Информационные системы
Анализ других работ

1С:Предприятие

Учебник
Рассылка
Курс лекций
Статьи
Программы
Ссылки

Информационные технологии

Инф. системы
Технология .Net
Модель города
Книги и статьи

ЭРА

Интересное

Психология
Философия
Фантастика
Помощь студенту
Гостевая книга
Ссылки

Форум

mista.ru / Инф. технологии / Модель города / Диплом / Анализ других работ

2.4 Анализ работ в области моделирования социально-экономических систем

2.4.1 Модель городской системы Дж. Форрестера

В 70-х годах Дж. Форрестер [1] построил динамическую модель типичного американского города, ориентированную на анализ эволюции урбанизированной территории.

Форрестер ставил перед собой следующие цели:

  • на модели предсказать поведение сложной городской системы,
  • определить эффективность административных программ в долгосрочной перспективе, показать противоречие между долгосрочными и краткосрочными целями;
  • решить проблему возрождения городов, пришедших в упадок, и не допустить упадок городов.

Форрестер выделил следующие подсистемы в своей модели:

  • Население
  • Жилой фонд
  • Предприятия

Каждая подсистема была рассмотрена с точки зрения эволюции. Население было поделено на три класса: «Неполностью занятые», «Занятые» и «Менеджеры-профессионалы». Жилой фонд был поделен на «Дешевый жилой фонд», «Доходный жилой фонд» и «Сверхдоходный жилой фонд». Предприятия были поделены на «Новые предпр

К внешней среде города относятся: другие города, сельская местность, пригород. Если этот город кажется более притя­гательным по сравнению с прежним местожительством людей, то они мигрируют в город, если менее притягательным, то из города. Если город более притяга­телен, то приток в него людей будет продолжаться до тех пор, пока не наступит перенаселенность. Будучи не в состоянии справиться с перенаселенностью, город теряет свою притягательность относительно тех мест, с которыми он контактирует

Притягательность — это составное понятие, комбинирующее в себе большое число факторов. В нашей модели притягательность города определяет­ся такими переменными, как социальная мобильность, наличие жилья, размер общественных затрат, наличие мест работы, программы государственной помо­щи городам.

Очевидно, что существуют и другие факторы притягательности. На притягательность какого-либо определенного города может влиять климат, удаленность города, политические ограничения и иммиграционные ограниче­ния.

Важным моментом, заслуживающим пристального внимания, является утверждение Дж.Форрестера и других исследователей о том, что природа комплексных систем контринтуитивна. Таковые, настаивают они, включают взаимодействие слишком многих переменных, чтобы человеческий ум мог удерживать их в правильном порядке. Как утверждает Дж.Форрестер, интуитивные суждения суть реакция на непосредственные причинно-следственные отношения, характерные для более простых систем, тогда как в комплексных системах истинные причины могут быть глубоко скрыты или отдалены по времени или, чаще всего, коренятся в самой структуре (характере) системы, что распознается не сразу. По этой причине в данной ситуации при принятии решений необходимо использовать алгоритмы, а не полагаться на интуитивные суждения.

Форрестер построил сложную динамическую модель с множеством прямых и обратных связей между подсистемами, на которой появилась возможность прогнозировать развитие города и анализировать воздействие различных программ городской администрации.

здесь должна быть картинка!

Рис.2.2 Основные уровни модели Форрестера

На построенной модели Форрестер проанализировал следующие распространенные программы возрождения города:

  • Программа профессионального обучения (занятых, неполностью занятых)
  • Программа строительства жилого фонда (сверхдоходного, доходного, дешевого)
  • Программа сноса трущоб
  • Программа строительства новых предприятий
  • Программа сноса предприятий, пришедших в упадок
  • Программа субсидирования затрат на душу населения
  • Программа обеспечения работой неполностью занятых

Результаты моделирования показали неэффективность некоторых программ возрождения города в долгосрочной перспективе, например программы строительства дешевого жилья или программы субсидирования города из внешней среды без структурной перестройки экономики города.

В работе Форрестера не учитываются финансовые отношения между органами власти и объектами управления. Хотя основой проведения любых городских программ является их финансирование. Денежные средства поступают от других уровней власти в виде субсидий и дотаций, а также через налоги от населения, предприятий и других объектов и явлений на территории города.

