Содержание к диссертации
Введение
1. Географические и исторические условия формирования застройки в подмосковье 9
1.1 Обзор предшествующих работ по исследованию населенных пунктов по космическим снимкам 9
1.2 Географическая характеристика изучаемой территории 12
1.3 История и перспективы формирования рынка жилья в Московском регионе 22
1.4 Выводы по главе 1 30
2. Материалы и методика картографирования типов застройки 32
2.1 Картографические сервисы, используемые в работе 32
2.2 Получение космических снимков через информационно-поисковые системы 35
2.3 Дешифрирование типов застройки 37
2.4 Выводы по главе 2 59
3. Карты типов застройки 60
3.1 Составление карт типов застройки 60
3.2 Карты типов застройки исследованных участков и их анализ 62
3.3 Распределение площадей застройки разных типов по секторам и поясам дальности 79
3.4 Выводы по главе 3 87
4. Карты плотности застройки 89
4.1 Методика составления карт плотности застройки. Создание модели обработки данных 90
4.2 Анализ карт плотности застройки и закономерностей ее распределения в Подмосковье
4.2.1 Ближний пояс 95
4.2.2 Дальний пояс 99
4.3 Карты плотности различных типов застройки 102
4.3.1 Карты плотности застройки городских типов 102
4.3.2 Карты плотности традиционных типов сельской застройки 110
4.3.3 Карты плотности элитно-рекреационных типов застройки 116
4.4 Выводы по главе 4 123
5. Карты расчетной плотности застройки 125
5.1 Методика создания карт расчетной плотности застройки с использованием пространственно
взвешенной регрессии (ПВР) 126
5.1.1 Метод пространственно взвешенной регрессии 126
5.1.2 Создание карт расчетной плотности застройки 131
5.1.3 Карты расчетной плотности застройки 133
5.2 Карты расчетной плотности групп типов застройки, оценка их достоверности и факторов
распределения застройки 149
5.2.1 Особенности методики создания карт расчетной плотности городских типов застройки 149 5.2.2 Особенности методики создания карт расчетной плотности традиционных сельских типов застройки 162
5.2.3 Особенности методики создания карт расчетной плотности элитно-рекреационных типов застройки 174
5.3 Проверка разработанного метода картографирования расчетной плотности застройки на примере
неисследованной территории Московской области 183
5.3.1 Методика составления карты расчетной плотности застройки на основе созданной модели
ПВР западного и восточного секторов 184
5.3.2 Карты расчетной плотности застройки Северного участка 186
5.4 Выводы по главе 5 191
Заключение 193
Список литературы 198
- Географическая характеристика изучаемой территории
- Получение космических снимков через информационно-поисковые системы
- Распределение площадей застройки разных типов по секторам и поясам дальности
- Карты плотности традиционных типов сельской застройки
Введение к работе
Актуальность темы. В последние десятилетия в различных регионах России наблюдается сильный рост загородного строительства, с появлением совершенно новых и не типичных ранее классов застройки, таких как коттеджная. Формирование современной жилой застройки в пригородах крупных городов - закономерный процесс, который представляет одно из следствий их экономического развития. Рост площадей застроенных территорий вызывает, кроме положительных последствий (увеличение жилого фонда, транспортная разгрузка мегаполиса), множество проблем - сокращение сельскохозяйственных земель, внедрение застройки в лесные массивы, ослабление рекреационного потенциала территории. Поэтому планирование новых объектов жилого фонда и инфраструктуры должно учитывать возможные негативные последствия. Соответственно необходим мониторинг застраиваемых территорий с учетом различных типов застройки, а также оценка потенциала земельного фонда, для чего следует использовать одно из наиболее современных средств оперативного мониторинга - космическую съемку высокого разрешения и картографирование на ее основе. Применение и развитие современных методов картографических исследований с использованием ГИС-анализа и пространственной статистики необходимо для оптимизации принятия решений в этой области.
Объектом исследования является пригородная застройка в Московской области. Она исследуется на примере 4 участков Подмосковья, выбор которых определяется необходимостью изучить как поясные, так и секторальные закономерности распределения застройки. Поэтому участки располагаются в поясе ближнего и дальнего Подмосковья, в двух секторах - западном и восточном. Их общая площадь составила почти 7,5 тыс. км2. Предметом исследования является методика картографирования типов и плотности застройки по космическим снимкам и закономерности ее пространственного распределения, выявляемые по картам.
Цель исследования. Цель работы - разработка методики дешифрирования и картографирования типов и плотности застройки по космическим снимкам и выявление закономерностей распространения различных типов застройки в Московском регионе на основании анализа составленных карт.
