ИСТИНА

Пространственные данные высокого разрешения о численности и плотности населения востребованы для решения широкого круга практических задач в сфере городского планирования и управления. Плотность населения на территории городов и городских агломераций подвержена значительным внутрисуточным колебаниям из-за активной маятниковой трудовой и учебной миграции, в результате ночная и дневная плотность населения в городских районах может различаться в несколько раз. В силу ограниченности статистических источников информации создание детальных данных о плотности населения в высоком разрешении опирается на модельные подходы. Наиболее успешно проводится моделирование ночной плотности населения на основе спутниковых данных о жилой застройке. Дневная плотность оценивается с помощью данных сотовых операторов, но такие данные труднодоступны, а их ограниченный пространственный и временной охват не позволяет масштабировать полученные результаты и на другие территории. Основной научной задачей данного проекта является создание вероятностных моделей высокого пространственного разрешения, которые способны описывать закономерности суточной пространственно-временной динамики плотности населения в крупных городских агломерациях. Работа строится на интеграции трех исследовательских подходов: 1) на методах гравитационного моделирования, которые связывают пространственно-временную динамику плотности населения в городах со структурой транспортной сети и описывают общие закономерности внутрисуточного перемещения потоков населения; 2) на вероятностном моделировании и методах машинного обучения, которые в интеграции с гравитационным моделированием позволяют уточнить его результаты и получить корректные оценки дневной плотности населения, но не требуют сплошного пространственного покрытия; 3) на теоретической базе концепции хроногеографии, идеи и понятия которой лучше всего подходят для качественного описания и интерпретации результатов моделирования и определения закономерностей функционирования городских систем. Такое сочетание позволяет создать аналитические модели пространственно-временной динамики плотности населения на ограниченном наборе данных. Таким образом, в ходе реализации проекта впервые в отечественных исследованиях взаимосвязь городских транспортных систем и суточной динамики плотности населения в городах и агломерациях теоретически обосновывается в рамках хроногеографического подхода. Предлагается новый подход к оценке и моделированию суточной пространственно-временной динамики плотности населения в крупных городах и городских агломерациях, который соединяет в себе принципы двух модельных подходов – гравитационных моделей взаимодействия и эмпирических моделей, полученных методами машинного обучения. На ключевых примерах анализируются закономерности, существующие на территории крупных городов и городских агломераций, в рамках суточной пространственной и временной динамики плотности населения. Ценность работы состоит в создании действенного инструмента оценки плотности населения, который имеет практическую значимость и в интеграции с теорией вносит вклад в понимание универсальных свойств и процессов функционирования крупных городов и городских агломераций. При этом не возникает необходимости привлекать труднодоступные данные сотовых операторов.

High-resolution spatial data on population density are in demand for solving a wide range of practical problems in urban planning and governance. Population density in cities and urban agglomerations fluctuates significantly due to intense daily labor and educational migration, as a result, night and day population density in urban areas can differ several times. Due to statistical data limitations, the detailed high resolution data on population density is made through modeling approaches. The successful modeling of nighttime population density is based on satellite data on residential development. Daytime density has been estimated using cellular data, but such data are difficult to access and their limited spatial and temporal coverage prevents do not allow the results to be scaled up to other areas. The main scientific objective of this project is to create probabilistic models of high spatial resolution, which describe the patterns of daily spatial and temporal dynamics of population densities in large urban agglomerations. The work is based on the integration of three research approaches: 1) the methods of gravity modeling, which link the spatial and temporal dynamics of population density in cities with the structure of the transport network and describe the general patterns of intra-day population mobility flows; 2) the probabilistic modeling and machine learning methods, which, when integrated with gravity modeling, allow to refine its results and obtain correct estimates of daily population density, but do not require a full spatial coverage; and 3) the theoretical concepts of time-geography, the ideas and concepts of which are best suited for qualitative description and interpretation of modeling results and determination of patterns in the functioning of urban systems. This combination makes it possible to create analytical models of the spatial and temporal dynamics of population density on a limited data set. Thus, in the course of the project, for the first time in domestic research, the relationship between urban transportation systems and daily population density dynamics in cities and agglomerations is theoretically substantiated within the framework of the time geography approach. We propose a new approach to estimating and modeling the daily spatial and temporal dynamics of population density in large cities and urban agglomerations, which combines the principles of two modeling approaches: gravity interaction models and empirical models obtained by machine learning methods. Key examples are used to analyze the patterns of daily spatial and temporal dynamics of population density in large cities and urban agglomerations. The value of the work lies in proposing an efficient tool for estimating population density, which has practical significance and, when integrated with theory, contributes to the understanding of universal properties and processes of functioning of large cities and urban agglomerations. In this case, there is no need to involve hard-to-access data from cellular operators.

Ожидаемые результаты: - концептуальная модель суточной пространственно-временной динамики плотности населения в городах и городских агломерациях, с интеграцией принципов гравитационного моделирования и концептуального аппарата хроногеографии; - модели суточной пространственно-временной динамики плотности населения на территории выбранных ключевых городов/агломераций; - база данных с оценками плотности населения по ячейкам регулярной сетки для ключевых городов/агломераций. В ходе реализации проекта впервые в отечественных исследованиях взаимосвязь городских транспортных систем и суточной динамики плотности населения в городах и агломерациях теоретически обосновывается в рамках хроногеографического подхода. Предлагается новый подход к оценке и моделированию суточной пространственно-временной динамики плотности населения в крупных городах и городских агломерациях, который соединяет в себе принципы двух модельных подходов – гравитационных моделей взаимодействия и эмпирических моделей, полученных методами машинного обучения. На ключевых примерах анализируются закономерности, существующие на территории крупных городов и городских агломераций, в рамках суточной пространственной и временной динамики плотности населения. Ценность работы состоит в создании действенного инструмента оценки плотности населения, который имеет практическую значимость и в интеграции с теорией вносит вклад в понимание универсальных свойств и процессов функционирования крупных городов и городских агломераций.

Участники проекта имеют многолетний опыт совместной работы - публикации научных исследований, выступлениях на конференциях, экспедиции, руководство научно-исследовательскими работами студентов. Шелудков А.В. занимается исследованиями в области географии и мобильности населения и пространственного моделирования. Совместно с А.В. Стариковой исследовал сезонную мобильность и изменения плотности населения в Московской агломерации с применением спутниковых данных об интенсивности ночного излучения (Sheludkov, Starikova, 2022a; Sheludkov, Starikova, 2022b). Старикова А.В. специализируется на хроногеографических исследованиях пространственной мобильности населения и повседневной жизни (Старикова, 2016; Нефедова, Старикова, 2020). В рамках работ о повседневной жизни молодежи (Старикова, Демидова, 2019; Starikova, Demidova, 2021; и др.) анализировала внутрисуточную мобильность студентов. Игнатенко П.Ю. занимается исследованиями в области географии населения и пространственного моделирования городских систем. Под руководством А.В. Шелудкова исследовала динамику пространственного развития городских систем в связи с развитием транспортной сети на макроуровне и на микроуровне, показала на примере Ростовской агломерации применимость спутниковых данных о ночном освещении для анализа динамики внутригородского развития. Гонюхов П.О. занимается исследованиями в области географии транспорта и городских систем. Под руководством А.В. Шелудкова исследовал транспортные системы Саратова, Краснодара и Набережных Челнов, показал эффекты транспортной доступности для стоимости жилой недвижимости, влияние морфотипов застройки на пешеходную доступность базовых городских услуг.