Основным ограничением на строительство жилого фонда или предприятий у Форрестера выступает свободная для застройки земля. Это действительно очень важный фактор, однако часто ограничением служит недостаток денежных средств и другие факторы.

Форрестер не выделял предприятия сферы обслуживания, хотя эта сфера значительно отличается от сферы материального производства и строительства. Предприятия сферы обслуживания в основном ориентированы на обеспечение потребностей населения и других предприятий.

Рассмотренные допущения модели Форрестера, особенно отсутствие финансовых отношений, не позволяют применить эту модель без изменений для достижения поставленных в дипломной работе задач. Но некоторые идеи Форрестера заслуживают пристального внимания, например детализация жилого фонда с целью проследить в динамике его эволюцию, а также другие идеи.

 

2.4.2 Аналитический комплекс «Прогноз»

Заслуживает внимания отечественная система поддержки принятия решений, разработанная  компанией «Прогноз» и имеющая одноименное название. ЗАО "Прогноз" - российская компания, созданная в 1991 году на базе Пермского Государственного Университета. Фирма "Прогноз" специализируется в области программных комплексов и информационно-аналитических систем поддержки принятия решений. В 1994 году "Прогноз" получил грант Сороса на проведение научных исследований.

На сегодняшний день компания "Прогноз" занимает одно из ведущих мест в сфере разработки прикладных систем поддержки принятия решений. Свидетельством значимости исследований компании является выполнение научно-исследовательских работ для федеральных и региональных органов власти, промышленных предприятий и холдингов, крупных банков, страховых и инвестиционных компаний.

Высокое качество и широкие функциональные возможности аналитического комплекса ПРОГНОЗ подтверждается реальным опытом применения данного программного продукта в различных министерствах и ведомствах федеральной власти, а также в некоторых регионах РФ. Кроме того, компания "Прогноз" стала победителем конкурса "БИЗНЕС-СОФТ 2001", закрытие которого состоялось 15 февраля 2001 года в Москве. Аналитический комплекс "Прогноз" завоевал первое место в классе "Система поддержки принятия решений".

В настоящее время компанией «Прогноз» реализованы или находятся в стадии разработки системы для федеральных и региональных органов власти, коммерческих структур. В их числе:

  • Администрация Президента Российской Федерации,
  • Счетная палата Российской Федерации,
  • Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации,
  • Министерство энергетики Российской Федерации,
  • Министерство промышленности, науки и технологий Российской Федерации,
  • Банк России и ряд его территориальных управлений,
  • ОАО "Газпром", а также
  • Администрации ряда субъектов Российской Федерации, в том числе Пермской области, Тверской области, Республики Башкортостан, Республики Удмуртия, Республики Мордовия, Саратовской области.

Отличительной особенностью разрабатываемых компанией систем поддержки принятия решений является применение комплекса динамических моделей финансово-материальных потоков экономического объекта, на основе которых реализуются имитационные, оптимизационные и целевые алгоритмы управления, реализованный в оригинальном программном продукте «Прогноз». Аналитический комплекс «Прогноз» (далее Комплекс) представляет собой пакет программ, специализированных для решения задач общего анализа, моделирования, прогнозирования и планирования.

Для принятия обоснованных управленческих решений федеральными и региональными органами власти важны анализ, моделирование и прогнозирование динамики макроэкономических и территориальных инидкаторов. Эффективную информационно-аналитическую поддержку принятия управленческих решений способны обеспечить системы автоматизации аналитичской и прогнозной деятельности, организаующие процессы сбора, хранения и обработки территориальной информации. Концепция Комплекса основана на технологии интегрированных хранилищ данных (Data Warehouse), углубленной аналитической обработке накопленной информации методами поддержки принятия решений (OLAP-технологии), комплексных динамических и имитационных и оптимизационных моделях.

В интегрированном хранилище данных федеральных и региональных информационно-аналитических систем информация регулярно пополняется в результате отбора необходимых данных из различных источников информации (автономных баз данныз, Госкомстата РФ и других источников информации).

