При создании тематических карт были использованы готовые цифровые основы административного деления России (прил. 1), рекреационного районирования Севера России (прил. 2), слои гидрографии и населенных пунктов. Все данные представлены в формате ARC/INFO. Исходный масштаб карт - 1: 8 000000. Все слои картографической основы совместимы между собой т. к. создавались по единым картографическим источникам.
Создание, редактирование и оформление тематических кат и слоев для рекреационной ГИС проходило в программном обеспечении ARC/INFO и ArcView компании ESRI (США).
ARC/INFO - программный продукт относящийся к разряду инструментальных ГИС для создания геоинформационных систем, обеспечивающий ввод, обработку, анализ данных и составление карт с использованием персонального компьютера. Версия PC ARC/INFO имеет следующие возможности цифрование карт; обмен данными в различных форматах; работу с реляционной базой данных; наложение карт; их показ на экране; разного рода запросы; интерактивное графическое редактирование;
поиск объектов по их адресам и анализ линейных сетей типа коммуникационных с решением оптимизационных задач (Введение в ГИС методология ARC/INFO). ArcView версия 3 программный продукт относящийся к разряду настольных ГИС представляет собой усовершенствованную и расширенную версию известного пакета ArcView 2, но сохранивший его основное предназначение. Это простой и эффективный инструмент конечного пользователя, работающего с базами данных, созданными в ARC/INFO. PC ARC/INFO и ArcCAD.
ArcView 3 является важным компонентом общего решения задач ГИС в пределах всего проекта. Он позволяет оптимально организовать, интегрировать, распределять и предоставляет легкий доступ к быстро накапливающемуся массиву разнообразных данных. ArcView обеспечивает легкий доступ к базам данных, созданным в ГИС ARC/INFO, и также является самостоятельным ГИС продуктом, способным решать многие аналитические задачи и содействовать процессу принятия решений. К числу новых, расширенных, возможностей ArcView 3 относятся: улучшенный географический анализ, графическое редактирование, редактирование тем, редактирование операций, компоновка карт и документов, адресное геокодирование, обеспечение доступа к разным типам данных, оцифровка карт по растровому изображению (Введение в ArcView GIS, 1998).
Все тематические карты были подготовлены и оформлены в программе ArcView 3. Каждая карта показывает отдельный показатель из различных тематических блоков рекреационной матрицы.
К защите дипломного проекта подготовлены и представлены следующие тематические карты.
Карта Рекреационного районирования Севера России(прил. 3). На карте количественным фоном показаны рекреационные районы с транспортной доступностью менее 100 км. , от 100-300, от 300 до 500 и более 500 км.
Большинство районов Субарктики России малоосвоены в транспортном отношении. Фоновая транспортная доступность оценивается в 300-500 километров. Наиболее хорошо обеспечены различными видами транспорта прибрежные районы Европейской части России и приречные районы (Енисей, Печора, Колыма, Индигирка). В этих районах рекреационное освоение , связанное с использованием транспортных средств видимо не вызовет больших сложностей, прочие районы доступны лишь при использовании воздушного транспорта и отчасти морского (речного) транспорта. Карта энергообеспеченности (прил. 9)
Фактор энергообеспеченности района является одним из самых важных условий для развития рекреации, он входит в хозяйственный блок, является составляющей общехозяйственной инфраструктуры. Измеряется в баллах, от 0 до 2, максимальное значение 2 балла говорит о наличие кольцевых энергосистем, 1 балл - ТЭС и ГРЭС, находящиеся вне кольца, 0. 5 балла - дизельные ЭС, 0. 1, 0. 3 б. - мелкие дизельные установки. Данные были получены из атласа СССР, 1985 г. с добавлениями уточненных данных по литературным источникам.
