A Subject-Oriented Historical GIS (the Example of Barnaul Infrastructure in the Late 18th – Early 20th Centuries)

Введение

В последнее время все больший интерес в исторической науке проявляется к городской истории (Urban History) или историческому городоведению. Это касается как городов Сибири в целом, так и Алтая, в частности ^{[1, 2, 3 и др.]}. Важную роль в этом направлении играет изучение городского пространства и инфраструктуры ^{[4, 5, 6, 7, 8, 9 и др.]}. Предметом нашего исследования стала инфраструктура Барнаула второй половины XVIII – начала XX вв. Цель исследования – получение нового системного знания о развитии инфраструктуры городов юга Западной Сибири, о влиянии объектов инфраструктуры на экологию города, о соотношении демографических и экологических факторов, влияющих на развитие города и воспроизводство городского населения. Технологической основой разработки геоинформационной системы стали так называемые «десктопные ГИС», обеспечивающие классический функционал, позволяющие создавать и редактировать пространственные данные в слоях, подключать информацию из внешних источников (баз данных), разрабатывать математико-картографические модели, создавать наглядные электронные карты. В качестве основного ПО ГИС использованы: MapInfo PRO и ArcGIS вследствие наиболее полного функционала и имеющихся лицензий на данный софт.

Источниками стали планы города Барнаула, отложившиеся, главным образом, в фонде 50 («Чертежная Алтайского губернского управления земледелия и государственных имуществ») Государственного архива Алтайского края (ГААК). Интерес представляют планы не только города в целом, но и отдельных его частей, содержащие более подробную информацию о различных объектах инфраструктуры. Сложность изучения городской инфраструктуры обусловлена тем, что это не статичная система, а живой динамичный организм, изменяющийся с течением времени. Анализ ее развития оптимальнее проводить, исходя из сохранности картографического материала и взяв за основу общие планы города за несколько «ключевых» лет. Планы отдельных частей города выступают при подобном подходе в качестве вспомогательных источников.

Поисковую работу существенно облегчает тот момент, что в ГААК создана база данных «Архивный фонд», включающая электронные образы описей различных фондов, что делает возможным удаленный доступ к нужным материалам. При отборе картографических источников большое внимание уделялось датировке карт и планов. Это обеспечивает не только хронологическую привязку визуального материала, но служит отправной точкой для корректного определения картографической проекции (в случае, если она использовалась) и системы координат источника.

Имеющаяся подборка планов города Барнаула ^{[10, 11]} охватывает период около 200 лет и демонстрирует изменения, произошедшие в территориальном устройстве города. В рамках исследования нами проведена работа по систематизации основных структурных единиц, формирующих инфраструктуру Барнаула (рис. 1).

Рис. 1. Объекты инфраструктуры Барнаула (начало XX в.).

Состав объектов города был разнообразным, систематизация проводилась, исходя из их функционального назначения. В Барнауле существовали десятки крупных промышленных предприятий. На данном этапе выявленные промышленные объекты были сгруппированы в рамках трех десятилетий: 1) 1890–1899 гг.; 2) 1900–1909 гг.; 3) 1910–1919 гг. Выбор временных границ связан с тем, что источниковая база позволяет в этом случае легче локализовать место того или иного объекта на карте. При выявлении объектов и их локализации мы столкнулись с необходимостью обработки большого массива описательной и статистической документации, содержащей информацию об объектах инфраструктуры, их составе за конкретный период. Ключевое значение отводилось материалам фондов Государственного архива Томской области (Ф. 3; Ф. 4; Ф. 234) и ГААК (Ф. 2; Ф. 31; Ф. 219; и др.).

Методика работы

Для работы с картами осуществлялись процедуры геопривязки и трансформирования. Геопривязка представляет собой закрепление карты в заданной системе координат, трансформирование – геометрическая коррекция, выполняемая для устранения искажений. Методы трансформирования основаны на аналитическом сравнении координат точек источника и контрольных точек, которые в системе ArcGIS объединяются в специальные графические элементы – связи смещения. Для построения математических уравнений, описывающих зависимости положения точек на растре и в географическом пространстве, используется специальный вид точек, называемых контрольными. Контрольные точки указывают местоположения для ввода известных координат, и на их основе вычисляются связи смещения.