Примерный перечень задач, решаемых с использованием Комплекса, следующий:

  • динамический анализ и мониторинг процессов, являющихся предметом контроля федеральных и региональных органов власти;
  • анализ тенденций и закономерностей в динамике контролируемых показателей в функциональном и территориальном разрезах;
  • моделирование и вариантное прогнозирование на основе комплекса имитационных моделей состояния и взаимосвязей функциональных и социально-экономических показателей отраслевых, ведомственных, региональных комплексов;
  • оценка эффективности принимаемых решений;
  • автоматизация процессов подготовки аналитической отчетности, инструментальная и информационная поддержка экспертно-аналитической деятельности руководства и сотрудников региональных и федеральных органов власти;
  • формирование и ведение аналитических баз данных социально-экономических и финансовых показателей;
  • комплексный анализ сложившейся социально-экономической ситуации;
  • сравнительный анализ уровня развития регионов, муниципальных образований региона с целью выделения диспропорций и точек роста;
  • моделирование параметров социально-экономического и финансового развития исследуемого объекта (страны, отрасли, региона, муниципального образования);
  • формирование сценариев управленческих решений по перспективному социально-экономическому развитию регионов во взаимосвязи с макроэкономическими параметрами;
  • выполнение многовариантных прогнозных расчетов сценарного и целевого типа социально-экономического развития регионов и страны на основе комплекса динамических моделей;
  • анализ и прогноз влияния макроэкономических и региональных факторов на развитие экономической и социальной ситуации в регионах.

Специализированные информационно-аналитические системы мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития административно-территориальных единиц (субъектов РФ, отраслей, отраслевых комплексов) и федеральных органов власти предназначены для накопления, хранения и всестороннего анализа структурированной информации и прогнозирования территориальных и отраслевых социально-экономических процессов. Предметная область информационно-аналитических ресурсов систем, разработанных на основе Комплекса, ориентирована на поддержку принятия управленческих решений федеральных и региональных органов власти по основным направлениям хозяйственной деятельности.

Ниже мы рассмотрим состав Комплекса:

Аналитическая база данных

Аналитическая база данных в составе Комплекса предназначена для хранения иерархически структурированной многомерной динамической информации. Комплекс ориентирован на многомерное представление данных, однако допускается прямая обработка традиционных реляционных таблиц или логическое преобразование таблиц в многомерные объекты.

Интуитивно понятный интерфейс Комплекса предоставляет пользователю удобные средства составления нерегламентированных запросов, генерации отчетов, анализа и преобразования данных. Особенностями аналитической базы можно считать:

  • Возможность использования в качестве хранилища данных таблиц пользователей, пополняемых внешними по отношению к Комплексу средствами. Таким образом, существенно облегчается взаимодействие между средствами сбора информации и средствами ее анализа (различные блоки программного Комплекса и уже используемое программное обеспечение других производителей);
  • Развитые возможности по преобразованию данных. В частности, имеется ряд механизмов, позволяющих производить вычисления, сравнения и агрегирование данных базы в реальном времени, что обеспечивает актуальность данных и не требует дополнительных объемов дискового пространства.

Источники данных

Необходимость в постоянной "подпитке" информацией из различных гетерогенных источников данных обусловила наличие в рамках Комплекса инструментария гибкой настройки на внешние информационные массивы. Поддерживаются шлюзы к SQL-ориентированным СУБД (Oracle, Informix, MS SQL Server и др.), СУБД класса персональных (Access, FoxPro, Paradox), электронным таблицам (Excel) и файлам (txt). При этом допустима загрузка информации из таблиц и файлов произвольной структуры в таблицы, используемые Комплексом и предполагающие специальные представления данных.

Имитационное моделирование

Интерфейс блока моделирования предоставляет пользователю набор визуальных и программных средств для построения моделей бизнес-процессов. Графические средства и макроязык Комплекса обладают достаточной гибкостью и в то же время доступны пользователю - непрограммисту. Основой всего блока является макроязык, ориентированный на обработку многомерных матриц и векторов. Кроме того, язык обладает стандартным набором управляющих конструкций, содержит специальные наборы математических функций, функций обработки файлов, статистических вычислений и обработки матриц с учетом иерархической структуры информации из аналитической базы. Так же в макроязык встроен блок, позволяющий конструировать специальные диалоговые формы, которые могут быть вызваны в процессе моделирования и использованы для доопределения различных параметров моделей или вывода промежуточных результатов.

Комплексный подход к построению моделей бизнес-процессов предполагает сочетание имитационных, целевых, оптимизационных и статистических методов моделирования и прогнозирования.

