Лаборатория математического моделирования функционально-пространственного развития городов

Руководитель - к.т.н. Лосин Л.А.

В лаборатории работают 3 научно-исследовательские группы

1. НИГ математического моделирования территориально-транспортного развития городов и агломераций.
Сотрудники:

  1.    Лосин Леонид Андреевич, зав. лабораторией, к.т.н., руководитель 
  2.    Калюжный Николай Анатольевич, ст.н.с., к.т.н. 
  3.    Солодилов Виктор Владимирович, ст.н.с
  4.    Липаткин Денис Валерьевич,  н.с.
  5.    Хильченко Павел Александрович, н.с., совм.

 

 2. НИГ семантического анализа информации о социально-экономических процессах.
Сотрудники:
1. Каневский Евгений Александпрвич, вед.н.с., к.т.н., Руководитель
2. Боярский Кирилл Кириллович, ст.н.с., к.ф-м.н.
3. .Клименко Евгения Николаевна, главный специалист

 3. НИГ исследований проблем экологической безопасности урбанизированных территорий.
Сотрудники:
 1. Дрегуло А.М. д.геогр.н., к.б.н, руководитель
 2. Минина Татьяна Ростиславовна, вед.н.с., к.т.н.

Направления исследований:

  1. Развитие методов математического моделирования для решения задач прогнозирования работы транспортных систем С-Петербургской агломерации, других городов и регионов

  2. Совершенствование научных представлений об основных факторах, стадиях, этапах и направлениях территориального развития городских агломераций, ареалов их формирования и урбанистических регионов

  3. Развитие методов математического моделирования применительно к сложным экономическим, природным и транспортным системам

  4. Идентификация локальных приоритетов трансформации городского пространства под влиянием объектов накопленного вреда окружающей среде для сбалансированного городского развития

  5. Разработка методики и баз данных для анализа и сравнения стратегий социально-экономического развития городов, агломераций и регионов с использованием лексикографии


                Сотрудники:

  1. Боярский Кирилл Кириллович, ст.н.с., к.ф.-м.н., совместитель
  2. Дрегуло Андрей Михайлович, д.геогр.н,
  3. Калюжный Николай Анатольевич, с.н.с., к.т.н.,совместитель
  4. Каневский Евгений Александрович,вед.н.с., к.т.н.
  5. Клименко Евгения Николаевна, главный специалист
  6. Липаткин Денис Валерьевич, н.с., совместитель
  7. Минина Татьяна Ростиславовна, вед.н.с., к.т.н.,
  8. Солодилов Виктор Владимирович, с.н.с.,
  9. Хильченко Павел Александрович, н.с., совм.
  10. Румянцева И.А., лаборант

 

Важнейшие результаты 2023 г.

 

  • На базе информационно-программного комплекса Citraf проведены исследования в целях решения следующих задач: влияние доли пользования индивидуальным транспортом на спрос на различные виды общественного транспорта; влияние стоимости парковки на функционирование транспортной системы; применение модели синтеза сетей городского общественного транспорта регионов при проектировании скоростных видов транспорта. Для решения поставленных задач в состав комплекса были включены новые алгоритмы и изменено информационное обеспечение для расчетов с учетом текущего состояния систем расселения, рабочих мест и объектов обслуживания С-Петербурга и Ленинградской области.

  • Предложен способ определения потенциальных городских центров на основе моделирования пассажиропотоков. Показано, что пространства, обладающие признаками городских центров, «скрыты» в пространственной структуре города/агломерации, поскольку города, как правило, исторически развиваются в рамках моноцентрической модели, однако на современном этапе социально-экономическая деятельность общества приводит к принудительной полицентрализации городов. Показано, что необходимо не дифференцировать территорию города в целях определения потенциальных городских центров, а выявлять сложившиеся в ходе социально-экономической деятельности общества, потенциальные городские центры «скрытые» в моноцентричном городе/агломерации. Выявлено, что целесообразно на основании предложенной гипотезы решать задачу определения границ потенциальных центров по критерию трудности сообщения или транспортной доступности.

