Что открыть в поселке городского типа: Что открыть в поселке городского типа? Население ~12 тыс. человек. В наличии: продуктовые магазин…

14.10.1974 alexxlab

Содержание

Бизнес-идеи для ведения деятельности в поселке городского типа

Реализация бизнес-идеи в поселке городского типа: советы и рекомендации

Открыть свое дело – отличная идея не только для крупнонаселенного города, но и для небольшого поселка, где можно найти множество возможностей при низком уровне конкуренции. Началу собственного бизнеса способствует еще и тот факт, что доход жителей маленьких населенных пунктов меньше, чем у обитателей крупных городов. При этом найти работу в небольшом городе или поселке значительно сложнее. Что же нужно, чтобы начать свое дело?

С чего начать бизнес в небольшом городе?

Чтобы ваше дело было успешным, нужно определить, что в конкретном населенном пункте будет пользоваться спросом среди его жителей. Задумайтесь, чего не хватает в вашем городе лично вам, вашим знакомым, поинтересуйтесь, какие товары или услуги им хотелось бы получать? Важно найти свободную нишу и занять ее. Это гарантирует отсутствие серьезной конкуренции, а соответственно, и угроз для успеха вашего дела. Еще нужно учитывать количество жителей в населенном пункте, а также их доход, для того чтобы определить финансовые возможности населения. При невысоких заработках люди вряд ли захотят пользоваться дорогостоящими услугами или покупать дорогие товары.

Проанализируйте потребности людей разных возрастных категорий: детей, подростков, взрослых и пожилых людей. Вполне возможно, что в городе есть, например, несколько кафе разных направлений – семейное, молодежное, спортбар и т.д., в этом случае открытие очередного подобного заведения может быть рискованным и малоприбыльным. При этом обыкновенный детский батут или комната с игровой приставкой принесет в разы больше прибыли, если альтернативных развлечений для детей в городе нет. То же касается и всех других сфер деятельности. Немаловажный вопрос – чем конкретно вам хотелось бы заниматься, что вы умеете и чем можете быть полезным? Это могут быть ремонт, изготовление товаров на заказ, консультация, обучение и прочее.

Итак, рассматривая идеи для бизнеса в небольшом поселке, в первую очередь нужно выяснить спрос на различные направления: товары, услуги и прочее. Вторым шагом станет определение стартового капитала. Помните, что абсолютно любое дело, чтобы приносить прибыль, требует не только целеустремленности и большого желания, но и определенных капиталовложений. Здесь нельзя обойтись без бизнес-плана. Выявив потребности населения и выбрав направление деятельности, распишите по пунктам свои дальнейшие действия и расходы, которых они потребуют. Это поможет превратить идею в пошаговую инструкцию и, выполняя пункт за пунктом, вы быстрее и организованнее воплотите задуманное в жизнь.

Бизнес в небольшом поселке: идеи

Сельское хозяйство. Когда речь заходит о поселках, это первое, что приходит на ум. Его нельзя списывать со счетов, потому что на сегодняшний день фермерские экопродукты пользуются большим спросом среди жителей больших городов. Даже в случае, если вести свое хозяйство по каким-то причинам не представляется возможным, можно скупать товары у односельчан и продавать их в городские магазины как в первичном (мясо, овощи, фрукты, молочные продукты), так и в переработанном виде: сыры, колбасы, варенья, джемы, соусы и консервы домашнего производства.

Торговля. В поселках, где люди сами ведут хозяйство и обеспечивают себя продуктами, продавать в магазине овощи, фрукты, молочную и мясную продукцию смысла нет. Лучше обратить внимание на кондитерские изделия, выпечку, консервы, крупы, растительные масла, алкоголь, чай, кофе и т.д. Прибыльной будет продажа товаров первой необходимости: бытовая химия, средства гигиены, хозяйственные товары и прочее. Единственный минус может быть в том, что в большинстве малонаселенных пунктов такие магазины уже есть.

Торговля садовыми инструментами, семенами, саженцами и удобрениями носит сезонный характер, а потому такой бизнес будет прибыльным только в определенное время года, но не настолько, чтобы обеспечить вас на целый год, до следующего сезона. Как вариант – можно чередовать товары по востребованности и менять их в зависимости от того, какие из них пользуются наибольшим спросом в данное время года.

Отличным решением станет магазин строительных материалов. Уход за частным домом требует регулярного мелкого или даже крупного ремонта, довольно часто строятся новые хозяйственные и жилые постройки, а потому материалы для строительства и ремонта всегда будут актуальными. Совсем необязательно открывать магазин с огромным ассортиментом, начать можно с самых ходовых и востребованных товаров, а ту продукцию, которая в магазине не представлена, привозить по заказу клиента. Также актуальным будет магазин по продаже автозапчастей и инструментов для ремонта машин и сельскохозяйственной техники.

Важно! Если бюджет позволяет, можно открыть каждый из этих отделов в одном магазине, с одной стороны, это будет более рискованно, а с другой – предоставит больше торговых возможностей. Со временем можно будет лучше изучить спрос на различные товары, расширить или откорректировать ассортимент.

Сфера услуг. Здесь можно найти множество возможностей, в зависимости от ваших навыков:

ремонт бытовой, строительной техники, автомобилей, домов и т.д.;
строительство и отделочные работы;
услуги сварщика, электрика и пр.;
бурение скважин;
помощь по хозяйству;
услуги парикмахера, мастера маникюра и прочие услуги в сфере красоты;
репетиторство и обучение;
пассажирские и грузовые перевозки;
услуги такси;
индивидуальный пошив и ремонт одежды и т.д.

Это далеко не все бизнес-идеи в поселке городского типа, изучайте потребности, используйте и развивайте свои умения, и результат не заставит себя ждать.

Собственное производство. В этом направлении есть также много идей для реализации. В зависимости от стартового капитала, это может быть:

сварка различных конструкций на заказ;
изготовление домашних колбас, сыров, джемов, соусов, консервов и пр.;
разведение рыбы;

пчеловодство;
изготовление и ремонт мебели или других изделий из дерева;
производство копченостей в собственной коптильне;
изготовление тротуарной плитки;
собственная мини-пекарня, выпечка хлебобулочных изделий, тортов, караваев;
изготовление домашних полуфабрикатов;
собственная автомастерская, шиномонтаж.

Еще некоторые варианты, которые при своей востребованности могут принести неплохую прибыль:

частный детский сад или игровая детская комната, где родители могут на время оставить ребенка под присмотром;
аптека;
интернет-кафе;
услуги ксерокопирования, набора и печати текста, фотографий и пр.:
прокат настольных игр;
прокат различных инструментов.

Кроме того, вы можете работать в интернете, заниматься продажами, предоставлять консультации в сфере, где вы хорошо разбираетесь, работать с текстом, фотографиями и найти еще множество возможностей, даже без опыта работы. Какую бы сферу деятельности вы ни выбрали, важно хорошо подготовиться и использовать продуманный и системный подход, и удача точно улыбнется вам!

Пожалуйста, оцените статью: Загрузка… Сохранить себе или поделиться с друзьями:

Какой бизнес открыть в поселке городского типа: популярные идеи —

Для жителей небольших поселений есть два варианта поиска работы – устроиться к частнику на низкую зарплату или открыть свое дело.

Имея небольшой участок земли и свободное время, каждый активный житель провинции может заняться предпринимательской деятельностью и обеспечить семье стабильный доход. Популярные идеи для бизнеса в поселке городского типа могут стать палочкой-выручалочкой для людей, решивших работать на себя.

Бизнес в поселке городского типа: идеи для предпринимателей

Чтобы безошибочно определить направление для будущего предпринимательства, необходимо внимательно изучить местный рынок, проанализировать, какие идеи удалось реализовать успешным односельчанам, а чего в поселке не хватает.

Напишите на листке бумаги, в чем регулярно нуждается ваша семья, соседи, родственники, чего недостает детям, молодежи, пенсионерам. Если вы придете к выводу, что доходы односельчан слишком скромны, рассмотрите в качестве целевой группы население районного центра.

Отбросьте все идеи, связанные с продажей товаров и оказанием услуг сегмента премиум, если не проживаете в курортном регионе. Это направление потребует больших финансовых вложений.

Без инвестиций вы не сможете оказывать гостям достойный сервис, продавать продукцию VIP-клиентам на достаточно высоком уровне. Поэтому не стоит тратить средства на открытие картинной галереи с творениями современных художников, элитного отеля или дорогого ресторана – такими услугами в поселке городского типа смогут пользоваться единицы.

Если вы склоняетесь к торговой или производственной деятельности, учтите, что продукция должна быть доступна каждой семье, и ее не должно быть в избытке. Формат торговли можно выбрать исходя из предпочтений населения.

Идеи для бизнеса в ПГТ: розничная торговля

Самый простой и наименее затратный вариант предпринимательства – открытие небольшого ларька или магазина. В продаже могут быть товары повседневного спроса, продукты, хозяйственные принадлежности.

Продавать овощи, молочную продукцию, мясо в поселках, где проживает сельское население в частных домах, сложно, так как большинство жителей имеют личное приусадебное хозяйство. И наоборот, качественные хлебобулочные изделия, конфеты, печенье, недорогой чай, кофе будут пользоваться повышенным спросом.

В сезон можно продавать семена, рассаду, пленки, спецтехнику, однако такой магазин будет убыточен осенью и зимой из-за отсутствия покупателей. Как вариант – открыть отдел по продаже семян в магазине хозтоваров.

Если рядом с поселком проходит автомобильная трасса, отличной идеей станет магазин автозапчастей, шиномонтаж или закусочная. Когда поселок активно строится, попробуйте открыть торговую точку или оптовый склад стройматериалов. Так односельчанам не придется больше ездить в город за гвоздями или обоями.

Если вы еще не решили, какой бизнес открыть в поселке городского типа, а финансовых возможностей достаточно, рассмотрите вариант строительства торгового центра, в котором в разных отделах будут продаваться продукты питания, товары повседневного спроса, семена и автотовары.

Рисков при таком виде бизнеса гораздо меньше, а прибыль выше в несколько раз. Например, если какой-либо из отделов будет убыточен, товар можно распродать, а площади – сдавать местным предпринимателям.

Идеи для открытия частного производства

Второе по значимости направление предпринимательства, которое можно реализовать в небольшом населенном пункте, связано с производством и обработкой продуктов питания. В ПГТ можно успешно запустить:

мясную или молочную ферму;
выращивание кур, уток, гусей;
разведение свиней, овец, лошадей;
выращивание и вылов рыбы на продажу;
сезонную закупку и переработку ягод, грибов, растений;
установить современную пилораму;
выращивание картофеля, томатов;
строительство экоподворья для туристов;
возведение мини-завода по сбору и розливу родниковой воды.

Получить разрешение на пользование недрами, аренду родника, озера, земли в сельской местности значительно легче, чем в большом городе. Затраты на установку, монтаж, запуск производственной линии, а также заработная плата персонала в населенном пункте городского типа минимальны.

Идеи платного медицинского обслуживания

В ПГТ численностью от 5 000 человек можно открыть стоматологию, лор-кабинет или недорогую оптику с частным приемом у опытного окулиста. Уровень качества бесплатной медицины снижается, поэтому многие жители стараются посещать платных врачей с многолетней практикой.

Если предпринимателю удастся договориться с опытным доктором о частной практике, медицинский бизнес быстро пойдет в гору. После открытия кабинета можно разместить рекламу в городской газете, обеспечить максимальную внимательность к каждому больному, а неиссякаемый поток клиентов вскоре создаст местное «сарафанное радио».

В поселке городского типа, где проживают граждане со средними и низкими доходами, можно открыть небольшой магазин, стоматологию, построить торговый центр или запустить производство продуктов питания.

Если рядом расположена дорога федерального значения, сельские предприниматели ориентируются на проезжающих и реализуют идеи, связанные с обслуживанием техники, созданием комфортных условий для отдыха водителей.

Какой бизнес открыть в небольшом поселке городского типа

Стать финансово независимым можно, если сориентироваться, какой бизнес открыть в поселке городского типа. Принятые законы позволяют практически любому человеку завести свое дело в маленьком поселке, имея в наличии небольшое количество денежных средств.

Соблюдение основных правил — залог успеха начинающего предпринимателя

Начинающему предпринимателю необходимо выбрать тот вид деятельности, который будет интересен и полезен для основной массы населения.