Многовариантные расчеты

Возможность выполнения многовариантных сценарных и целевых расчетов ("Что будет, если…?" и "Что нужно, чтобы…?" - анализ) на основе имитационных, оптимизационных и целевых моделей позволяет находить различные варианты финансовых стратегий, сравнивать между собой потенциальные результаты их реализации, ранжировать варианты по произвольным экономическим критериям.

Конструктор отчетов

Конструктор отчетов Комплекса выполнен в форме электронной таблицы, что позволяет пользователю достаточно легко создавать аналитические и нормативные отчеты произвольной формы. Конструктор имеет поддержку многомерного представления данных и специальные функции, обеспечивающие его тесную интеграцию с другими компонентами Комплекса. Кроме этого, конструктор имеет развитую подсистему построения графиков и диаграмм, возможны импорт и экспорт отчетов в различные форматы, в том числе в файлы Excel и Html.

Электронные карты территорий

Наряду с табличным и графическим представлением, данные и результаты расчетов могут быть отображены на электронных картах территорий, что в ряде случаев значительно упрощает их визуальный анализ. Особенностью Комплекса является простота подготовки топографической основы, позволяющая пользователям получать хорошие результаты в сжатые сроки. Специальный формат хранения картографической информации обеспечивает компактность и быстрое отображение. Имеется ряд средств, позволяющих импортировать карты из общепринятых форматов и использовать их в составе Комплекса.

Таким образом, после анализа системы «Прогноз» был сделан вывод о том, что данная разработка не позволяет решить поставленные в дипломной работе задачи, поскольку в системе «Прогноз» предусмотрено всего лишь несколько показателей по жилищно-коммунальной сфере: обеспеченность населения жильем, общая площадь жилого фонда, средняя степень износа и др. Очевидно, рассмотрение жилищно-коммунальной сферы на таком высоко агрегированном уровне не позволяет достичь поставленных в данной дипломной работе задач. Однако многие идеи, реализованные в системе «Прогноз» заслуживают пристального внимания, в частности аналитическая база данных как информационная основа для имитационных моделей. Одним из перспективных вариантов развития разрабатываемой компьютерной модели жилищно-коммунальной сферы является включение ее в комплекс «Прогноз» в блок имитационных моделей и ее интеграция с другими моделями и подсистемами Комплекса.

 

2.4.3 Другие модели развития городов

Модель типового города Севера России

Работы по моделированию городов велись в Мурманской области в ИИММ КНЦ РАН под руководством Горохова A.B. Была рассмотрена проблема построения адекваной модели системной динамики развития типового города Севера России. В качестве объекта моделирования был выбран город Апатиты.

Согласно общей концепции устойчивого развития разработана концептуальная модель устойчивого развития типового города Севера России. Данная модель обеспечила переход от декларативных знаний о задачах предметной области к процедурным знаниям об алгоритмах решения этих задач и создание адекватной этим задачам модели системной динамики развития города.

Динамическое (имитационное) моделирование является одним из наиболее мощных инструментов, используемых для анализа и проектирования сложных систем. В последнее время оно получило широкое распространение при создании систем устойчивого социально-экономического развития регионов и городов. В теории моделирования динамических систем, понятие "устойчивости" имеет точное определение. Под устойчивой понимается система, которая находится в состоянии динамического равновесия. Это происходит тогда, когда все узловые элементы системы одновременно находятся в рабочем состоянии, а входные и выходные потоки соответствуют друг другу. Основной проблемой для успешного построения динамической модели, в которой конкретный город может находиться либо в состоянии устойчивого развития, либо в состоянии деградации, является задача адекватного определения сущности узловых элементов системы, важнейших характеристик и параметров их динамики, а также установления между ними связей, влияющих на динамику процесса развития города.

Следовательно, основной проблемой динамического моделирования сложных систем при недостаточной и "размытой" информации об их функционировании является обеспечение адекватности создаваемой модели объекту моделирования. В исследованиях западных специалистов эта проблема получила название "ловушки моделирования" (Pitfalls of Simulation).

