Оценка транспортной обеспеченности Уральского федерального округа

Бесплатный доступ

Транспортная обеспеченность является одним из важнейших факторов социально-экономического развития регионов. Уровень развития региона зависит от уровня развития транспортной системы, транспортной инфраструктуры как одной из ее составляющих и уровня транспортной обеспеченности и доступности. В регионах Российской Федерации уровень транспортной обеспеченности варьируется. Целью данной работы является оценка уровня развития транспортной инфраструктуры в субъектах Уральского федерального округа, которая включает анализ количественных показателей транспортной инфраструктуры. В исследовании использованы общенаучные методы анализа, синтеза, сравнения и сопоставления. Проведено исследование автомобильного, железнодорожного, внутреннего водного транспорта на территории субъектов Уральского федерального округа. В основе расчета лежат следующие показатели: плотность (густота) транспортной сети относительно территории, плотность (густота) транспортной сети относительно населения, коэффициент Энгеля, коэффициент Успенского, коэффициент Гольца. Проведенная оценка транспортной обеспеченности пространства показывает, что для Уральского федерального округа характерен средний уровень транспортной обеспеченности, если сравнивать с расчетами по стране. За период с 2012 по 2021 г. плотность железнодорожных и внутренних водных путей не изменилась, при этом плотность автомобильных дорог увеличилась на 39 %. Регионами аутсайдерами являются Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа, что в основном обусловлено географическими факторами. Недостаточная плотность автодорожной и железнодорожной сетей в этих субъектах частично компенсируется развитым внутренним водным транспортом. Проведенная оценка транспортной обеспеченности показала необходимость улучшения транспортной инфраструктуры. Рассчитанные в рамках анализа показатели могут быть использованы для анализа и мониторинга изменения транспортной обеспеченности регионов при реализации инфраструктурных проектов.

Еще

Транспортная инфраструктура, транспортная обеспеченность, социально-экономическое развитие, коэффициент энгеля, коэффициент успенского, коэффициент гольца, плотность (густота) транспортной сети

Короткий адрес: https://sciup.org/149143834

IDR: 149143834   |   DOI: 10.15688/re.volsu.2023.2.12

Текст научной статьи Оценка транспортной обеспеченности Уральского федерального округа

DOI:

Цитирование. Саргина А. В., Седова Н. В., 2023. Оценка транспортной обеспеченности Уральского федерального округа // Региональная экономика. Юг России. Т. 11, № 2. С. 128–136. DOI:

Введение                           Обзор литературы

Национальная безопасность и развитие экономики на национальном и региональном уровне во многом зависит от уровня развития транспортной инфраструктуры. Недостаточное развитие существующей транспортной инфраструктуры проявляется в наличии «узких мест», территориальной неравномерности развития инфраструктуры, сокращении количества региональных и местных аэропортов, несоответствии уровня развития автомобильных дорог спросу на автомобильные перевозки и уровню автомобилизации. По итогам 2019 г. объем инвестиций в транспортный комплекс составил 2,1 трлн руб., или 1,9 % общего объема ВВП страны. В структуре инвестиций в транспортный комплекс инвестиции в транспортную инфраструктуру составляют 65,8 %, в транспортные средства, машины и оборудование – 34,2 %. Уровень развития региона зависит от уровня развития транспортной системы, транспортной инфраструктуры как одной из ее составляющих и уровня транспортной обеспеченности и доступности [Распоряжение Правительства ... , 2021; Кокаев, Лукомская, Селиверстов, 2012; Селиверстов, 2015]. Целью данной работы является оценка транспортной обеспеченности пространства регионов Уральского федерального округа (далее – УФО) на основании имеющейся статистической информации.

Проблемы и перспективы развития транспортной инфраструктуры, транспортной обеспеченности и доступности исследовали Л.И. Василевский [Василевский, 1971], Н.Н. Баранский [Баранский, 1980], Д. Банистер [Banister, 2005], И.В. Никольский [Никольский, 2009], В.Н. Буг-роменко [Бугроменко, 2010], С.А. Селиверстов [Селиверстов, 2015], С.А. Тархов [Тархов, 2018], А.Н. Савруков и Н.Т. Савруков [Савруков А.Н., Савруков Н.Т., 2021], Ж.К. Ли [Lee, 2021], Р. Зо-ховска [Zochowska, 2022].

