Информационно-аналитическая система для комплексного градостроительного анализа

А. Ю. Завьялов, С. В. Максимова, Е. С. Мельцова, П. З. Лоренс

Аннотация

В статье приводится описание программного инструмента, предназначенного для анализа пространственных данных с использованием BI-платформы нового поколения PROGNOZ PLATFORM (РР). Описывается структура хранилища данных, подсистемы мониторинга, моделирования, аналитики и прогнозирования. Приводится набор тестовых параметров и примеры интерфейса Информационно-аналитической системы (ИАС), построенной на основе ГИС и PROGNOZ PLATFORM (РР), показан интерфейс решения тестовой задачи оптимизации. ИАС предназначена для аналитической работы с документами территориального планирования, выполненными в картографических форматах. Функционал системы позволяет анализировать статистические и пространственные данные, принимать обоснованные решения о развитии территории и корректировать градостроительную политику. Работа выполняется при поддержке Правительства Пермского края.

Социальные, экономические, экологические процессы проецируются на территорию города, вызывая деформацию закономерностей построения пространства [1]. Эти процессы мало изучаются, поэтому принятые на муниципальном уровне градостроительные решения часто оказываются непродуманными, а приоритеты в финансировании строительства объектов социальной, транспортной и инженерной инфраструктуры ошибочными. Данные, которые могли бы дать объективную картину городских процессов, собираются в соответствии с ведомственной принадлежностью и не аккумулируются для комплексной оценки развития территорий. Аналитические инструменты при выборе сценариев развития территории и прогноза их последствий не используются. Вместе с тем, достижения последнего десятилетия в области информационных технологий способствовали развитию различных методов анализа городской среды (Space matrix, Space sintax, Mixed Use Index (MXI)), в том числе в интеграции с геоинформационными системами, предназначенных для количественного описания пространственных свойств застройки, изучения ее взаимосвязи с социально– экономическими процессами [2].

Целью исследования является создание информационно-аналитической системы (ИАС), позволяющей на основе анализа статистических данных о социально-экономическом развитии города и пространственных данных ГИС о состоянии городской среды, понимать процессы, происходящие в градостроительной системе, принимать взвешенные решения о ее развитии и корректировать градостроительную политику.

Аналитический инструмент системы основан на BI-платформе нового поколения Prognoz Platform (РР), которая изначально предназначена для создания высокотехнологичных бизнес-приложений «под ключ». Prognoz Platform позволяет проводить оперативный анализ, визуализировать данные, моделировать и прогнозировать процессы, имеет собственный конструктор хранилища данных и осуществляет построение многофункциональных промышленных BI-систем [3]. Инструмент имеет большие возможности с точки зрения аналитики, но не работает с пространственными данными, соответственно не позволяет проводить комплексный градостроительный анализ.

В настоящее время существуют программные продукты для аналитической работы с пространственными данными [4]. Они были проанализированы нами по следующим критериям:

• возможность проведения анализа пространственных данных;

• наличие функционала по моделированию геопространства;

• возможность визуализации данных (представление данных в удобном для пользователя виде);

• полнота приложения (не требует установки основных или дополнительных программ);

• доступность пользователям (возможность загрузить приложение без заключения каких– либо дополнительных обязательств или соглашений);

• наличие функционала моделирования геопространства [5].

Всего было рассмотрено 12 систем [6], из которых наиболее подходящими для решения задач пространственного планирования с использованием PP являются ArcGIS, SAGA, PySAL.

Изучение достоинств и недостатков продуктов-аналогов позволило понять логику построения информационно-аналитической системы на базе PP (Рис. 1.)

Рис. 1. Логика построения системы ИАС для проведения градостроительного анализа

Архитектура предлагаемой ИАС включает взаимосвязанные функциональные подсистемы: хранилище данных; подсистему мониторинга; подсистему моделирования; аналитическую подсистему.

Создание базы (хранилища) данных является одной из наиболее сложных и трудоемких задач в создании ИАС. Помимо данных общей социально-экономической статистики, хранилище должно включать в себя сведения Генерального плана города, Правил землепользования и застройки, санитарных правил и норм, Сводов Правил, Государственного кадастра объектов недвижимости и различную картографическую информацию (геоданные). Используемое в ИАС хранилище данных имеет средства оперативного просмотра и редактирования ретроспективной информации в табличном и графическом представлении.

Подсистема мониторинга ИАС поддерживает:

• диаграммы Ганта;

• возможности видео– и фотонаблюдения за изменениями городской среды.

