Мониторинг и оценка качества урбанизированных территорий на основе методов нейросетевого моделирования и ГИС

Автор: Попова Ольга Николаевна, Глебова Юлия Михайловна

Журнал: Строительство уникальных зданий и сооружений @unistroy

Статья в выпуске: 11 (62), 2017 года.

Бесплатный доступ

В статье проведено исследование структуры и предложена система характеристик территории городской застройки на основе отраслевой принадлежности городского хозяйства. Авторами разработан алгоритм оценки качества территории городской застройки. Приведены результаты исследования на примере центральных микрорайонов города Архангельск. Структурный анализ с использованием SOM объединил отдельные кварталы г. Архангельск в 5 групп с высоким уровнем сходства характеристик: «Коммерческие», «Перспективного комплексного развития», «Устойчивого развития», «Перспективного обновления жилой застройки», «Инвестиционно-непривлекательные». Определены типовые стратегии развития для каждой группы кварталов. Использование ГИС позволило визуально отразить состояние и оценить качество территорий по совокупности всех параметров, а также оценить качество кварталов по отдельным отраслям. Предложенный метод является универсальным. Он дает возможность варьировать перечнем и совокупностью характеристик. Возможно применять метод для мониторинга и оценки различных территорий вне зависимости от их геолокации и масштаба, а также адаптировать методику для мониторинга различных процессов, протекающих на урбанизированных территориях. «Быстрая» работа алгоритмов позволяет ускорить процесс планирования, вносить корректировки в программы воспроизводства городских территорий в режиме реального времени, сократить затраты времени и ресурсов на мониторинг и анализ данных. Применение предлагаемых методов является механизмом формирования долгосрочной градостроительной стратегии развития территории городской застройки, позволяет осуществлять планирование воспроизводственных мероприятий с учетом их инвестиционной и социальной эффективности.

Еще

Мониторинг городской застройки, городские кварталы, нейросетевое моделирование, геоинформационные технологии, самоорганизующиеся карты, гис

Короткий адрес: https://sciup.org/143163566

IDR: 143163566   |   DOI: 10.18720/CUBS.62.4

Список литературы Мониторинг и оценка качества урбанизированных территорий на основе методов нейросетевого моделирования и ГИС