Если большая часть людей занята работой и имеет небольшие доходы, то дорогостоящая аппаратура на дискотеках или шикарная мебель в ресторане не будут востребованы.

Специалисты дают ряд рекомендаций, которые помогут стать успешным и финансово независимым:

Если есть проблема с арендой или покупкой помещения, то сначала можно переоборудовать гараж или часть дома под свои нужды, а затем постепенно приобрести здание в наиболее выгодном месте поселка.
Наиболее успешным будет такое начинание, если на него не потребуется большое количество квалифицированных работников. В сельской местности можно редко встретить много менеджеров, программистов, финансистов или маркетологов, которые смогут помочь и работать в полную смену.
Открыть бизнес в небольшом поселке легко, но нужно просчитать, чтобы он был востребованным и хватало клиентов, способных обеспечить оборот средств, ведь занятия йогой, суши бар или продажа дорогих брендовых вещей не сможет привлечь большое количество покупателей.
Необходимо учесть все риски, предвидеть возможные расходы, соблюдение этих небольших моментов поможет сделать удачный бизнес, открыть в поселке городского типа небольшое предприятие, позволяющее получать стабильный доход.
Перед тем как вложить денежные средства в определенные начинания, лучше посоветоваться с опытными специалистами и задать им вопрос о том, какой бизнес открыть в поселке городского типа в конкретном случае.

Потраченные средства обязательно вернуться в удвоенном количестве, если не пожалеть денег на консультацию.

Сфера торговли и предоставления различных услуг

Правильные бизнес идеи для маленького поселка позволяют со временем наработать постоянную клиентуру, обеспечивающую стабильной прибылью. Если торговля не сможет принести желаемого дохода, специалисты рекомендуют заняться перепродажей товаров — покупать по приемлемой стоимости различную продукцию у местного населения, и продавать ее более выгодно в ближайшем городе.

Чтобы начать воплощать эту идею в реальность, нужно вооружиться определенным количеством денежных средств, иметь небольшое помещение для хранения продукции, свой личный транспорт, и тару для перевозки товаров.

Сфера представления услуг будет также иметь успех — парикмахерская, автомастерская, ремонт бытовой техники востребованы и в городе, и в поселке городского типа.

Необходимая документация

Чтобы правильно организовать бизнес, необходимо не только придумать идею, и изучить спрос на определенные товары или услуги, но и владеть определенным количеством базовых знаний по бухгалтерскому учету, экономике и правовому делу. Это поможет избежать всевозможных проблем с органами власти и дополнительных и незапланированных проверок.

Специалисты рекомендуют определиться с тем, как вести предпринимательскую деятельность — от юридического лица или частного. Если создается юридическое лицо, то нужно вести полную бухгалтерскую отчетность, оформить уставной капитал и предоставлять все необходимые данные для налоговой инспекции. Также нужно создать устав и сдать документы в налоговую, предварительно их оформив нотариально. Частное лицо имеет право вести упрощенную систему учета и платить меньшее количество налогов.

Также всем видам собственности необходимо поучить разрешение на деятельность в органах пожарной безопасности, санитарно-эпидемиологической инспекции и заказать свою собственную печать. Специалисты советуют с самого начала деятельности тщательно проверять и сдавать необходимую документацию в налоговую службу, чтобы избежать лишних неприятностей. Если начинающий предприниматель плохо в этом разбирается, лучше попросить помощи у специалиста для предотвращения ошибок и путаницы.

Каким бизнесом занимаются в поселке

Идея открыть собственный бизнес посещает не только жителей крупных мегаполисов. В небольших поселках вопрос заработка денег стоит еще более остро, мотивируя людей заниматься предпринимательской деятельностью. Итак, с чего начать, какой бизнес в поселке городского типа самый прибыльный и перспективный?

Бизнес идеи для поселка

Прежде всего, необходимо проанализировать текущую ситуацию на рынке. Определите потребности жителей вашего городка, доход на душу населения, чего не хватает молодежи и людям в возрасте. Только после сбора информации и тщательного анализа можно делать выводы и начинать поиск идеи.

Статистика неумолимо гласит, что средний достаток жителей небольших поселков совеем скромный. Открывать респектабельный ресторан или магазин брендовой одежды не стоит. В лучшем случае подобный бизнес будет работать в ноль, но, скорее всего, он просто станет убыточным.

Продукт должен быть доступен большей части потенциальных покупателей. Способ реализации (магазин, уличная точка, складское помещение) — это технический момент, который зависит от особенностей бизнеса и ваших предпочтений.

Чем торговать в поселке

Первым делом, рассмотрим самое перспективное направление бизнеса в пгт — торговлю. Возможностей здесь предостаточно, например, магазин, в ассортименте которого товары первой необходимости. Практически все в поселке держат свое хозяйство, так что реализовать мясо, овощи, молочные продукты будет крайне сложно. Лучше сосредоточиться на кондитерских изделиях, хлебе, алкогольной продукции.

Так же неплохо продаются семена и сельскохозяйственный инвентарь. Правда, подобный товар считается сезонным и заработать исключительно на нем вряд ли получится.

Сегодня у многих есть личное транспортное средство. Вы можете открыть небольшой магазин автозапчастей, предложить самый ходовой товар. Не менее интересное направление — магазин строительных материалов. У всех периодически дома что-то ломается, а ездить по мелочам в город совсем неудобно.

Если стартовый капитал позволяет, можно открыть магазин, в котором будут все вышеперечисленные отделы. Затраты и риски здесь гораздо выше, но и потенциальная прибыль куда привлекательнее. Посмотрите внимательно, что продается в вашем поселке, какой товар в дефиците и пользуется повышенным спросом. Это и есть ответ на вопрос: какой бизнес открыть в поселке городского типа.

Небольшое производство

Каким бизнесом заняться в поселке городского типа? Рассмотрите варианты с производством. Среди наиболее прибыльных направлений выделим: разведение рыбы на продажу, покупка сырья у жителей поселка с последующей переработкой и реализацией в крупных городах.

Отдельно рассмотрим открытие собственной пилорамы. Если рядом есть лес, считайте, вам очень крупно повезло. Средняя окупаемость пилорамы, при условии, что она находится рядом с местом вырубки леса, составляет не больше двух лет.

Сразу отметим недостаток идеи — необходимость покупки земельного участка для установки оборудования. Для такого предприятия вполне хватит 10-20 соток. Так же стоит побеспокоиться об удобном заезде для лесовозов. Более подробную информацию об открытии пилораме читайте в нашей свежей статье.

Сфера услуг

Направление услуг — это некошеное поле. Это может быть возведение частных домов, бань, поиск воды, пассажирские перевозки, ремонт мелкой бытовой техники, услуги ветеринарного врача, шиномонтаж.

В этом вопросе главное быть компетентными и предлагать людям качественный сервис. Небольшой размер поселка одновременно является преимуществом и недостатком. С одной стороны, сарафанное радио поможет раскрутить дело без какой-либо рекламы, а с другой — малейший промах или снижение качества навсегда погубят бизнес.

Бизнес идеи для поселка в 6000 тыс

Бизнес идеи для поселка

Загородная жизнь зачастую неспешна, приятна и полезна для здоровья, но бывает и тяжелой, если человек лишен привычного комфорта и удобств. Одна из самых частых проблем жизни в деревне или поселке — это отсутствие стабильной и хорошо оплачиваемой работы. Но если вы человек деятельный и предприимчивый, то можете открыть за городом свое дело, которое будет приносить хороший доход. Предлагаем несколько рекомендаций по созданию загородного дела, а также некоторые бизнес-идеи для поселка и деревни.

Содержание статьи:

Загородный бизнес: о чем нужно знать?

Определяющую роль играет спрос на товары и услуги. В небольших поселках и деревнях живет меньше людей, чем в городах, и для них первостепенное значение имеют необходимые для жизни товары и услуги. Строительство домов, больница и аптека, продовольственный и хозяйственный магазины, парикмахерская и т. д. — подходящие идеи. Развлекательные заведения, типичные для города, навряд ли будут иметь большой успех. Лучше ориентироваться на потребности реальной жизни. Отличный вариант — развитие дела или производства, в котором село нуждается. Рассматривая ту или иную идею, спрашивайте себя, будет ли она пользоваться спросом и сможет ли приносить стабильный доход.
Важно оценить возможности жителей. Доход за городом зачастую ниже, и многие не могут себе позволить приобретать дорогие вещи и пользоваться эксклюзивными услугами как минимум постоянно. Рассчитывайте на то, что ваш бизнес должен быть не только актуальным для села, но и доступным для большинства жителей.
Нужно внимательно обдумать понравившуюся идею, оценить ее жизнеспособность и проанализировать конкурентов. Чтобы добиться успеха за городом, нужно очень правильно выбрать идею и реализовать ее.

Бизнес-идеи для сельской местности: примеры

Сельское хозяйство

Эта область была и остается одной из самых выгодных для села. На своем участке можно выращивать свежие фрукты и овощи, после чего поставлять их в городские супермаркеты и магазины. Для реализации этой идеи потребуется хорошая теплица, в которой можно будет выращивать разные овощи или цветы. В теплицах все посадки растут лучше и быстрее. Затраты на дело небольшие, себестоимость материалов низкая, а выручка может быть очень хорошей и стабильной. Первоначальный небольшой урожай можно продавать на рынке, а когда объем продукции вырастет, поставлять его в овощные киоски, супермаркеты и магазины.

Многие сельские предприниматели уже давно поставили такое производство на поток. В свежих и здоровых натуральных продуктах городские жители нуждаются всегда, поэтому вы сможете найти свою нишу в этом деле. При расширении производства можно приобрести специальную технику, арендовать землю и нанять помощников.

Советую так же ознакомиться со статьей — как заработать на деревьях.

Продовольственный магазин

Во многих селах и деревнях не хватает хороших продуктовых магазинов, а в некоторых их и вовсе нет, поэтому местные жители вынуждены отправляться в доступный в ближайшем населенном пункте. Небольшой и хороший продовольственный магазин придется очень кстати в таких местах: вам не надо будет ломать голову над выгодной идеей, а местные с радостью будут покупать у вас то, что им необходимо, обеспечивая стабильную прибыль.

Парикмахерская

Волосы у всех людей растут одинаково, но вот не везде есть хороший мастер, который смог бы аккуратно и красиво подстричь. В крупных и хорошо развитых поселках есть свои парикмахерские, но никто не мешает открыть вам свой небольшой конкурентоспособный салон или принимать клиентов на дому. Как показывает практика, благодарные люди ходят к умелому мастеру с удовольствием и постоянно.

Разведение рыбы, платная рыбалка

Этот бизнес пользуется большим спросом. Для его реализации нужно арендовать водоем, выпустить в него мальков, затем выращивать и продавать их. Идея выгодная, если воплотить ее с умом, но непростая. Для каждого вида рыб нужны свои условия, температура, корм и среда обитания. Если сможете создать лучшие условия, то получите прибыльное дело.
В качестве сезонного бизнеса подойдет организация платной рыбалки. Помимо рыбалки, можно организовать небольшой пляж для загорания, открыть кафе, устроить катание на лодках и катамаранах. Но такая деятельность больше подойдет в качестве дополнительного источника прибыли, нежели постоянного.

Разведение кроликов

Кролики высоко ценятся на рынке, а за городом их можно без труда разводить. Нужно организовать подходящее помещение и подготовить пространство — оно должно быть теплым, комфортным, обеспеченным удобными клетками, кормушками и поильниками. Для разведения нужно выбрать подходящую породу. Потребуется большее количество самочек и несколько самцов. Спустя несколько месяцев от них появится многочисленное потомство, за которым нужно будет качественно ухаживать. Кроликов необходимо оберегать от болезней, так как заболевая, они быстро заражают всех своих соседей и чаще всего умирают.

Грузоперевозки и пассажирские перевозки

В сельской местности не у каждого есть свой личный автомобиль, а добираться до других населенных пунктов, например, до ближайшего города, нужно многим и часто. Автобусы не всегда ездят в подходящее время, поэтому организация частных перевозок может принести хороший дополнительный доход. Если у вас есть микроавтобус или оборудованная «Газель», вы можете устраивать междугородние перевозки туда-обратно по разным маршрутам.
При наличии грузовой машины можно выполнять разные частные заказы: привоз дров, перевозку мебели и личных вещей при переезде, доставку строительных материалов или продукции в местный магазин и т. д. Грузовой транспорт часто нужен в сельской местности для выполнения разных задач.

