Development of Historical GIS to Study the Clergy and Parishes of Altai (Gornyi) Okrug in the Late 18th Century – Early 20th Century.

Chibisov Maksim Evgen'evich PhD in History Department head, Altai State University   of. 311aL, 61, pr.Lenina, g. Barnaul, Altaiskiy krai, Russia, 656049 m_chibisov@mail.ru Vladimirov Vladimir Nikolaevich Doctor of History Professor, Altai State University of. 312, pr.Lenina, 61, g. Barnaul, Altaiskiy krai, Russia, 656049 vvladimirov@icloud.com

Krupochkin Evgenii Petrovich PhD in Geography Assistant professor, Altai State University of. 502M, pr. Lenina, 61, g. Barnaul, Altaiskiy krai, Russia, 656049 krupochkin@mail.ru

Информатизация всех сфер жизни и деятельности современного общества стала характерной чертой его развития. Этот процесс наблюдается как в сфере науки в целом, так и в области исторических исследований, в частности. Одним из его результатов стало широкое использование математических методов и современных информационных технологий. Речь, в частности, идет о таких методах, как картографический и геоинформационный. Основанный на информационных и геоинформационных технологиях традиционный картографический метод в истории приобрел форму «компьютерного картографирования» ^[1]. Для геоинформационного метода наблюдается, с одной стороны, усиление зависимости от формализованных (алгоритмических) методов постановки и решения задач; с другой - более тесная конвергенция с картографией вообще и с историческим картографированием в частности.

Между тем парадоксальность ситуации заключается в том, что, несмотря на массовость исследований, предполагаемых использование ГИС-технологий в историческом картографировании (как с элементами моделирования, так и без него), наблюдается недостаток доступных и готовых технологических решений, адаптированных для конкретных научно-исследовательских задач. В настоящей работе мы предприняли попытку решения подобной задачи, суть которой заключается в реконструкции системы церквей и церковных приходов на юге Западной Сибири в конце XVIII – начале XX вв. В качестве территориального объекта исследований выступает Алтайский горный округ, что является логическим продолжением многолетних исследований пространственных закономерностей заселения Алтая, начало которых исследовательской группой историков Алтайского государственного университета относится к концу 90-х годов прошлого века ^[2]. При этом решались следующие задачи:

1. Разработка локальной геоинформационной системы «Духовенство Алтайского горного округа» в современной системе координат с корректной математической основой.

2. Анализ на основе созданной ГИС таких показателей, как общее количество представителей духовенства на рассматриваемой территории, соответствие их числа установленным нормам, территориальное размещение и движение по территории, образование новых приходов и особенности их формирования.

3. Реконструкция системы церквей и церковных приходов юга Западной Сибири в конце XVIII – начале XX вв.

Последовательность и содержание основных этапов создания ГИС представлены в технологической схеме (рис. 1). Она не претендует на всеобщую универсальность в плане разработки исторических ГИС, но является, на наш взгляд, типовой по отношению к региональному историческому ГИС-картографированию. При этом содержание выделенных этапов характерно именно для настольных (локальных) ГИС, разработка которых, по нашему мнению, не потеряла своей актуальности и сегодня.

Задачей первых двух этапов согласно приведенной схеме является подготовка данных для ввода в ГИС и трансформирование изображений по законам проекционных преобразований ^[3]. Входные картографические данные представлены картами, изданными в XIX – начале XX вв. Среди них по качеству содержания и точности математической основы следует отметить «Большой всемирный настольный атлас Маркса» (2-е издание, 1909 г.), содержащий свыше 200 карт и указатель 130 тысяч географических названий, ставший важным достижением отечественной картографии исследуемого периода.