Отечественные и зарубежные ученые связывают уровень транспортной обеспеченности с состоянием транспортной сети. При изучении вопроса обеспеченности территорий транспортной сетью выделяются три основных направления: статистическое (на основании густоты сети с использованием статистических данных), геометрическое (использование средств элементарной геометрии), картографическое [Чибряков, 2012]. Уровень транспортной обеспеченности территории обычно оценивается густотой транспортной сети, для расчета которой используются коэффициенты Г.А. Гольца, Э. Энгеля, Ю.И. Успенского, Л.И. Василевского [Василевский, 1971]. Основным недостатком расчета показателей на основе густоты сети является использование в формулах всей площади террито- рии, что искажает картину в малонаселенных районах. Расчет освоенной площади не производится и не отображается в разрезе регионов в отчетах государственной статистики.

Показатели транспортной обеспеченности и доступности отражают уровень развития транспортного обслуживания населения и хозяйственных объектов и зависят от наличия транспортной инфраструктуры, ее качества и состояния, протяженности путей сообщения, их пропускной и провозной способности, наличия подъездных путей и других факторов. Низкая развитость транспортной инфраструктуры ограничивает перемещение населения и грузов и влияет на эффективность транспортировки ресурсов и готовой продукции.

Характеристика транспортной инфраструктуры

Уральского федерального округа

На УФО приходится 8,63 % трудоспособного населения Российской Федерации и 16,73 % инвестиций в основной капитал. Доля ВРП регионов УФО составляет около 12,45 % от совокупного ВРП всех субъектов Российской Федерации. По итогам 2020 г. транспортировка и хранение в структуре ВРП по видам экономической деятельности составляет 6,2 % по УФО, что меньше среднего по стране (7,1 %), при этом максимальные показатели характерны для Курганской (10 %) и Тюменской (9,6 %) областей, в Челябинской области – 6,8 %, в ХМАО – 6,5 %, в Свердловской области – 5,9 %, в ЯНАО – 4,1 % [ЕМИСС, 2022].

Объем транспортных услуг населению за 2021 г. превысил 222 827 млн руб., что составляет 11,15 % от совокупного объема данного показателя по всем субъектам Российской Федерации. Максимальный объем приходится на Свердловскую область (131 167 млн руб.), минимальный – на Курганскую область – 3 805 млн руб. Стоимость основных фондов по транспортировке и хранению – 14 229 680 млн руб., что равно 22,63 % стоимости основных фондов Российской Федерации. При этом 87 % стоимости основных фондов приходится на Тюменскую область, ХМАО и ЯНАО.

Транспортный комплекс УФО представлен всеми видами транспорта. По состоянию на конец 2021 г. УФО занимает шестое место в России по протяженности железнодорожных путей общего пользования (8 494,6 км), седьмое – по протяженности автомобильных дорог общего пользования федерального, регионального или межмуниципального и местного значения

(105 588,253 км), шестое – по плотности автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (43,87 км дорог на 1 000 кв. км территории). Внутренние водные пути проходят по территории 4 субъектов УФО. В округе расположены 28 аэродромов, из них 16 входит в перечень аэродромов национальной опорной аэродромной сети [ЕМИСС, 2022].

Одними из основных показателей работы транспорта являются объемы перевозок грузов по отправлению. Объем перевозки грузов автомобильным транспортом в России по итогам 2021 г. составил 5 490 500 тыс. т, железнодорожным – 1 402 919 тыс. т, внутренним водным – 94 377 тыс. т. Доля УФО в перевозке грузов составляет 3,95 % для автомобильного, 12,97 % для железнодорожного, 3,60 % для внутреннего водного транспорта [ЕМИСС, 2022].

Анализ динамики перевозки грузов по субъектам УФО за период с 2017 по 2021 г. показал, что, несмотря на рост перевозки грузов автомобильным транспортом по России на 2 %, железнодорожным транспортом – на 1 %, и сокращение объемов перевозок внутренним водным транспортом на 9 %, автомобильные грузоперевозки снизились во всех субъектах (максимальное снижение на 74 %зафик-сировано в Тюменской области без АО, ЯНАО – 43 %, ХМАО – 30 %), железнодорожные перевозки снизились в четырех субъектах и увеличились в Свердловской области (на 9 %) и в ЯНАО (на 13 %), перевозки внутренним водным транспортом снизились во всех субъектах (см. табл. 1).