Строительство и ремонт жилья

Живописные места всегда нравились как местным, так и городским жителям. Многие переезжают в красивые загородные места на постоянное место жительства или строят летние дачи. Новые популярные поселки зачастую активно развиваются в плане строительства, поэтому если вы обладаете соответствующими знаниями и навыками, можете строить дома и дачи на заказ. Прибыль от строительства домов хорошая. Можно участвовать в строительстве гостиниц, мостов, магазинов, больниц, аптек и т. д. Также пользуются спросом услуги по ремонту жилья — комплексному или частному.

Интернет-бизнес

Если вас привлекает красота и чистота сельской природы, вы предпочитаете тихую жизнь и при этом привыкли работать через интернет, можете смело переезжать в понравившееся место и организовывать себе рабочее место дома в удобном кресле. Главное — настроить отличный и мощный бесперебойный интернет. Сеть предлагает широкий выбор для каждого: можно заниматься фрилансом и оформить себя в дальнейшем как ИП, открыть свой интернет-магазин, создать сайт, зарабатывать на рекламе и т. д. Вариантов масса, выбирайте, исходя из собственных возможностей и предпочтений.

Заключение

Открыть мощный и стабильный бизнес в сельской местности непросто. Основная масса пригодных вариантов связана с товарами и услугами первой необходимости, а также с типичными ситуациями для любого села. При желании и грамотном подходе можно выбрать и реализовать хорошую идею — учитывайте индивидуальную ситуацию в конкретном месте.

Бизнес Форум Diforum — про Бизнес своими словами

Бизнес в ПГТ (9000 человек население)

alexencev 17 авг 2011

kos16 17 авг 2011

alexencev 17 авг 2011

Штиль 17 авг 2011

alexencev 18 авг 2011

Как варианты — СТО, Шин Монтаж

Ну во первых я в этом мало что понимаю, а во вторых не так много автомобилей, нужно что-то ориентированное на основную часть населения, а они без машин. =(

Anval 18 авг 2011

Штиль 18 авг 2011

NatashaSites 18 авг 2011

Подскажите что будет более реально или посоветуйте что-то другое. Буду очень признателен.

А насколько городского типа этот поселок? Дворы есть? Может, пойти от обратного — замутить бизнес в этом поселке, например, выращивать там кроликов. А сдавать их в городе кафе и ресторанам. Или вообще по квартирам — через форумы клиентов искать. Знаю людей, которые так в Самаре работают.

alexencev 23 авг 2011

Kruglov 23 авг 2011

awraam 24 авг 2011

Так, остановились на магазинчике нижнего белья из Биробиджана. Думаю поперт =) Хотя большинство местных магазинов специализируются на «ВСЕМ».

Имхо, но это прогар, на нижнем белье разве что с прицепом стоять на рынках в таких посёлках, каждый день в разных, а так даже в более крупных посёлках такие профильные магазины не идут.

А тут окна советовали ставить. это чего посёлок миллиардеров , 9 тысяч населения, сколько человек закажут в месяц окна, хорошо если будет один заказ.

Приходит в голову, кроме еды. строительные мелочи, вроде в таких местах надо.

KarlBor 24 авг 2011

Kruglov 24 авг 2011

Я знаю чего говорю. Сам на окнах с 2006 работаю. Как раз сейчас 6-й по счету офис продаж открываем.

По нижнему белью — тема нормальная + носки еще.

awraam 26 авг 2011

Я знаю чего говорю. Сам на окнах с 2006 работаю. Как раз сейчас 6-й по счету офис продаж открываем.

По нижнему белью — тема нормальная + носки еще.

А ты ничего не путаешь, населения 9 тысяч, у вас там что мода на окна, я слышал в провинции зарплаты по 150 евро в месяц, народ пьёт многие, кто окна то ставит. Получается что из этих 9 тысяч, надо считать что это не 9 тыся домов и квартир, многие семьями живут, значит домов и квартир около 4 тысяч,кто-то уже имеет окна, большинству они не покарману и может человек 200-300 об этом задумываются, поставить окна, ну и то не факт, может вообще ни у кого денег нету на эти окна

Нижнее бельё, ну тут покупать то будут, вопрос как много накупят, что бы на это жить, тем более в других магазинах всё это бельё наверняка есть, мне кажется сельпо должно иметь полный ассортимент товара, чем больше, тем лучше.

Anval 26 авг 2011

Я знаю чего говорю. Сам на окнах с 2006 работаю. Как раз сейчас 6-й по счету офис продаж открываем.

По нижнему белью — тема нормальная + носки еще.

смотря где открывать. По деревням часто мотаюсь, большинство деревень — живут одни старики, работы нет и денег соответственно тоже. А в Москве конешно. им там бабло девать некуда.

gostimer 26 авг 2011

А в Москве конешно. им там бабло девать некуда.

Kruglov 27 авг 2011

Ничего не путаю. Тема нормальная. Брать будут, без вопросов.

ТО, что денег ни у кого нет — бред, то, что кому надо — поставили — тоже бред. Окна не такая уж и дорогая вещь, чтобы мерзнуть зимой. Тем более сейчас хорошо развито кредитование.

Про деревни — мол, старики живут. Так у них сейчас пенсии, что в космос летать можно каждые выходные! Старики — самые платежеспособные! Говорю по своему опыту.

awraam 27 авг 2011

У тебя какая-то виртуальная деревня, раньше жили без окон. этих чудесных не вымерзли же, заклеивать надо обычные окна, денег это не стоит, вон у нас тут у всех стоят новомодные окна, дует с них. холодина страшная, как буд-то улицу топишь, написал хозяину квартиры, а он мне пишет. мол заклеивать надо

У стариков пенсии точно космические, у меня тёща 7 тысяч получает, точно бы уже в космос улетела без нашей помощи

gostimer 27 авг 2011

Авраам, Круглов прав. Чудеса, которые сейчас происходят в деревне просто шокируют. У меня тёща тоже получает 7тр, тоже в деревне живёт. Так она то в Москву в театр, то в Питер в музей, то в Анталью! Мы не помогаем!
Кайнд оф мэджик

Какой бизнес открыть в поселке — Идеи

Многие начинающие предприниматели, анализируя разные варианты организации собственного дела, часто интересуются, какой бизнес открыть в поселке, с минимальным риском потерять собственные сбережения или инвестиции партнеров. Следует отметить, что даже опытные субъекты предпринимательской деятельности, которые успешно развивают свой бизнес в городе, вряд ли смогут быстро и без посторонней помощи придумать прибыльное занятие для сельской местности.

Какой бизнес открыть в поселке — особенности и преимущества

Для этого необходимо хорошо знать образ жизни жителей поселков, их интересы, а также структуру расходов среднестатистической сельской семьи. Если в городе небольшое кафе в районе, где нет аналогичных заведений, будет приносить прибыль с вероятностью 95%, то в поселке данное направление деятельности может быть полностью убыточным. В данной статье рассматриваются нюансы коммерческой деятельности в сельской местности, приводятся реальные примеры успешного бизнеса и предоставляются рекомендации по организации своего дела в поселке. Прочитав ее, Вы будете точно знать, какой бизнес можно открыть в поселке, а от чего следует отказаться, чтобы не попасть в неприятную ситуацию.

Среди особенностей организации собственного дела в сельской местности, в первую очередь, необходимо учитывать следующие моменты :

В поселке практически всегда наблюдается дефицит высококвалифицированных специалистов. Представители престижных профессий уезжают в большие города (или в другие страны), где они смогут найти работу с соответствующей зарплатой. С другой стороны, в поселке Вы будете платить своим работникам меньше, чем в городах, что положительно отразится на себестоимости выпускаемой продукции.

Анализируя вопрос, какой бизнес открыть в поселке городского типа, старайтесь найти многопрофильное направление деятельности. Например, в продуктовом магазине можно параллельно открыть мини-кафе, где посетители смогут быстро и недорого перекусить и т.д. Нет смысла в поселке или небольшом городе открывать торговую точку по продаже фирменной дорогой одежды. Большинство сельских жителей даже не понимают, почему они должны платить огромные деньги за джинсы, если на рынке «точно такие же» стоят в 10-20 раз дешевле.

В небольших городках/селах огромное значение имеет, так называемое «сарафанное радио». Если хорошо подумать над этим вопросом, можно использовать данный факт для рекламы своего бизнеса. Эффективность подобной идеи в разы превышает результат от обычной рекламы. Учитывайте также, что конкуренты могут использовать данный способ передачи информации для борьбы с Вами.

Если Вы не можете отказаться от идеи создания магазина, в котором будут продаваться качественные фирменные вещи, работайте сразу с несколькими брендами. Огромный ассортимент товаров, возможно, поможет Вам получать планируемую прибыль.

Учитывая тот факт, что в небольших городках и поселках средний уровень доходов населения существенно ниже, чем у городских жителей, старайтесь ориентироваться на недорогую продукцию.

Предприниматели, которые хорошо знают, какой бизнес открыть в поселке с нуля, рекомендуют использовать все преимущества сельской местности для организации собственного производства, ориентируясь на городских потребителей. К главным достоинствам бизнеса в сельской местности относятся: недорогая рабочая сила, возможность за копейки взять в аренду большие помещения, наличие сырья для производства продуктов питания, деревообрабатывающих предприятий, заводов по производству топливных брикетов и т.д. Например, Вы решили создать производственную фирму, которая будет заниматься изготовлением подсолнечного масла.

В небольшом поселке Вы находите помещение, аренда которого будет стоить, как минимум, в 5-10 раз дешевле, чем в городе. С рабочей силой тоже никаких проблем не будет, при этом Вы снова будете экономить приличную сумму на оплате труда. Кроме того, регистрация юридического лица или ИП займет меньше времени и денег, чем в мегаполисе. Единственный минус – это расходы, которые связанны с транспортировкой готовой продукции, но на фоне сэкономленных денежных средств подобные издержки не играют особой роли. Вы увидите это, когда будут подсчитываться финансовые результаты деятельности фирмы.

Примеры прибыльных фирм в сельской местности

Для анализа вопроса, какой бизнес открыть в поселке, необходимо рассмотреть идеи, которые позволили их авторам создать собственное прибыльное дело. Фирма, специализирующаяся на производстве одежды или обуви. Для ее открытия Вам понадобятся помещение, работники с соответствующим образованием и оборудование. Заказы можно брать, как в самом поселке, так и в ближайшем большом городе (можно нанять менеджера и несколько торговых агентов, проживающих в этом мегаполисе).

Если через поселок проходит оживленная трасса, можно открыть шиномонтаж и автомастерскую. Как и в предыдущих примерах, этот бизнес поможет Вам экономить приличные деньги на оплате труда и аренде помещения. В небольшом городке или поселке можно заняться предоставлением интернет-услуг, а дополнительно осуществлять установку спутниковых антенн или проводить ремонт бытовой техники. Естественно, в сельской местности созданы все условия для создания фермерского хозяйства.

Животноводство вместе с выращиванием зерновых, фруктов и овощей позволяет трудолюбивым сельским жителям зарабатывать суммы с шестью нулями, но для этого необходимо очень много трудиться. Как правило, фермерское хозяйство – это бизнес одной семьи с привлечением 2-5 наемных работников. Рабочий день у фермера начинается в пять часов утра и продолжается 12-15 часов. Если Вы не знаете, какой малый бизнес открыть в поселке, начните именно с сельского хозяйства. Первый год можно попробовать работать без регистрации фирмы в государственных учреждениях (выращивать и продавать излишки с/х продукции, которые выращены на своем огороде, можно без создания юридического лица или ИП).

Особое место занимает вопрос, какой малый бизнес можно открыть в поселке, не имея стартового капитала. В этом случае приоритетным направлением деятельности является бизнес, который связан с предоставлением услуг. Можно заниматься ремонтом и строительством жилья, чистить колодцы, устранять повреждения канализационных труб и водопровода, предоставлять услуги репетитора или переводчика и т.д. Все перечисленные сферы деятельности не требуют наличия больших денежных сумм, чтобы заниматься ими на коммерческой основе. Единственными условиями для успешного старта нового бизнеса являются Ваше трудолюбие и наличие соответствующих знаний и опыта, а для рекламной компании в сельской местности не нужно иметь огромные бюджеты.