Сложность первичной обработки данных заключается в отсутствии достоверной информации об авторах и методах составления карт Алтайского округа и Томской губернии исследуемого периода, особенно это касается иностранных изданий. При этом, несмотря на наличие координатных меток, на некоторых картах полностью отсутствуют координатные сетки, что затрудняет идентификацию типа эллипсоида и тем более – картографической проекции. С позиции истории развития картографической науки большой интерес представляют карты, основанные на разных способах переноса (построения) изображения на плоскость. Многие из старинных (до н.э.) и более новых (средневековых) картографических произведений, конечно, не были основаны на использовании картографических проекций. Тем не менее их авторы изобретали другие способы построения изображений: использование карт звездного неба, построение по румбам, деление пространства на квадратные и прямоугольные ячейки и др. ^[4].Тщательный анализ имеющегося материала позволил нам выделить 3 основных группы карт:

1) карты с отсчетами от «Ферро (El Hierro)»;

2) карты с отсчетами от «Гринвича»;

3) карты без обозначения систем координат и с отсутствием координатных меток.

Одна из главных особенностей реализуемой ГИС заключается в подготовке единой математической основы в современных координатах на базе геоцентрической системы на основе датума WGS-84. Поскольку проект не предусматривает специальных работ с созданием или восстановлением рельефа в ретроспективе, система высот не имеет принципиального значения, т.е. проблема согласования эллипсоидальной и балтийской систем сразу отходит на второй план. Учитывая изложенное выше обстоятельство, связанное с использованием систем «Ферро» и «Пулково», была произведена необходимая коррекция (аффинные преобразования), учитывающая сдвиг данной системы относительно современной ^[5].

Второй блок технологической схемы (рис. 1) предусматривает непосредственно ввод данных, под которым понимается комплекс процедур, начиная от сканирования и яркостных преобразований отдельных элементов картографического изображения, до геопривязки и трансформирования в системе координат WGS84.

Рисунок 1

Для работы с отсканированными изображениями требовалось выполнить 2 типа операций: трансформирование и геопривязку к современной географической системе координат по законам математической картографии ^[6]. С помощью контрольных (опорных) точек геопривязка позволяет сделать изображение картой, поскольку размещает его на плоскости в заданной системе координат и проекции. При этом применялись различные методы трансформирования и проекционных преобразований в определенной последовательности: сначала трансформирование, затем – геопривязка. Наиболее эффективным способом трансформирования растровых данных (сканированных карт), как показали эксперименты, являются полиномиальные преобразования. При их выполнении потребовалось 12 опорных точек, удовлетворяющих условию полиномиальных преобразований при n=2. Последовательность операций и полученные результаты достаточно подробно изложены в наших работах ^{[7, 8]}.

Важным элементом оценивания полученных результатов подготовки математической основы (на что, к сожалению, в большинстве подобных работ не обращается практически никакого внимания), является качество геопривязки и соответствие заданной системе координат и проекции. Учитывая большое разнообразие проекций по способам создания и критериям, оценивающим распределение искажений при разработке электронных карт ^[9], мы остановили свой выбор на геоцентрической системе координат – известной как «датум WGS-84». Не углубляясь в детали данной системы следует сказать о ее универсальности и практичности, возможности быстрого преобразования (трансформирования) из данной СК в любую другую систему ^[10].

Для оценивания качества геопривязки исходных карт мы определяли ошибки регистрации растра по формуле:

где М (м) – значение ошибки регистрации, выраженной в метрах; m – знаменатель масштаба карты; Rdpi – исходное разрешение растра; 2,54 – цена деления одного дюйма в сантиметрах. Оценка геопривязанной растровой карты производилась до трансформации (Мисх) и после трансформации (Мрез). При условии, что Rdpi = 600 dpi и масштабе исходной карты, приближенному к 1:500000 (где m = 500000), получаем следующие весовые значения ошибок для одной точки: М = 500000/(600/2,54×100) = 21 м.

Таким образом, до трансформирования предельная ошибка составляла 5 точек, соответственно - 105 м; после процедуры трансформирования значение предельной ошибки составило 2 точки, что соответствует 42 метрам. Значение последней также нельзя назвать приемлемым, даже при том условии, что перед нами не стоит задача разработки геодезической основы. Однако с учетом обзорности масштаба исследований мы посчитали допустимым для конечного устранения ошибок воспользоваться наборами векторных слоев, соответствующих уровню генерализации и точности современных карт масштабов 1:500000 – 1:750000.