Далее при разработке картографической основы мы использовали алгоритмы аффинной и проективной трансформации, а также алгоритм «резинового листа». Первые два алгоритма используют аналитические модели полиномиальной аппроксимации на основе метода наименьших квадратов. Смысл метода заключается в нахождении вида преобразования растровых (сканированных) данных, в результате которого в ходе выполненных преобразований достигаются наименьшие погрешности. Здесь имеется в виду значения ошибок, определяемые между координатами заданных точек при трансформировании и значениями этих точек в заданной системе координатах.

В алгоритме аффинной трансформации задача преобразования координат i-й точки (X,Y) в точку i´, со значениями (X',Y') сводится к нахождению коэффициентов a₁,...,a_n, b₁,...,b_n аппроксимирующего полинома, при которых численные значения квадратических отклонений по отношению к заданным значениям аппроксимирующей кривой, становятся минимальными. Отсюда для аффинной трансформации справедливо:

X'= a₁X + a₂Y + a₃,

Y'= b₁X + b₂Y + b₃,

Для проективной трансформации полиномами второй степени:

X'= a₁X₂ + a₂XY + a₃Y₂ + a₄X + a₅Y + a₆,

Y'= b₁X₂ + b₂XY + b₃Y₂ + b₄X + b₅Y + b₆.

Согласно правилам отбора контрольных точек, необходимо соответствие следующим условиям ^{[12, c. 276-277]}:

· количество контрольных точек должно быть достаточным для данного способа трансформирования, чтобы удовлетворять соотношению N > (n + 1)(n + 2)/2, где n – степень полинома;

· желательно максимально полное распределение точек по полю изображения, в идеале – соответствие узлам абстрактной решетки;

· следует использовать постоянные (не изменяемые во времени) ориентиры или точки.

Таким образом, при аффинном преобразовании потребовалось не менее трех контрольных точек (фактически – более пяти), при проективном преобразовании – от 11 до 20 точек.

Алгоритм «резинового листа» искажает практически всю матрицу, но при этом учитывает аналитическую зависимость каждой из указанных реперных точек точкам на местности и деформирует рисунок между ними только в локальной окрестности. Но, так как алгоритм «резинового листа» трансформирует изображения более гибко, то одна часть плана может оставаться практически без изменений, а другая, напротив, может измениться значительным образом. Говорить об универсальности какой-либо из методик нецелесообразно, в каждом конкретном случае следует учитывать состояние чертежей или карт, степень их соответствия современной математической основе и ряд других факторов.

Следующим этапом работы стала разработка серии тематических карт, характеризующих промышленно-хозяйственный комплекс и инфраструктуру Барнаула. Для удобства оформления и дальнейшей работы в ГИС каждому объекту был присвоен соответствующий код. Следует отметить, что на данный момент каждый временной срез состоит из локусов промышленно-производственного комплекса города, под которыми мы понимаем локализацию основных видов производств, образующих за рассматриваемый исторический период основу экономики. При этом для каждого локуса характерно не только местоположение на карте или плане, но и наличие определенного кода в базе геоданных ГИС (рис. 2).

Рис. 2. Основные локусы промышленно-производственного комплекса Барнаула с соответствующими элементами кодирования.

Для их отображения в ГИС использована система наглядных значков, которая не претендует на всеобщую универсальность и является комбинацией геометрических значков с наглядными SVG-символами, созданными или импортированными для проекта ArcGIS (рис. 3). Для удобства дальнейшего использования, расширения, коррекции и наполнения значками ГИС-проекта сибирских городов, создана LYR-библиотека. Сохранение системы кодирования позволит использовать такую библиотеку и другим потенциальным участникам проекта.

На стадии оформления и анализа получена серия тематических карт, демонстрирующая общую тенденцию укрупнения промышленного комплекса в виде нарастания его отраслей. С другой стороны, наблюдается перенос некоторых видов производств из центральной части города в периферийную или так называемую промышленную зону, что видно на картах Барнаула (рис. 3-4).

Рис. 3. Промышленно-производственный комплекс Барнаула (1890–1899 гг.).

Рис. 4. Промышленно-производственный комплекс Барнаула (1900–1909 гг.)