Достижение поставленной цели предусматривало выполнение ряда последовательных этапов работы:
анализ предшествующего опыта отечественных и международных исследований урбанизированных пригородных районов на основе материалов космической съемки и геоинформационных систем;
выбор эталонных участков в Московской области, позволяющих отразить как поясные, так и секторальные закономерности распространения застройки;
- разработка классификации пригородной застройки Подмосковья и
определение дешифровочных признаков выделенных типов застроенных
территорий;
составление карт типов застройки западного и восточного секторов в ближнем и дальнем поясе Подмосковья по результатам визуального компьютерного дешифрирования космических снимков и выявление основных секторально-поясных закономерностей распространения застройки в Подмосковье;
разработка автоматизированной методики составления карт плотности застройки, позволяющей построить карты плотности как для застройки в целом, так и для отдельных типов застроенных территорий. Анализ таких карт количественно обосновывает выявленные секторально-поясные закономерности распространения застройки;
- проведение эксперимента по построению карт расчетной плотности
застройки с использованием модифицированного метода пространственно
взвешенной регрессии (ПВР). Выявление возможностей метода ПВР, который
позволяет: рассчитать (гипотетически определить) плотность застройки;
оценивать влияние различных факторов на плотность застройки и ее
пространственное распространение; строить карты расчетной плотности
застройки на неисследованную территорию; оценивать гипотетическое
развитие застройки при изменении параметров окружающей среды; выявлять
перспективные "точки роста" плотности застройки.
Методы исследования. Работа основана на анализе космических снимков сверхвысокого разрешения, обеспечивающих исследования типов и плотности застройки Подмосковья, проводившиеся автором и выполненные за период 2010-2014 гг. При разработке методик построения карт типов, плотности и расчетной плотности застройки, а также при анализе распространения различных типов застроенных территорий были применены аэрокосмические, геоинформационные, картографические, картометрические и статистические методы.
Исследование опиралось на разработанные в лаборатории аэрокосмических методов и других организациях принципы изучения географических объектов, в частности - расселения, на основе космических снимков (Ю.Ф. Книжников, В.И. Кравцова, А.А. Лютый, Э.М. Цыпина, Н.Н. Малахова, И.А. Лабутина, Е.А. Балдина); научно-методические принципы тематического картографирования, заложенные в трудах К.А. Салищева и И.П. Заруцкой; картографические и геоинформационные методы исследования, разработанные А.М. Берлянтом, И.К. Лурье, Б.А. Новаковским, Б.Б. Серапинасом, В.С. Тикуновым, О.А. Евтеевым, Е.А. Прохоровой; труды в области исследования урбанизации (Е.Н. Перцик, В.Л. Бабурин, А.Г. Махрова, Т.Г. Нефёдова, А.И. Трейвиш, А.Е. Осетров). Картографическое воспроизведение следовало принципам, изложенным в работах А.В. Востоковой, Т.Г Сватковой, СМ. Кошеля, Л.А. Ушаковой и других.
Использованные материалы. В качестве основных материалов в работе были использованы космические снимки со спутников QuickBird 2, WorldView 2, Ikonos, IRS, которые были получены через системы Яндекс.Карты и GoogleMaps. В качестве дополнительных материалов для повышения достоверности дешифрирования использованы данные картографических сервисов OpenStreetMap и Wikimapia.
Научная новизна работы состоит в следующем:
впервые предложена классификация типов застройки Подмосковья с характеристикой дешифровочных признаков для их идентификации на космических снимках высокого разрешения;
предложен новый вид тематических карт типов застройки и впервые составлены карты типов застройки на эталонные участки в разных секторах и поясах дальности Подмосковья;
разработана методика автоматизированного построения моделей пространственного распространения застройки, на основе которой были созданы карты плотности различных типов застройки на эталонные участки Подмосковья;
предложена методика составления карт расчетной плотности застройки на основе учета ряда факторов, определяющих ее распределение с использованием пространственно взвешенной регрессии, обеспечивающая определение расчетной (гипотетической) плотности застройки и выявление ведущих факторов ее распределения;
выявлены дополнительные возможности использования метода пространственно взвешенной регрессии для определения перспективных точек роста при построении карт расчетной плотности застройки.
Основные положения, выносимые на защиту:
разработанная классификация с выделением 19 типов застроенных территорий и методика их визуального дешифрирования по космическим снимкам сверхвысокого разрешения обеспечивает новый вид картографирования расселения - создание карт типов застройки;
предложенная автоматизированная методика расчета относительных показателей плотности обеспечивает составление карт плотности различных типов застройки, которые позволяют проводить количественный анализ распределения застройки, выявлять наиболее урбанизированные территории, определять зоны концентрации отдельных типов застройки;
- выполненная параметризация метода пространственно взвешенной
регрессии на Московскую область обеспечивает определение расчетной
(гипотетической) плотности застройки и выявление ведущих факторов ее
распределения; дополнительные прогностические возможности этой методики
обеспечивают определение по картам расчетной плотности застройки
перспективных точек ее роста.
Практическая значимость полученных результатов. Предложенная классификация застроенных территорий и методика создания карт типов застройки могут быть использованы при более широком территориальном
анализе урбанизированных районов, проведении оценки динамики их развития
и при городском планировании. Карты плотности застройки позволяют
проводить дополнительный количественный и качественный анализ
распределения различных типов застройки на исследуемой территории при территориальном планировании.