  • Реконструкция и обновление сложившейся застройки города: учебник/С.А. Болотин и др.; под общ. ред. П.Г. Грабового, В.А. Харитонова. -М.: Изд-во «Проспект», 2013, 712 с.
  • Слепухина И. Л. Формирование региональной системы управления обновлением городской жилой застройки: диссертация.. кандидата экономических наук: 08.00.05/Слепухина Ирина Леонидовна; . -Архангельск, 2009. 184 с.
  • Шеина С.Г., Хамавова А.А., Исматулаева Н.А. Комфортная среда жизнедеятельности: новые стандарты устойчивого развития сельских территорий//Инженерный вестник Дона. 2015. Т. 37. № 3. С. 88.
  • Касьянов В.Ф., Табаков Н.А. Опыт зарубежных стран в области реконструкции городской застройки//Вестник МГСУ. 2011. № 8. С. 21-27.
  • Мартыненко Е.А., Старицына А.А., Рыбаков В.А. Реконструкция жилого квартала исторического центра Санкт-Петербурга//Строительство уникальных зданий и сооружений. 2016. № 1. С. 32-42.
  • Азарова И.Б. Основные аспекты ценностно-ориентированного управления инвестиционно-строительными жилищными проектами//Инженерно-строительный журнал. 2015. № 7 (59). С. 18-29.
  • M. Zivkovic, O. Oliynyk, V.A. Murgul. Reconstruction of urban areas: sustainable strategy of obsolete building conversion to residential uses. Construction of Unique Buildings and Structures. 2016. Vol.1. Pp. 102-111.
  • Усольцева М.С., Волкова Ю.В. Реновация промышленных зон в Санкт-Петербурге//Строительство уникальных зданий и сооружений. 2015. № 2 (29). С. 98-111.
  • Дуванова И.А., Симанкина Т.Л. Оптимизация организации парковочного пространства в условиях жилой застройки//Строительство уникальных зданий и сооружений. 2016. № 2 (41). С. 108-117.
  • Осипов А.Г., Гарманов В.В., Генгут И.Б. Геоинформационное обеспечение эколого-мелиоративного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения//Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2016. № 1 (132). С. 38-43.
  • Бахирев И.А., Михайлов А.Ю. Оценка условий движения на городских улицах//Градостроительство. 2015. № 4. С. 63-68.
  • Герцберг Л.Я., Будилова Е.В. Проблемы территориального планирования и качество среды проживания//Народонаселение. 2015. № 1 (67). С. 37-49.
  • A. Barbosa, L. Bragança, R. Mateus. New approach addressing sustainability in urban areas using sustainable city models. International Journal of Sustainable Building Technology and Urban Development. 2014. Vol. 5 (4). Pp. 297-305 ( ) DOI: 10.1080/2093761X.2014.948528
  • Папаскири Т.В. Землеустроительное проектирование и землеустройство на основе автоматизации: проблемы и решения//Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2015. № 8 (127). С. 10-15.
  • Симанкина Т.Л., Попова О.Н. Квалиметрическая экспертиза при оценке состояния застройки урбанизированной территории//Строительство уникальных зданий и сооружений. 2013. № 7 (12). С. 71-78.
  • O. Popova, E. Bogacheva. Analysis of the methods for assessing socio-economic development level of urban areas. AIP Conference Proceedings. 2017. Vol. 1800. ( ) DOI: 10.1063/1.4973075
  • Комаров С.И., Полякова Т.О., Савельева Е.Б. Интегральный подход к зонированию территории региона для целей управления земельными ресурсами//Региональная экономика: теория и практика. 2016. № 10 (433). С. 190-202.
  • Киевский И.Л., Киевский Л.В., Мареев Ю.А. Международные рейтинги городов как критерии градостроительного развития//Жилищное строительство. 2015. № 11. С. 3-8.
  • Богомолова И.В., Машенцова Л.С. Развитие методики оценки конкурентоспособности городов по количественным и качественным параметрам//Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3: Экономика. Экология. 2015. № 3 (32). С. 20-26.
  • Slepukhina. Russian cities at the crossroads: getting lost in transition or moving towards regeneration. Department of Architecture and urban studies Politecnico di Milano PhD dissertation. 2014
  • Теличенко, Т. В. Методические основы оценки коммерческого потенциала территорий при комплексной реконструкции и обновлении сложившейся застройки города: автореферат дис.. кандидата экономических наук: 08.00.05/Теличенко Татьяна Валерьевна; . -Москва, 2007. -26 с.
  • Стражников А. М. Научные основы, разработка и реализация системы мониторинга жилищного фонда в мегаполисах (На примере г. Москвы): Дис.. д-ра техн. наук: 05.02.22: Москва, 2003. -376 c.
  • Шеина С.Г. Стратегическое управление техническим состоянием жилищного фонда муниципального образования: Монография. -Ростов н/Д: Рост. гос. строит. ун-т, 2008. -200 с.
  • Чефранова О.В., Жигульский В.И. Проектирование системы показателей контроллинга и мониторинга в управлении развитием транспортно-дорожного комплекса (ТДК)//Альтернативные источники энергии в транспортно-технологическом комплексе: проблемы и перспективы рационального использования. 2015. Т. 2. № 1. С. 300-304.
  • C. Peng, T. Ming, J. Gui, Y. Tao, Z. Peng. Numerical analysis on the thermal environment of an old city district during urban renewal. Energy and Buildings, Vol. 89. Pp. 18-31 ( ) DOI: 10.1016/j.enbuild.2014.12.023
  • S. AguacilLufkin, E. Rey, A. Cuchi. Application of the cost-optimal methodology to urban renewal projects at the territorial scale based on statistical data -A case study in Spain. Energy and Buildings. 2017. Vol. 144. Pp. 42-60 ( ) DOI: 10.1016/j.enbuild.2017.03.047
  • H. Wang, Q. Shen, B.-S. Tang. GIS-based framework for supporting land use planning in urban renewal: Case study in Hong Kong. Journal of Urban Planning and Development. Vol. 141 (3) ( ) DOI: 10.1061/(ASCE)UP.1943-5444.0000216
  • T. Kohonen. Self-Organizing Maps (Third Extended Edition), New York. 2000. 501 p.
  • G. Debok, T. Kohonen. Analysis of financial data using self-organizing maps. Alpina Pablisher. 2001.
  • T. Simankina, O. Popova. Neural Network Application for Scheduling of Building Construction Repair. Applied Mechanics and Materials. 2014. Vol. 584-586. Pp. 1944-1950 (doi:10.4028/www.scientific.net/AMM.584-586.1944).
  • Deductor -продвинутая аналитика без программирования . URL: http://www.basegroup.ru/deductor/(дата обращения: 01.10.2017).
  • L. Diappi, P. Bolchi, I. Slepukhina. The emerging structure of Russian urban systems: a classification based on Self-Organizing Maps. EconPapers. 2013. Vol. 11. Pp. 1-7.
Еще
Статья научная