Таблица с распределением ошибок геопривязки растровых и векторных данных (см. табл.), во-первых, демонстрирует, необходимость трансформирования растровых изображений в качестве процедуры, предваряющей геопривязку. Во-вторых, сам процесс трансформирования и геопривязки пространственных данных еще не обеспечивает высокой точности, для этого рекомендуется использовать эталонные наборы векторных слоев, заимствованные из других источников. В- третьих, следует учитывать, к какому типу данных относятся полученные слои – топологическим (геометрически корректным) или не топологическим (некорректным с точки зрения геометрии и планового положения). В этом случае дополнительные преобразования топологии и геометрическая коррекция векторных данных обеспечат наибольшую достоверность, что и отражено в таблице:

Таблица

Примечание: К оптимизированным пространственным данным относятся наборы векторных данных, полученные в результате обработки и соединенные с эталонными векторными слоями.

Содержание работ третьего блока определяется правилами геометрии и топологии для векторных наборов пространственных данных. Топологическая коррекция линейно-полигональных объектов оцифровки (точек, узлов, дуг, сегментов и др.) – важная и неотъемлемая часть работы, но требующая больших временных затрат. Особенностью редакционных работ данного этапа стала обратная задача преобразования некоторой части векторных данных, оцифрованных ранее по картам в условных и неизвестных системах координат.

Векторная трансформация основана на конвертировании координат слоев из одного местоположения в другое, она включает масштабирование, сдвиг и поворот объекта по связям смещения и др. Такие связи вытекают из заданной системы контрольных точек. Так же, как и в геопривязке, важная роль здесь принадлежит выбору и четкой локализации (в последующем – идентификации) опорных точек ^[3].

Векторные преобразования мы применяли единообразно ко всем объектам слоя. Несовпадения в их результатах требуют выполнения дополнительной работы по интеграции нового набора данных с уже имеющимися привязанными данными. Некоторые элементы, расположенные в слоях, оказываются геометрически смещёнными или повернутыми относительно остальных данных ГИС-проекта. Поэтому данный вид редакционных работ являлся чрезвычайно трудоемким, однако, их завершение гарантирует и расширяет возможности ГИС-анализа. Данное обстоятельство правомерно отнести к топологически корректным наборам пространственных данных, обеспечивающим не только качество построения математико-картографических моделей, но и саму возможность их создания. На рисунке 2 показана итоговая карта с границами уездов и округов Алтайского горного округа, корректными не только в топологическом, но и в пространственном отношении, т.е. с учетом физико-географических особенностей территории.

Четвертый этаппредставлен операцией геокодирования, основанной на присоединении статистической информации к конкретным объектам, имеющим четкое географическое положение и координаты – населенные пункты, церкви и т.п., а также площадные объекты – волости, уезды, приходы и др. Под геокодированием (geocoding) понимается метод и процесс позиционирования пространственных объектов относительно некоторой системы координат и их атрибутирования (примером может служить адресная привязка существующих позиционно неопределенных наборов данных (address matching), осуществляемая путем установления связей между непространственными базами данных и позиционной частью БД ГИС) ^[11].

Внешняя, непространственная информация, может быть представлена следующими способами:

- координатами объектов (прямоугольными или географическими), значения которых получены с помощью приемников глобальных систем позиционирования Глонасс/Navstar;

- адресами объектов в адресной системе урбанизированных территорий;

- почтовыми индексами;

- расстоянием от начала линейных маршрутов и др.

Функция геокодирования позволяет идентифицировать базы данных в пространстве, например, статистические данные, сгруппированные по церковным приходам. В таком случае вся группировка присоединяется к объекту на карте с добавлением информации в таблицы атрибутов ГИС, при этом ключом здесь является кодирование каждого объекта, заключенное в поле «идентификация» ID.