Источники: http://investobox.ru/biznes-idei-dlya-poselka/, http://www.diforum.ru/topic/23399-бизнес-в-пгт-9000-человек-население/, http://business-ideal.ru/kakoj-biznes-otkryt-v-poselke-idei

Бизнес идеи для поселка городского типа с минимальными вложениями

Загородная жизнь зачастую неспешна, приятна и полезна для здоровья, но бывает и тяжелой, если человек лишен привычного комфорта и удобств. Одна из самых частых проблем жизни в деревне или поселке – это отсутствие стабильной и хорошо оплачиваемой работы. Но если вы человек деятельный и предприимчивый, то можете открыть за городом свое дело, которое будет приносить хороший доход. Предлагаем несколько рекомендаций по созданию загородного дела, а также некоторые бизнес-идеи для поселка и деревни.

Загородный бизнес: о чем нужно знать?

Определяющую роль играет спрос на товары и услуги. В небольших поселках и деревнях живет меньше людей, чем в городах, и для них первостепенное значение имеют необходимые для жизни товары и услуги. Строительство домов, больница и аптека, продовольственный и хозяйственный магазины, парикмахерская и т. д. – подходящие идеи. Развлекательные заведения, типичные для города, навряд ли будут иметь большой успех. Лучше ориентироваться на потребности реальной жизни. Отличный вариант – развитие дела или производства, в котором село нуждается. Рассматривая ту или иную идею, спрашивайте себя, будет ли она пользоваться спросом и сможет ли приносить стабильный доход.
Важно оценить возможности жителей. Доход за городом зачастую ниже, и многие не могут себе позволить приобретать дорогие вещи и пользоваться эксклюзивными услугами как минимум постоянно. Рассчитывайте на то, что ваш бизнес должен быть не только актуальным для села, но и доступным для большинства жителей.
Нужно внимательно обдумать понравившуюся идею, оценить ее жизнеспособность и проанализировать конкурентов. Чтобы добиться успеха за городом, нужно очень правильно выбрать идею и реализовать ее.

Бизнес-идеи для сельской местности: примеры

Сельское хозяйство

Советую так же ознакомиться со статьей – как заработать на деревьях.

Продовольственный магазин

Парикмахерская

Разведение рыбы, платная рыбалка

Разведение кроликов

Кролики высоко ценятся на рынке, а за городом их можно без труда разводить. Нужно организовать подходящее помещение и подготовить пространство – оно должно быть теплым, комфортным, обеспеченным удобными клетками, кормушками и поильниками. Для разведения нужно выбрать подходящую породу. Потребуется большее количество самочек и несколько самцов. Спустя несколько месяцев от них появится многочисленное потомство, за которым нужно будет качественно ухаживать. Кроликов необходимо оберегать от болезней, так как заболевая, они быстро заражают всех своих соседей и чаще всего умирают.

Грузоперевозки и пассажирские перевозки

В сельской местности не у каждого есть свой личный автомобиль, а добираться до других населенных пунктов, например, до ближайшего города, нужно многим и часто. Автобусы не всегда ездят в подходящее время, поэтому организация частных перевозок может принести хороший дополнительный доход. Если у вас есть микроавтобус или оборудованная “Газель”, вы можете устраивать междугородние перевозки туда-обратно по разным маршрутам.
При наличии грузовой машины можно выполнять разные частные заказы: привоз дров, перевозку мебели и личных вещей при переезде, доставку строительных материалов или продукции в местный магазин и т. д. Грузовой транспорт часто нужен в сельской местности для выполнения разных задач.

Строительство и ремонт жилья

Живописные места всегда нравились как местным, так и городским жителям. Многие переезжают в красивые загородные места на постоянное место жительства или строят летние дачи. Новые популярные поселки зачастую активно развиваются в плане строительства, поэтому если вы обладаете соответствующими знаниями и навыками, можете строить дома и дачи на заказ. Прибыль от строительства домов хорошая. Можно участвовать в строительстве гостиниц, мостов, магазинов, больниц, аптек и т. д. Также пользуются спросом услуги по ремонту жилья – комплексному или частному.

Интернет-бизнес

Если вас привлекает красота и чистота сельской природы, вы предпочитаете тихую жизнь и при этом привыкли работать через интернет, можете смело переезжать в понравившееся место и организовывать себе рабочее место дома в удобном кресле. Главное – настроить отличный и мощный бесперебойный интернет. Сеть предлагает широкий выбор для каждого: можно заниматься фрилансом и оформить себя в дальнейшем как ИП, открыть свой интернет-магазин, создать сайт, зарабатывать на рекламе и т. д. Вариантов масса, выбирайте, исходя из собственных возможностей и предпочтений.

Заключение

Открыть мощный и стабильный бизнес в сельской местности непросто. Основная масса пригодных вариантов связана с товарами и услугами первой необходимости, а также с типичными ситуациями для любого села. При желании и грамотном подходе можно выбрать и реализовать хорошую идею – учитывайте индивидуальную ситуацию в конкретном месте.

Биография Лисицыной Анны Михайловны — Карельский колледж культуры и искусств

ЛИСИЦЫНА АННА МИХАЙЛОВНА –

Герой Советского Союза,

награждена орденом Ленина, орденом Красной Звезды.

Родилась Анна Лисицына 14 февраля в 1922 году в деревне Житноручей Прионежского района Карелии. По национальности вепсянка. Окончила среднюю школу в селе Рыбрека. В 1938 1940 годах училась в Карельском училище культуры, по окончании которого работала библиотекарем в Сегежском районном клубе.

Анна Лисицына — участница Великой Отечественной войны, партизанка, связная Центрального Комитета Коммунистической партии Карело-Финской Советской Социалистической Республики.

Анна Лисицына и Мария Мелентьева — связные ЦК КП(б) КФССР получили боевое задание проникнуть в Шелтозерский район, оккупированный противником, установить там связи с населением, подготовить явочные квартиры для прихода подпольных партийных и комсомольских работников, добыть финские гражданские документы, собрать разведывательные данные о дислокации войсковых частей, штабов и оборонительных линий противника, об оккупационном режиме и предателях Родины

Пробыв в Шелтозерском районе в течение месяца, ежечасно рискуя жизнью, Лисицына и Мелентьева полностью выполнили боевое задание.

Возвращаясь с выполнения боевого задания, Мелентьева и Лисицына по пути к линии фронта должны были переправиться через реку Свирь, к которой они подошли 2 августа 1942г. Весь день мастерили плот и в 1 час ночи 3 августа начали на нем форсировать реку. На середине реки плот стал рассыпаться. Девушки решили преодолеть остальную часть реки вплавь.

Завязав документы на голове, они бросились в реку. Вода была очень холодной. Недалеко от берега Анна Лисицына почувствовала, как ноги ее начали сводить судороги и до берега ей не доплыть.

Из создавшегося положения было два выхода: или закричать, тогда с берега на лодках подплывут неприятельские солдаты, спасут ее и заберут, или, пожертвовав своей жизнью, спасти документы и подругу, дав ей возможность уйти к своим. Для героической патриотки выбор был ясен. Захлебываясь, она сказала Мелентьевой, что не доплывет до берега, утонет и что в эту минуту «больше всего на свете боится, чтобы не закричать».

Успев передать Мелентьевой документы, прикусив себе руку, чтобы не вскрикнуть, не издав ни звука, Лисицына скрылась под водой. Мелентьевой не удалось ее спасти.

Оставшись одна, Мелентьева с трудом добралась до берега, затем прошла еще 23 км по местности, занятой войсками противника. Только на шестые сутки девушка вышла в расположение 276-й стрелковой дивизии 7-й Армии и доложила ЦК КП(б) о выполнении боевого задания, рассказав о том, что при возвращении c задания Анна Лисицына погибла при переправе через реку Свирь, успев передать ей собранные разведданные.

Анна Лисицина является подлинной героиней советского народа.

Указом Президиума Верховного Совета СССР от 25 сентября 1943 года за образцовое выполнение боевых заданий командования и проявленные мужество и героизм в боях с немецко-фашистскими захватчиками Лисицыной Анне Михайловне посмертно присвоено звание Героя Советского Союза. Указом Президиума Верховного Совета СССР от 25 сентября 1943 года за образцовое выполнение боевых заданий командования и проявленные мужество и героизм в боях с немецко-фашистскими захватчиками Лисицыной Анне Михайловне посмертно присвоено звание Героя Советского Союза.

Память об отважной девушке навсегда останется в народе.

Портрет Анны Лисицыной, как и всех 28-и Героев Советского Союза, уроженцев Карелии, установлен в монументальной портретной Галерее Героев, открытой в 1977 году в Петрозаводске в районе улиц Антикайнена и Красной;
Её имя носят улицы в городе Петрозаводске, посёлке городского типа Никольском, рыболовецкий траулер, Карельский колледж культуры и искусств и судно Министерства морского флота;
В ее честь установлены мемориальные доски на доме № 2 по улице А. Лисицыной и фасаде Карельского колледжа культуры и искусств в Петрозаводске;
В городе Подпорожье и посёлке городского типа Никольский Подпорожского района, в посёлке Рыбрека героине установлены памятники;
Ей и Марии Мелентьевой посвящены пьеса Александра Александровича Иванова «Это было в Карелии» и очерк Геннадия Фиша «Подруги»;
Имя Анны Лисицыной носит Карельский колледж культуры и искусств.

Национальный стандарт географии 12 | Национальное географическое общество

Фотография Д.Дж. Zeigler

Географически информированный человек должен понимать различные формы населенных пунктов с точки зрения их размера, состава, местоположения, расположения, организации, функции и истории. Люди редко живут изолированно. Вместо этого они живут группами, от небольших деревень с сотнями жителей до мегаполисов с десятками миллионов человек. Организованные группы человеческого жилья находятся в центре внимания большинства аспектов человеческой жизни: экономической деятельности, транспортных систем, средств связи, политических и административных систем, образования, культуры и развлечений.

Таким образом, Стандарт 12 содержит следующие темы: Функции поселений, Образцы поселений и Городские формы и функции.

Большое значение для понимания пространственной организации человека имеют отношения между поселениями: их расстояние, расположение, функциональные связи и экономические особенности. Отношения между поселениями формируются торговлей и перемещением сырья, готовой продукции, людей, капитала и идей. Модели поселений на поверхности Земли заметно различаются от региона к региону и от места к месту.Образцы поселений меняются со временем.

Города, самые большие и густонаселенные населенные пункты, являются основными узлами человеческого общества. Во всем мире города растут быстро, но не так быстро, как в развивающихся регионах. Урбанизация меняет нынешние модели как сельских, так и городских ландшафтов во всем мире.

Поселения и рисунки, которые они наносят на поверхность Земли, предоставляют не только информацию о текущих экономических, политических и социальных условиях, но и исторические записи прошлых условий.Сегодняшние модели поселений предоставляют информацию о прошлых процессах поселения и моделях землепользования.

Студенты должны понимать процессы, лежащие в основе моделей расселения людей в пространстве и времени. Понимание этих тем позволяет учащимся рассматривать поселения как свидетельство истории человечества и как точку опоры многих человеческих процессов, изменяющих поверхность Земли.

Дело Томской области, Россия по JSTOR

Абстрактный

В данном исследовании используются данные обследований домохозяйств из Томской области (региона) для анализа того, как и почему уровень благосостояния домохозяйств различается между отдельными типами городских поселений.Образцы городских поселений в Советском Союзе были необычными, потому что они определялись государственными приоритетами, а не рыночными силами. В результате переходный период привел к повсеместному изменению состояния городских поселений различных типов. В Томской области больше всего пострадали небольшие города, зависящие от лесозаготовительной и другой экономической деятельности, не связанной с нефтью. Плохо расположенные и все более экономически обездоленные, эти города стали географической ловушкой бедности для своих жителей. Домохозяйства, проживающие в областной столице с ее разнообразной экономикой и хорошей географической связью с другими местами, жили лучше, в то время как домохозяйства, живущие в небольших городах, зависящих от добычи нефти, преуспели.

