Геокогнитивные методы обеспечения анализа и прогнозирования социально-экономического развития территорий

https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-2-27-128-140

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.П. Карпик

Сибирский государственный университет геосистем и технологий,
ул. Плахотного, д. 10, 630108, Новосибирск, Россия;
E-mail: rector@ssga.ru

Д.В. Лисицкий

Сибирский государственный университет геосистем и технологий,
ул. Плахотного, д. 10, 630108, Новосибирск, Россия;
E-mail: dlis@ssga.ru

А.Г. Осипов

Сибирский государственный университет геосистем и технологий,
ул. Плахотного, д. 10, 630108, Новосибирск, Россия;
E-mail: a.g.osipov@ssga.ru

В.Н. Савиных

Новосибирский государственный технический университет, Россия,
проспект К. Маркса, д. 20, 630073, Новосибирск, Россия;
E-mail: savinslav@inbox.ru

Аннотация

Рассматриваются вопросы использования геопространственных данных, информации и знаний в процессах анализа и прогнозирования социально-экономического развития территорий. Предлагается расширение состава единого комплекса средств макроэкономического межрегионального межотраслевого планирования за счет более полного учета геопространственных особенностей изучаемой территории и перехода к новой модели пространственно-экономической политики на основе широкого использования цифровых геоплатформ. Приводится информация о значимости геопространственного обеспечения планирования и управления территориями в целях устойчивого развития их экономики и социальной сферы и сведения о поддержке этой индустрии на международном (ООН) и национальном уровнях наиболее развитых стран мира. Указывается цель выполненных исследований — обоснование методологии продуктивного и эффективного геопространственного обеспечения решений аналитических и прогнозных задач, повышающего уровень учета территориальных особенностей регионов. Предлагается новый термин «геокогнитивное моделирование территории» и теоретико-методологические подходы к оценке этого процесса для обеспечения стратегического регионального планирования. Сформулирован ряд исходных концептуальных положений, в том числе: на микроуровне экономики больше востребованы геоданные и геоинформация, на макроуровне экономики — геознания. Геознания относятся к определенным предметно-пространственным неоднородностям и их можно представить как особый вид пространственных объектов и обрабатывать средствами ГИС. Приводится перечень показателей отдельного геофрагмента территории для использования в стратегическом планировании. Описан предлагаемый метод решения геопространственной задачи оценки синергетического эффекта при взаимодействии объектов природных ресурсов с транспортной системой путем увеличения связанности территорий. В качестве примера предложена модель когнитивной индексации геофрагментов и дано ее теоретико-множественное представление. Сделан вывод о необходимости более полного использования геопространственных средств в планировании развития регионов, что позволит снизить риски принятия необоснованных управленческих решений и учесть влияние человеческого фактора.

Ключ. слова

геопространственное обеспечение планирования, геоданные, геоинформация, геознания, геокогнитивный метод, геофрагмент, модель когнитивной индексации геофрагментов.

Список литературы

  1. Карпик А.П., Лисицкий Д.В. Перспективы развития геодезического и картографического производства и новая парадигма геопространственной деятельности. Вестник СГУГиТ. 2020. Т. 25. № 2. С. 19–29.
  2. Крюков В.А., Баранов А.О., Павлов В.Н., Суслов В.И., Суслов Н.И. Проблемы развития единого комплекса средств макроэкономического межрегионального межотраслевого анализа и прогнозирования. Экономика региона. 2020. Т. 16. Вып. 4. С. 1072–1086. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-5.
  3. Лавриненко П.А., Ромашина А.А., Степанов П.С., Чистяков П.А. Транспортная доступность как индикатор развития региона. Проблемы прогнозирования. 2019. № 6. С. 136–146.
  4. Рубанов И.Н. Описание методики разработки интегральных индикаторов для оценки свойств пространственных объектов и анализ типовых ошибок исследований (на примере индикаторов устойчивого развития и регионов России). Материалы Международной конференции «ИнтерКарто.ИнтерГИС». 2019. Т. 25. Ч. 1. С. 5–17. http://intercarto.msu.ru/jour/articles/article655.pdf.
  5. Сахаров В.В., Сикарев И.А., Чертков А.А. Автоматизация поиска оптимальных маршрутов и грузовых потоков в транспортных сетях средствами целочисленного линейного программирования. Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала СО Макарова. 2018. Т. 10. № 3. С. 647-657. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-3-647-657.
  6. Смирнов С.В. Исследование возможностей применения алгоритмов определения кратчайшего пути в ГИС. Актуальные вопросы современной науки: теория, методология, практика, инноватика. 2020. С. 56–61.
  7. Федянин А.А., Грунин А.А., Карасев О.И., Кривцова А.О., Михайленко Д.А., Петрова Т.А. Индекс развития транспортного комплекса. Аналитический доклад. М.: МГУ, 2020. 116 с.
  8. Bobylev S.N., Chereshnya Olga Yu., Kulmala M., Lappalainen H.K., Petäjä T., Solov’eva S.V., Tikunov V.S., Tynkkynen V.P. Indicators for digitalization of sustainable development goals in peex program. geography, Environment, Sustainability. 2018. V. 11. No. 1. С. 145–156.
  9. Colombo S. Spatial Economics Volume I. Springer, 2020. 365 p.
  10. Karpik A., Lisitsky D., Osipov A., Savinykh V. New paradigm of geoinformation space in territorial aspect. Revista TURISMO: Estudos e Práticas. 2020. No. 1. Mode of access: http://natal.uern.br/periodicos/index.php/RTEP/article/view/544.
  11. Rietveld P., Shefer D. Regional development in an age of structural economic change. Routledge, 2019. 267 p.
  12. Sakharov V., Chernyi S., Saburov S., Chertkov A. Automatization Search for the Shortest Routes in the Transport Network Using the Floyd-Warshell Algorithm. Transportation Research procedia. 2021. V. 54. С. 1–11.

Для цитирования: Карпик А.П., Лисицкий Д.В., Осипов А.Г., Савиных В.Н. Геокогнитивные методы обеспечения анализа и прогнозирования социально-экономического развития территорий ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 2. С. 128–140. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-2-27-128-140

For citation: Karpik A.P., Lisitsky D.V., Osipov A.G., Savinykh V.N. Geo-cognitive methods of providing analysis and forecasting of socio-economic development of territories InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 2. P. 128–140. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-2-27-128-140 (In Russian)