Построение моделей пространственных данных и их анализ в ГИС

Пространственно-временной анализ инфраструктуры городов основан на двух взаимосвязанных понятиях – «статика» и «динамика» явлений. В.А. Червяков предлагал изучать явления в статике и динамике через призму картографо-статистического моделирования (КСМ) на основе трехуровневой технологической схемы. При этом создание производных изолинейных карт предлагается рассматривать не как результат исследований, а как инструмент получения знания ^{[13, с. 17; 14, с. 167]}. В нашем исследовании использован аппарат математико-картографического моделирования, включающего элементы КСМ, а также предусматривающего реализацию, т.е. анализ таких моделей посредством функционала ГИС.

При наполнении ГИС происходит постоянное уточнение информации по отдельным видам производств, необходимых для изучения пространственных аспектов развития городской инфраструктуры. Такое наполнение происходит для каждого выделенного временного периода. Сформированы комплекты пространственных данных в ГИС, позволяющие строить модели и анализировать ситуацию на основе этих моделей в «статичном» режиме. При этом мы различаем статику двух видов. Во-первых, это размещение объектов городской инфраструктуры, соответствующей узкому временному интервалу, по сути, пространственная статика. Во-вторых, это сведения в виде статистических данных, актуальные для более широкого временного диапазона. Это очень условная статичность, по существу, она является основой для изучения и построения пространственно-временных моделей.

Типовая структура данных ГИС «Города Юга Западной Сибири второй половины XVIII – начала XX вв.» представляет собой набор векторных и растровых слоев, располагаемых в географической системе координат – датум WGS84, 44 зона. Она отражает такие виды городской инфраструктуры, как жилищно-коммунальная, социальная, экономическая, инженерная, транспортная, рыночная, информационная, туристическая, военная.

Важной частью работы является эколого-исторический анализ городского пространства. Экологические аспекты рассматриваются нами с позиции прямого и обратного воздействия в системе «город – среда». С одной стороны, это изучение влияния экологической ситуации и экологических условий (географическое положение города, особенности климата, наличие природных ресурсов и т.п.) на формирование и развитие инфраструктуры города, с другой, – изучение воздействия объектов городской инфраструктуры на экологию.

Можно выделить три основных этапа проделанной работы:

· сбор репрезентативных разновременных данных и их количественная оценка с помощью сети операционных территориальных ячеек (ОТЕ);

· обработка исходных данных по временным интервалам и ранжирование;

· построение и анализ пространственно-временных моделей.

На первом этапе результатом сбора исходных (первичных) данных стала БД, построенная по территориальному принципу на основе регулярно-ячеистых моделей в виде гексагональных сетей, так называемых ОТЕ (рис. 5).

Рис. 5. Фрагмент цифровой модели на основе гексагональных ОТЕ.

Такие сети используются в геоинформационном картографировании для построения численных моделей и построения геополей на основе обработки исходных пространственных данных. Аналогом данного приема является метод «скользящего окна», используемый как инструмент интегральной оценки и картографирования различных видов ресурсов ^{[15, 16, 17]}. Большую популярность регулярно-ячеистые модели приобрели благодаря достигнутым результатам и оригинальности внедренческих решений. Они характеризуются повышенной точностью создания картографических моделей, а также возможностью одновременного использования не одним или парой показателей, а целым комплексом или системой.

ОТЕ представляют собой абстрактно-математические модели, учитывающие пространственные взаимосвязи между реально существующими, исследуемыми объектами и явлениями. Математико-картографическое моделирование с использованием эквиклеточных или гексагональных операционных ячеек базируется на принципе эквивалентности, смысл которого состоит в отражении главных свойств наблюдаемого объекта в данной конкретной ОТЕ и ее ближайшей окрестности. Для реализации данного принципа требуется совмещение определенным способом системы ячеек с взаимодействующими между собой объектами. При этом необходимо соблюдение условия, при котором каждый объект должен оказаться в зоне охвата определенной – единственной – ячейки.

Для реализации описанного выше подхода и разработки на его основе моделей в ГИС, предложено использовать систему гексагональных ОТЕ с постоянным радиусом, обладающую следующими характеристиками:

· гибкость и незаменимость при реализации большинства функциональных процессов в ГИС;

· незаменимость и эффективность при создании баз реляционных данных с системой пространственной привязки и системой поиска геоданных;

· высокая степень адаптации для задач автоматизации вычислительных и картосоставительских работ в среде ГИС;

· возможность структурирования данных, причем как на входе, так и в результате обработки.

