УЧЕТ ХАРАКТЕРИСТИК ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА РАЗМЕЩЕНИЯ ТОРГОВЫХ ОБЪЕКТОВ В УСЛОВИЯХ КРУПНОГО ГОРОДА

Анализ размещения объектов в условиях городской среды представляет собой комплексный процесс. При его проведении используются различные подходы и методы, среди которых наиболее широкое применение приобрели пространственно-временные методы. При их реализации часто используются так называемые гравитационные модели, т.е. модели взаимодействия пространственных объектов. Используя, помимо статистических, пространственные данные, они позволяют проводить анализ процессов урбанизации, размещения промышленных и торговых объектов, экспортно-импортных отношений, миграции населения и других процессов [2].

К основным задачам, решаемым при помощи гравитационных моделей в процессе проведения оценки потенциальных мест размещения торговых объектов, можно отнести анализ удаленности объекта, транспортную доступность, близость конкурентов и другое. Особую роль во многих гравитационных моделях и методах оценки транспортной доступности занимает параметр чувствительности к расстоянию. В зависимости от объемов исходной информации и задач исследования для ее характеристики могут использоваться различные показатели: от расстояния между пунктами до сложных расчетных показателей, учитывающих большое число факторов.

Так, основные факторы размещения объектов рыночных услуг – территориальная доступность и структура городской среды. От них зависит локальная плотность населения и, соответственно, число потенциальных посетителей (торговая зона). Данные факторы, совместно с характеристиками привлекательности торгового объекта, определяют вероятность, с которой то или иное домохозяйство посетит конкретный торговый объект.

В основе большинства существующих моделей оценки вероятности посещения торговых центров лежат принципы, заложенные в гравитационно-вероятностной модели пространственного взаимодействия Хаффа [3] (введена Дэвидом Л. Хаффом в 1963 году). Согласно ей, привлекательность отдельного торгового объекта напрямую зависит от размера торгового зала рассматриваемого магазина и обратно пропорциональна его удаленности от потребителя. Значение полезности торгового объекта для покупателя согласно модели Хаффа выражается через вероятность посещения покупателем i конкретного торгового объекта j, которая определяется по формуле:

где P_ij – вероятность посещения j-го магазина i-м покупателем;

A_j – мера привлекательности коммерческого объекта j;

D_ij – расстояние до торгового центра j, которое должен преодолеть покупатель i;

n – число торговых точек.

Как видно из представленного уравнения, итоговая функция в базовой модели Хаффа имеет обратную зависимость от расстояния – с его увеличением снижается привлекательность торгового объекта для того или иного домохозяйства. Расстояние здесь представлено в виде длины отрезка между двумя точками: отдельного домохозяйства и торгового центра.

Данную модель активно используют при решении задач государственного планирования и оценки развития бизнеса [1]. По нашему мнению, в современных условиях развития крупных Российских городов, такой подход снижает точность полученного результата. Расстояние между начальным и конечным пунктами является одним из самых простых и распространенных показателей, используемых при оценке пространственного разграничения. Однако при его использовании не учитывается трудность преодоления пространства (характеристики местности и дорожно-транспортной сети), что говорит о его не оптимальности для проведения оценки размещения объектов в крупных городах с большой плотностью населения.

Можно сказать, что в условиях крупного города (с большой транспортной загруженностью дорог) значительным является не столько расстояние, сколько время, затрачиваемое на преодоление пути до объекта. Наличие пробок, объездных дорог, удаленность остановок общественного транспорта играют ключевую роль в определении того, как быстро покупатели будут добираться до торговых объектов. В таком случае, должен учитываться маршрут, по которому потенциальные посетители будут добираться до объекта.

Маршруты улично-дорожной сети города будут представлять собой линейно-планарный граф, состоящий из множества отрезков (участки дорожно-транспортной сети), соединяющихся между собой в определённых точках. Они могут подразделяться на три вида, в зависимости от метода передвижения: автомобильные, пешеходные и маршруты общественного транспорта. Все они представляют собой набор отрезков пути линейно-планарного графа, сформированного на основании дорожно-транспортной сети города, каждый из которых имеет свою протяженность, среднюю скорость преодоления и другие характеристики, выдвигаемые в зависимости от задач исследования и условий конкретного города (например, безопасность, географические особенности участка, эстетическая привлекательность, стоимость проезда и другие). Каждый отдельный вид маршрута, имея схожую природу с прочими видами, задается отличными от остальных характеристиками. Так, пешеходные маршруты не привязаны к схеме дорожного проезда (отрезки маршрута могут пролегать через пешеходные дороги и улицы). Стартовые точки маршрутов общественного транспорта располагаются на соответствующей остановке и привязаны к пути, закрепленном за тем или иным маршрутом, которым следует автобус, троллейбус, трамвай, либо вагон метро.

