой, каждая ячейка которой, или клетка, содержит несколько битов данных; время идет вперед дискретными шагами, а законы распространения выражаются единственным набором правил, например, в виде небольшой справочной таблицы, по которой для любой клетки на каждом шаге вычисляется ее новое состояние в зависимости от состояний ее близких соседей.
В общем случае клеточные автоматы обладают следующими особенностями [176]. Клеточные автоматы являются дискретными динамическими системами, поведение которых полностью определяется в терминах локальных зависимостей, в значительной степени так же обстоит дело для большого класса непрерывных динамических систем, определенных уравнением в частотных производных. В этом смысле клеточные автоматы являются аналогом физического понятия «поля».
Вместо небольшого числа переменных, взаимодействие которых может быть заданно произвольным образом, клеточный автомат использует много переменных (одна на клетку), но требует, чтобы они взаимодействовали только локально и единообразно.
Чтобы синтезировать структуру значительной сложности, необходимо использовать большое количество клеток, а для того, чтобы эти структуры взаимодействовали друг с другом и существенно эволюционировали, необходимо позволить автомату работать на протяжении большого количества шагов.
Основные свойства классической модели клеточных автоматов: 1. Локальность правил. На новое состояние клетки могут влиять только элементы её окрестности и, возможно, она сама. 2. Однородность системы. Ни одна область решётки не может быть отличена от другой по каким-либо особенностям правил и т. п. Однако на практике решётка оказывается конечным множеством клеток. В результате могут иметь место краевые эффекты, клетки стоящие на границе решётки будут отличны от остальных по числу соседей. Во избежание этого можно ввести периодические краевые условия 3. Множество возможных состояний клетки конечно. Это условие необходимо, чтобы для получения нового состояния клетки требовалось конечное число операций. Но оно не мешает использовать клетки для хранения чисел с плавающей точкой при решении прикладных задач. 4. Значения во всех клетках меняются единовременно, в конце итерации, а не по мере вычисления. В противном случае порядок перебора клеток решётки, при совершении итерации, существенно влиял бы на результат.
Из этого следует, что применение клеточных автоматов позволит достаточно технологично решить проблему построения моделей пространственно-функционального влияния (распространения влияния) с учетом внешних свойств, влияющих на это распространение. Кроме того, в полученных ранее моделях отсутствует такое важное свойство, как описание динамики распространения (развития) влияния или воздействия объектов на прилегающую территорию. Моделирование этих процессов особенно важно при прогнозировании аварийных и чрезвычайных ситуаций [113]. Поэтому для решения задач получения оценки свойств территории с учетом препятствий и динамики распространения процессов пространственного влияния разработана технология моделирования, основанная на теории клеточных автоматов. Для этого метод клеточных автоматов значительно модифицирован [44,47].
Основой построения МПФВО является растровый формат цифровой модели территории. Растровая модель карты - это набор данных, состоящий из ячеек. Каждая клетка - это, как правило, квадрат, представляющий определенную часть территории размером х X Л/. Применение модели клеточного автомата заключается в присвоении ячейке определенного набора параметров, влияющих на ее дальнейшее поведение при построении модели. Для этого используются такие составляющие моделей, как: величины значимости объекта в границах его пространственного положения и функции территориального влияния (распространения) (см. параграфы 2.2 - 2.4). Таким образом, исследуемая территория представляется как множество элементарных участков, которые и являются ячейками клеточного автомата. Клетки или ячейки имеют дополнительные свойства: величина влияния в этой клетке и расстояние от нее до объекта влияния.
