ВОПРОС №1 Статистические методы прогнозирования
Статистический метод (экстраполяция и интерполирование; математический анализ; математическая статистика, аналитическое моделирование) —это метод прогнозирования временных рядов на перспективу, он предполагает экстраполяцию (линейное развитие во времени) и интерполирование в будущее (выявление промежуточного значения двумя известными моментами процесса) – это условное продолжение в будущее наблюдаемых объектов (тенденций, закономерности развития которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны). Построение динамических рядов развития показателей прогнозируемого явления на протяжении периодов основания прогноза в прошлом и упреждения прогноза в будущем (ретроспекции и проспекции прогнозных разработок).
Статистический прогноз – это статистическое описание будущих значений исследуемого показателя (переменной). Данный прогноз подразделяется на краткосрочные (на один интервал наблюдения вперед), среднесрочные (на срок до пяти интервалов) и долгосрочные (более пяти интервалов). Различают точечный (представляется единственным значением) и интервальный (задается двумя числами – нижней и верхней границей интервала) статистический прогноз.
Разновидностистатистическогометода:
– математическая статистика — использование динамических рядов характеристик объекта;
– математический анализ — использует экстраполяцию, т.е. линейное развитие во времени.
Условия для использования данного метода. При построении прогноза динамики какой-либо системы по данному методу необходимо получение полного описания всех ее параметров, а также их взаимосвязи и зависимости от внешних для системы факторов.
|
|
Аналитическое (математическое) моделирование работает в том случае, если есть модель развития (например, в виде плана). При этом статистические данные, которые используются должны носить правдивый характер, и не подчиняться желаниям правящих кругов.
Достоинство метода. Математическая статистика имеет наиболее мощное программное обеспечение, в которое входят такие известные прикладные программы, как Excel, Statgraphics, Stadia и др.
Недостатками статистического метода является:
· приводит к абстрактным схемам, малосогласованным с физикой явления,
· не объясняет причин событий,
· дает краткосрочный прогноз,
· не обладают высокой достоверностью и устойчивостью,
· обладает излишней точностью (это связано с тем, что статистика имеет дело с совокупностью, а не с отдельными единицами. А в совокупности признак варьирует),
· имеет логическую ошибку. Она допускается в том случае, когда упускается из виду, что, используется статистический метод при решении конкретных задач в экономике, биологии, метеорологии, физике и др., а статистические данные – это просто исходная информация для устранения закономерностей соответствующей наукой.
Метод подразумевает, что закономерность — есть единообразие хода событий, поэтому его можно использовать, когда есть устойчивость развития или четкая повторяемость. Роль статистики в данном случае вспомогательная. Статистика не устанавливает законы, а подсказывает, где их искать; не дает рецепт разрешения той или иной проблемы, а подводит к возможному исходному пункту ее решения. Статистические данные надо интерпретировать, а это функция предметной науки.
|
|
Трендовая модель одного цикла строится на истинном течении данного прогнозируемого процесса и работает (дает хороший прогноз) не более, чем на 10 лет (если есть история стабильного развития данного процесса.
Примером статистического метода, вероятно, могут служить законы развития цикла. Все циклы делится на 2 периода (подъем и спад) в пропорции «золотого сечения». И примеров «золотой пропорции» множество. Например, протекание 11-летнего цикла солнечной активности; экономический закон деления прибыли (32% общие налоги + 68% зарплата работнику) и т.д.
ВОПРОС №2 Организация системы мониторинга городских территорий и поселений на основе ГИС и ДДЗ.
Современное экологическое состояние городов требует постоянного совершенствования методов контроля и оценки экологических последствий урбанизации и влияния техногенных факторов. Для разработки мер по снижению последствий техногенного воздействия необходимо создание оперативных и текущих методов контроля и прогноза развития экологического состояния городов. Среди существующих современных методов получения информации наиболее оперативным является космическое дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ). Полученная, таким образом, информация позволяет не только вести непрерывный мониторинг городских территорий и контролировать потенциально опасные участки, но и создавать базы разновременных космических снимков, служащих основой для статистических исследований, моделирования, оценки и прогнозирования состояния городских территорий.
|
|
ИСОГД (информационная система обеспечения градостроительной деятельности) – это в соответствии со статьей 56 Градостроительного Кодекса РФ – «организованный в соответствии с требованиями настоящего Кодекса систематизированный свод документированных сведений о развитии территорий, об их застройке, о земельных участках, об объектах капитального строительства и иных необходимых для осуществления градостроительной деятельности сведений».
Эти информационные системы ведутся в органах местного самоуправления с целью принятия обоснованных решений о развитии городских территорий.