Предложенная экспериментальная методика создания карт расчетной плотности застройки с использованием регрессионного анализа позволяет оценивать влияние различных природных и инфраструктурных факторов на распределение как застройки в целом, так и отдельных ее типов, выделять возможные будущие точки роста застроенных территорий. Подобный анализ может быть использован застройщиками при оценке и поиске участков под застройку, а также при территориальном, в частности, городском планировании.
Апробация работы. Защищаемые положения, результаты и выводы
диссертационной работы изложены в ряде публикаций, в том числе в статьях в
журналах, рекомендованных ВАК России для публикации основных научных
результатов на соискание ученой степени кандидата наук, а также в
монографии. Кроме того, результаты исследования представлялись и
докладывались на различных всероссийских и международных конференциях:
Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых
«Ломоносов» (2007, 2008 гг.); Научно-практической конференции молодых
специалистов «Инженерные изыскания в строительстве», ОАО «ПНИИИС»
(2007 г.); Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых
специалистов «Информационные системы и технологии 2007», ИАТЭ, г.
Обнинск (2007 г.); конференции «Развитие городов и геотехническое
строительство», Санкт-Петербург (2008 г.); 4-ой Международной конференции «Земля из космоса — наиболее эффективные решения», Ватутинки (2009 г.); Двенадцатой Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», ИКИ РАН, Москва (2014 г.).
По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе три статьи в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК, и одна монография.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы (122 наименования). Материал работы изложен на 194 страницах, содержит 6 таблиц, 80 рисунков, в том числе 51 карту.
Автор выражает глубокую благодарность и признательность своему научному руководителю д.г.н. В.И. Кравцовой за неоценимую помощь в подготовке диссертации; заведующему лабораторией аэрокосмических методов, д.г.н., профессору Ю.Ф. Книжникову, к.г.н. И.А. Лабутиной, к.г.н. Е.А. Балдиной, к.г.н. О.В. Тутубалиной и всем сотрудникам лаборатории аэрокосмических методов за обсуждение работы; Б.Б. Серапинасу и С.М. Кошелю за ценные замечания; а также всем сотрудникам кафедры картографии и геоинформатики за обсуждения работы и важные комментарии. Отдельную
благодарность автор выражает А.Г. Махровой и А.Е. Осетрову за консультации в вопросах расселения и урбанизации Московской области.
Географическая характеристика изучаемой территории
Картографирование различных природных и хозяйственных объектов, включая системы расселения, а также их изменений на основе полученных со спутников снимков является одним из наиболее эффективных направлений применения дистанционного зондирования на данном этапе. Уже в первые десятилетия появления космических снимков ученые различных стран мира стали применять их при изучении роста городов. С развитием методов космической съемки, повышением качества снимков, особенно заметным в последнее время, сильно расширился и круг решаемых проблем.
От разрешения космических снимков во многом зависят те задачи, которые решаются с их помощью. Так, на снимках с разрешением 30-100 м возможно лишь выделение планировки того или иного города, проявляются автомагистрали и различия в плотности застройки. На снимках среднего разрешения (10-30 м) главным элементом в структуре изображения населенных пунктов являются сливающиеся ряды зданий и улиц, образующие светлые полосы, в результате чего для населенных пунктов в целом характерна полосчатая структура. На снимках высокого разрешения (1-10 м) эти полосы расчленяются на составляющие элементы, появляются изображения индивидуальных зданий, что предопределяет разрушение полосчатой структуры [42]. И наконец, на снимках сверхвысокого разрешения (менее 1 м) видны не только индивидуальные здания и детали городской застройки, но и машины на улицах города и стоянках.
Разумеется, размеры и форма зданий, наличие зеленых насаждений сильно влияет на характер изображения, но, тем не менее, на снимках разного разрешения прослеживаются указанные общие закономерности изменения изображения.
До появления спутников, способных получать снимки с очень высоким, субметровым разрешением (Ikonos, QuickBird, GeoEye, WorldView), для решения задач картографирования городов использовались космические снимки в комплексе с материалами аэросъемки.
Уже при запуске первых ресурсных спутников в 1970-х годах начались исследования по применению космических снимков для изучения использования земель в городах и вокруг них. В США был инициирован проект по инвентаризации городских земель для определения по космическим снимкам со спутника ERTS, впоследствии получившего название Landsat, изменений после переписи 1970 г. В рамках этой программы первоначально была проведена высотная аэросъемка 26 городов, чтобы иметь базовые снимки для последующих сравнений. Их сопоставление с первыми снимками с ресурсного спутника ERTS, начавшего работать в 1972 г. и обеспечивавшего разрешение 80 м, дало возможность отработать дешифровочные признаки для определения по космическим снимкам основных категорий городских земель (жилых, промышленных, торговых, деловых, рекреационных и т.д.). Для мониторинга изменений в использовании городских земель разработана методика автоматического составления карт использования городских земель за разные сроки и изучения при совмещении этих карт динамики использования городских земель с получением по снимкам статистических данных. Один из результатов — карты Вашингтона с выделением 11 категорий городских земель. Подобные данные для других городов должны были лечь в основу Атласа динамики городов США [100].