Наиболее хорошо обеспечены электроэнергией большинство районов Кольского полуострова, Воркутинский ТПК, Норильский ТПК. Обеспеченность прочих районов значительно хуже, они расположены вне кольцевых энергосистем и снабжаются энергией за счет работы дизельных установок различной мощности. Районы Восточной Сибири практически лишены источников постоянного энергоснабжения за исключением прибрежных и приречных территорий. Таким образом эти районы представляют сложность в рекреационном освоении за исключением охотничье-промыслового и спортивного туризма. Карта пейзажного разнообразия (прил. 4)
Пейзажное разнообразие оценивалось в бальной шкале. Это комплексная экспертная оценка которая дается экспертами оценивающими район с различных психолого-эстетических и природных позиций. В целом можно говорить о достаточном пейзажном разнообразии Севера России, которое дополняется культурно-историческими памятниками. Фактор наличия культурно-исторических и природных объектов является активизирующим и относится к психолого-эстетическому блоку.
К культурно-историческим памятникам для всего Севера России относятся: увековеченные в географических названиях Арктики имена полярных исследователей, ряд маяков, построенных в конце XIX - начале XX веков, представляющих собой историческую ценность, и, служащих морским судам по ныне, 9 этнических культурных центров, функционировавших к концу 1995 года: Коткино, Ловоозеро, Уэлен, Сиреники, Рыркайпий, Панаевск, Овгорт, Усть-Авам, Носок, национальные парки и. т. д.
По данным из климатических справочников, Атласу Арктики и региональным атласам были составлены следующие карты. Карты суровости климата (прил. 7, 8)
Суровость климата оценивалась по шкале Бодмана в баллах от 1 до 8 балла в зимний период и от 1 до 3 в летний период. Суровость погоды для каждого района высчитывалась по формуле: S = (1 - 0. 04t)x(1+0. 272v),
где 0, 04 и 0, 272 эмпирические коэффициенты; t - температура воздуха в зимний и летний период; v - скорость ветра. Карта сроков снеготаяния (прил. 5)
Мы выделили следующие пять основных периодов: с 10. 05 по 20. 05, с 21. 05 по 31. 05, с 1. 06 по 10. 06, с 11. 06 по 15. 06, с 25. 06 по 1. 07. Наиболее ранние сроки схода снежного покрова приходятся на районы Кольского полуострова, Средне-Сибирской северотаежной области, Момско-Черской горной области, Редколесно-мерзлотной области Северо-Восточной Сибири, Юкагирской горной области. Карта безморозного периода (прил. 10).
Продолжительность безморозного периода показана в днях качественным фоном в границах рекреационных районов. Мы выделили шесть характерных периодов. Продолжительность безморозного варьирует от 60 до 175 дней. Наиболее продолжительный безморозный период приходится на Канинский, Беломоро-Тиманский, Индигирский районы.
По статистическим данным составлена Ката числа зарегистрированных туристических фирм (прил. 6) данные привязаны в основном к городам являющиеся административными центрами субъектов РФ. Способом значков показано количество турфирм по данным на 1997 год, количественный разброс довольно велик от 3-6 до 45-50 зарегистрированных фирм. Наибольшее количество фирм приходится на Мурманск, что связанно с большим рекреационным потенциалом Кольского полуострова. Также подготовлены карты природно-очаговых заболеваний, степени экологической безопасности, наличия редких видов животных и растений которые представлены на данный момент в цифровом виде. Глава 4
Первичная оценка рекреационного потенциала Севера России с использованием ГИС-технологий
Методика создания оценочных карт. Моделирование оценочных синтетических характеристик.
