Введение. Санкт-Петербург – крупный город с развитой инфраструктурой. Численность населения уже перешагнула пятимиллионный рубеж, с ростом численности населения растет и антропогенная нагрузка на окружающую среду. Из-за выбросов от автотранспорта и промышленных предприятий происходит загрязнение воздуха, уплотнение застройки приводит к снижению площади зеленых насаждений, промышленные объекты загрязняют почву, происходит рост количества отходов.
Большое количество неблагоприятных как для антропогенно-трансформированной среды, так и для самого человека факторов ставит вопрос о разработке подходов к интегральной оценке качества городской среды и качества жизни населения в крупных городах. Интегральная оценка - это оценка состояния урбосистемы в целом, а не какого-либо её «критического звена» (индикатора трансформации), обусловливающего практический интерес потребителя или формирующего его научный кругозор. Кроме того, может возникнуть ситуация, когда по одному индикатору система попадает в один класс состояния (качества), а по другому – в другой. Иными словами, многокритериальность порождает проблему несравнимости полученных покомпонентных (единичных) оценок. Такое положение исправляется одновременным выполнением многокритериальных и многоуровневых оценок, в этом случае результат свертки показателей позволяет отнести систему в целом к одному из классов состояния [1-6].
Материал и методы.
Простые параметры сложных систем, как правило, характеризуют химический и биологический состав, биомассу, мортмассу, численность организмов, и др. и являются традиционными для эколого-географических исследований. Анализ системы начинается с анализа её простых параметров. Сложные параметры характеризуют системообразующие связи и отношения, благодаря которым реализуется специфическое для системы единство. Система обладает общими функциями, интегральными свойствами и характеристиками, которыми не обладают ни составляющие ее элементы, взятые по отдельности, ни простая «арифметическая сумма» элементов. Иначе говоря, свойства системы в целом неаддитивны по отношению к свойствам ее элементов и подсистем. Существенным показателем внутренней целостности системы является ее автономность, или относительная самостоятельность поведения и существования. В последние годы говорят также об интегративности, биологической и экологической целостности, здоровье сложных систем в природе и обществе.
Предлагаемый подход является комплексным инновационным исследованием, которое опирается на ландшафтно-экологический и геосистемный анализ, геоситуационный и системный подход, а также на разработку модельных алгоритмов интегральной оценки неаддитивных свойств сложных систем с использованием ннн-информации и ГИС-технологий [4].
При оценке состояния и качества систем по многим показателям исследователь сталкивается с проблемой их несравнимости в целом, когда по каким-то критериям проявление целостности геосистемы лучше другой, а по каким-то хуже. Еще одним проявлением такой несравнимости является то, что по разным исходным характеристикам “наилучшими” и “наихудшими” являются разные системы. Более того, одна и та же система может быть “наилучшей” по одним характеристикам и “наихудшей” – по другим в зависимости от планирования её использования человеком. Поэтому основным содержанием исследований по этому направлению будет выявление указанной неопределенности и решение данной проблемы. В качестве инструмента для ее решения нами используется оригинальная компьютерная система модельных алгоритмов «Geo_expert», реализующая методологию АСПИД (Анализ Синтез Показателей при Информационном Дефиците) [1].
Этапы получения интегральной оценки. В этом подходе реализация методики осуществляется в виде последовательности операций следующих основных этапов.
На первом этапе отбирается обоснованная система критериев, по которым диагностируется состояние системы или её эмерджентное свойство. При этом исследователь может выступать с позиций антропоцентризма, биоцентризма, эко- или геоцентризма. Каждая из позиций обусловливает свой набор параметров оценивания. Предполагается, что каждый из параметров необходим, а все вместе достаточны для описания рассматриваемой системы. При этом могут существовать характеристики, увеличение значения которых ведет к улучшению состояния системы (её сложного свойства), а также характеристики, увеличение значения которых приводит к его ухудшению. Кроме того, возможно существование характеристик, критические значения которых разбивают шкалу изменений характеристики на два интервала с противоположными свойствами влияния переменной на состояние системы.
На втором этапе с помощью функциональных преобразований рассчитываются нормированные показатели qi. Эти показатели могут быть получены с помощью нормирующих функций вида (1) или (2):
(1)
Функция (1) может быть использована в случае, когда увеличение значения -ой исходной характеристики не влечет снижения свойства системы, оцениваемого с точки зрения -го критерия. При этом всем параметрам со значениями , не превосходящими некоторого фиксированного уровня , приписывается минимальное значение -го нормированного показателя, а параметрам со значениями , превосходящими фиксированный уровень - максимальное значение этого показателя. Исследователь должен дополнительно выбрать показатель степени , определяющий характер и степень выпуклости нормирующей функции : при соответствующая нормирующая функция выпукла вниз, а при - вверх.