Изучение городов активизировалось с появлением материалов со спутника SPOT, обеспечивавшего разрешение 10 м, в первый год работы которого в 1980 - 1981 гг. была выполнена съемка всех столиц мира. В Германии по снимкам со спутников Ресурс–Ф, Landsat, SPOT определен прирост площади городов и транспортных магистралей за 1981-1989 гг., составлены карты динамики городских площадей. По космическим снимкам делаются попытки определения численности населения в городах на основе эмпирических зависимостей между численностью населения и выявляемой по снимкам площадью городов разных видов и типов использования земель [42], [110].
Внутри городов разделяются районы с разной густотой застройки, выделяющиеся даже на сканерных снимках с ресурсных спутников. Имеется опыт определения динамики густоты застройки в Москве по снимкам с интервалом 5 лет [44].
Хорошее отображение зеленых массивов и других рекреационных объектов города, густоты застройки, размещения промышленных зон дает возможность использовать снимки для оценки условий жизни населения [52]. Активно проводятся исследования функциональных типов использования земель [92], [91], [98], [100], [104].
Высокодетальные снимки для эколого-геохимического картографирования городских территорий, определения функциональных зон, степени озеленения участков жилой застройки, запечатанности земель асфальтобетонным покрытием, выявления действующих промышленных предприятий [47], [84]. Обращается внимание на ограничения космической информации при эколого-географическом картографировании городов [53]. Проводились исследования также по определению производственно функциональных типов сельских поселений, которые основаны на том, что по снимкам выявляются планировочные особенности населенных пунктов, их расположение относительно транспортных путей, изображаются природные особенности и различные объекты хозяйственной деятельности на окружающих территориях (сельскохозяйственные поля, лесоразработки, карьеры добычи минерального сырья и т.п.), а также транспортные связи с ними. Одно из нетрадиционных направлений использования космических снимков состоит в изучении по ним систем населенных пунктов. Анализ снимков позволяет выделить взаимосвязанные группы поселений, местные центры и ареалы их влияния, линии раздела связей, т.е. сложившиеся системы населенных пунктов [85], [86], [87], [88].
Интересную информацию о населенных пунктах дают космические снимки, полученные в ночное время. На снимках с военных метеоспутников США DMSP четко видны огни городов и рисунок городских огней хорошо отображает распределение плотности населения. Имеются программы экспериментов по определению потребностей в энергии на основании сравнения освещенности городов по космическим снимкам [43]. Кроме световых полей городов изучаются также тепловые поля и зоны пониженного альбедо снега вокруг городов, особенно четко выраженные в весенний период. На основе космических снимков со спутника Метеор были проведены исследования влияния городов на загрязнение снежного покрова, изучены особенности снежного покрова в период снеготаяния в сфере воздействия городских загрязнений; составлена соответствующая карта на Россию [70].
Исследование возможностей применения снимков в тепловом инфракрасном диапазоне для выявления различных антропогенных процессов, в частности по изучению городских островов тепла, начались уже в конце 1970-х годов [115].
Тепловая инфракрасная съемка показывает города как значительные по площади «горячие острова», имеющие тепловые контрасты с окружающим фоном до нескольких градусов, что, в частности, ускоряет сход снежного покрова [29]. На современном этапе по тепловым инфракрасным снимкам Landsat прослежена динамика теплового загрязнения промзон Москвы и Москва-реки за последние годы [9]. Активно исследуются тепловые аномалии городских систем, а на основе изменения относительной интенсивности теплового излучения по сезонам выявляется тепловая структура городов; предложено два типа карт - тепловой структуры и тепловых аномалий городов [18]. По тепловым снимкам исследуются локальные участки повышенной интенсивности теплового излучения и их приуроченность к городским объектам; связь внутренней структуры острова тепла с городской застройкой; связь интенсивности острова тепла с параметрами города в целом (людность, площадь, географическое положение) [115], [117], [118]. Таким образом, по космическим снимкам в порядке экспериментов решается широкий круг задач исследования населенных пунктов. Однако, дешифрирование и анализ различных типов застройки в районах развития урбанизации пока не проводился и это направление исследований нуждается в разработке.
Получение космических снимков через информационно-поисковые системы
Садово-огородные товарищества распространены также близ основных магистралей, лесов и занимают бывшие с/х земли. Зона их основного распространения на данном участке расположена между Новорижским и Пятницким шоссе, общая площадь садово-огородных товариществ не превышает 14%.
Среди других рассмотренных районов Подмосковья ближний западный участок выделяется большой площадью рекреационной застройки, которая занимает почти 3% от площади всех типов застройки. Этот тип застройки, также как и коттеджная застройка, является «индикатором» элитности района. На исследуемом участке она занимает исключительно ценные территории близ Москва-реки в лесных массивах. Исключение составляют лишь бывшие пионерлагеря.