При создании модели системной динамики (динамической модели) устойчивого развития типового города Севера России на примере г. Апатиты данная проблема решена путем разработки концептуальной модели как этапа динамического моделирования. Концептуальная модель обеспечивает формализацию знаний экспертов об объекте моделирования и допускает единственную интерпретацию этих знаний при создании динамической модели. Таким образом обеспечивается непроцедурная постановка задачи динамического моделирования, при этом каждому эксперту предоставляется возможность оперировать в "своих" удобных для него терминах.

Для создания концептуальной модели применен функционально-целевой подход, обеспечивающий формальную основу синтеза систем, в структурно-алгоритмической организации которых отражена структура целей предметной области. Концептуальная модель представлена в виде древовидного графа, соответствующего декомпозиции глобальной цели устойчивого развития города, которой является достижение состояния динамического равновесия всех элементов городской системы. Все элементы нижнего уровня декомпозиции образуют единый набор элементарных целей (примитивов модели), на котором заданы отношения модели.

На базе концептуальной модели разработана динамическая модель устойчивого развития типового города Севера России (г. Апатиты). Состав динамической модели соответствует набору примитивов концептуальной модели и включает в себя следующие элементы: Население города, экономика города, экология города, производство, городская инфраструктура, земельные ресурсы, жилье. Структура динамической модели соответствует набору отношений концептуальной модели.

Данный подход дает возможность строить независимые модели системной динамики для каждого узлового элемента системы, а потом интегрировать их в единый комплекс согласно структуре концептуальной модели.

Средствами системы динамического моделирования Powersim реализована демографическая подсистема динамической модели развития г. Апатиты в виде сценарной динамической модели анализа и прогноза демографической ситуации города.

Все население города разделено по возрасту на три возрастные категории: 0-14, 15-50 (55 для мужчин) и старше 51 (56 для мужчин). Это позволило моделировать такие важные для городского развития характеристики, как миграция, различающаяся по возрастным группам, отношение неработающих к работающим, которое является важной мерой экономической поддержки доступной городскому населению и др.

Исследование модели проводилось за период с 1989 по 1999 г., прогноз осуществлен до 2006 года. В качестве исходных данных динамической модели демографического сектора г. Апатиты использованы статистические данные по г. Апатиты за 1989 год и коэффициенты рождаемости, смертности, эмиграции и иммиграции, по различным возрастным группам. Отклонение результатов моделирования от реальных данных по численности населения за период 1990 - 1996гг. не превысило 3%.

Теоретическая модель пространственной организации города А. Высоковского

Предлагаемая модель пространственной организации города предназначена для идентификации основных элементов пространственной системы, их оценки и прогнозирования инерционного развития. С ее помощью в каждом конкретном городе выявляется уникальная существующая физическая структуры и социально-территориальная организация населения. В этом смысле данная модель является качественной, хотя для ее построения используются математические методы пространственной статистики. Решения о развитии города и его частей должны приниматься с учетом данных, полученных на основе использования данной модели и другой информации, необходимой субъекту, принимающему решения.

Модель основана на структурных закономерностях, отражающих связи между элементами города, выделенными по морфологическим признакам (застройка, объекты обслуживания, места приложения труда и т.д.). Эти закономерности отражают наиболее общие мотивы поведения человека в сообществе, действие множества различных институциональных субъектов, профессиональных и социальных групп, а также влияние многочисленных факторов. Модель воспроизводит только универсальные, устойчивые связи между элементами города, не зависящие от специфики его конфигурации, климата, ландшафта, региональных, демографических и других особенностей. Количественные показатели, используемые в модели, справедливы только для среднестатистических условий формирования российских городов.

Учет ситуации конкретного города должен производиться с использованием закономерностей другого типа - связывающих изменение морфологических характеристик с различными факторами, например, поведением отдельных групп населения, влиянием природных условий, особенностями восприятия архитектурных композиций. В настоящее время имеется довольно обширная литература по этому вопросу. Следует отметить, что именно с помощью этих закономерностей определяются индивидуальные отклонения от параметров установленных в модели.

Модель служит для оценки существующего состояния и прогнозирования развития города "в первом приближении", необходимом для выбора стратегии проектных или управленческих решений в распределении населения, очередности реконструктивных мероприятий, интенсификации и развитии элементов города.