  Подсистема моделирования включает библиотеку эконометрических и адаптивных методов и статистических тестов:

• методы преобразования временных рядов (суммирование, вычитание, экспонента, медиана, мода, модуль, нарастающий итог, учет запаздывания, опережения, темпы роста и прироста, округление, расчет стандартного отклонения, агрегация и дезагрегация, средневзвешенное, геометрическое среднее, первое и последнее фактическое значение);

• методы анализа информации: описательная статистика; корреляционный анализ; автокорреляционные функции; тесты стационарности Дикки-Фуллера; тесты на причинность Гренжера; тесты на коинтеграцию Йохансена; тесты на единичные корни (ADF);

• методы обработки числовых рядов: сезонная декомпозиция Census II; фильтр Ходрика-Прескота;

• модели обработки временных рядов: экспоненциальное сглаживание, трендовые линейные и нелинейные модели; ARIMA; модель коррекции ошибок ECM; векторная модель коррекции ошибок;

• линейные/нелинейные регрессионные модели, в том числе регрессии на панельных данных;

• системы уравнений (одновременные регрессионные уравнения, системы нелинейных уравнений);

• методы проверки качества моделей:

  • статистические критерии, определяющие значимость каждого из включенных в модель факторов (стандартная ошибка, t-статистика, p-значение вероятности);

  • статистические критерии, характеризующие качество модели в целом (коэффициент детерминации, исправленный коэффициент детерминации, статистика Фишера, информационные критерии Акайке и Шварца и т.д.);

  • критерии качества модели: тесты на автокорреляцию (dw, годфрея), на гетероскедастичность (white), на нормальность (Жарка-Бера), на функциональную форму (Reset);

• методы оптимального управления: линейная / нелинейная оптимизация; целевое управление, симплекс метод.

  Для решения задач пространственного планирования подсистема моделирования имеет встроенные средства по работе с картами, поддерживающие следующие функции:

• изменение масштаба карты;

• выбор произвольной области на карте;

• просмотр картографических слоев;

• просмотр информации об объектах на карте.

Пример интерфейса подсистемы моделирования показан на Рисунке 2.

Аналитическая подсистема ИАС поддерживает следующие инструменты и возможности:

• возможность использования матричных методов: SWOT, BCG, GE, матрицы возможностей/угроз, профиль среды и т.д.;

• формирование аналитических отчетных форм по результатам оптимизации размещения объектов на территории, анализа эффектов от изменения административно-территориального деления;

• использование в отчетных формах средств деловой графики, в т.ч.:

  • линейные диаграммы;

  • столбиковые диаграммы;

  • диаграммы с областями;

  • смешанные диаграммы;

  • круговые диаграммы;

  • лепестковые диаграммы;

  • точечные диаграммы;

  • биржевые диаграммы;

  • столбиковые диаграммы с интервалами колебаний;

  • ящичные диаграммы;

  • диаграммы размаха;

  • гистограммы;

• возможность ранжирования альтернатив размещения объектов на территории, вариантов административно-территориального деления, их сравнения и анализа чувствительности;

• возможность анализа балансов/дисбалансов (выполнения ограничений из моделирования) в разрезе территорий.

Рис. 2. Пример интерфейса подсистемы моделирования

Структура программного комплекса ИАС и входящие в ее состав инструменты позволяют решать комплексные задачи территориального планирования следующих типов:

• оценка сценариев развития территории при различных параметрах застройки (например, при изменении функционального назначения земельного участка или территориальной подзоны в целом);

• оценка экологических рисков строительства крупных многонаселенных жилых комплексов, промышленных предприятий и узлов;

• анализ эффектов от изменения этажности застройки, размещения новых транспортно– пересадочных узлов, нового строительства на свободных земельных участках и при уплотнении застройки;

• оптимизация размещения объектов жилого, социального назначения с учетом параметров существующей застройки при условии соблюдения действующих правил землепользования и застройки, санитарных правил и строительных норм;

• анализ текущих и перспективных потребностей развития инфраструктуры, ресурсного обеспечения и т.д.;

• оценка социально-экономического эффекта от реализации проектов;

• выработка рекомендаций по размещению объектов социальной сферы с учетом текущих и будущих потребностей;

• выбор территории для реализации инвестиционных проектов (оценка альтернатив).

Апробация ИАС

В настоящее время разработка ИАС находится на стадии решения тестовых задач и формирования хранилища данных, что является трудоемким и длительным процессом. Для создания прототипа ИАС изучена типология и проведена классификация объектов моделирования, что позволило определить перечень необходимых расчетных и индикативных показателей для различных задач: оптимизация размещения новой жилой застройки, выбор места строительства транспортно-пересадочного узла и т.д. От характера задачи зависит количество параметров и целевых функций, используемых для анализа.

Общий алгоритм решения тестовых задач включает следующие шаги:

• определение расчетных параметров и целевых функций задачи;

• формирование исходных числовых данных (расчетных параметров);

• ввод базу данных предельных значений расчетных параметров, установленных федеральными и муниципальными нормативными требованиями;

• формирование базы картографической информации из Генерального плана в формате ARCGIS;

• используем ИАС для решения тестовой задачи.