Главным содержанием следующего этапа является картографо-статистическое моделирование (КСМ), смысл которого состоит в комплексировании двух видов моделей – статистических и картографических. Главная особенность КСМ заключается в создании и использовании концепции поля как области дискретного или континуального распределения изучаемых объектов и явлений. КСМ основаны на принципах, разработанных В.А. Червяковым и рядом других авторов, и успешно применяемых в региональном картографическом моделировании ^{[12, 13]}, позволяющих следующее:

1) измерить количественную информацию в любой точке с детальностью, обусловленной разрешением изображения, и вычислять математико-статистические показатели с необходимой точностью;

2) упростить получение пространственных статистик визуально-картографическим способом, минуя трудоемкие процессы измерительных и вычислительных работ;

3) с помощью точечной дискретизации картографических изображений значительно сократить затраты времени на измерения и вычисления пространственных статистик и на составление производных карт (средних арифметических, средних квадратичных отклонений, корреляционных, плотностных и др.);

4) применить принцип динамичности (подвижности) операционных ячеек согласно методу «скользящего кружка» и таким образом, переходить от планового восприятия исторического процесса к объемному/трехмерному благодаря «рельефной образности» производных карт.

Заключительный этап предусматривал компоновку и оформление карт с учетом поставленных задач. В ходе проделанной работы созданы электронные карты, отображающие: географическое положение (рис. 2), структуру населения по приходам с 1829 по 1864 гг. (рис. 3-4), частоту населенных пунктов и распределение церквей (рис. 5-6), соотношение количества церквей и количества населенных пунктов и др.

Рисунок 2

Рисунок 3

Рисунок 4

рисунок 5

Рисунок 6

Особую ценность представляют собой данные, сформированные по приходам в разные периоды времени. Территориально границы приходов проведены через половину расстояния между всеми соседними церквями. При этом места расположения церквей мы рассматривали как центроиды и в дальнейшем применяли их в качестве опорных точек при автоматическом построении полигонов. Однако следует отметить, что простое механическое построение полигонов данного типа (также известных, как полигоны «Тиссена» или «Вороного») не приводит к желаемому результату без учета конфигурации сети населенных пунктов. При этом и сама конфигурация, представляющая, по сути, систему расселения, также не является единственно важным фактором. Поэтому пока мы ограничиваемся серией тематических карт по приходам, сформированным путем простой ручной оцифровки (рис. 3-6). Результаты автоматического формирования полигонов с использованием алгоритмов Тиссена, а также их сравнительный анализ, будут отражены в наших последующих публикациях.

Структура населения приходов в 1829 г. состояла в основном из мастеровых, раскольников, военных и казаков. Значительно меньшую долю занимали дворяне, приказные и мещане. При этом наиболее высокие значения суммарной численности населения наблюдались в Алейской, Тальменской, Бийской и Сростинской волостях. Сравнительно высокие значения с равномерным распределением мужчин, женщин и мастеровых отмечались южнее территорий Ануйской и Сычёвской волостей. К явным «лидерам» с максимальными численными значениями раскольников относятся волости Локтевская, Сузунская, Покровская, Касмалинская, а также территория, тяготеющая к Косихинской и Бийской волостям. Казачье население распределялось крайне неравномерно – в основном это Покровская, Колыванская и Сузунская волости. В распределении дворян на общем фоне выделяются Сростинская и Шадринская волости.

К середине XIX в. ситуация значительным образом поменялась. Это касается как изменеяию соотношения мужчин и женщин в пользу последних, так и распределения других показателей на фоне сокращения дворян, мещан и прочих категорий. Наблюдается миграция населения и освоение новых территорий, особенно это касается Змеиногорского уезда, долины р. Иртыш (Александровская, Риддерская, Бухтарминская и Верх-Бухтарминская, Змеиногорская и другие волости). В распределении казаков выделяется две «полосы». Первую образуют Белоярская, Шадринская, Енисейская и Сростинская, вторую – Змеиногорская, Александровская, Владимировская, Риддерская и другие волости. В большинстве волостей и приходов можно наблюдать высокий процент раскольников, в то время как доля дворян, приказных и мещан несравнимо мала. На общем фоне выделяются такие волости, как Касмалинская, Сузунская, Тальменская, где к середине XIX в. в структуре населения наблюдается высокая доля военных.

К концу XIX в. стали ярко выраженными следующие тенденции (рис. 4):

– более интенсивное заселение новых территорий;

– увеличение доли казаков, особенно в Змеиногорском и Бийском уездах;

– значительное увеличение доли мастеровых;

– преобладание женщин над мужчинами (за исключением единичных примеров).