Если при увеличении значения -ой исходной характеристики, оцениваемое по -му критерию, не возрастает, то может быть применена функция (2) вида:
(2)
Особенно просто построение нормирующих функций, получается при подстановке в формулы (1), (2) значения параметра . Далее мы будем использовать такие простейшие нормирующие функции, учитывая, что выбор линейной нормировки всегда может быть оправдан на первом этапе исследования. В качестве mini можно использовать левое граничное значение критерия для первого класса, а в качестве maxi - правое граничное значение для последнего класса.
Диапазон изменения qi находится в пределах от 0 до 1. Значение qi =1 может свидетельствовать о благополучии системы по i -му критерию, а значение qi = 0 - о ее деградации (или наоборот). Таким образом, исходные параметры в различных шкалах измерения (абсолютные, средние, величины в конкретных единицах измерения, относительные или балльные оценки и т.п.) приводятся к единой безразмерной шкале. После этого над их значениями можно производить математические действия с целью получения интегрального показателя состояния системы (её свойства).
На третьем этапе выбирается интерпретирующая функция интегрального показателя Q (q,p). Этот показатель строится таким образом, что зависит не только от нормированных показателей qi , но и от их значимости, определяемой весовыми коэффициентами pi , сумма которых должна равняться 1,0. В качестве выражения для Q (q,p) используем линейную свертку показателей вида:
Qi =qi pi , i=1,...n, где n- число критериев оценивания.
На четвертом этапе вводятся (моделируются) оценки весовых коэффициентов pi. Нередко при использовании индексов вес вводится без какого-либо четкого обоснования. Чаще всего применяются следующие способы учета "веса" отдельных критериев качества природной среды: вес каждого из отобранных параметров принимается равным; вес наиболее важных параметров увеличивается или вес второстепенных показателей уменьшается в условное число раз; вес определяется с помощью мнений экспертов; вес определяется с помощью коэффициентов корреляции; вес каждого показателя определяется с помощью дополнительных расчетов; вес каждого показателя моделируется в соответствии с выбранными приоритетами.
На пятом этапе строится обучающая модель-классификация для расчета интегрального показателя оцениваемого свойства.
На шестом этапе рассчитываются интегральные показатели для конкретной системы по правилам построения исходной (обучающей) классификации и натурных данных по всем критериям оценивания, полученным в полевых условиях. Приведем несколько примеров, в которых изложены результаты интегральной оценки устойчивости и экологического благополучия геосистем.
Результаты и обсуждение.
1. Интегральная оценка качества среды. Располагая формализованной методологией измерения качества среды, построенной на базе существующих статистических показателей и оценочных шкал качества, мы получаем возможность для сравнения рассчитанных интегральных показателей во времени и пространстве, а также возможность определять оптимальные направления. Кроме критериев, использующихся в госстатистике, в наши дни широко используются возможности индикаторного подхода и индексологии, применяющиеся для характеристики качества природных сред. Появляется возможность зонировать городскую территорию по величинам интегральных показателей качества (среды, жизни, социо-эколого-экономического состояния урбосистемы). По изменению этих показателей во времени и пространстве можно определять темпы трансформации урбосистем, формировать стратегию устойчивого развития региона [5].
Интегральная оценка экологической обстановки в районах Санкт-Петербурга в работе производилась на основе интегрального показателя качества (ИПК) с использованием метода сводных показателей (МСП).
Этапы оценки включают в себя разработку модели-классификации по исходным критериям качества городской среды, выбор классов качества, разработку оценочных шкал для каждого критерия для левой и правой границ классов с использованием нормативных показателей; выбор нормирующих функций и правил нормирования; выбор вида ИПК; решение проблемы весов (приоритетов оценивания) для критериев и уровней; построение ИПК по мониторинговым данным для конкретной экологической ситуации (обстановки).
Все показатели необходимо привести к безразмерному виду по (1) и (2), в результате этого преобразования область возможных значений показателя ограничится отрезком [0;1].
В рассматриваемых здесь моделях принимается линейная зависимость нормированных показателей (q) от исходных характеристик, также принимается, что веса характеристик (и уровней свертки) равны и рассчитываются по формуле:
, (3)
где р – вес характеристики, n – общее число характеристик.