Информация о журнале

Urban Studies — ведущий международный журнал, посвященный городским исследованиям. С момента своего создания в 1964 году журнал оставался в авангарде интеллектуальных и политических дебатов о городе и принимал новаторские статьи по всему спектру дисциплин социальных наук. Редакторы стремятся сохранить и расширить роль урбанистики как журнала, который выбирают те, кто занимается передовыми научными исследованиями городов.Мы приветствуем все оригинальные материалы, которые способствуют нашему пониманию состояния городов и быстрых изменений, происходящих в городах и регионах по всему миру, будь то с эмпирической, теоретической или политической точки зрения. В дополнение к исследовательским статьям, Urban Studies публикует рецензируемые критические комментарии, обзоры политики, обзоры книг, помимо регулярной серии специальных выпусков. Журнал также стремится развивать социальные сети как средство информирования дебатов о современном состоянии городов.Urban Studies издается совместно с Urban Studies Journal Limited.

Информация об издателе

Сара Миллер МакКьюн основала SAGE Publishing в 1965 году для поддержки распространения полезных знаний и просвещения мирового сообщества. SAGE — ведущий международный поставщик инновационного высококачественного контента, ежегодно публикующий более 900 журналов и более 800 новых книг по широкому кругу предметных областей. Растущий выбор библиотечных продуктов включает архивы, данные, тематические исследования и видео.Контрольный пакет акций SAGE по-прежнему принадлежит нашему основателю, и после ее жизни она перейдет в собственность благотворительного фонда, который обеспечит дальнейшую независимость компании. Основные офисы расположены в Лос-Анджелесе, Лондоне, Нью-Дели, Сингапуре, Вашингтоне и Мельбурне. www.sagepublishing.com

Знакомство с лапкой для пакетов R

Abstract

Пространственные наборы данных полигонов контуров зданий становятся все более доступными и доступными для многих регионов мира.Эти наборы данных являются важными входными данными для ряда различных анализов, таких как понимание развития городов, определение районов, подверженных риску стихийных бедствий, и картографирование распределения населения. Развитие изображений с высоким пространственным разрешением и вычислительных мощностей позволяет автоматизированным процедурам извлекать и наносить на карту следы зданий для целых стран. Эти достижения позволяют охватить наборами данных о площади зданий для стран с низким и средним уровнем доходов, которым могут не хватать других данных о землепользовании в городах.Несмотря на пространственную детализацию, многие следы зданий не имеют информации о типе конструкции, местном зонировании или землепользовании, что ограничивает их применение. Тем не менее, показатели морфологии могут использоваться для описания характеристик размера, формы, расстояния, ориентации и структуры структур и извлечения дополнительной информации, которая может быть соотнесена с различными структурами и типами поселений или районами. Мы представляем пакет футов , новый набор инструментов с открытым исходным кодом в гибком пакете R для расчета показателей морфологии для построения контуров и их суммирования в различных пространственных масштабах и пространственных представлениях.В частности, наши инструменты могут создавать сеточные (или растровые) представления сводных показателей морфологии, которые ранее не поддерживались широко. Мы демонстрируем инструменты, создавая морфологические метрики с привязкой к сетке из всех следов зданий в Англии, Шотландии и Уэльсе, а затем используем эти слои в неконтролируемом кластерном анализе для получения типологии поселений на основе шаблонов. Мы сравниваем наши сопоставленные типы поселений с двумя существующими классификациями поселений. Результаты показывают, что модели зданий могут помочь различать разные городские и сельские типы.Однако внутригородские различия нельзя было точно предсказать только на основе морфологии зданий. Однако в более широком смысле это тематическое исследование демонстрирует потенциал картирования моделей поселений в отсутствие переписи жилого фонда или других данных городского планирования.

Образец цитирования: Jochem WC, Tatem AJ (2021) Инструменты для картографирования многомасштабных моделей расселения контуров зданий: введение в пакет R foot . PLoS ONE 16 (2): e0247535. https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0247535

Редактор: Вэньхао Ю, Китайский университет геолого-геофизических исследований, КИТАЙ

Поступила: 10 декабря 2020 г .; Принята к печати: 8 февраля 2021 г .; Опубликован: 25 февраля 2021 г.

Авторские права: © 2021 Jochem, Tatem. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все данные, подтверждающие это исследование, находятся в открытом доступе в репозитории Саутгемптонского университета по адресу https://doi.org/10.5258/SOTON/D1674.

Финансирование: Финансовая поддержка поступает от Фонда Билла и Мелинды Гейтс и Министерства иностранных дел, Содружества и развития Соединенного Королевства в рамках проекта «Инфраструктура с географической привязкой и демографические данные для развития» (GRID3) (OPP1182425). Партнерами проекта в GRID3 являются Исследовательская группа WorldPop, Фонд народонаселения Организации Объединенных Наций, Фонд Flowminder и Центр международной информационной сети по наукам о Земле при Институте Земли Колумбийского университета.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Точные и полные карты зданий — это фундаментальный уровень данных для исследователей и практиков, стремящихся понять города и характеристики застроенной среды. Выявление и нанесение на карту следов построек и их скоплений в населенных пунктах является первым шагом на пути к лучшему пониманию структуры местного населения, предоставления услуг и коммунальных услуг во всех областях, а также картирования жилого фонда и городских территорий [1–4].В области планирования и особенно в области городской морфологии форма и модели зданий в космосе были средством изучения истории городов и политических, экономических и социальных сил, определяющих их развитие [5, 6]. Видимые закономерности и особенности искусственной среды можно количественно оценить с помощью широкого набора морфологических показателей [7]. Эти показатели описывают характеристики (например, размер, форма, плотность, компактность, расположение) отдельных зданий или территорий, которые можно использовать для описания городского контекста в мелком пространственном масштабе [8].

Наборы данных о следах зданий также становятся ключевыми входными данными для исследований в области географической информатики и других смежных областях. Например, следы от зданий использовались для определения территорий, подверженных риску 100-летней поймы [9]. Следы также использовались как часть моделей зданий для оценки возраста конструкции с точки зрения потребления энергии [10] и для моделирования солнечного потенциала на крышах домов [4]. Другой недавний анализ с использованием наборов данных о зданиях включал разграничение городских территорий на основе плотности застройки для всей Франции [11] и Испании [1] и определение типов поселений [12].Эти приложения не всегда напрямую связаны с прошлыми исследованиями по морфологии городов и городскому планированию; тем не менее, у них часто есть общие черты в подходах к использованию или извлечению информации, основанной на построении наборов данных следа. В частности, большая часть работы, связанной с построением карт, часто преследует цель идентифицировать или классифицировать аналогичные паттерны морфометрических характеристик. Выявленные классы могут затем помочь различать внутригородские кварталы, различать типы поселений или периоды развития [3, 8, 13, 14].

Во многих областях исследований наблюдается тенденция к анализу больших данных для изучения городских территорий [5], в том числе с использованием наборов данных о зданиях и показателей морфологии. Эта тенденция была отмечена ранее как часть растущего использования вычислительных методов и более крупных наборов данных в целом и, в частности, в области географических данных [15]. Возможности для этого типа анализа расширяются, поскольку пространственные базы данных полигонов контуров зданий с полным и согласованным покрытием для больших регионов и целых стран становятся все более доступными.Некоторые правительства и национальные картографические агентства уже предоставляют такие наборы геопространственных данных о зданиях в открытый доступ. В Великобритании существует Ordnance Survey OpenMap Local [16]. Некоторые крупные города, включая Нью-Йорк [17], Чикаго [18] и Вашингтон, округ Колумбия [19], предоставляют свои собственные данные, среди других примеров. Наконец, добровольно предоставленная географическая информация (VGI), такая как OpenStreetMap (www.openstreetmap.org), является еще одним источником, обеспечивающим покрытие зданий путем ручной оцифровки изображений или путем включения открытых наборов данных о зданиях.

Развитие изображений с очень высоким пространственным разрешением (субметровое) и улучшение вычислительной мощности и алгоритмов открывают еще один источник контуров зданий за счет автоматического извлечения и картографирования из изображений, полученных с высоты птичьего полета. В недавних исследованиях изучалась возможность использования методов глубокого обучения, таких как нейронные сети, для маркировки зданий на уровне пикселей [20, 21]. Рост вычислительных ресурсов позволяет масштабировать такие автоматизированные алгоритмы извлечения зданий для охвата целых стран.Например, Microsoft использовала сверточную нейронную сеть для извлечения 125 миллионов следов зданий из изображений в Соединенных Штатах. Для создания многоугольников более правильной формы был применен этап обработки после извлечения. Позже они применили аналогичный метод для создания следов зданий в Уганде и Танзании [22, 23]. Наборы данных Microsoft Building Footprint находятся в открытом доступе (https://github.com/Microsoft/USBuildingFootprints). Facebook Analytic Labs также реализовал извлечение элементов зданий из изображений с высоким разрешением для 140 стран [24]; однако единственные общедоступные данные из этой работы были агрегированы с разрешением 1 угловая секунда (приблизительно 30 м).Полученные с помощью дистанционного зондирования наборы данных о многоугольниках зданий дополняют другие базы данных пространственных векторов следов зданий и увеличивают доступность и географический охват таких данных о зданиях, особенно в странах с ограниченными ресурсами или в странах с низким / средним уровнем дохода, в которых могут отсутствовать другие источники информации. по городскому планированию или антропогенной среде.

С ростом количества доступных данных для построения следов из различных источников, исследователям и практикам необходимы программные инструменты, позволяющие эффективно использовать более крупные источники данных и извлекать различные метрики, подходящие для дальнейшего анализа и интерпретации.Цель данной статьи — представить пакет футов [25], набор программных инструментов с открытым исходным кодом как часть языка вычислений R [26] для расчета общих показателей занимаемой площади здания. Эти инструменты предназначены для поддержки гибких рабочих процессов, применяемых к двумерным пространственным представлениям многоугольников, и для расчета показателей морфологии, подходящих для множества различных приложений. Мы демонстрируем использование инструментов футов и для расчета показателей шаблонов зданий для всей Англии, Шотландии и Уэльса.Мы используем итоговые итоговые показатели структурных построек с координатной сеткой для разработки простой классификации населенных пунктов. Этот пример предназначен для демонстрации того, как новую информацию можно извлечь из наборов данных контуров зданий. Этот подход может быть более ценным в странах с низким и средним уровнем дохода, где актуальные данные о землепользовании или типах районов еще не существуют, но где становятся доступными новые наборы данных о площади зданий. Все результаты этого исследования находятся в открытом доступе в репозитории Саутгемптонского университета по адресу https: // doi.org / 10.5258 / SOTON / D1674.

Расчет показателей площади здания

Пакет R фут состоит из набора функций для расчета общих показателей морфологии векторных представлений следов здания. Эти функции могут применяться в масштабе индивидуальной формы контура, но пакет также содержит функции для суммирования показателей для разных уровней географии. Основные вычисления объединены в функцию для реализации общих рабочих процессов.Пакет foot полностью написан на языке статистических вычислений R с использованием пакетов sf , stars и lwgeom [27–29] для доступа к внешним библиотекам пространственных данных.

В следующих разделах мы подробно описываем базовое использование пакета и некоторые его ключевые функции. Разработка пакета продолжается, и последняя версия исходного кода доступна под лицензией GPL-3.0 с открытым исходным кодом от Github (https: //www.github.com / wpgp / foot).

Базовое использование и доступные метрики

После установки пакета foot и его зависимостей (см. Текст S1) пакет можно загрузить в сеансе R. Небольшой образец следа здания предоставляется вместе с пакетом, который был публично выпущен и лицензирован Microsoft под лицензией Open Data Commons Open Database License (ODbL v1.0). Эти данные используются для демонстраций в этом разделе. Более подробная информация о пакете доступна в документации (см.? Фут) и в трех обучающих роликах, установленных вместе с пакетом и доступных в дополнительных материалах (S2 Text).

Доступные метрики рассчитывают площадь, периметр, округлость, компактность, угол поворота и расстояние до ближайшего соседа. Эти меры могут быть суммированы для определяемой пользователем области с помощью итога, количества, среднего, медианы, минимума, максимума, стандартного отклонения, коэффициента вариации, индекса ближайшего соседа или энтропии. Кроме того, есть опции для двоичного индикатора присутствия (или отсутствия) следов и количества следов на зону. Не все сводки доступны для всех необходимых мер.Список показателей приведен в таблице 1, а имена функций для вычисления показателей могут быть перечислены в сеансе R с помощью list_fs ().