Промышленные объекты на данном участке располагаются в наиболее крупных населенных пунктах, близ железнодорожных путей и автомагистралей – это территории на окраинах Одинцово, Красногорска, Дедовска и Нахабино. Площадь промышленной застройки составляет при этом значительную долю – почти 6% всех застроенных территорий. Застройка сельскохозяйственных объектов расположена, напротив, в удалении от крупных населенных пунктов, однако неподалеку от основных автомагистралей региона. Это тепличные хозяйства и животноводческие фермы, однако их площадь невелика и составляет всего 1% от общей площади застройки.
Анализируя таблицу соотношения площадей различных типов застройки, стоит отметить, что наибольшая доля приходится на площадь, занимаемую коттеджной застройкой (около 24%), причем на наиболее элитный ее класс – коттеджную застройку на больших участках (17%). Другие, наиболее распространенные в Подмосковье в целом типы застройки (традиционная сельская, садово-огородные товарищества, стародачная застройка) суммарно на этом участке занимают около 28% площади застройки. Большая площадь приходится и на объекты рекреации и здравоохранения (почти 3%) и элитные жилые комплексы (более 2,5%). Суммарная площадь, занимаемая элитными и рекреационными типами застройки, превышает 40%, что в очередной раз свидетельствует об исключительной ценности этой территории для проживания. Однако надо учитывать и другой немаловажный фактор: на данном этапе застроено более 30% всей площади участка и этот показатель один из наибольших среди всех рассмотренных участков Подмосковья, поэтому необходимо крайне внимательно подходить к новому строительству в пределах этого района. Ближний пояс, восточный сектор Восточный участок ближнего Подмосковья (рис. 24) является прямо противоположным по типу застройки по отношению к предыдущему исследованному участку и поэтому он крайне интересен для анализа восточного сектора Подмосковья в целом. В данной работе в ближний участок восточного Подмосковья вошли Балашихинский район, а также часть Люберецкого, Щелковского, Ногинского и Раменского районов. Общая площадь, охваченная снимком, на котором выполнено дешифрирование, составила более 900 км2. Основными транспортными артериями участка являются ветки горьковской и куйбышевской железных дорог. Кроме того, по территории участка пролегают Щелковское, Носовихинское шоссе, шоссе Энтузиастов, Егорьевское шоссе/Октябрьский проспект и Новорязанское шоссе. По количеству транспортных артерий ситуация на этом участке идентична с западным участком Подмосковья, однако по качеству и организации движения эти трассы нельзя сравнить. Все трассы района проходят через центры крупных городов, с соответствующим количеством светофоров и машинопотоков, в районе нет внегородских трасс уровня Новорижского шоссе. В результате на этом участке сложилась тяжелая транспортная ситуация, которая в некоторой степени оказывает влияние на перспективы развития здесь определенных типов застройки. При этом на участке есть большое количество лесных массивов, в которых были сформированы «ядра» элитной стародачной, а в последние годы и коттеджной застройки (в качестве примера можно привести сосновые леса в районе Малаховки и Быково).
Городская застройка является самым распространенным типом застройки на данном участке, занимая суммарно около 27% всех застроенных территорий района. Восток Подмосковья исторически был самым густонаселенным направлением с большим количеством городов. На этом участке присутствуют все типы городской застройки, которые характерны для крупных городов: Люберцы, Балашиха, Реутов и т. д. В старых частях городов наиболее распространена одноэтажная застройка, в индустриальных промышленных центрах и новых городах – многоэтажная. На современном этапе развития восточного Подмосковья города преобладают среди остальных типов застроенных территорий. Стоит также отметить большое количество многоэтажной и среднеэтажной застройки и соответственно - большую плотность населения восточного участка. В качестве примера можно привести сравнение городов Одинцово и Люберцы, первый из них при площади 19,6 км2 имеет население в 137 тыс. человек, в то время как Люберцы при площади 12,9 км2 – 176 тыс. человек (2012 г.). Эта ситуация в целом отражает картину распределения населения на восточном и западном участках ближнего Подмосковья. В Рис.24. Карта типов застройки восточного участка ближнего Подмосковья результате из 77 городов Подмосковья на исследуемом восточном участке сосредоточены 8 с общим населением более 800 тыс. человек (2012 г.), включая самый густонаселенный город Подмосковья – Балашиху (222 тыс. чел., при площади 72 км2, 2012 г.), в то время как на западном участке всего 3 города общим населением 290 тыс. человек (2012 г.) [121].
Один из самых распространенных типов застройки на данном участке – промышленная (16%). Большие ее площади связаны с наличием здесь промышленных городов – Люберцы, Балашиха, Реутов, Железнодорожный и т.д., к тому же весь восточный сектор Подмосковья сильно освоен промышленностью. Отчасти именно этот фактор оказывает отрицательное влияние на престижность района и отталкивает элитные типы застройки.
Коттеджная застройка на восточном участке ближнего Подмосковья занимает около 6%, причем, в отличие от западного участка, преобладает средне- и малокоттеджная (около 4,5%). Интересно ее распространение по территории участка. Ядра коттеджной застройки формируются в непосредственной близости к стародачным поселкам, эту закономерность можно заметить в южной (поселки около Малаховки, Быково и Ильинского) и центральной части района (поселки между Реутовым и Железнодорожным, а также в районе Купавны). Такое распространение коттеджной застройки объясняется наиболее выгодным расположением стародачных поселков на территории региона, наличием обширных сосновых лесов, отсутствием близко расположенных промышленных объектов.