Предлагаемая, “неравномерно-районированная” модель базируется на двух фундаментальных законах - неравномерности использования территории города и повышения интенсивности ее использования по мере роста города. Неравномерность города характеризуется изменением морфологических показателей в зависимости от удаленности от центра города. Удаленность измеряется в ранговой шкале, порядковым номером (дистанцией) присоединения каждого элемента к центру. Изменение морфологических показателей по мере роста города учитывается путем их дифференциации в зависимости от величины города (по количеству проживающего населения).

Модель предусматривает районирование территории, которое производится в целях управления функционирования и развития города. С его помощью на территории города выделяются повторяющиеся локальные неравномерности - концентрации объектов обслуживания, офисов и другой активности, взаимосвязанные особым образом с монофункциональными территориями, где размещены жилье, производство или озеленение. Каждая такая связка, содержащая более или менее полный комплект исходных элементов, определяется как единица пространственной системы города.

Пространственные единицы системы являются узловыми районами (наиболее полная теория узловых районов в отечественной науке представлена работами Б.Б. Родомана). Функциональная структура, распределение транспортных и пешеходных потоков и морфологическая структура, соотношение концентрированно и дисперсно размещенных объектов в этих районах согласованы между собой. Целостность, устойчивость и развитость пространственной единицы системы определяется степенью этого согласования (адаптированности).

Важно подчеркнуть, что единицы в данной модели не являются нормативными, предписательными конструкциями, созданными с целью их воспроизводства и строительства по "утвержденной" схеме. Тем более, это не автономные единицы социума, вроде “слободы” или “конца” в средневековом русском городе или современного микрорайона, специально создаваемые как низовые звенья системы управления в социальной иерархии.

В модели предполагается, что данные единицы, по существу, являются "свертками" городской жизни, по самым разным признакам, - разнообразия социальных страт, набора услуг и видов деятельности, архитектурных стилей и зданий. Статус единицы могут иметь узловые районы наделенные минимальной полнотой городской жизни, но все же достаточной для того, что бы здесь были представлены необходимые для города разнообразие и средовая и социальная целостность. Такой же единицей может быть, например, центральный район огромного столичного города, вмещающий неизмеримое разнообразие. Другими словами, в модели формируется типология единиц и, одновременно, предполагается множественность возможных реализаций этих типов в реальных условиях. Однако, каждый раз, при всем многообразии типов и их вариантов, единицы будут иметь схожие признаки физической, функциональной и территориальной структур.

Пространственные единицы в неравномерно-районированной модели (адаптированные узловые районы) состоят из двух частей: коммуникативно-общественной системы и монофункциональных территорий.

Коммуникативно-общественная система строится по схеме древовидного графа, формируется концентрированным размещением объектов публичного использования и характеризуется высокой интенсивностью использования территории.

Главное ядро коммуникативно-общественной системы - участок наивысшей концентрации объектов обслуживания, плотности застройки, разнообразия предоставляемых услуг.

Дополнительные ядра коммуникативно-общественной системы - участки высокой концентрации объектов обслуживания и плотности застройки, в составе которых размещен как минимум один из крупных уникальных объектов обслуживания, не дублирующийся в других ядрах и дополняющий аналогичные по назначению объекты главного ядра.

Связевые элементы коммуникативно-общественной системы - участки, прилегающие к улицам и магистралям (как правило, на глубину квартала) с интенсивным потоком пешеходов и общественного транспорта, которые характеризуются средней концентрацией объектов обслуживания, средней интенсивностью использования территории, в том числе за счет жилой застройки.

Монофункциональные жилые, производственные или рекреационные территории, вне коммуникативно-общественной системы характеризуются дисперсным размещением объектов публичного использования. Граница этих территорий очерчивает район, население которого с наибольшей вероятностью тяготеет в процессе повседневных маятниковых перемещений к главному ядру данного района.

Развитость коммуникативно-общественной системы, количество и мощность ядер, интенсивность использования территории района определяются уровнем структурной развитости пространственной единицы. Интегральный количественный показатель, наиболее точно характеризующий этот уровень, - суммарный объем общественной застройки единицы. Уровни структурной зрелости и связанной с ней адаптированности районов закономерно растут по мере приближения к центру города, увеличения срока существования района и величины города.