Реализованный индекс формы рассчитывается как отношение площади контура к площади минимального ограничивающего круга, который содержит многоугольник контура. Значения формы могут находиться в диапазоне от 0 до 1, указывая на более сложные формы, на менее сложные или более круглые. Реализованной мерой компактности является индекс Полсби-Поппера [30], который рассчитывается исходя из площади ( a ) и периметра ( p ) для любой занимаемой площади здания i как:.Значение 1 указывает на наиболее компактную форму, в то время как значения, близкие к нулю, отражают формы без компактности. Более подробно метрики представлены в документации к пакету и в виньетках. Эти метрики были выбраны в качестве обычно используемых мер морфологии для количественной оценки размеров, формы и распределения строений в определенных областях [7]. Будущие разработки футов позволят пользователям определять свои собственные метрики и сводные функции.

Некоторые менее традиционные меры также реализованы в корпусе футов .Угол является мерой ориентации конструкции. Он рассчитывается как заголовок в градусах повернутого минимального ограничивающего прямоугольника. Чтобы суммировать ориентации для локальной области, угол (вместе с его противоположным углом 180 градусов) разделен на 10-градусные категории и вычислено значение энтропии Шеннона ( H ) [31]. Для каждой зоны энтропия рассчитывается как:, где P ( o _i) представляет собой долю ориентации зданий в каждом контейнере, i , из n полных контейнеров.Кроме того, эту энтропию можно нормализовать (по умолчанию футов ), чтобы описать локальное отклонение от гипотетической идеальной сетки структур, потенциально предлагая области с более (или менее) формальным планированием и аналогичным образом ориентированными структурами. Измерение угловой энтропии основано на исследовании ориентации уличной сети, продемонстрированном Боингом [32]. Индекс ближайшего соседа (NNI) чаще используется в анализе пространственных точечных паттернов [33], но его можно использовать для количественной оценки паттернов построения центроидных точек и суммирования тенденции к пространственной кластеризации или рассредоточению в пределах географического региона.NNI основан на сравнении наблюдаемого среднего расстояния до ближайшего соседа с гипотетическим расстоянием, которое можно было бы ожидать, если бы точки были случайным образом распределены в одной и той же области. NNI рассчитывается как:, где d — расстояние до ближайшего соседа для здания i , out n всего зданий, а A — это общая площадь оцениваемой зоны. Эта мера применялась ранее для выявления различий в жилых районах [34].

Пример базового использования показан в блоке кода 1 ниже.Доступ к основным функциям осуществляется через calculate_footstats. Все функции в пакете foot следуют одному и тому же шаблону именования. Первым аргументом функции всегда является набор данных следа, который позволяет связать синтаксис с использованием оператора%>%, если пользователь предпочитает. Характеристики для расчета указываются в аргументе «что». Пользователи могут указать единицы измерения для морфологических характеристик. Возвращаемое значение по умолчанию для итоговых функций — это таблица данных [35] с единицами измерения [36] или Geotiff для выходных данных с координатной сеткой.

Кодовый блок 1. Базовое использование пакета

футов .

Фрагмент кода демонстрирует, как пакет можно использовать для расчета на уровне здания и сводных измерений основных характеристик площади и периметра. По умолчанию возвращаемое значение для всех функций стоп — это таблица данных. Показанные функции применяются к образцу набора данных, предоставленному с кодом пакета R.

# загрузить пакет

библиотека (фут)

# список доступных показателей

list_fs ()

# загрузить данные образца

данных («кампала», пакет = «фут»)

здания <- kampala $ здания

# рассчитать меры на уровне здания

calculate_footstats (Buildings, what = c («площадь», «периметр»))

# вычислить среднюю площадь всех следов

calculate_footstats (здания,

what = «площадь»,

how = «среднее»)

# рассчитать коэффициент вариации по всему периметру

calculate_footstats (здания,

what = «периметр»,

how = «cv»)

Функция calculate_footstats — это удобная функция, которая также поддерживает вычисление нескольких метрик и создание сводных показателей характеристик посадочного места на уровне области.Пример показан в блоке кода 2. Для создания сводных показателей на уровне области пользователь должен сначала определить группу, к которой принадлежит здание. Чаще всего эта группировка будет представлять собой географически определенную зону (например, административную единицу), но теоретически любая классификация, присвоенная на уровне здания, может использоваться в качестве группирующей переменной для этого анализа. Для итоговых вычислений также требуется действительная итоговая статистика (таблица 1) для характеристики, заданная как один или несколько параметров для аргумента «как».

Кодовый блок 2. Определение географических зон и вычисление сводных данных на уровне области.

Функция calculate_footstats поддерживает суммарные измерения характеристик морфологии контуров на уровне площади, позволяя пользователям предоставлять наборы пространственных данных полигонов контуров и зон площадей. По следам можно рассчитать несколько сводных показателей, и в результате получится таблица сводных показателей.

# загрузить образцы полигональных зон из данных пакета

adminzones <- kampala $ adminZones

# Создает зональный индекс и вычисляет несколько показателей

результатов <- calculate_footstats (Buildings, # supply footprints

zone = adminzones, # поставка зональных полигонов

what = c («площадь», «периметр»),

how = c («среднее», «cv»))

печать (результаты)

# в качестве альтернативы можно заранее определить здания внутри зон

bldgsZone <- zonalIndex (здания,

зона = adminzones,

method = «centroid», # или ’crossct’ или ’clip’

returnObject = TRUE)

# новый набор контуров зданий с добавленным `zoneID`

корп.Зона

# вычисление нескольких показателей с заранее заданными идентификаторами зон

результатов2 <- calculate_footstats (bldgsZone,

zone = «zoneID», # укажите имя столбца

what = c («площадь», «периметр»),

how = c («среднее», «cv»))

печать (результаты2)

Определение географической зоны зданий может быть выполнено на этапе предварительной обработки в ГИС, с помощью других пространственных инструментов в R или с помощью функций, предоставляемых в пакете Foot.Функция zonalIndex пространственно связывает зоны обслуживания и географические зоны и предоставляет уникальный идентификатор для вычислений. Эта функция используется внутри функции calculate_footstats, когда пользователь предоставляет пространственный многоугольник в качестве аргумента для зон.

Функция зонального индекса имеет дополнительные параметры для большего контроля при определении включения. Пользователь может определить здания, принадлежащие зоне, тремя способами: 1) как любые многоугольники, центральная точка которых пересекает зону; 2) как любые многоугольники, пересекающие зону, или 3) формы контуров здания могут сначала быть обрезаны по границам зоны, а затем пересекаться (рис. 1).Обратите внимание, что при пересечении многоугольников зданий с зонами здания, которые перекрывают несколько зон, будут включены в каждую зону, дублируя запись здания. Этот побочный эффект может быть желателен для анализа стиля сглаживания с перекрывающимися движущимися окнами. Кроме того, вырезание фигур зданий может привести к появлению небольших осколков, но эти многоугольники можно отфильтровать в файле calculate_footstats. Подход с отсечением контура может быть необходим для определенных типов анализа, если, например, требуются точные площади застройки на участке.Однако по умолчанию zonalIndex использует центральную точку многоугольников здания для пересечения с зонами. Этот процесс выполняется быстрее, предотвращает дублирование элементов (если зоны не перекрываются) и предотвращает обрезание осколков.

Рис. 1. Определение контуров зданий в географической области с помощью функции zonalIndex.

Пользователи могут указывать формы для определения зоны. Заштрихованные области контура полигона включаются в расчеты морфологии и сводные измерения для красной «зоны».Формы контуров здания могут быть включены в зону, если их центроиды пересекают зону (A), если какая-либо часть контура пересекает зону (B), или формы контуров могут быть обрезаны по границам зоны (C). Данные о строении, показанные на этом рисунке, предоставляются Microsoft в соответствии с лицензией Open Data Commons Open Database License (ODbL v1.0).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247535.g001

Множественные представления

Одной из сильных сторон корпуса футов является его гибкая конструкция, позволяющая выводить сводки для различных масштабов и географических представлений.Эти масштабы включают уровень здания, уровень площади (как показано в блоках кода 1 и 2) и для набора данных с координатной сеткой, как показано на рис. 2. Выходные данные на уровне здания — это наиболее детализированный уровень, на котором каждый многоугольник здания имеет свои геометрические особенности. рассчитано (рис. 2А). Этот уровень выходных данных можно использовать, чтобы помочь охарактеризовать индивидуальное использование здания или функцию жилого или нежилого помещения [37, 38]. Ареальный уровень предоставляет зональные сводки показателей для единиц и позволяет пользователям характеризовать различия между административными единицами, городскими кварталами или другими районами (рис. 2B).Зоны не обязательно должны быть протяженными решетками, они могут быть, например, отдельными съемочными площадками. Как отмечалось выше, то, как определить, какие (части) зданий включены в зону, позволяет использовать различные представления и гибкость в анализе. Концепция зональной суммарной меры может быть распространена на сетку правильной формы (рис. 2C и 2D), которая обсуждается далее в следующем разделе.

Рис. 2. Метрики морфологии, обобщенные в различных представлениях.

Расчеты пакета футов могут включать в себя уровень здания (A), уровень площади (B) или на обычных сетках без (C) или с (D) перекрывающимися локальными окнами для создания сглаженного итогового расчета.Полигоны контура здания наложены на рис. 2B, 2C и 2D. Данные о строении, показанные на этом рисунке, предоставляются Microsoft в соответствии с лицензией Open Data Commons Open Database License (ODbL v1.0).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247535.g002

Сетки и пространственное разрешение

Расчет суммарных показателей морфологии здания на регулярной сетке или пространственном растре дает определенные преимущества. С точки зрения управления данными, сетки часто легче хранить и ими манипулировать, чем базы геоданных, содержащие миллионы следов [39].Но есть и преимущества с аналитической точки зрения. Расчеты морфологии часто привязаны к масштабу «участка», определяемого линиями собственности, дорогами или полигонами Тиссена [8, 40]. Однако это решение может быть проблематичным в местах, где нет заранее определенных небольших городских зон или нет надежных данных о дорогах для определения этих территорий. Набор данных морфологии с координатной привязкой может также начать предоставлять ландшафтную перспективу изменений в искусственной среде [12]. Сетки позволяют исследовать проблему изменяемых единиц площади (MAUP) с помощью легко изменяемых источников и разрешений.Более того, формат с координатной привязкой для морфологии здания может позволить более легко интегрировать эти метрики с другими сеточными слоями геопространственных данных [например, 41] для поддержки дополнительного пространственного моделирования и анализа.

Пакет футов предоставляет вторую основную функцию, специально разработанную для создания сводной статистики с привязкой к сетке для показателей морфологии здания, например, показанной на рис. 2C и 2D. Функция calculate_bigfoot принимает формы посадочного места и растр шаблона, определяя экстент и разрешение в качестве входных данных.Аналогичные параметры указаны для аргументов «что» и «как» для характеристик и сводной статистики, соответственно. Функция разработана с учетом вычислительной эффективности для создания наборов данных в масштабе страны, как показано в тематическом исследовании, представленном в следующем разделе. Внутренне функция создает запросы ограничивающего прямоугольника для извлечения и обработки только небольших подмножеств данных. Эти этапы обработки могут выполняться параллельно на нескольких ядрах обработки при наличии достаточного объема памяти.Ячейки сетки шаблона растра служат «зонами» для сводных вычислений и, подобно функции calculate_footstats, могут допускать обрезку формы в критериях включения.

Эта функция также вводит параметр для фокусного радиуса для вычисления показателей в пределах более широкой области, чем одна ячейка сетки. Радиус фокусировки устанавливает круговое окно обработки с центром в каждой ячейке сетки шаблона растра. Изменение фокусного радиуса обеспечивает дополнительную гибкость при обработке данных с координатной сеткой для представления структур зданий в различных пространственных масштабах, что может помочь описать локальные контексты [12, 34].Примеры расчетов выходных данных с координатной сеткой показаны на рис. 3 с использованием кода в кодовом блоке 3. Обратите внимание, что с шаблонной сеткой с высоким пространственным разрешением и большим фокусным радиусом окна из соседних ячеек сетки будут перекрываться. Это потенциально желательный эффект, который создает сглаженную сводную меру, хотя контуры зданий эффективно подсчитываются несколько раз в каждой перекрывающейся зоне. Выбор пространственного разрешения и использование фокального окна зависит от конкретного приложения, но параметры доступны в пакете футов .

Рис. 3. Различное разрешение и фокусный радиус в сводных данных о количестве зданий с координатной сеткой.

