Моделирование изменения численности населения с учётом положения муниципальных образований в системе расселения (на примере Тюменской области)

https://doi.org/10.35595/2414-9179-2020-1-26-215-227

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

В.А. Добрякова

ФГАОУ ВО «Тюменский государственный университет»,
ул. Володарского, д. 6, 625003, Тюмень, Россия;
E-mail: v.a.dobryakova@utmn.ru

А.Б. Добряков

Отделение по Тюменской области Уральского главного управления Центрального банка Российской Федерации,
ул. Володарского, д. 48, 625000, Тюмень, Россия;
E-mail: dobryakovab@list.ru

Аннотация

Работа посвящена применению инструментов пространственной статистики и регрессионного анализа в среде ArcGIS Pro. Выполняется проверка двух гипотез о связи позиционных характеристик муниципальных образований с динамикой изменения населения:

  1. Чем населённый пункт дальше от главного поселения территории, тем быстрее он теряет своё население.
  2. Чем населённый пункт дальше от главных магистралей территории, тем быстрее он теряет своё население.

Основная цель этой статьи в попытке возможно более строгого определения вида зависимости между данными характерными расстояниями: расстоянием до регионального центра, расстоянием до ближайшей магистрали и относительным изменением людности муниципальных образований, на примере Тюменской области.

Для расчёта расстояний был создан набор сетевых данных, элементами набора являются: основные автодороги, рассчитанные центры муниципальных образований (МО), линии — расстояния от центров до ближайшей автодороги («остановки»).

Для изучения использованы данные по изменению населения за 4 периода: 1981–1990, 1990–2002, 2002–2010 и 2010–2018 гг.

Определение зависимости производилось перебором степеней расстояний. Считалось, что зависимость подобрана, если соответствующий сводный коэффициент корреляции был наибольшим. Для каждой подобранной зависимости в ArcGIS Pro выполнялся полный статистический анализ, по результатам которого определялась значимость модели, строились карты невязок и рассчитывались уравнения регрессии.

Все модели, кроме первого периода, оказались значимыми, но смещёнными, что указывает на наличие неучтённых факторов.

В рамках построенных моделей сделан вывод о том, что расстояние до регионального центра связано с ростом населения окружающих МО, но рост тем больше, чем ближе МО к Тюмени. Расстояние до ближайшей магистрали связано с уменьшением населения, причём, чем дальше МО от магистрали, тем больше оно теряет население.

Ключ. слова

пространственная статистика, пространственный анализ, регрессионный анализ, ГИС, моделирование расселения населения.

Список литературы

  1. Алексеев А.И., Софронов С.Г. Изменение сельского расселения в России в конце XX–начале XXI века. Вестник Московского университета. Серия 5. География, 2015. № 2. С. 66–76.
  2. Баширов В.Р. Совершенствование методики картографирования системы расселения населения России. Автореферат дисc. … канд. геогр. н. М.: Московский государственный университет геодезии и картографии, 2017. 24 с.
  3. Бородина Т.Л. Региональные особенности динамики населения России в постсоветский период. Известия российской академии наук. Серия географическая, 2017. № 1. С. 46–61.
  4. Воробьёв А.Н. Геоинформационное картографирование динамики населения региона. Автореферат дисc. … канд. геогр. н. Иркутск.: Институт географии имени В.Б. Сочавы СО РАН, 2019. 24 с.
  5. Гунько М.С., Глезер О.Б. Малые районные центры и окружающие территории в Центральной России в 1970–2010 гг.: динамика и распределение населения. Известия Российской академии наук. Серия географическая, 2015. № 1. С. 64–76.
  6. Добрякова В.А. Изучение динамики людности поселений картографическими методами. Вестник Тюменского государственного университета, 2012. № 7. С. 6–10.
  7. Медведев А.А., Гунько М.С., Глезер О.Б. Геоинформационное картографирование размещения населения для анализа его пространственной динамики. Известия Высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъёмка, 2015. № 6. С. 57–61.
  8. Мкртчян Н.В., Карачурина Л.Б. Региональные столицы и глубинка. Демоскоп Weekly, 2013. № 575–576. С. 1–20.
  9. Нефёдова Т.Г., Мкртчан Н.В. Миграция сельского населения и динамика сельскохозяйственной занятости в регионах России. Вестник Московского государственного университета. Серия 5. География, 2018. № 5. С. 58–67.
  10. Панасюк М.В., Руденко А.В. Анализ развития «Центр–Периферия» региона (на примере Республики Татарстан). Известия Российской академии наук. Серия географическая, 2008. № 1. С. 60–72.
  11. Черкасов А.А., Чернова И.В., Сопнев Н.В. Геоинформационно-картографическое моделирование расселения народов в России. Известия Российской академии наук. Серия географическая, 2019. Т. 25. № 1. С. 298–307.
  12. Шелудков А.В., Орлов М.А. Топология сети населённых пунктов как фактор динамики сельского расселения (на примере Тюменской области). Известия Российской академии наук. Серия географическая, 2019. № 4. С. 46–62.
  13. Dajun D., Yingzhi Z., Lynch C.A., Miller T., Malaika S. Childhood drowning in Georgia: A geographic information system analysis. Applied Geography, 2013. V. 37. P. 11–22. DOI: 10.1016/j.apgeog.2012.10.006.
  14. Henke J.M., Petropoulos G.P. A GIS-based exploration of the relationships between human health, social deprivation and ecosystem services: The case of Wales, UK. Applied Geography, 2013. V. 45. P. 77–88. DOI: 1016/j.apgeog.2013.07.022.
  15. Lampoltshammer T.J., Kounadi O., Sitko I., Hawelka B. Sensing the public’s reaction to crime news using the («Links Correspondence Method»). Applied Geography, 2014. V. 52. P. 57–66. DOI: 10.1016/j.apgeog.2014.04.016.
  16. Liu Y., Deng W., Song X. Influence factor analysis of migrants’ settlement intention: Considering the characteristic of city. Applied Geography, 2018. V. 96. P. 130–140. DOI: 10.1016/j.apgeog.2018.05.014.

Для цитирования: Добрякова В.А., Добряков А.Б. Моделирование изменения численности населения с учётом положения муниципальных образований в системе расселения (на примере Тюменской области) ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Издательство Московского университета, 2020. Т. 26. Ч. 1. С. 215–227. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-1-26-215-227

For citation: Dobryakova V.A., Dobryakov A.B. Modeling of temporal development of population taking into account the situation of municipalities in the resettlement system (according to the example of the Tyumen Region) InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: Moscow University Press, 2020. V. 26. Part 1. P. 215–227. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-1-26-215-227 (In Russian)