Стародачная застройка сильно распространена на этом участке, суммарно занимая 16% от всей застройки района. В южной части исследуемого участка располагается крупное ядро стародачной застройки, в которое входят Малаховка, Ильинское, Быково и Кратово. Эти поселки развивались начиная с середины XIX в. и сейчас занимают значительные территории. Суммарно в этом районе сосредоточено около 55% всей стародачной застройки участка и вся стародачная застройка в лесных массивах. Как говорилось выше, вокруг этих старых поселков на современном этапе развиваются коттеджные поселки, именно здесь располагается около 50% всей элитной застройки участка.
На ближнем восточном участке довольно широко распространена традиционная сельская застройка, доля которой составляет 8,3%. Села расположены вдоль основных транспортных артерий региона. Особенно характерны сливающиеся воедино площади сельских поселений вдоль Новорязанского шоссе на юге участка, где расположены старые села Михайловская слобода, Островцы.
Распределение площадей застройки разных типов по секторам и поясам дальности
Исходя из представленных выше карт, можно сделать вывод, что данный тип застроенных территорий постепенно вытесняется городской застройкой и элитно-рекреационными типами застройки, занимая при этом почти все свободное пространство. Восточный участок ближнего пояса в очередной раз подтвердил статус самого плотно застроенного района из всех исследованных.
На следующих рисунках (42 и 43) представлены карты плотности традиционных типов сельской застройки для участков западного и восточного секторов дальнего пояса Подмосковья.
Западный сектор характеризуется равномерным распределением традиционных типов сельской застройки, со средним уровнем плотности 10–20%. Исключением являются лишь крупные лесные массивы на севере участка, где этот тип застройки не распространен. На данном участке можно выделить лишь один всплеск плотности застроенных территорий «устойчивого» типа, располагается он около Тучково и Дорохово, на юге участка. Сформирован он садово-огородными товариществами, окружающими эти города. Плотность застройки здесь составляет 20–40%, что, однако, является довольно низким показателем в сравнении с другими участками, где максимальная плотность застройки этого типа колеблется около 60–75%. Связано такое снижение в плотности застройки на западном участке дальнего Подмосковья, прежде всего, с историческими особенностями формирования поселений на этой территории. Одной из основных причин является то, что этот участок – единственный из всех исследованных, на котором непосредственно проходили бои Великой Отечественной Войны, в результате чего многие села были уничтожены. Кроме того, исторически восток Подмосковья был более населенным, в сравнении с западом.
Карта распределения плотности традиционных типов сельской застройки восточного сектора дальнего пояса Подмосковья представлена на рисунке 43. В целом можно наблюдать схожее с остальными исследованными районами распределение застроенных территорий по участку. Застройка распространена относительно равномерно с плотностью 10-40%, однако, можно выделить и несколько плотностных пиков. Два таких пика расположены к востоку от Орехово-Зуево (на бывших торфоразработках) и еще один к северо-западу от Электрогорска. Плотность застройки здесь превышает 60%. Можно также выделить ядра с несколько меньшей плотностью – до 55%. Одно из них расположено в западной части Павловского Посада, а второе – к западу от города Куровское. Все они сформированы садово-огородными товариществами, за исключением одного, расположенного около Павловского Посада, но и здесь дачные участки составляют треть общей площади застроенных территорий.
Если рассмотреть отдельные типы застройки в этой группе, то можно сделать вывод, что наиболее равномерно распространенным типом застройки является традиционная сельская, особенно заметно это становится с удалением от Москвы. К тому же в силу малых площадей отдельных поселений и большой суммарной доли этого типа застройки, он становится фоновым, заполняя все свободное пространство, не занятое городами и элитно-рекреационной застройкой. В свою очередь «ядра» плотности традиционных типов сельской застройки формируются либо стародачными и поселками садово-огородных товариществ (на ближних участках), либо только поселками садово-огородных товариществ (на дальних участках).
Далее проанализируем карты плотности элитно-рекреационных типов застройки, а также коттеджных поселков, как наиболее новых и динамично развивающихся типов застройки. В группу элитно-рекреационных типов застройки были отнесены: коттеджные поселки и застройка стародачных поселков в лесных массивах, таунхаусы, элитные жилые комплексы и объекты рекреации. Эти карты были созданы лишь для ближнего пояса Подмосковья, так как распространение этих типов застройки в дальнем поясе крайне незначительно. Так на дальнем участке западного сектора располагается всего около 9% суммарной площади застройки коттеджных поселков, при том что этот участок имеет площадь большую, нежели все остальные вместе взятые. В восточном секторе дальнего Подмосковья коттеджные поселки отсутствуют практически полностью (0,1 % от площади всей застройки).