Выходное пространственное разрешение может варьироваться (A и B), и это может использоваться в сочетании с круглым окном с определяемым пользователем фокусным радиусом (C и D) для создания сводок с координатной сеткой. Приведенные данные представляют собой расчеты авторов с использованием следов зданий и предоставлены Microsoft в соответствии с лицензией Open Data Commons Open Database License (ODbL v1.0).

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0247535.g003

Кодовый блок 3. Расчет показателей морфологии отпечатка в сетке.

Функция calculate_bigfoot позволяет вычислять сводки в ячейках сетки, определенных растром шаблона, или в определенных пользователем круговых движущихся окнах. Результаты этого примера кода графически показаны на рис. 3.

# следы от погрузки

данных («кампала», пакет = «фут»)

здания <- kampala $ здания

# загрузить сетку шаблона с разрешением 100 м

г <- кампала $ mastergrid

# изменить разрешение

g50 <- raster :: disaggregate (g, fact = 2)

g200 <- растр :: агрегат (g, факт = 2)

# различное разрешение сетки шаблона

# Рисунок A

k50 <- calculate_bigfoot (здания,

what = «поселился»,

how = «count»,

шаблон = g50,

parallel = FALSE,

подробный = ИСТИНА)

# Рисунок B

k200 <- calculate_bigfoot (здания,

what = «поселился»,

how = «count»,

шаблон = g200,

parallel = FALSE,

подробный = ИСТИНА)

# изменяющийся фокусный радиус движущегося окна

# примечание: разрешение сетки шаблона остается фиксированным

# Рисунок C

r50 <- calculate_bigfoot (здания,

what = «поселился»,

how = «count»,

шаблон = g,

focalRadius = 50,

parallel = FALSE,

подробный = ИСТИНА)

# Рисунок D

r300 <- calculate_bigfoot (здания,

what = «поселился»,

how = «count»,

шаблон = g,

focalRadius = 300,

parallel = FALSE,

подробный = ИСТИНА)

Пример из практики: шаблоны зданий в Великобритании

Мы демонстрируем использование пакета футов , а также применимость выходных представлений с координатной сеткой на примере моделей зданий в Великобритании.Использованные данные представляют собой двухмерные контуры зданий из OS OpenMap Local для Ordnance Survey за 2018 г. (Содержит данные Ordnance Survey © Crown, авторские права и права на базу данных 2018). Эти данные были опубликованы под лицензией Open Government License (OGL v3.0). Данные были получены в виде единого объединенного файла GeoPackage [42]. Набор данных содержит 2D-контуры зданий в виде полигонов для всей Англии, Шотландии и Уэльса. Для получения выходных данных с координатной сеткой мы сначала создали сетку с разрешением 100 м x 100 м, охватывающую всю территорию суши, определенную Ordnance Survey.Эта сетка служит шаблоном для размера и разрешения выходных показателей. Разрешение сетки было выбрано из начальных тестовых прогонов в качестве компромисса для уменьшения размера выходного файла при сохранении достаточного разрешения для обнаружения локальных изменений в шаблонах зданий. Затем для расчета всех показателей использовались пакет foot (версия 0.6) и функция calculate_bigfoot. Были рассчитаны два набора сводных показателей морфологии. В первом наборе фокальное окно не использовалось, и здания суммировались в пересекающиеся 100-метровые ячейки сетки без отсечения.Во втором наборе результатов было добавлено окно с фокусным радиусом 250 м с центром в каждой ячейке сетки шаблона, и снова здания были объединены во все пересекающиеся области без отсечения.

Используя слои строительного образца с сеткой из первого шага, мы приступили к созданию карты типологии поселений путем кластеризации и группировки ячеек сетки на основе значений морфологии. Мы применили подход к моделированию гауссовой смеси с использованием пакета R mclust [43, 44]. Модели гауссовой смеси (GMM) — это основанный на модели алгоритм кластеризации, который использует многомерные нормальные распределения для описания любой группировки данных.Количество и размер этих распределений рассматриваются как неизвестные в модели, которые затем подбираются с использованием максимизации ожидания (EM), что приводит к неконтролируемой кластеризации наблюдаемых точек данных. GMM обладают большей гибкостью, чем другие неконтролируемые методы, такие как K-means, поскольку они позволяют изменять объем, форму и ориентацию кластеров в пространстве данных. Чтобы выбрать наиболее эффективную модель кластеризации, мы подбираем смешанные модели с от 2 до 15 потенциальных групп, позволяя полностью варьировать структуру ковариации (объем, форма и ориентация).Оценка байесовского информационного критерия (BIC) используется для сравнения моделей и выбора наиболее подходящего числа групп [44]. Используя выбранное количество групп, мы спрогнозировали тип поселения для каждой 100-метровой ячейки сетки на основе максимальной прогнозируемой вероятности распределения групп. Мы также применили фильтр большинства ячеек 3 x 3, чтобы сгладить прогнозы. Этот метод использования GMM для кластеризации ранее использовался для отображения классификации населенных пунктов [12]. Мы выбрали метод, основанный на модели, без учителя, поскольку это исследовательский анализ, предназначенный для изучения и сравнения с другими городскими разграничениями и классификациями; однако для улучшения типологии поселений можно использовать альтернативные методы контролируемой кластеризации с метриками морфологии.

Получившиеся слои метрик следа и карта типа поселения были изучены визуально, а затем сопоставлены с двумя существующими картами поселений для Англии и Уэльса, суммируя тип поселения большинства в Зоне результатов переписи (OA). Сначала мы сравниваем наши результаты с классификацией сельских и городских районов (RUC) для ОР 2011 года [45]. Классификация RUC основана на физической форме поселения и плотности расположения жилых домов. Сельские и городские районы далее делятся на широкие категории в зависимости от структуры расселения.Мы также сравниваем полученную по следу классификацию с набором данных по многомерной морфологии городов с открытыми данными (MODUM) 2016 года [46]. MODUM был создан с использованием самоорганизующихся карт для кластеризации нескольких характеристик открытого доступа, включая сводные данные о площади зданий (плотность, смежность и т. Д.), А также пространственные отношения области с типами земного покрова и инфраструктурой, такими как железнодорожные станции или основные дороги.

Результаты

Набор данных контуров здания содержит более 13,8 миллиона объектов.На этапах обработки с пакетом футов было создано сорок шесть отдельных слоев с сеткой для каждой метрики с пространственным разрешением 100 м x 100 м в формате GeoTiff (23 слоя с фокусным радиусом и 23 слоя без него). В дополнение к итоговым показателям существует также двоичный слой, показывающий пиксели с одним или несколькими присутствующими контурами здания, и растр с количеством присутствующих контуров. Пример одного из слоев с сеткой для подсчета зданий в фокусном окне 250 м показан на рисунке 4.Все полученные выходные данные представлены в репозитории данных Саутгемптонского университета по адресу https://doi.org/10.5258/SOTON/D1674, а сценарий, показывающий команды футов , представлен в дополнительных материалах (код S1).

Рис. 4. Обзор подсчета зданий с координатной сеткой, рассчитанного в пределах фокального окна 250 м с использованием пакета R foot .

Результаты представляют собой данные с координатной сеткой с пространственным разрешением 100 м x 100 м. Примеры результатов показаны для районов вокруг Эдинбурга (A), Лондона (B) и Ливерпуля (C).Полные наборы данных представлены в дополнительных материалах. Представленные данные являются расчетами авторов с использованием контуров зданий и границ, опубликованных Ordnance Survey в рамках лицензии Open Government License (OGL) v3.0 (Содержит данные ОС © Crown, авторские права и права на базу данных 2018, 2020).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247535.g004

На рис. 5 представлены результаты кластерного анализа для трех примерных местоположений. Полная карта и классифицированный набор растровых данных включены в дополнительные материалы (файл S1).Минимизация BIC предложила 6 групп в качестве оптимального количества кластеров в данных. Метки классов присваиваются алгоритмом случайным образом. Этот анализ выделяет области с похожей морфологией и узором на следах зданий. Несмотря на то, что в подходе кластеризации не используется явная пространственная информация о местоположении наблюдений, во время визуальной проверки результатов выявляются четкие географические закономерности. Крупные городские районы, такие как Лондон и Манчестер, относятся к классу 4, а основные районы — к классу 5, хотя эти классы также встречаются в некоторых отдаленных городских районах, что указывает на некоторое сходство в структуре поселений.Типы 3 и 6, по-видимому, выделяют окраину городских агломераций, что может быть полезно для выделения областей потенциального роста или изменения ландшафта. Типы 1 и 2 встречаются преимущественно в малонаселенных и сельских районах.

Рис. 5. Пример сетки расчетов.

Типы населенных пунктов были созданы с использованием методов неконтролируемой кластеризации для выявления потенциальных типологий на основе измерений морфологии полигонов контуров зданий. Полный набор данных представлен в дополнительных материалах.Представленные данные являются расчетами авторов с использованием контуров зданий и границ, опубликованных Ordnance Survey в рамках лицензии Open Government License (OGL) v3.0 (Содержит данные ОС © Crown, авторские права и права на базу данных 2018, 2020).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247535.g005

Чтобы сравнить классы, производные от следа, с существующими системами классификации, мы агрегировали сетки по областям результатов переписи 2011 года по их типу большинства и создали непредвиденные обстоятельства. таблицы с наборами данных RUC и MODUM.Таблица 2 показывает процент выходных площадей в каждой из групп RUC. В целом классы, производные от экологического следа, по-видимому, отражают некоторые переходные процессы между городскими и сельскими районами и градиент различных типов поселений, определенных на основе данных RUC. В целом, большинство OA разделено на классы 3, 4 и 6 с гораздо меньшим процентом единиц OA, классифицируемых как 1, 2 или 5 на основе классов, производных от занимаемой площади. В крупных мегаполисах, определенных RUC, класс 4 наиболее представлен в 41% OA. Этот тип поселения постепенно становится менее распространенным и практически не наблюдается в изолированных и редких сельских районах.Напротив, распространенность классов 1 и 2 постепенно увеличивается в сельской местности и, похоже, выявляются деревни, деревушки и редкие поселения в соответствии с данными RUC. Другие примечательные модели включают класс 5, который преимущественно встречается в городских OA и, как отмечалось ранее, в основном наблюдается как ядро этих городских регионов.

В таблице 3 показано второе сравнение выходной области с использованием тех же производных классов посадочного места, но для сравнения восьми классов MODUM [46]. Первое сравнение RUC (таблица 2) выделяет городской градиент и переход к сельским районам, в то время как кластеры MODUM выделяют более описательные, функциональные области в городах.В целом, неконтролируемые классы, производные от паттернов следа, менее способны различать кластеры MODUM, хотя классы следа, по-видимому, действительно различают городские, пригородные и сельские районы, что согласуется со сравнением RUC. Например, в то время как класс 4 определяет OA центрального делового района в MODUM, он также преобладает в районах с оживленными улицами и железными дорогами, что позволяет предположить, что класс зоны обслуживания в первую очередь выделяет более общий городской коммерческий район.Класс 3, показанный на рис. 5 (и файл S1) на периферии городских территорий, является основным классом в определении пригородных ландшафтов MODUM.

Обсуждение

В данной работе был представлен новый пакет R футов , предназначенный для помощи исследователям в извлечении новой информации о моделях поселений и обобщении наборов данных о следах зданий. Пакет футов предоставляет функции строительных блоков для последовательного расчета показателей морфологии на уровне здания и сводных показателей в определяемых пользователем зонах.Он также предоставляет удобный набор функций для поддержки общих рабочих процессов. В настоящее время доступен базовый набор морфологических характеристик, пакет является открытым и может включать дополнительные меры в будущем. Разработка продолжается, дополнительные функции пакета можно найти в онлайн-документации: https://wpgp.github.io/foot/. Как минимум, пользователь пакета должен быть знаком с R, но наш пакет устраняет необходимость в подробном программировании и минимальном управлении пространственными данными.Более опытные пользователи могут счесть полезным интегрировать предоставленные функции в свои специализированные модели или рабочие процессы.

В частности, футов может создавать сеточные представления измерений морфологии здания, которые ранее не получили широкой поддержки. Как отметили Херис и Фокс [39], использование больших векторных баз данных форм зданий является сложной вычислительной задачей для многих приложений. Сетки или наборы растровых данных обеспечивают упрощенное представление наборов данных о зданиях и функционально аналогичны данным дистанционного зондирования.Концептуально, сеточные меры могут помочь разработать ландшафтную перспективу застроенной среды с градиентами в типах и образцах поселений, а не в ограниченных произвольных единицах. С аналитической точки зрения сетки имеют преимущества, заключающиеся в более простой интеграции с другими наборами данных для пространственных моделей.

