Оценка устойчивого развития прибрежной зоны Азовского моря (Российский сектор) на основе интегрального подхода

https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-1-27-99-111

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

О.Е. Архипова

Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук,
пр. Чехова, 41, 344006, Ростов-на-Дону, Россия;
E-mail: arkhipova@ssc-ras.ru

Южный федеральный университет,
ул. Б. Садовая, 105/42, 344006, Ростов-на-Дону, Россия;
E-mail: arkhipova@sfedu.ru

Е.А. Черногубова

Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук,
пр. Чехова, 41, 344006, Ростов-на-Дону, Россия;

Т.Т. Тарасова

Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук,
пр. Чехова, 41, 344006, Ростов-на-Дону, Россия;

К.Э. Архипова

Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук,
пр. Чехова, 41, 344006, Ростов-на-Дону, Россия;
E-mail: arkhipova@ssc-ras.ru

Южный федеральный университет,
ул. Б. Садовая, 105/42, 344006, Ростов-на-Дону, Россия;
E-mail: arkhipova@sfedu.ru

Аннотация

Главными задачами исследования являются: выявление закономерностей формирования территориальных экологических и социально-экономических проблем в системе «общество — природа», обеспечение (на основе полученной информации) безопасности населения, уменьшение экономического ущерба социальной инфраструктуре.

Объект исследования — прибрежная зона Азовского моря (Российский сектор).

Предмет исследования — анализ факторов устойчивого развития прибрежных зон Азовского моря (Российский сектор) на основе интегрального подхода. В работе рассмотрены методы построения модели комплексного анализа рисков для прибрежных зон исследуемой территории, в которой должны одновременно учитываться различные влияющие факторы прибрежных рисков.

Проведен анализ основных индикаторов медико-социальных и демографических процессов на выбранных эталонных районах Ростовской области и Краснодарского края прибрежной зоны Азовского моря. Проведена сравнительная оценка экономической устойчивости муниципальных районов Ростовской области и Краснодарского края. В работе использовано программное обеспечение ArcGIS Pro (методы многокритериальной пространственной статистики), модуль DECERNS MCDA DE (включающий набор инструментов мультикритериального анализа принятия решений). В исследовании использован так же метод сходства многокритериальной статистики ArcGIS, который опирается на статистические инструменты для анализа распределения данных и выявления закономерностей (трендов).

Новизна предлагаемого исследования — применение методов комплексного анализа рисков для оценки устойчивого развития прибрежной зоны и выбора индикаторов, являющихся ключевыми для данной территории. Теоретическая новизна исследования заключается в использовании междисциплинарного подхода и комплекса взаимодополняющих методов из различных наук.

Ключ. слова

картография, устойчивое развитие, демография, экономика, здоровье населения, качество среды, Цифровая Земля.

Список литературы

  1. Архипова О.Е., Тарасова Т.Т. Оценка демографического состояния прибрежной зоны Азовского моря с применением геоинформационных технологий. Наука Юга России. 2020а. Т. 16. № 2. С. 51–62. DOI: 10.7868/S25000640200206.
  2. Архипова О.Е., Черногубова Е.А., Тарасова Т.Т. Анализ медико-экологических и социально-демографических факторов развития прибрежной зоны Азовского моря. ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2020б. Т. 26. № 3. С. 105–123. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2020-3-26-105-123.
  3. Глинский В.В., Серга Л.К., Булкина А.М. Дифференциация муниципальных образований как фактор экономического развития территорий. Вопросы статистики. 2016. № 8. С. 46–52.
  4. Гогоберидзе Г.Г., Аракелов М.С., Мавриди К.П., Аракелов А.С. Методика социально-экономического районирования территориальных объектов Краснодарского Причерноморья. Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 15. С. 2–8.
  5. Дабиев Д.Ф., Дабиева У.М. Оценка транспортной инфраструктуры макрорегионов России. Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. № 11. 2015. С. 289–284.
  6. Демидовский А.В. Сравнительный анализ методов многокритериального принятия решений: ELECTRE, TOPSIS и ML-LDM. XXIII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2020). Сборник докладов. СПб.: СПб ГЭТУ «ЛЭТИ», 2020. С. 234–237.
  7. Месропян К.Э. Аналитическая поддержка системы стратегического планирования: методика оценки сравнительной эффективности экономики регионов ЮФО. Региональная экономика. Юг России. 2014. № 1. С. 126–133.
  8. Селютин В.В., Заруцкий С.А., Месропян К.Э. Гибридная технология интегрального оценивания эффективности региональных систем (на примере городов Юга России). Информационные технологии в образовании. 2012. № 13. С. 163–170.
  9. Тикунов В.С., Черешня О.Ю. Региональная оценка экономического развития. ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2018. Т. 24. № 1. С. 44–53.
  10. Цыдыпова Э.С. Критерии устойчивого развития региона. Наука вчера, сегодня, завтра. 2016. № 2 (2). С. 125–131.
  11. Юсупов К.Н., Янгиров А.В., Тимирьянова В.М., Токтамышева Ю.С. Оценка влияния территориального расположения на развитие муниципальных образований. Экономика региона. 2019. № 3. С. 851–864. DOI: 10.1142/S0219622011004695.
  12. Bush D.M., Neal W.J., Young R.S., Pilkey O.H. Utilization of geo-indicators for rapid assessment of coastal-hazard risk and mitigation. Ocean and Coastal Management. 1999. No. 42. P. 647–670.
  13. Carrasco A.R., Ferreira Ó., Matias A., Freire P. Flood hazard assessment and management of fetch-limited coastal environments. Ocean and Coastal Management. 2012. No. 65. P. 15–25.
  14. Hwang Ching-Lai, Kwangsun Yoon Methods for multiple attribute decision making. In Multiple attribute decision making. 1981. P. 58–191.
  15. Navas J.M., Telfer T.C., Ross L.G. Separability indexes and accuracy of neurofuzzy classification in geographic information systems for assessment of coastal environmental vulnerability. Ecological Informatics. 2012. No. 12. P. 43–49.
  16. Ozturk D., Batuk F. Implementation of GIS-based multicriteria decision analysis with VB in ArcGIS. International Journal of Information Technology & Decision Making. 2011. V. 10. No. 06. P. 1023–1042. https://doi.org/10.1142/S0219622011004695.
  17. Wong K.T.M., Lee J.H.W., Harrison P.J. Forecasting of environmental risk maps of coastal algal blooms. Harmful Algae. 2009. V. 8. P. 407–420.
  18. Yasuhara K., Komine H., Murakami S., Chen G., Mitani Y., Duc D.M. Effects of climate change on geo-disasters in coastal zones and their adaptation. Geotextiles and Geomembranes. 2012. No. 30. P. 24–34.

Для цитирования: Архипова О.Е., Черногубова Е.А., Тарасова Т.Т., Архипова К.Э. Оценка устойчивого развития прибрежной зоны Азовского моря (Российский сектор) на основе интегрального подхода ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 1. С. 99–111. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-99-111

For citation: Arkhipova O.E., Chernogubova E.A., Tarasova T.T., Arkhipova K.E. Assessment of sustainable development of the coastal zone of the Sea of Azov (Russian sector) based on an integral approach InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 1. P. 99–111. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-99-111 (In Russian)