Снижение показателей относительно 2017 г. может быть обусловлено влиянием COVID-19 и введенных ограничений на транспортную систему и на экономику в целом в 2020–2021 годы.

Методология и результаты исследования

Для оценки связанности пространства субъектов Уральского федерального округа были отобраны и нормализованы доступные показатели статистических данных Росстата, ЕМИСС и Министерства транспорта, позволяющие оценить инфраструктуру, поддерживающую взаимодействие экономических субъектов, анализ произведен за период 2012–2021 годов. При расчете были использованы данные по автодорогам, железнодорожным и внутренним водным путям, расчеты по авиасообщению не выполнялись.

Наиболее распространенными показателями оценки уровня развития транспортной инфраструк- туры территории являются: плотность (густота) сети относительно территории (длина путей сообщения в километрах на 1 000 кв. км территории) и плотность (густота) сети относительно населения (длина путей сообщения в километрах на 10 тыс. жителей) [Василевский, 1971].

Плотность (густота) транспортной сети относительно территории в расчете на 1 000 кв. км рассчитывается по формуле [Василевский, 1971: 25]:

где L – длина сети в км; S – площадь территории в тысячах кв. км.

На рисунке 1 приведено изменение плотности автомобильных дорог за указанный период.

Плотность эксплуатируемых автомобильных дорог общего пользования федерального, регионального или межмуниципального и местного значения с твердым покрытием в УФО округе за 2012–2021 гг. возросла, что можно объяснить увеличением общей протяженности дорог за счет строительства новых. Самый большой рост (в 2,14 раза) наблюдается в Челябинской области. Плотность железнодорожных путей и внутренних водных путей за этот же период практически не изменилась и составила 4,7 км на 1 000 кв. км территории УФО. При этом максимальная плотность

Таблица 1

Изменение объема перевозки грузов по видам транспорта по УФО за период 2017–2021 гг., %

Субъект

Вид транспорта

Автомобильный

Железнодорожный

Внутренний водный

Курганская область

-7 %

-8 %

Свердловская область

-2 %

9 %

-23 %

Ханты-Мансийский автономный округ

-30 %

-2 %

-3 %

Ямало-Ненецкий автономный округ

-43 %

13 %

-18 %

Тюменская область без авт. округов

-74 %

-7 %

-20 %

Челябинская область

-10 %

-3 %

Примечание. Составлено по: [ЕМИСС, 2022].

Рис. 1. Плотность (густота) автомобильных дорог общего пользования федерального, регионального или межмуниципального и местного значения с твердым покрытием по субъектам УФО за 2012–2021 гг., км дорог / 1 000 кв. км территории

Примечание. Составлено по: [ЕМИСС, 2022].

железнодорожных путей в Свердловской (18,14 км / 1 000 кв. км) и Курганской (10,43 км / 1 000 кв. км) областях, а минимальная в ЯНАО (0,63 км / 1 000 кв. км), что обусловлено географическими факторами [ЕМИСС, 2022].

Сравнительная плотность сети путей сообщения относительно территории по видам транспорта на 2021 г. (рис. 2) показывает, что в регионе преобладают автомобильные дороги. В Курганской, Свердловской, Тюменской и Челябинской областях их плотность выше, чем в среднем по России (64,66 км / 1 000 кв. км). Плотность железных дорог минимальна в ХМАО и ЯНАО. Внутренние водные пути отсутствуют в Курганской и Челябинской областях.

Плотность (густота) сети относительно населения рассчитывается по формуле [Василевский, 1971: 25]:

L

P = p ,                     (2)

где L – длина сети в км; Р – население в десятках тыс. чел.

Рисунок 3 отражает плотность (густоту) сети путей сообщения относительно населения по видам транспорта на 2021 год. Максимальная плотность сети наблюдается по автомобильным дорогам в Курганской области и составляет 204 км на 10 тыс. жителей, что превосходит показатели по России в 1,9 раза. В УФО уровень

Рис. 2. Плотность (густота) сети путей сообщения относительно территории по видам транспорта на 2021 гг., км дорог / 1 000 кв. км территории

Примечание. Составлено по: [ЕМИСС, 2022].