Системы позволяют структурировать и автоматизировать работу с документами, вести контроль над документооборотом, обеспечивают полноту анализа осуществляемой на территории города градостроительной деятельности и оценку эффективности управления развитием городской территории. Ведутся они, как правило, в службах архитектуры и градостроительства, основным назначением которых является хранение и выдача сведений о градостроительной документации и об объектах, задействованных в процессе градостроительства.
Сведения, хранящиеся в ИСОГД, являются основой для планирования развития города, позволяют осуществлять контроль над использованием городской территории, своевременно резервировать земельные участки в соответствии с планами развития.
При определении возможности или невозможности начала нового строительства принимаются в учет существующая ситуация, планы развития территории, градостроительный регламент, региональные и местные нормативы градостроительного проектирования, установленные ограничения использования территории.
На основании данных о существующем положении дел по всем компонентам градостроительного процесса система позволяет отслеживать своевременность выдачи градостроительных документов, прогнозировать выполнение основных мероприятий генерального плана.
Сведения системы могут использоваться для подготовки торгов по продаже земельных участков или права их аренды, оформления градостроительных планов земельных участков.
Автоматизация документооборота позволяет оперативно подготавливать отчеты по работе с обращениями юридических и физических лиц и принимать на основании таких отчетов необходимые управленческие решения.
Одной из базовых операций генерального планирования городов и поселений является вычленение функциональных зон и подзон (общественно-деловой, производственной, жилой и иных). Для корректного осуществления данной процедуры (особенно в городах с историей) необходимо тщательно различать элементы «городской ткани» (морфотипы застройки). Характеристики различных типов «городской ткани» по данным ДЗЗ позволяет дифференцировать городские кварталы частного сектора, так называемые, «хрущевки» (рис. 2б) и современные высотные жилые массивы по таким важнейшим параметрам среды, как общая градостроительная нагрузка, соотношение озелененных ареалов с искусственными покрытиями, структура придомовых пространств и т. д.
Городские морфотипы, отличающиеся размещением в пространстве квартала строений различного назначения, конструкции и этажности, служат основой функционального, строительного и ландшафтного зонирования.
В российских городах со сложной градостроительной историей, переживших несколько освоенческих эпох (таких как Казань, Пермь, Ярославль, Тверь, Астрахань и Саратов), единственной надежной базой для корректного выделения морфотипов застройки являются космические снимки высокого разрешения, поскольку топографические карты могут быть информативны лишь для советских индустриальных поселков и новых городов с упрощенной микрорайонной структурой, включающей обычно не более двух-трех типов жилых групп «серийных» домов.
Похожая задача возникает при анализе пригородов крупных городов или ареалов частного сектора сравнительно небольших поселений (впрочем, и в больших поселениях, усадебная, в том числе историческая, застройка может занимать до 30% площади). Внимательный анализ данных ДЗЗ, охватывающих такие ареалы, помогает обнаружить важные тенденции трансформации частной застройки, которые заключаются в обновлении строений, укрупнении размеров владений за счет слияния нескольких соседних, изменении характера «садово-огородной» хозяйственной нагрузки на более-менее отчетливо выраженную рекреационную. В свою очередь, дифференциация, фиксация и характеристика типов жилой среды позволяют определить пространственные тенденции «эволюции» городских окраин и пригородных зон.
Особый аспект использования данных ДЗЗ связан с анализом производственных зон городов и поселений. Одной из процедур генерального планирования является разработка схемы ограничений и земель с особыми условиями градостроительного развития.
Содержание этой схемы составляют санитарно-защитные зоны производств различного класса опасности, зафиксированные с целью определения ареалов потенциального риска, которому подвергается население, проживающее в них. Основное затруднение, с которым сталкиваются проектировщики – отсутствие достоверных сведений о предприятиях и, главное, размерах и конфигурации занимаемых ими площадок. Произошедшие за последние два десятилетия события – изменение форм собственности, общий развал и перепрофилирование предприятий – привели к образованию крайне запутанной пространственной мозаики, состоящей из элементов складских, оптово-торговых объектов в смеси с рудиментами старого и «зачатками» нового промышленного производства. Эта картина дополняется незавершенностью (а в иных регионах абсолютной провальностью) процедуры формирования документов земельно-кадастрового учета.
«Расчленение» промзоны любого российского города – непростая задача. В результате, зачастую, единственным способом оперативного «размежевания» производственных площадок является «взгляд из космоса», позволяющий по набору косвенных признаков (фрагменты бетонных или металлических ограждений, воздушные линии электропередачи, «маргинальные» рядовые посадки деревьев и кустарников) все же зафиксировать с приемлемой точностью границы промплощадок и корректно выстроить схему санитарно-защитных зон группы производств. Зачастую именно этот анализ позволяет сформулировать проектно-планировочные предложения по выносу части производств, расселению жилых домов, оказавшихся в зоне риска, и т. д