Карты плотности застройки элитно-рекреационных типов застроенных территорий представлены на рисунках 44 и 45. Западный участок является наиболее представительным и перспективным в плане распространения этих типов застройки. Здесь сконцентрировано около 70% всех коттеджных поселков, имеющихся на исследованных участках. Анализируя распространение элитно-рекреационных типов застройки, можно выделить определенный клин ее распространения, северная граница которого располагается чуть севернее Новорижского шоссе, а южная выходит за границы исследованного участка. Основными «осями» распространения этих типов застройки являются Москва-река и Рублево-Успенское шоссе. Здесь можно выделить два основных района развития элитно-рекреационных типов застроенных территорий: ось Раздоры-Барвиха-Жуковка-Горки-Успенское и район Николиной горы. В первом из них плотность застройки варьируется в пределах 15–55 % на протяжении почти 20 км вдоль Рублево-Успенского шоссе и Москва-реки, во втором – 20–60 %. В южной части участка (вдоль Минского шоссе) плотность застройки элитно-рекреационных типов в «ядрах» составляет 10-40%.
Отдельно стоит выделить абсолютно новое «ядро» распространения элитно-рекреационных типов застройки, которое сейчас активно застраивается – район 20-го километра Новорижского шоссе, где находятся коттеджные поселки: Миллениум парк, Шервуд, Гринфилд, Кембридж, Резиденции Бенилюкс и т.д. После окончания строительства все эти поселки по площади превзойдут подмосковные Жаворонки. К тому же, в этом районе сконцентрировано большое количество объектов рекреации (гольф поля, дома отдыха и т.д.). Плотность застройки в этом «ядре» составляет 30–85%, что является беспрецедентным показателем для всего Подмосковья, учитывая, что вся эта застройка относится к крупнокоттеджной и рекреационной. В последнее десятилетие все сильнее возрастает роль Новорижского шоссе, как оси распространения элитно-рекреационных типов застройки. По последним оценкам консалтинговых компаний [109], до 85% сделок по продаже новых домовладений пришлось именно на это направление. Прежде всего, это связано с тем, что на Рублево-Успенском направлении ощущается дефицит подходящей территории для элитной застройки, поэтому его начали заменять другие подмосковные направления и наиболее яркий пример такой «оси роста» – Новорижское шоссе.
Оценивая восточный сектор, необходимо отметить ось элитно-рекреационной застройки, которая формировалась еще в начале–середине прошлого века – Малаховка-Быково-Ильинское-Кратово. Эта ось протяженностью 16 км (с 11 по 27 км Куйбышевской железной дороги). Плотность застройки здесь колеблется в районе 20–80%, однако сформирована она, прежде всего, стародачными поселками, что является одним из принципиальных отличий в распределении элитно-рекреационной застройки западного и восточного участков. Это отличие ярко видно на следующих картах (рис. 46 и 47) распределения коттеджной застройки на участках ближнего Подмосковья.
Карты плотности традиционных типов сельской застройки
Зоны с отрицательными отклонениями, указывающие на возможности роста, в основном располагаются на свободных территориях около уже имеющихся городов, средний уровень отклонения здесь составляет 10–20%. Стоит отметить, что именно в этих областях сейчас сосредоточена значительная часть всего нового жилищного строительства ближнего Подмосковья.
Карта распределения расчетной плотности городских типов застройки восточного участка ближнего Подмосковья представлена на рисунке 59. Здесь также можно выделить несколько клиньев застройки, которые расположены вдоль основных транспортных артерий района. Наиболее крупное "ядро" застройки сформировано моделью в южной части исследованного участка, в районе Люберец, плотность застройки здесь превышает 50%. Схожую ситуацию можно наблюдать в районе Реутова и Новокосино, где плотность застройки чуть менее 50%. Причины, оказывающие основное влияние на концентрацию расчетной застройки на этом участке, схожи с теми, что мы видели в западном секторе. Прежде всего, это транспортная инфраструктура, но здесь сильно возрастает роль железнодорожного транспорта (медиана коэффициента регрессии -2,74). Можно выделить также параметр удаленности от Москвы, который демонстрирует отрицательную зависимость с коэффициентом -0,52.
На карте распределения отклонений расчетной плотности городских типов застройки (рис. 60) видно, что основные области положительных отклонений так же как и на предыдущем участке располагаются по двум клиньям. Так, можно выделить Новокосино, Реутов, Железнодорожный, и второй клин – Люберцы, Быково и Ильинский. Уровень "недооценки" здесь колеблется в пределах 20–30%. Та же ситуация и в районе Балашихи. Как и в случае с западным участком ближнего Подмосковья здесь есть несколько "ядер" застройки, которые выбиваются из общих закономерностей распределения городской застройки на этом участке и которые модель практически не учитывала, поэтому здесь сформировались существенные отклонения. В число этих городов входят Монино, Старая Купавна и Электроугли, где уровень ошибки достигает 30%.