IS автомобильные дороги □ железнодорожные пути ^ внутренние водные пути

Рис. 3. Плотность (густота) сети путей сообщения относительно населения по видам транспорта на 2021 гг. Примечание. Составлено по: [ЕМИСС, 2022].

транспортной обеспеченности по автомобильным дорогам ниже среднего по стране на 20 %. Плотность железнодорожных путей относительно населения ниже среднего по УФО в Челябинской и Тюменской областях и ХМАО, при этом среднее значение плотности по УФО выше аналогичного показателя по стране на 15 %. Внутренние водные пути развиты в ЯНАО, ХМАО и Тюменской области. Плотность сети составляет соответственно 74,73 км, 37,22 км и 9,49 км на 10 тыс. жителей. Эти показатели превышают средние значения по стране в 10,7, 5,3 и 1,4 раз. В УФО уровень транспортной обеспеченности внутренними водными путями относительно населения выше среднего значения показателя по стране на 50 %.

Наряду с простыми показателями плотности транспортной сети применяются комплексные: коэффициенты Энгеля – Юдзуру Като, Успенского, Колосовского, Гольца, Василевского и др. [Василевский, 1971].

Коэффициент Энгеля позволяет сравнивать обеспеченность транспортными путями сообщения районов с различной плотностью населения. Он выявляет более отчетливое соответствие с уровнем экономического развития регионов, чем простые показатели густоты сети.

Он рассчитывается как средняя геометрическая обоих простых показателей густоты (плотности транспортной сети) по формуле Энгеля – Юдзуру Като [Василевский, 1971: 29]:

. L

^Э — ”7= (3) Vs? , где L – длина сети в км; S – площадь территории в сотнях кв. км; Р – население в десятках тыс. чел.

Коэффициент Успенского (4) является модификацией коэффициента Энгеля и учитывает веса отправляемых на территории грузов [Василевский, 1971: 31]:

где L – длина сети в км; S – площадь территории в сотнях кв. км; Р – население в десятках тыс. чел.; t – вес отправляемых грузов, тыс. т.

Коэффициент Василевского (5) является видоизмененным коэффициентом Успенского и вместо веса отправляемых грузов учитывает суммарный физический вес продукции промышленности и сельского хозяйства в тыс. т [Василевский, 1971: 31]:

где L – длина сети в км; S – площадь территории в сотнях кв. км; Р – население в десятках тыс. человек; Q – суммарный физический вес продукции промышленности и сельского хозяйства в тыс. т.

Коэффициент Гольца также является модификацией коэффициента Энгеля. Так как численность населения разных районов, регионов и стран могут значительно различаться, коэффициент Гольца учитывает, что порой одни и те же транспортные пути соединяют населенные пункты с различной численностью, что позволяет вывести более выверенную картину уровня транспортного развития. Коэффициент Гольца рассчитывается по формуле [Бугроменко, 1981: 19]:

где L – длина сети в км; S – площадь территории в сотнях кв. км; П – число населенных пунктов.

В таблице 2 приведены все расчетные коэффициенты по УФО по состоянию на 2021 год.

Транспортная обеспеченность также может быть рассчитана с приведением различных видов транспорта к км железных дорог. Использование комплексного коэффициента позволяет вернее отразить уровень обеспеченности регионов автодорогами, железными дорогами и внутренними водными путями, чем каждый показатель густоты сети в отдельности. Исходя из провозной способности путей сообщения разных видов транспорта и фактически выполняемой работы, Л. Василевский предлагает следующие коэффициенты приведения: 1 км внутренних водных путей – 1 км железных дорог; 1 км усовершенствованных автодорог – 0,45 км железных дорог; 1 км автодорог с твердым покрытием – 0,15 км железных дорог [Василевский, 1971].

В таблице 3 приведены расчеты комплексных коэффициентов с учетом приведения различных видов транспорта к километру железных дорог по данным 2021 года.

Расчет приведенных показателей показывает, что для УФО характерен средний уровень транспортной обеспеченности. Регионами аутсайдерами являются ХМАО и ЯНАО. Курганская и Свердловская области по всем рассчитанным коэффициентам и плотности транспортной сети относительно территории и населения превышают средние показатели по стране.