  • Охарактеризована проблематика совершенствования научных представлений об основных направлениях устойчивого и сбалансированного территориального развития городских агломераций, ареалов их формирования и урбанистических регионов расселения СЗФО. Показано, как происходит формирование системно-группового расселения, ассоциаций населённых пунктов, городских агломераций и формаций, урбанистических регионов расселения. Охарактеризованы важнейшие проблемы развития агломераций, оптимальные пути решения этих проблем, в том числе для каждого из 3-х экономических районов СЗФО. Утверждается о конструктивности принятия в качестве базовой центро-периферийной модели территориального развития агломераций, выстраиваемой на основе использования междисциплинарного подхода. Определяются направления использования полученных результатов и перспективные направления выполнения дальнейших работ по данной тематике.

  • Основываясь на результатах исследований, был предложен для конкретной части зоны спутников Главного ядра Петербургской агломерации уникальный пока набор мероприятий и возможных к реализации проектов по развитию этой территории. Предлагается на территории, простирающейся вдоль планировочной оси развития «Большая Ижора — Лебяжье — Гора-Валдай — Шепелёво — Бухта Батарейная», на конкретных площадках создать градообразующего значения комплекс, основой развития которого станет Инновационный центр научно-образовательного обеспечения морской деятельности. Этот Центр, дополненный и оптимальным образом совмещённый с другими объектами морской деятельности, может стать одним из основных градообразующих объектов для создания нового инновационного малого города (НИМГ). Было определено местоположение и разработана краткая характеристика 7-ми площадок, которые, при более детальных исследованиях могли бы быть рекомендованы для размещения объектов градообразующего значения, в том числе в целях создания НИМГ — города-спутника Ядра Петербургской агломерации на территории Ломоносовского района Ленинградской области.

  • Охарактеризованы основные проблемные точки в оценке кумулятивных эффектов (ОКЭ) возникающих при идентификации накопленного вреда окружающей среде (НВОС) и утилизации отходов. Показано, что основная проблема заключается (1) в полуколичественных оценках основанных на нормативных требованиях, учитывающих ограниченный перечень загрязняющих веществ, на основании которых невозможно раскрыть причин фундаментального фактора появления объекта НВОС (от первопричины к следствию) и (2) сложным периодом в экономике, направленным на реализацию мер по переходу на возобновляемые источники энергии.

  • Разработана и экспериментально проверена оптимизационная многокритериальная модель перевозок твердых коммунальных отходов городской агломерации, предназначенная для минимизации затрат предприятий, занимающихся перевозками ТКО от участков их накопления до мест переработки и захоронения.

  • Создана база данных 33 городов Ленинградской области, 13 из которых вошли в состав Санкт-Петербургской агломерации. Предполагается на примере городов Ленинградской области провести исследование влияния процесса агломерирования на изменение социально-экономической и демографической ситуации как в случае включения города в агломерацию, так и в случае его не включения. База данных может быть востребована при анализе транспортной доступности города; уровня экономической активности; уровня развития инфраструктуры города, а также рынка жилья.

  • Проведены работы по анализу документов стратегического планирования социально-экономического развития Крыма, ряда регионов Севера и Юга Российской Федерации, Свердловской области и регионов Крайнего Севера. Показано, что предварительное исследование достаточно легко выполняется с помощью системы ДИСКАНТ, которая позволяет получать словари и пермутационный вывод. В частных случаях полуавтоматически могут быть построены биграммы, характеризующие исследуемые регионы. Использование семантико-синтаксического анализатора русскоязычного текста (парсера) SemSin позволяет проводить более точный анализ с учетом допустимых классов предложенных Росляковой терминов. Применение специальной программы Stalker к результатам разбор текста, выполненного парсером, позволяет получить дополнительную информацию для построения различного типа биграмм и сравнительного анализа терминов. Эти биграммы довольно интересно характеризуют некоторые особенности регионов.