Для синтезирования разнородных показателей нами вычислялись интегральные синтетические характеристики, оценивающие перспективность выделов для целей развития экотуризма на основе всего комплекса доступных показателей. Для этих целей использовалась методика, предложенная В. С. Тикуновым
Построение моделей, ориентированных на создание оценочных синтетических карт осуществляется при условии гомогенности территориальных единиц рекреационных районов), формирующих таксоны, которые должны быть иерархически упорядочены между собой. Данный алгоритм позволяет получать синтетические характеристики оценочного положения территориальных единиц по единой шкале и ранжировать данные территориальные единицы на основе этих оценок. Суть алгоритма такова. Все территориальные единицы характеризуются набором показателей, которые прежде всего следует нормировать (в нашем случае это 113 рекреационных районов), для чего удобно использовать формулу Ѕ X ij ѕ X0jЅ
X ij = ѕѕѕѕѕѕѕѕѕѕѕ , i = 1, 2, 3, ........... , n, Ѕmax/min Cjѕ X0j Ѕ j = 1, 2, 3, ..... , m,
где n -- количество территориальных единиц; m -- количество показателей (X ij); C0- наилучшие (или наихудшие) для каждого показателя оценочные значения (например, наиболее благоприятные для целей развития спортивного туризма, для целей строительства, сельского хозяйства и. т. д); max/min C -- экстремальные значения показателей, наиболее отличающиеся от величины C0 max/min C є min C, если Ѕ min C ѕ C0 Ѕ > Ѕmax C ѕ C0 Ѕ, max/min C є max C, если Ѕ min C ѕ C0 Ѕ
Данная нормировка дает возможность соизмерить данные между собой с содержательных позиций и выразить отклонение всей системы показателей от наилучших или наихудших оценочных значений.
Нормировка, кроме того позволяет установить количественные соотношения между значениями оценочных характеристик для исходных территориальных единиц или для выделяемых в последующем таксонов (Тикунов, 1997).
В данной работе мы рассматривали нормированные показатели как приведенные к своеобразной соизмеримой форме, найдя и суммарное значение по формуле: Si = Smj=1 |Xij – X0j | i = 1, 2, 3, ........... n Ѕmax/min Cjѕ X0j Ѕ j = 1, 2, 3, .............m
Такие величины приближенно характеризуют оценочное положение территориальных единиц за счет того, что чем сильнее их показатели отличаются от наилучших (Х0) (в нашем случае от наихудших), тем величина Si будет больше. Величина Si может быть равна нулю, если весь комплекс показателей территориальных единиц совпадает с наилучшими значениями, и Si будет равна m, если этот комплекс по всем показателям будет максимально отличатся от X0j. Чем больше величина Si, когда X0jзадана наилучшими значениями, тем хуже синтетическая оценка оценочная характеристика у соответствующей территориальной единицы (и наоборот для наихудших значений). Средние для таксонов величины Siпозволяют дать им качественные характеристики оценки, например, как очень плохие, плохие, хорошие и т. д. , а также количественно , хотя и в грубой форме, их сопоставлять между собой.
Следующий этап моделирования связан с выбором мер различия между территориальными единицами. Рассчитав меры различия в многомерном признаковом пространстве между всеми точками, символизирующими территориальные единицы, получим матрицу D (n*n). Однако, с целью ранжирования территориальных единиц по шкале их интегрального оценочного положения вместо расчета всей матрицы D, достаточно вычислить лишь один вектор для условной территориальной единицы, комплекс показателей у которой является вектором X0j. Этот вектор различий (d0) показывает степень удаленности (близости) всех реальных территориальных единиц от условной, имеющий наилучшее или наихудшее оценочные условия (Х0). Для выделения таксонов достаточно лишь разделить на однородные группы предварительно ранжированные по возрастанию значения вектораd0и тем самым распределить по таксонам исходные территориальные единицы. Для этих целей существует несколько модификаций алгоритма (Тикунов, 1985 г. ). Прежде всего вычисляются приращения последующих ранжированных значений вектора оценочных характеристикd0 над предыдущими. Из набора (n-1) приращений находится минимальное, и связываемые им территориальные единицы объединяются в один таксон. Данное приращение из дальнейшего анализа исключается и отыскивается новое минимальное приращение, которое позволяет сгруппировать еще две территориальные единицы и т. д. до тех пор, пока все территориальные единицы не сольются в одну группу. При такой процедуре классификации все территориальные единицы не теряют своих индивидуальных черт в процессе поэтапного образования таксонов, которые оказываются иерархически упорядочены между собой, что и требуется для создания оценочных карт (Тикунов, 1997).
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