Таблица 2

Расчет показателей транспортной обеспеченности автомобильного, железнодорожного и внутреннего водного транспорта УФО по состоянию на 2021 год

Субъект

Коэффициент Энгеля

Коэффициент Успенского

Коэффициент Гольца

автомобильные дороги

железно-дорожные пути

внутренние водные пути

автомобильные дороги

железно-дорожные пути

внутренние водные пути

автомобильные дороги

железно-дорожные пути

внутренние водные пути

Российская Федерация

31,39

1,74

2,04

6,55

0,57

1,65

26,58

1,48

1,72

Уральский федеральный округ

22,30

1,79

2,75

6,24

0,53

3,07

22,21

1,79

2,74

Курганская область

69,11

3,08

23,68

0,82

31,54

1,41

Свердловская область

35,18

3,85

1,28

9,74

0,93

6,01

75,16

8,22

2,74

Тюменская область

12,61

1,04

5,03

3,24

0,41

4,45

11,72

0,97

4,68

в том числе:

Ханты-Мансийский автономный округ

7,75

1,14

6,61

1,67

0,47

4,53

8,15

1,45

8,38

Ямало-Ненецкий автономный округ

4,60

0,74

6,30

1,55

0,27

7,01

5,53

0,95

8,11

Тюменская область без автономных округов

38,84

1,76

2,95

10,28

0,62

2,37

27,90

1,27

2,12

Челябинская область

49,08

3,25

13,17

0,66

50,99

3,38

Примечание. Составлено авторами.

Таблица 3

Расчет приведенных показателей транспортной обеспеченности автомобильного, железнодорожного и внутреннего водного транспорта УФО по состоянию на 2021 год

Регионы

Приведенная длина путей, км

Плотность (густота) транспортной сети относительно территории

Плотность (густота) транспортной сети относительно населения

Коэффициент Энгеля

Коэффициент Успенского

Коэффициент Гольца

Российская Федерация

663 884,57

38,82

45,61

13,31

2,56

11,27

Уральский федеральный округ

59 842,89

32,91

48,54

12,64

2,88

12,59

Курганская область

6 089,11

85,16

74,38

25,17

5,89

11,49

Свердловская область

16 547,20

85,16

38,57

18,12

3,69

38,72

Ханты-Мансийский автономный округ

10 816,30

20,22

64,09

11,39

2,34

14,43

Ямало-Ненецкий автономный округ

6 030,35

7,84

110,24

9,30

2,57

11,97

Тюменская область без автономных округов

9 238,06

57,70

59,86

18,58

4,32

13,35

Челябинская область

11 121,88

125,67

32,30

20,15

3,63

20,93

Примечание. Составлено авторами.

Обсуждение и выводы

Уровень транспортной обеспеченности УФО, рассчитанный по коэффициентам по видам транспорта, выглядит следующим образом.

Автомобильные дороги. Коэффициент Энгеля на 29 % ниже среднего по стране, коэффициент Успенского на 5 % ниже, коэффициент Гольца – на 16 % ниже. Таким образом транспортная обеспеченность УФО автомобильными дорогами из расчета площади, перевезенных грузов и количества населенных пунктов хуже, чем в среднем по стране. Самые минимальные значения относятся к ХМАО и ЯНАО. Максимальные значения характерны для Курганской (на 120 % выше среднего по стране) и Челябинской (на 56 % выше среднего по стране) областей.

Железнодорожные пути. В целом длина и, соответственно, плотность железнодорожных путей с 2012 по 2021 г. практически не изменилась. Рассчитанные коэффициенты позволяют сделать вывод о достаточном уровне транспортной доступности в целом для округа: коэффициент Энгеля на 3 % выше среднего по стране, коэффициент Успенского на 7 % ниже, коэффициент Гольца – на 21 % выше. Минимальные зна- чения относятся к ХМАО и ЯНАО: коэффициент Энгеля на 35 % и 57 % ниже среднего по стране, коэффициент Успенского на 18 % и 53 % ниже, коэффициент Гольца – на 2 % и 35 % ниже.

Внутренний водный транспорт. В субъектах, где внутренний водный транспорт присутствует, уровень транспортной обеспеченности является высоким и превышает средние по стране по различным коэффициентам в 2–3,5 раза. При этом в ХМАО и ЯНАО при низких показателях покрытия автодорогами и железнодорожными путями, есть потенциал для увеличения объема перевозок внутренним водным транспортом.