  «Развитие больших городов в условиях переходной экономики (системный подход)», Ресин, Попков

Работа [8] посвяшена развитию идей системного подхода к исследованию и регулированию пространственных структур городов. Ее методическим фундаментом является концепция динамического системного анализа и системных регуляторов, ориентированная на проблемы городского развития. Она реализуется с помощью инструментальных средств, включающих экономико-математические и макросистемные модели городских подсистем и города в целом, методы оптимального планирования и процедуры принятия решений в области функционально-пространственного развития городских систем. Значительная часть работы посвящена применению развиваемого системного подхода к решению проблем развития Москвы. Анализ эволюции градостроительной концепции города сопровождается весьма объемной и многофакторной информацией о функционально-пространственном развитии Москвы.

В работе исследуется функционально-пространственное развитие города. По мнению авторов, оно почти полностью характеризует жизнь города.

Общеизвестно, что город включает ряд подсистем, соответствующих основным видам деятельности населения: места приложения труда, жилье, обслуживание и т.п., а также коммуникации (транспорт, связь), обеспечивающие связи между элементами городской среды.

Пространственное распределение материальных объектов формирует пространственную структуру города, а взаимосвязи этих объектов -- функциональную. Все вместе -- это функционально-пространственная структура города. Сфера регулятивных воздействий на сложные и во многом противоречивые отношения, складывающиеся при функционально-пространственных изменениях города, вызывает особый интерес в кругах, имеющих отношение к проектированию, развитию и управлению сложных систем.

Регулирование взаимодействий отраслевых блоков, входящих в социально-экономическую структуру города, при динамично меняющихся внешних условиях и не менее подвижных внутренних процессах можно наиболее результативно осуществить только с использованием специальной системной технологии. В работе она названа процедурой динамического системного анализа.

Она основана на концепции многослойной полиструктуры социально-экономической системы крупного города, в которой элементы внутри каждого слоя взаимодействуют не только друг с другом, но и с элементами каждого из остальных слоев-структур (отраслевых, функциональных, организационных и др.).

Процедура динамического системного анализа реализует в замкнутом цикле мониторинг и анализ текущего состояния городской системы, синтез управляющих и регулирующих воздействий и оценку эффективности принимаемых решений.

Важным методологическим аспектом процедуры является постепенная замена "управления" функционально-пространственным развитием на "регулирование", где главным становится формирование правил поведения (экономического, социального, экологического и т.д.) элементов городской среды.

В работе приведено содержательное описание городского феномена, выявлению его особенностей, формулировке задач исследования, излагаются основные принципы динамического системного анализа и ключевые этапы соответствующей процедуры. Особое внимание авторами уделено выявлению особенностей городской системы как объекта моделирования и системным регуляторам как инструменту влияния на городское развитие в условиях перехода к рыночной экономике.

Следующая часть работы посвящена проблемам моделирования городских процессов. Наряду с общими принципами моделирования рассматриваются конкретные модели городских подсистем. Естественно, наибольший интерес представляют модели городской системы. Здесь представляется перспективным макросистемный подход к моделированию функционально-пространственной структуры города.

Также авторами рассматриваются проблемы целенаправленного влияния на городское развитие. Достаточно подробно рассмотрены методики системного регулирования и основные типы регуляторов. Последние предназначены для создания необходимой среды для функционирования процедуры динамического системного анализа. Важным этапом этой процедуры являются процессы принятия решений. Рассматриваются особенности этих процессов и их методическая база как при скалярном, так и векторном критерии качества. Особое внимание уделено диалоговым процедурам принятия решений.

Авторы попытались примененить их теоретические разработки для решения прикладных задач, связанных с функционально-пространственным развитием Москвы. Комплекс мероприятий, использованных в московской практике, показал возможности динамического системного анализа в регулировании городского развития. Он позволил избежать односторонности в анализе исходных позиций и учесть максимально широкий спектр последствий принимаемых решений.

Моделирование демографического развития города на основе банка данных «Население», Н.А. Лескова, ГУУ

Автор работы [6] считает, что демографическая проблема является одной из наиболее острых проблем социального блока в России. Небывало низкий уровень рождаемости и высокая смертность привели к тому, что с 1992г. население нашей страны сокращается чрезвычайно высокими темпами. Особенно остро стоит демографическая проблема в малых и средних городах, где характерный для городского сообщества низкий уровень рождаемости сочетается с возросшим в кризисный период уровнем смертности и отрицательным миграционным балансом.