Интересные результаты можно обнаружить при анализе областей отрицательных отклонений. Как и на предыдущих участках, эти области, выявленные по результатам анализа снимков 2008–2009 гг., указывают на новые точки роста застройки. Можно привести несколько примеров: область к северо-востоку от Люберец, где сейчас, в 2014–2015 гг., застраивается большой район люберецких полей и люберецкой станции аэрации; район к югу от Железнодорожного – районы строительства Центральный и Центр-2; район к западу от Балашихи – строительство квартала Новое Измайлово. Во всех этих областях уровень отклонения колеблется около 10–20%. Можно выделить также еще несколько областей: район долины реки Пехорки, районы к северу от Балашихи, к югу от Томилино и к востоку от Железнодорожного. Уровень ошибки здесь также около 10–20%.
Карты расчетной плотности городских типов застройки дальнего Подмосковья представлены на рисунках 61 и 63. При их построении был использован более дробный шаг сечения изолиний (до 15% через 3%, далее в интервале 15–20% через 5%, далее через 10%). Это сделано чтобы отразить малейшие изменения расчетной плотности застройки.
На построенной карте для западного участка дальнего Подмосковья (рис. 61) можно выделить несколько участков повышенной расчетной плотности застройки, все они относятся к наиболее крупным городам этого района – Волоколамску, Рузе, Тучково и Дорохово. Уровень расчетной плотности застройки здесь в среднем составляет 6–12%. Основной фактор, обусловливающий формирование этих "ядер" застройки – развитая транспортная инфраструктура этих районов (коэфф. регрессии -0,5 – -0,8). На остальной территории участка расчетная плотность застройки не превышает 2–3%.
Распределение отклонений расчетной плотности застройки для западного участка дальнего Подмосковья представлено на рисунке 62. Основные отклонения плотности связаны с превышением ее расчетных значений относительно реальных, то есть с положительными расхождениями и сконцентрированы эти области в наиболее крупных городах района, которые перечислены выше. Отклонение достигает 20–30%. Выделяется лишь одна область преуменьшения плотности, с отрицательным отклонением – участок около Волоколамска, где его уровень колеблется около 5–10%
Карта расчетной плотности застройки для восточного участка представлена на рисунке 63. Вся застройка городского типа здесь концентрируется в основных транспортных узлах этого района – Орехово-Зуево, Павловский Посад, Электрогорск, Куровское. В среднем ее уровень составляет 10–20%. Причины концентрации застройки именно в этих районах примерно те же, что и в западном участке дальнего Подмосковья. Выделяется также долина реки Клязьмы, где расчетная плотность застройки превышает 5%.
Основные отклонения распределения расчетной плотности застройки для восточного участка дальнего Подмосковья (рис. 64) также сосредоточены в наиболее крупных городах и достигают 30–40%, в мелких населенных пунктах уровень отклонений падает до 10–20%.
На этом участке проявляются относительно крупные области с отрицательными отклонениями расчетной плотности застройки. Основную зону можно выделить в северной части района исследований между Ликино-Дулево и Орехово-Зуево, уровень отклонений здесь колеблется около 10–20%, т.е. по модели можно предполагать формирование единого городского пространства между Ликино-Дулево и Орехово-Зуево. Вокруг Павловского Посада также присутствует подобная зона, с отклонениями около 10%. Также стоит выделить долину реки Клязьмы – погрешность около 5–10%. Все это говорит о возможном дальнейшем росте плотности городской застройки в этом районе.
Для составления карт расчетной плотности традиционных сельских типов застройки в качестве зависимого показателя при расчете модели пространственно взвешенной регрессии была взята площадь традиционных сельских типов застройки. В роли независимых показателей были выбраны площади, занимаемые другими типами застройки, удаление от крупных водных объектов, автомагистралей и линий железных дорог, площадь территории, свободной от лесов и водных объектов, удаление от Москвы.
В результате работы модели ПВР был получен следующий набор тестовых значений. Все использованные независимые являются статистически значимыми. Коэффициент детерминации r2 равен 0,37, а приведенный r2 составляет 0,32. То есть данная модель и выбранные нами независимые переменные объясняют около трети причин распространения традиционных сельских типов застройки на исследованных участках. Это наихудший показатель в сравнении с остальными построенными моделями ПВР. Он оказался на таком относительно низком уровне в результате большой доли неопределенности в распространении этих типов застройки для модели ПВР, отсутствия строгой приуроченности их к определенным природным и социально-экономическим условиям. Это происходит из-за того, что в прошлом на возникновение и расположение населенных пунктов с традиционной сельской застройкой влияли несколько иные причины, нежели те 8 факторов, которые были выбраны для построения модели ПВР, а следовательно влияние заложенных в модель параметров сильно ограничено. Отчасти это связано также с распределением далеко не лучших для жилья земель под садово-огородную застройку (стародачная и садово-огородная застройка составляют около 65% от общей площади традиционного сельского типа застройки). Отсутствие определенности в распределении особенно ярко видно в дальнем поясе Подмосковья, где эта застройка относительно равномерно распределена по всему участку (на западном участке), либо формируются "ядра" застройки с общей площадью, сопоставимой с соседними городами (на восточном участке). Таким образом, показатель r2 свидетельствует, что некоторые существенные независимые переменные не были учтены при построении модели.