В результате анализа были выявлены особенности транспортной инфраструктуры Уральского федерального округа. За период с 2012 по 2021 г. плотность железнодорожных и внутренних водных путей не изменилась, при этом плотность автомобильных дорог увеличилась на 39 %. Низкий уровень транспортной обеспеченности автодорожным и железнодорожным транспортом в ХМАО и ЯНАО частично компенсируется сезонным внутренним водным транспортом. Проведенная оценка транспортной обеспеченности Уральского федерального округа и субъектов, входящих в его состав, показала необходимость развития транспортной сети и, соответственно, транспортной инфраструктуры.

Несмотря на существующие недостатки линейных измерителей, рассчитанные в рамках анализа показатели являются универсальными, так как основаны на данных, находящихся в открытом доступе, и могут применяться на муниципальном, региональном и федеральном уровне, что позволяет проводить анализ и мониторинг изменения транспортной обеспеченности регионов и муниципальных образований при реализации инфраструктурных проектов. Для получения более точной картины, на уровне субъекта предпочтительней пользоваться коэффициентами Энгеля, Успенского и Гольца по видам транспорта.

Оценка обеспеченности транспортной инфраструктурой из расчета обжитой территории субъектов, учет пространственного расположения объектов инфраструктуры, а также расчет сезонной доступности перевозок по всем видам транспорта, включая воздушный, позволит определить перспективные направления развития транспортной инфраструктуры, что станет направлением дальнейших исследований.

Список литературы Оценка транспортной обеспеченности Уральского федерального округа

  • Баранский Н. Н., 1980. Становление советской экономической географии. М.: Мысль. 285 с.
  • Бугроменко В. Н., 1981. Транспорт в территориальных системах. М.: Наука. 111 c.
  • Бугроменко В. Н., 2010. Современная география транспорта и транспортная доступность // Известия Российской академии наук. Серия географическая. № 4. С. 7–28.
  • Василевский Л. И., 1971. Транспортная система мира / под общ. ред. С. С. Ушакова, Л. И. Василевского. М.: Транспорт. 216 с.
  • ЕМИСС. Единая межведомственная информационно-статистическая система. Государственная статистика, 2022. URL: https://www.fedstat.ru/indicators/
  • Кокаев О. Г., Лукомская О. Ю., Селиверстов С. А., 2012. О технологии анализа транспортных процессов в современных условиях хозяйствования // Транспорт РФ. № 2 (39). С. 30–34.
  • Никольский И. В., 2009. Избранные труды. Смоленск: Ойкумена. 331 с.
  • Распоряжение Правительства РФ от 27.11.2021 г. № 3363-р «О Транспортной стратегии Российской Федерации до 2030 года с прогнозом на период до 2035 года», 2021. URL: https://docs.cntd.ru/document/727294161
  • Савруков А. Н., Савруков Н. Т., 2021. Оценка состояния и уровня развития транспортной инфраструктуры в субъектах РФ // Финансы и кредит. № 6. С. 1204–1219. DOI: 10.24891/fc.27.6.1204
  • Селиверстов С. А., 2015. Разработка показателей транспортной обеспеченности // Известия Петербургского университета путей сообщения. № 4. С. 48–63.
  • Тархов С. А., 2018. Транспортная освоенность территории // Вестник Московского университета. Серия 5, География. № 2. С. 3–9.
  • Чибряков Я. Ю., 2012. Картографический метод исследования обеспеченности территорий транспортной сетью // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. № 3. C. 64–70.
  • Banister D., 2005. Unsustainable Transport: City Transport in the New Century. Routledge: [s. n.]. 304 p. DOI: 10.4324/9780203003886
  • Lee J. K., 2021. Transport Infrastructure Investment, Accessibility Change and Firm Productivity: Evidence from the Seoul Region // Journal of Transport Geography. Vol. 96. P. 1–11. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2021.103182
  • Zochowska R., Kіos M. J., Soczуwka P., Pilch M., 2022. Assessment of Accessibility of Public Transport by Using Temporal and Spatial Analysis // Sustainability. Vol. 14. P. 1–29. DOI: 10.3390/su142316127
Еще
Статья научная