В наших исследованиях определены оптимальные размеры ОТЕ со стороной 300 м (0,3 км), образующие в ГИС рабочий слой, по которому производились операции вычисления плотностных характеристик распределения объектов промышленности, выраженные не в абсолютных показателях, а в относительных – в виде частоты распределения (число объектов на 1 кв. км). Однако, здесь стоит отметить два важных аспекта: во-первых, такая обработка производится не по всем объектам, а по классам, во-вторых, результатом обработки на каждой стадии является новый блок пространственной БД, сформированной по единой сети ОТЕ и образующей единое покрытие территории. Таким образом, результатом численной оценки первого этапа стали база данных, сформированная на основе гексагональной системы ОТЕ, полигонально-цифровая векторная модель, массивы данных, содержащие значения плотности (частоты) промышленных объектов и др.

Второй этап состоял в вычислении ранжированных значений частоты по каждому классу и корректировке с учетом назначенных весов. Полученные в результате вычислений данные были сохранены в двух форматах – TAB (для использования в ГИС MapInfo Pro) и SHAPE (для использования в программе ArcGIS). При этом объединение или интегрирование системы показателей в один общий производилось путем суммирования выделенных ранее факторов-классов на основе единой сети операционных ячеек. Все вычислительные операции с данными были реализованы в среде MapInfo Pro с использованием системы простых и структурированных – SQL-запросов с последующим переводом в балльную шкалу и с сохранением всех промежуточных вычислений в единой базе.

Для решения задач пространственно-временного анализа инфраструктуры городов и выявления причинно-следственных связей факторов, определяющих ее динамику, использован метод изолинейного моделирования (в геоинформатике – методы аппроксимации геополей). Изолинейные модели мы рассматриваем через призму континуальности – свойства физико-математического понятия поля, как области непрерывного распределения количественных признаков. Изолинейные «модели-поля» дают возможность географам, историкам и другим специалистам сравнивать между собой любые явления и процессы изоморфизма, т.е. общих формальных сходств, различных по своему генезису ^{[13, с. 20]}.

Непрерывность в размещении таких дискретных явлений городской инфраструктуры, как население, экологические условия, объекты промышленной и сельскохозяйственной инфраструктуры, дает возможность для создания модели полей плотности (насыщенности территорий дискретными объектами или их различными количественными признаками, выраженными весовыми, энергетическими, информационными, стоимостными и иными показателями). При этом особая метричность изолинейных моделей позволяет сопоставлять карты разного содержания и временной принадлежности на уровне картометрии и математических расчетов. Это важно для последующего анализа в рамках производных математико-картографических моделей, характеризующих структуру городской среды и социальную топографию, динамику элементов городской инфраструктуры и населения, взаимосвязи перечисленных выше факторов вместе с анализом экологических условий.

Рассмотрим полученные модели с позиции общих и частных тенденций в распределении объектов промышленного комплекса и оказываемом ими негативном воздействии в разных частях городского пространства с учетом меняющихся условий в виде инфраструктуры и системы расселения. Интегральные оценочные модели, с одной стороны, отображают степень антропогенного воздействия в виде совокупного влияния промышленности на окружающую среду и экологическое состояние, с другой, – позволяют отследить динамику и территориальную структуру такого воздействия в пределах города и на его периферии. Следует подчеркнуть, что основой их построения является процесс определения экспертным путем степени «экологичности» предприятий по данным имеющихся источников. Процедура предполагает указание численных значений взвешенных коэффициентов для разных предприятий (отраслей) промышленности по принципу – чем выше воздействие, тем выше значение взвешивающего коэффициента (тем ярче цвет красного маркера на рис. 6–8).

Результаты совокупной оценки полученных моделей представлены по трем временным срезам: 1) 1890–1899 гг.; 2) 1900–1909 гг.; 3) 1910–1919 гг. Установленные общие закономерности проявились, во-первых, в расширении зоны негативного влияния деятельности промышленных объектов, во-вторых, в дроблении «ядер» влияния из центров, в пределах которых концентрировалось все промышленное производство (например, в конце XIX в.), в периферийные зоны.