Расчет интегрального (сводного) показателя (ИПК) производится по формуле:
ИПКpi , (4)
где qi – нормированное значение критерия, pi – вес i–го критерия, n – общее число характеристик, i – порядковый номер характеристики.
В рассматриваемом примере расчеты проведены для одного уровня свертки по семи критериям за 2011 год для районов г. Санкт-Петербурга и для города в целом.
Критериями оценки качества городской среды послужили [6-8]:
- Площадь зеленых насаждений, м2/чел.
- Уровень загрязнения атмосферного воздуха основными загрязняющими веществами по данным автоматизированной системы мониторинга, усл.ед.
- Удельный вес проб атмосферного воздуха с превышением ПДК загрязняющих веществ, %
- Эквивалентный уровень транспортного шума, дБА
- Удельный комбинаторный индекс загрязненности воды.
- Доля территории почв, суммарный показатель химического загрязнения (Zc) которых выше 16 %.
- Количество бытовых отходов, м3/чел.
Оценочная шкала ИПК для оценки экологической обстановки в районах города представлена в табл.1.
Таблица 1 – Интегральная шкала для оценки качества городской среды (экологической обстановки) г. Санкт-Петербурга
Видимый Класс Название шкалы |
I |
II |
III |
IV |
V |
Шкала интегрального показателя качества городской среды (ИПК) |
0,00-0,17 |
0,17-0,37 |
0,37-0,56 |
0,56-0,78 |
0,78-1,00 |
Интегральные значения качества среды с учетом близости к левой (л) и правой (п) границе или к середине класса (с) класса в районах г. Санкт-Петербурга и по городу в целом в 2011 году представлены в табл.2. С увеличением значения ИПК качество среды ухудшается.
Таблица 2 – Интегральные значения качества среды в районах Санкт-Петербурга и в городе в целом в 2011 году
Район |
ИПК |
Класс |
Район |
ИПК |
Класс |
1. Петродворцовый |
0,23 |
IIл |
11. Фрунзенский |
0,50 |
IIIп |
2. Пушкинский |
0,28 |
IIс |
12. Василеостровский |
0,51 |
IIIп |
3. Курортный |
0,32 |
IIп |
13. Петроградский |
0,53 |
IIIп |
4. Красносельский |
0,34 |
IIп |
14. Калининский |
0,54 |
IIIп |
5. Колпинский |
0,41 |
IIIл |
15. Красногвардейский |
0,58 |
IVл |
6. Кронштадтский |
0,44 |
IIIл |
15. Невский |
0,58 |
IVл |
7-8. Приморский |
0,46 |
IIIс |
16. Адмиралтейский |
0,63 |
IVл |
7-8. Кировский |
0,46 |
IIIс |
17. Центральный |
0,64 |
IVл |
9. Выборгский |
0,47 |
IIIс |
18. СПб в целом |
0,47 |
IIIc |
10. Московский |
0,48 |
IIIп |
|
|
|
Выполненные расчеты свидетельствуют о том, что качество городской среды в Красносельском, Курортном, Петродворцовом и Пушкинском районах характеризуется II-м классом, в Василеостровском, Выборгском, Калининском, Кировском, Колпинском, Кронштадтском, Московском, Фрунзенском, Приморском, Петроградском районах – III-м, а в Адмиралтейском, Центральном, Невском и Красногвардейском – IV-м классом.
Наибольшей величиной ИПК (0,64), а соответственно наихудшим качеством среды обладает Центральный район. Наименьшей (0,23) – Петродворцовый. Меньшими величинами интегральных показателей характеризуются пригородные районы Санкт-Петербурга.
В целом качество городской среды в Санкт-Петербурге в 2011 г. характеризуется классом IIIс качества и значением интегрального показателя 0,47.
Для визуализации полученных результатов были построены компьютерные карты. На рис.1 а приведен пример карты интегрального показателя качества городской среды города.
2. Оценка качества жизни населения по районам города. На основе литературного обобщения выделены критерии для оценки качества жизни населения в районах города. Выбранные 30 критериев включают в себя три блока: социальный, экономический и экологический. Введены пять классов качества жизни (I - высокое, II - выше среднего, III - среднее, IV - ниже среднего, V - низкое) и разработана модель-классификация для оценки качества жизни.
а)
б)
Рисунок 1 – Интегральные показатели качества среды (а) и качества жизни населения (б) в районах г. Санкт-Петербурга, 2011
Выше нами подробно рассмотрены критерии и результаты оценки качества городской среды. Ниже, в табл.3 представлены критерии экономического и социального блоков. Все оценочные шкалы по блокам и шкала интегрального показателя качества жизни представлены в табл. 4.