Своей оригинальностью в плане возможностей содержательного анализа обладают картограммы частоты поселений с распределением церквей, построенных по приходам (рис. 5-6). Причем ситуация значительным образом менялась как с точки зрения системы расселения, так и в плане миграции церковнослужителей. Например, карта церковных приходов с отображением данных о плотности населенных пунктов 1829 г. показывает начальную стадию формирования духовенства в Алтайском горном округе, причем отнесение отдельных приходов к тем или иным церквям здесь достаточно условное. Причиной является обширная территория с плохо развитыми дорогами, особенно в предгорной и горной местности. Тем не менее, четко просматривается ядро формирования духовенства, где высока не только плотность населения, но и концентрация церквей. Прежде всего это Барнаульский уезд, а также Белоярская, Тальменская, Уксунайская, Шадринская и некоторые другие волости.

К концу XIX в. в качестве общей тенденции можно отметить увеличение численности населения по всем уездам. Зоны миграции и освоения протянулись вдоль всей южной границы округа, значительно расширилась селитебная зона в Змеиногорском и Бийском уездах. Островки с высокой концентрацией населения появились прежде всего на приграничной территории между Барнаульским, Бийским и Змеиногорским уездами. Крупный очаг с высокой плотностью поселений образовался в междуречье Бии и Катуни. Закономерности распределения церквей в целом повторяют систему расселения, при этом чем больше плотность населения, тем выше обеспеченность церквями (рис. 6).

Однако есть и некоторые особенности такого распределения. Так, в степной и равнинной зонах (западная периферия), несмотря на имеющиеся очаги высокой плотности населения, количество церквей сравнительно небольшое. По всей видимости, это связано с фактором доступности, имея в виду несложный рельеф и как следствие – сравнительно небольшое время пути. В то же время в таежных и горных районах наблюдается высокая концентрация церквей на единицу площади, что объясняется сложными условиями обитания, прежде всего труднодоступностью и пересеченностью местности. На фоне равномерного распределения церквей в целом по округу в отдельных его частях они практически отсутствуют. К ним относятся, например, территории межгорных котловин Катунского, Северо-Чуйского и Курайского хребтов.

Основные результаты и выводы.

Специфической особенностью разработки исторической ГИС является высокая трудоемкость подготовительного и редакционного этапов, обусловленных необходимостью решения давно назревшей задачи объединения карт (изданных в XVIII-XIX вв.) и их адаптирование к современной математической и геодезической основам. Предложенная и апробированная нами методика позволяет адаптировать различные материалы (планы уездов, чертежи волостей и земель, карты хозяйственного значения и др.) в рамках ГИС-проекта. Разнородные и разновременные источники в некоторой степени тормозят ход работы, но при этом позволяют более тщательно отбирать наиболее точные и содержательные картографические материалы. Речь, разумеется, идет не о художественном оформлении карт, а о качестве их математической основы и геопривязки.

Структура реализуемой нами ГИС представлена наборами векторных слоев в форматах Tab и Shape, подготовленных с помощью полнофункциональных ГИС MapInfo Pro и ArcGIS. Фактически в рамках одного проекта сформированы два набора пространственных данных: во-первых, это информационно-картографические слои, образующие географическую основу; во-вторых, тематические данные, состоящие из векторных слоев и реляционных (атрибутивных) таблиц. Первая группа представлена такими категориями, как рельеф, гидрографическая сеть, растительность и др. Ко второй группе относятся векторные данные границ уездов и волостей, железных и почтовых дорог, церквей; населенных пунктов и др.

Особенностью разработанной настольной ГИС является ее локализованность, заключающаяся в размещении ресурсов системы и обеспечении доступа к ней внутри структурного подразделения организации. С одной стороны, это приводит к определенной ограниченности ресурсов, с другой – учитывается основной интерес к таким ресурсам преимущественно сотрудников одного подразделения, продолжающих наполнять созданную ГИС новыми данными и получающих при этом оригинальные ретроспективные модели. Следует также учесть, что разработанная в рамках ГИС картографическая база данных является объектом интеллектуальной собственности. После ее регистрации планируется интегрировать все полученные результаты (включая саму ГИС) в сеть Интернет для всеобщего доступа.