Таким образом, для повышения точности результатов геоинформационной модели в условиях крупных городов, следует учитывать время, затрачиваемое на преодоление пути от начальной точки до целевого объекта с учетом характеристик дорожно-транспортной сети города. Оно может быть рассчитано как сумма отношений расстояния к скорости перемещения для каждого участка дорожно-транспортной сети, входящего в рассматриваемый маршрут.

Используя в качестве базиса принципы, заложенные в модели (1), можно сформировать гравитационно-вероятностную модель, учитывающую характеристики маршрутов и время их преодоления:

где P_ij – вероятность посещения i-го магазина j-м домохозяйством;

K_ij – обобщенный коэффициент привлекательности i-го торгового объекта;

S­_i – арендопригодная площадь торгового объекта (GLA);

T_ijk – время, затрачиваемое жителями i-го домохозяйства для достижения j-го торгового объекта, при k-ом способе перемещения;

λ_k – доля, проживающих в i-м жилом помещении, предпочитающих k-й способ перемещения до торгового центра ();

n – общее число торговых объектов.

Данный метод дает наиболее точный результат по сравнению с использованием расстояния, однако, выбор данного метода сопряжен со сложностью как получения исходных данных, так и проведения расчетов. Следует учитывать, что польза от применения данного метода наиболее ощутима в условиях крупного города. Для облегчения анализа размещения могут быть использованы геоинформационные системы (ГИС). Так, можно использовать программный комплекс ESRI ArcGIS (например, ArcGIS 9.3 или более поздней версии), либо другую геоинформационную систему.

Улично-дорожная сеть определяется путем цифрования космических снимков высокого разрешения, либо используется уже существующая в применяемой ГИС. На её основе строится линейно-планарный граф, каждый отрезок которого задается координатами начала и конца отрезка. При этом, начало одного отрезка чаще всего является концом предыдущего (исключением являются тупики, выезды из города, конечные и начальные точки маршрутов). Отрезки расставляются так, чтобы точки приходились на изгибы трасс, въезды во дворы, подъезды к торговым центрам. Таким образом, создается матрица расстояний между торговыми центрами и местами проживания населения с учетом. Каждый участок графа имеет показатели протяженности и средней скорости преодоления, которые определяются на основе открытых данных, свойства односторонности, класса дорог, а также другие параметры, выдвигаемые в зависимости от целей исследования. Для облегчения моделирования дорожно-транспортной сети можно принять, что путь от начала пути до ближайшей точки маршрута, проходящий через двор, будет преодолеваться по прямой с неизменной скоростью движения. В итоге создается сетевая модель, которая, в последствии, анализируется (например, с помощью модуля Network Analyst в программном комплексе ArcGIS).

Таким образом, при проведении анализа размещения торговых объектов в условиях крупного города весомое значение приобретает уже не расстояние, а время пути. Ощутимую помощь в проведении геопространственного анализа могут оказать геоинформационные системы, которые хранят необходимую пространственную информацию, а также, широкий выбор инструментов, которые можно использовать для проведения анализа размещения как торговых объектов, так и объектов иной природы в условиях крупных городов.

Список литературы:

1. Алексеев А.О., Спирина В.С., Коргин Н.А. Технология управления объектом коммерческой недвижимости с учётом потребительских предпочтений // Управление большими системами: сборник трудов. – 2016. – №. 62. С. 124-168.
2. Василенко П.В. Применение гравитационной модели для анализа внутриобластных миграций на примере Новгородской и Псковской областей // Псковский регионологический журнал. – 2013. – № 15. С. 83-90.
3. Huff D.L. A probabilistic analysis of shopping center trade areas // Land Economics. – 1963. – Т. 39. С. 81-90.