В условиях тестовой задачи оптимизации размещения социальных объектов на территории города проанализированы существующие стандарты предоставления социальных услуг в Перми с целью определения необходимости установления тех или иных ограничений. Набор ключевых параметров для прогноза целевых функций, характеризующих градостроительную ситуацию и используемых для верификации модели, включает [7]: численность и размер домохозяйств (чел), количество школьников и дошкольников (% от численности населения), расчетную жилищную обеспеченность, FAR (отношение жилой площади к площади земельного участка), планировочный коэффициент (отношение жилой площади к общей площади), доля застройки участка (%), объем водопотребления литр/чел/день, этажность застройки и другие показатели.

Эти параметры были внесены в базу данных ИАС из материалов Генерального плана, Правил землепользования и застройки (ПЗЗ), СП 42-13330.2011 «Градостроительство Планировка и застройка городских и сельских поселений», Местные нормативы градостроительного проектирования Перми (МНГП) или вычислены на основе расчетных формул (Табл.1).

Таблица 1. Общие градостроительные и демографические параметры застройки и методы их определения для включения в базу данных ИАС

Целевые функции определялись с помощью расчетных формул на прогнозный период (лет). В модельной задаче использовались такие целевые функции, как прогнозное увеличение численности населения, школьников и дошкольников, требуемые площади земельных участков, водо– и энергопотребление объектов.

Результат решения тестовой оптимизационной задачи по размещению школы на застроенной территории при ограничениях по инженерной инфраструктуре в картографическом виде показан на Рисунке 3.

Рис. 3. Интерфейс решения тестовой задачи

Практика научно-обоснованного планирования города, несмотря на обилие обязательной документации, по-прежнему находится на уровне середины прошлого века. Проверенные инструменты планирования, соответствующие динамично меняющейся системе современного города, отсутствуют. Компьютерное моделирование используется в основном при решении острых транспортных проблем в крупных городах и недосягаемо для большинства остальных муниципальных образований.

Вместе с тем, в каждом муниципальном образовании органами власти ведется ИСОГД, которая в перспективе может обеспечить информационную поддержку множества разнообразных процессов жизнеобеспечения и развития города.

Материалы Генеральных планов городов в картографическом формате, как неотъемлемая часть ИСОГД, являются хорошей и, главное, доступной базой для создания комплексной интегрированной платформы научного планирования развития города. Созданные в формате ArcGIS, картографические материалы Генеральных планов, ПЗЗ и МНГП, при наличии аналитического инструмента, которым является PP, могут использоваться для пространственного анализа, оценки рисков освоения территории, технико-экономической оценки принимаемых решений и множества других актуальных задач.

Вопросу комплексного рассмотрения опыта проектирования предприятий пищевой промышленности на территории юга РФ не уделялось должного внимания на протяжении нескольких десятилетий. За этот период в стране произошли перемены, оказавшие влияние на все сферы жизни, в том числе и архитектуру. В России, как и за рубежом, под влиянием новых факторов, таких как социальные инновации, постепенно изменился вектор развития архитектуры отрасли. Предприятия по производству продовольственных товаров сегодня не только занимают одно из основных мест в сфере создания материальных благ, но рассматриваются как элемент культуры производства и потребления, улучшения качества жизни, произведения авторской архитектуры.

Литература

1. Трухачев, Ю. Н. Общая теория градостроительных систем (методологическая концепция) / Ю. Н. Трухачев. – Ростов-на Дону : Ростовская государственная академия архитектуры и искусства, 2006. – 120 с.

2. Ye, Y. Quntitative tools and urban morphology: combining space syntax, spacematrix and mixed-use index in GIS framework / Y. Yе, A. Van Nes // Urban morphology, 2014. – V. 18, – № 2. – С. 97-118.

3. Prognoz Platform – отечественная платформа для развития бизнеса // Официальный сайт ЗАО «Прогноз» [Электронный ресурс]: http://www.prognoz.ru/publications/8690

4. Maguire David, J. GIS, Spatial Analysis, and Modeling / J. D. Maguire, M. F. Goodchild, M. Batty // ESRI Press. – C. 1-18.

5. Montrone, S. Statistical methods for spatial planning and monitoring (contributions to statistics) / S. Montrone, P. Perchinunno // Springer, 2012. – 158 с.

6. Vancutsem, D. Information-Analytical System for Managing Cities of Perm Region Spatial Development Proceeding / D. Vancutsem, S. V. Maksimova, A.Y. Zavialov, K. O. Mezenina, P. S. Mikushin // 19th international conference on urban planning, regional development and information society «Plan it smart clever solutions for smart cities», Vienna, 21-23 may, 2014 [Электронный ресурс]: http://www.corp.at/archive/ CORP2014_70.pdf

7. Головин А.В. Моделирование для принятия решений при градостроительном проектировании на примере сети муниципальных образовательных учреждений / А. В. Головин // Вестник Пермского национального политехнического исследовательского университета. Урбанистика, 2013. – № 2 (10). – С. 6-31.