В сложившейся ситуации как данные о текущей и будущей численности и составе населения по полу, возрасту, образованию, состоянию здоровья необходимы как органам муниципального управления (например, при выработке жилищной или образовательной политики), так и коммерческим структурам, ориентирующимся на внутригородской рынок (например, при принятии решения относительно ассортимента производимых товаров). Однако в большинстве малых и средних городов анализу демографических данных, разработке грамотной демографической политики не уделяется должного внимания; гораздо большую роль играют экономические и финансовые показатели. Если же демографические исследования и проводятся, то специалисты в большинстве случаев страдают не столько от недофинансирования, сколько от недостатка информации для комплексных исследований.

Между тем, к настоящему времени в большинстве муниципальных образований в той или иной степени автоматизированы функции подразделений органов власти, работающих с населением (таких как ЗАГС, паспортный стол, органы социального обеспечения), созданы соответствующие базы данных (БД) и системы их обработки. В соответствующих подразделениях ведется сбор информации не только о численности населения, но и об уровне образования, здоровье, доходах, жилищных условиях, и эти данные могут быть использованы при проведении комплексных демографических исследований.

Например, большое значение при принятии решений имеет прогноз будущего состава населения, в первую очередь по полу и возрасту. Такой прогноз осуществляется методом так называемой <передвижки возрастов>. Он заключается в том, что на каждом шаге прогноза исходная численность и структура населения <передвигается> в будущее, уменьшаясь при этом за счет умерших и уехавших и пополняясь за счет родившихся и приехавших. На каждом следующем шаге процедура повторяется.

Таким образом, исходными данными для прогноза служат следующие параметры:

  1. Численность и структура населения - это данные ЗАГСа 
  2. Гипотеза относительно тенденций воспроизводства населения в прогнозном периоде. В простейшем случае этот показатель может быть рассчитан на основе данных ЗАГСа.
  3. Гипотеза относительно тенденций миграции населения в прогнозном периоде. Этой информацией владеет паспортный стол.

Автором данной работы была построена имитационная модель, основанная на концепции системной динамики, позволяющая прогнозировать дальнейшее демографическое развитие города на основе данных ЗАГСа и паспортного стола и проводить направленные вычислительные эксперименты с целью проверки различных гипотез относительно тенденций воспроизводства и миграции населения. При этом параметры 2 и 3 являются настраиваемыми, что позволит в перспективе моделировать их на основе взаимосвязей между уровнем образования и рождаемостью; жилищными условиями, количеством рабочих мест в городе и миграцией и т.д.

Опыт показывает, что основным препятствием на пути к эффективному использованию (и не только в области демографии) собираемых на территории первичных данных является несогласованность действий различных подразделений органов власти и, как следствие, разрозненность собираемых ими данных. На первой стадии информатизации требовалось навести порядок в процессах повседневной рутинной обработки данных, в связи с чем подавляющее большинство баз данных подразделений органов муниципального управления ориентированы на технологию операционной (транзакционной) обработки данных (OLTP) и не предназначены для обработки комплексной информации об объектах управления. В связи с этим в настоящий момент ведутся работы по интеграции данных о базовых управляемых компонентах города (населении, юридических лицах .фондах, инфраструктуре, финансах и т.д.).

Комплексная интегрированная информация о населении в перспективе может быть использована для создания аналогичных описанной в данной работе моделей, берущих за основу информацию из БД местных органов власти для прогнозирования распределения населения по брачности, районам проживания, уровню образования, доходу, жилищным условиям, а также объединения их в комплекс.

Максимально интересными для нас разработками являются модель городской системы Форрестера и аналитический комплекс «Прогноз». Некоторые идеи Форрестера, изложенные им в книге «Динамика развития города» [1] и воплощенные в своей модели, заслуживают пристального рассмотрения. Что касается аналитического комплекса «Прогноз», то модели на основе методов системной динамики могли бы составить ядро этого комплекса в части прогнозирования будущего состояния социально-экономической системы. В связи с этим, одним из вариантов перспективного развития данного проекта является его интеграция с другими подсистемами аналитического комплекса «Прогноз».

<< Предыдущая глава | Содержание | Следующая глава >>

© Станислав Митичкин
www.mista.ru
, 1997-2003
1C:TOP-100
Волшебный форум