Таблица 3. Критерии экономического и социального блоков для оценки качества жизни населения.
Критерии экономического блока |
||
Критерий оценки качества жизни |
Единицы измерения |
|
1. Доля населения, имеющего статус безработного |
% |
|
2. Финансирование из бюджета |
тыс.руб./чел. |
|
3. Обеспеченность населения площадью торговых залов предприятий розничной торговли |
м2/1000 чел |
|
4. Обеспеченность населения посадочными местами на предприятиях общественного питания |
ед./1000 чел |
|
5. Обеспеченность общей площадью жилого фонда |
м2/1000 чел. |
|
6. Введенная в действие площадь жилых помещений |
м2/1000 чел. |
|
7. Интенсивность обращений по проблемам жилищно-коммунального хозяйства |
ед./1000 чел |
|
8. Время прибытия по вызову пожарных караулов |
мин. |
|
Критерии социального блока |
||
Критерий оценки качества жизни |
Единицы измерения |
|
1. Доля населения трудоспособного возраста |
% |
|
2. Доля населения старше трудоспособного возраста |
% |
|
3. Доля населения моложе трудоспособного возраста |
% |
|
4. Коэффициент рождаемости |
чел./тыс.чел. |
|
5. Коэффициент смертности |
чел./тыс.чел. |
|
6. Коэффициент брачности |
число браков/1000 чел.за год |
|
7. Коэффициент разводимости |
число разводов/1000 чел.за год |
|
8. Соотношение числа учреждений образования к числу обучающихся и воспитывающихся детей |
ед./тыс. чел. |
|
9. Мощность пропускной способности амбулаторно-поликлинических учреждений |
посещений в смену/10 тыс. чел. |
|
10. Численность врачей в учреждениях здравоохранения |
чел./10000 жителей |
|
11. Заболеваемость населения |
случаев/1000 чел. |
|
12. Обеспеченность спортивными сооружениями |
тыс. км2/10 тыс. чел. |
|
13. Обеспеченность библиотеками |
ед./20 тыс. чел. |
|
14. Книгообеспеченность библиотечного фонда |
тыс.экз./ 1000 чел. |
|
15. Число зарегистрированных в районе преступлений |
ед./100 тыс. чел. |
Таблица 4. Оценочные шкалы по блокам и шкала интегрального показателя для оценки качества жизни населения.
Названия шкалы |
I |
II |
III |
IV |
V |
Оценочная шкала для интегральной оценки по блоку социальных показателей |
0,00-0,26 |
0,26-0,45 |
0,45-0,61 |
0,61-0,79 |
0,79-1,00 |
Оценочная шкала для интегральной оценки по блоку экономических показателей |
0,00-0,22 |
0,22-0,41 |
0,41-0,61 |
0,61-0,79 |
0,79-1,00 |
Оценочная шкала для интегральной оценки по блоку экологических показателей |
0,00-0,17 |
0,17-0,37 |
0,37-0,56 |
0,56-0,78 |
0,78-1,00 |
Оценочная шкала для интегральной оценки качества жизни |
0,00-0,22 |
0,22-0,41 |
0,41-0,59 |
0,59-0,79 |
0,79-1,00 |
Собран статистический материал для интегральной оценки качества жизни населения районов Санкт-Петербурга за 2011 год [8-10].
Выполненные расчеты свидетельствуют о том, что качество жизни в 4-х районах характеризуется II-м классом, а во всех остальных четырнадцати районах – III-м. В 3-х районах отмечается близость значения интегрального показателя качества жизни к левой границе III класса; в 8 – к середине III класса; в 3 – к правой границе III класса (рис.1б).
Наибольшей величиной интегрального показателя (0,57), и соответственно наихудшим качеством жизни облагает Центральный район. Наименьшей (0,33) – Курортный. Меньшими величинами интегрального показателя характеризуются пригородные районы Санкт-Петербурга. На рис.1б дан пример оценочной карты качества жизни населения города. Из рисунка заметно, что разброс показателей качества жизни укладывается в 2 класса (II-III), при этом наихудшие условия характеризуются граничным значением между III и IV классами.
По-видимому, введение неравновесомости критериев и уровней оценивания отразится на величине интегральных показателей, этому будут посвящены будущие публикации.
Исследования по данной теме частично поддержаны грантом РФФИ 13-05-00648.