Рис. 6. Интегральная модель оценки антропогенного воздействия на окружающую среду с объектами промышленно-производственного комплекса Барнаула (1890–1899 гг.).

Для конца XIX в. (рис. 6) просматриваются две зоны негативного воздействия: первая очерчивает территорию заводского пруда, вторая – территорию центральной части города, тяготеющей к береговой зоне р. Оби. Следует учитывать, что Барнаульский сереброплавильный завод был закрыт в 1893 г. Из материалов модели прослеживается также слабое «влияние» содового завода братьев Пранг («Любимов, Сольве и К°»), открытого в 1860-х гг. Если исходить из распределения антропогенного воздействия в балльном выражении, то на выделенной территории значения изменяются в пределах от 7 до 10. Между тем, для преобладающей части городской территории значения антропогенной нагрузки изменяются в среднем от 1,5 до 3,5 баллов, что говорит о благоприятной экологической обстановке.

Рис. 7. Интегральная модель оценки антропогенного воздействия на окружающую среду с объектами промышленно-производственного комплекса Барнаула (1900–1909 гг.)

К началу XX века ситуация меняется (рис. 7): появились новые виды производств, на некоторых из них стали применяться паровые и нефтяные двигатели. Расширилась зона охвата кирпичных заводов, шубных и пимокатных мастерских, кожевенного производства, пивоварения и дрожжепроизводства. В территориальном отношении наибольшему влиянию подверглись территория, расположенная вблизи Заводского пруда и ниже по рельефу, практически вся южная и юго-восточная часть, тяготеющая к левобережью р. Оби, и центральная часть старого города. Появились новые очаги воздействия на экологическую обстановку: в северо-западной периферийной части города это территория кирпичных заводов, в северной, левобережной – территория шубных, пимокатных, деревообрабатывающих производств, пивоварения и дрожжепроизводства. Здесь численные значения антропогенного промышленного воздействия изменяются в пределах от 5 до 7 баллов.

Рис. 8. Интегральная модель оценки антропогенного воздействия на окружающую среду с объектами промышленно-производственного комплекса Барнаула (1910–1919 гг.)

В рамках третьего временного среза (рис. 8) зон с нулевыми фоновыми значениями уже практически не обнаруживалось. На оценочной карте можно найти 7 и более очагов – «ядер» концентрации различных видов производств: старые очаги сохранили в целом свое воздействие, но появились и новые – мелкие, формирующие локальные зоны влияния на окружающую среду. К таким локальным зонам относятся: территория Заводского пруда, русла рек Барнаулки и Пивоварки, участки новостроек (новые зоны освоения). Расширился отраслевой состав промышленных предприятий, укрупнилось производство в численном выражении, резко увеличилась энерговооруженность и механизация производства, что негативно повлияло на окружающую среду, поскольку энерговооруженность предполагала использование нефтяных двигателей, постепенно вытесняющих паровые. Диапазон суммарного интегрального воздействия на территории городского пространства изменился от 0,5 до 15 баллов.

В то же время можно говорить о рассредоточении и переносе производств из старой зоны (территория Заводского пруда, Московского проспекта, улиц Мало-Тобольской, Ползунова, Пушкина) в новые (западные) районы, что улучшило в обеих частях города. Однако внутри локальных очагов концентрации вредных производств экологическая ситуация была сложной, особенно с точки зрения воздействия на экосистемы.

В большинстве случаев вряд ли можно говорить о прямом воздействии вредных производств на человека (за исключением рабочих и сотрудников предприятий), как правило, негативное воздействие городских объектов, несущих «экологическую нагрузку» на окружающую среду и человека, оказывалось главным образом через ухудшение санитарной обстановки и общего состояния экосистем.

Заключение

Использование комплексного подхода в изучении объектов инфраструктуры Барнаула позволяет сегодня не только делать выводы по организации пространства, но и включаться в сферу экологических областей знания. Специфика и содержание работ в ходе дальнейшего исследования состоит в расширении и обновлении имеющихся баз данных, внесении поправок в оценивающие модели, разработке уточненной версии интегральных геополей антропогенной нагрузки, геометрической и атрибутивной коррекции оцифрованных объектов, присутствующих на планах.