Насколько нам известно, в настоящее время нет других пакетов R для поддержки вычислений морфологии здания. Популярность языка R растет, и пакет футов делает морфологические вычисления доступными для большего числа пользователей.Это также позволяет избежать альтернативы сложным рабочим процессам ГИС в (потенциально проприетарном) программном обеспечении ГИС. На языке программирования Python пакет momepy предоставляет еще один инструментарий для анализа городских форм [47]. Однако momepy в первую очередь предназначен для сводных вычислений в морфологических мозаиках [40] или подобных областях, таких как кадастровые участки, и в настоящее время не поддерживает наборы выходных данных с координатной сеткой. Херис, Фокс [39] предоставляют сеточные выходные слои, рассчитанные на основе контуров зданий Microsoft для США.Однако их сводные показатели ограничены общим покрытием, количеством зданий, средней, минимальной и максимальной площадью в каждой ячейке сетки. Хотя они предоставляют сценарии Python для выполнения своей конкретной обработки, они не предоставляют пакет инструментов общего назначения.

Мы продемонстрировали использование пакета футов , эффективно вычислив различные морфологические метрики с координатной сеткой, используя все контуры зданий из Великобритании. Затем мы использовали слои с координатной сеткой в простом анализе для получения типологии поселений и сравнили прогноз с классификациями поселений, полученными в результате переписи и машинного обучения [46] для Англии и Уэльса.Определение использования зданий [48], типов поселений или кварталов [49, 50] является одной из областей применения с использованием морфометрических паттернов. Мы использовали модель смеси Гаусса (GMM) в качестве метода неконтролируемой классификации для изучения закономерностей в сетках морфологии зданий. Наш анализ показал, что данные лучше всего сгруппировали по шести группам. Результаты сравнения наших шести классов из неконтролируемой кластеризации с классификацией сельских и городских районов переписи действительно предполагают, что морфологические модели следов зданий могут помочь дифференцировать городской градиент в этом исследуемом регионе (от разреженных условий до городского ядра).Распространенность классов поселений на основе экологического следа варьировалась в классификации сельских и городских районов. Например, два класса четко идентифицировали деревни и другие редкие сельские районы и в значительной степени отсутствовали в городских районах. И наоборот, крупные мегаполисы, а также города и поселки преимущественно состояли из трех классов, производных от экологического следа. Существовали также отличные визуальные паттерны для классов следов, поскольку основные городские районы отличались от городских окраин. Сходство наших классификаций, основанных на следах, с данными RUC за 2011 год менее удивительно, учитывая, что физическая форма находится в центре внимания обоих наборов данных.Расширение фокального окна, используемого для расчета метрик площади здания за пределы 250 м, или использование слоев, рассчитанных на нескольких буферных расстояниях, может дополнительно улучшить классификацию за счет выявления большего количества более широкого контекста разреженных настроек (например, небольших кластеров структур в непосредственной близости от относительно более крупные населенные пункты). Тем не менее, результат является многообещающим для разработки карт населенных пунктов на основе данных об экологическом следе в условиях, где отсутствуют подробные данные городского планирования или переписи населения. Однако сравнение наших производных классов с данными MODUM показывает, что сами по себе простые морфологические метрики недостаточны для дифференциации определенных внутригородских территорий, таких как центры активности, связанные с доступом к железной дороге.В нашем сравнении классы, производные от следа, снова дифференцировали различия между городом и деревней, но показали значительное совпадение с внутригородскими классами MODUM. Например, класс 4 паттернов следа был преобладающим типом в центральных деловых районах MODUM, главных улицах, жужжании железных дорог и классах террас викторианской эпохи, предполагая, что он представляет более общий «городской» паттерн. Классификация MODUM использует дополнительные данные о достопримечательностях, удобствах, дорожных сетях и населении для получения восьми классов.Этот подход обеспечивает более полную картину местности, но требует более высоких данных, что может ограничивать область применения этого подхода. Наше тематическое исследование было в первую очередь демонстрацией инструментов программирования и не предназначалось для замены более целенаправленного анализа, такого как MODUM, но важно подчеркнуть потенциальные ограничения использования классов поселений, производных от морфологии.

В будущих исследованиях следует продолжить изучение ключевых показателей, пространственных масштабов и представлений, необходимых для точного определения ключевых моделей городской формы для различных контекстов.Функциональность пакета foot может поддерживать такую работу. Выше мы отметили, что пакет футов продолжает развиваться и будет расширен за счет включения дополнительных показателей. Мы ограничились обсуждением двухмерных изображений зданий. Это самые распространенные; однако трехмерные формы становятся доступными из данных лидаров и радаров [51, 52]. Скоро в измерениях морфологии может потребоваться учесть объемные различия.

Заключение

Наборы данных о следах зданий становятся все более широко доступными и открытыми, охватывая целые страны.Эти данные могут быть особенно ценными в странах с низким и средним уровнем доходов, которые переживают быстрый рост и изменения городов [53] и могут не иметь другой информации о городских районах. Пространственно подробные полигональные представления структур доказали свою полезность в целом ряде дисциплин и приложений; однако прикладные исследователи и практики могут извлечь выгоду из наличия новых инструментов, таких как пакет R футов , для эффективной работы с наборами данных о контурах зданий и извлечения морфологической информации.

Благодарности

Авторы выражают признательность за использование средства высокопроизводительных вычислений IRIDIS и связанных с ним служб поддержки в Университете Саутгемптона в завершении этой работы. Авторы благодарят Эдит Дарин, Клэр Дули, Аттилу Лазар и Дуглас Лизер за обзор более ранних версий пакета R.

Ссылки

1. Аррибас-Бель Д., Гарсия-Лопес МА, Виладеканс-Марсал Э. Здания и города: определение городских территорий с помощью алгоритма машинного обучения.Журнал экономики города. 2019: 103217.
2. Bachofer F, Braun A, Adamietz F, Murray S, d’Angelo P, Kyazze E, et al. Строительный фонд и типология зданий Кигали, Руанда. Данные. 2019; 4 (3): 105.
3. Hecht R, Herold H, Behnisch M, Jehling M. Картографирование долгосрочной динамики населения и жилищ на основе разновременного анализа городских морфологий. Международный журнал геоинформации ISPRS. 2018; 8 (1): 2.
4. Буффат Р., Грасси С., Раубаль М.Масштабируемый метод оценки потенциала солнечной радиации на крышах больших регионов. Прикладная энергия. 2018; 216: 389–401.
5. Боинг Г. Пространственная информация и четкость городской формы: большие данные в городской морфологии. Международный журнал управления информацией. 2019: 102013.
6. Диббл Дж., Прелоренджос А., Ромис О, Занелла М., Страно Е., Пагель М. и др. О истоках пространств: морфометрические основы эволюции городских форм. Окружающая среда и планирование B: Городская аналитика и городская наука.2019; 46 (4): 707–30.
7. Флейшманн М., Ромис О., Порта С. Измерение городской формы: преодоление терминологических несоответствий для количественного и всестороннего морфологического анализа городов. Окружающая среда и планирование B: Городская аналитика и городская наука. 2020: 1–18.
8. Хамайна Р., Ледук Т., Моро Г. К характеристике городских тканей на основе следов зданий. В: Гензель Дж., Редактор. Преодоление географических информационных наук. Конспект лекций по геоинформации и картографии.Берлин: Springer-Verlag; 2012.
9. Хуанг X, Ван С. Оценки подверженности 100-летним наводнениям в приграничных Соединенных Штатах с использованием национальных строительных отпечатков. Международный журнал снижения риска бедствий. 2020; 50: 101731.
10. Россер Дж. Ф., Бойд Д. С., Лонг Дж., Захари С., Мао И., Робинсон Д. Прогнозирование возраста жилых домов на основе картографических данных. Компьютеры, окружающая среда и городские системы. 2019; 73: 56–67.
11. de Bellefon M-P, Combes P-P, Duranton G, Gobillon L, Gorin C.Разграничение городских территорий с использованием плотности застройки. Журнал экономики города. 2019: 103226.
12. Йохем В.К., Leasure DR, Паннелл О., Чемберлен Х.Р., Джонс П., Татем А.Дж. Классификация типов населенных пунктов по многомасштабным пространственным образцам следов зданий. Окружающая среда и планирование B: Городская аналитика и городская наука. 2020: 1–19.
13. Hijazi I, Li X, Koenig R, Schmit G, El Meouche R, Lv Z и др. Измерение однородности городской ткани с использованием данных 2D-геометрии.Окружающая среда и планирование B: Городская аналитика и городская наука. 2016; 44 (6): 1097–121.
14. Порат И., Шах-Пинсли Д. Строительный морфометрический анализ как инструмент обновления городов: определение потенциала массового строительства государственного жилья после Второй мировой войны. Окружающая среда и планирование B: Городская аналитика и городская наука. 2019: 239980831986197.
15. Канг В., Ошан Т., Вольф Л.Дж., Боинг Дж., Фриас-Мартинес В., Гао С. и др. Круглый стол: Определение городской науки о данных.Окружающая среда и планирование B: Городская аналитика и городская наука. 2019; 46 (9): 1756–68.
16. Обследование боеприпасов. OS OpenMap — Local 2020 [https://osdatahub.os.uk/downloads/open/OpenMapLocal.
17. Следы зданий в Нью-Йорке. В: NYC OpenData, редактор. 07.12.2020 https://data.cityofnewyork.us/d/nqwf-w8eh? Category = Жилищное строительство & view_name = Строительные следы.
18. Следы строительства в Чикаго. В: Портал данных Чикаго, редактор. 2018-07-11https: // data.cityofchicago.org/Buildings/Building-Footprints-current-/hz9b-7nh8?category=Buildings&view_name=Building-Footprints-current-#revert.
19. Следы зданий. В кн .: DC GIS Open Data, ред. 2020-10-30 https://maps2.dcgis.dc.gov/dcgis/rest/services/DCGIS_DATA/Facility_and_Structure/MapServer/1.
20. Ян Х.Л., Юань Дж., Лунга Д., Лавердьер М., Роуз А., Бхадури Б. Построение извлечения в масштабе с использованием сверточной нейронной сети: картографирование Соединенных Штатов.Журнал IEEE по избранным темам прикладных наблюдений Земли и дистанционного зондирования. 2018; 11 (8): 2600–14.
21. Шуеграф П., Биттнер К. Автоматическое извлечение контура здания из изображений дистанционного зондирования с несколькими разрешениями с использованием гибридной FCN. Международный журнал геоинформации ISPRS. 2019; 8 (4): 191.
22. Команда Bing Maps. Блоги Bing [Интернет] 2018. https://blogs.bing.com/maps/2018-06/microsoft-releases-125-million-building-footprints-in-the-us-as-open-data.
23. Команда Bing Maps. Блоги Bing [Интернет] 2019. https://blogs.bing.com/maps/2019-03/microsoft-releases-12-million-canadian-building-footprints-as-open-data.
24. Тике Т.Г., Лю Х, Чжан А., Грос А., Ли Н, Йетман Г. и др. Отображение населения мира по одному зданию за раз. arXiv. arXiv: 1712.05839v12017.
25. Исследовательская группа WorldPop, Саутгемптонский университет. foot: пакет R для обработки морфометрии контура здания.Пакет R версии 0.6 ed2020 https://wpgp.github.io/foot/.
26. R Core Team. R: Язык и среда для статистических вычислений. Вена, Австрия; 2019.
27. Пебесма Э. Простые функции для R: Стандартизированная поддержка пространственных векторных данных. Журнал Р. 2018; 10 (1): 439–46.
28. Pebesma E. stars: Пространственно-временные массивы, кубы растровых и векторных данных. Пакет R версии 0.4–1 ed2020 https://CRAN.R-project.org/package=stars.
29.Пебесма Э. lwgeom: Переход к избранным функциям ‘liblwgeom’ для получения простых функций. Пакет R версии 0.2–1 ed2020 https://CRAN.R-project.org/package=lwgeom.
30. Полсби Д.Д., Поппер Р. Третий критерий: компактность как процессуальная гарантия против партизанского мошенничества. Обзор законодательства и политики Йельского университета. 1991; 9 (2): 301–53.
31. Шеннон CE. Математическая теория коммуникации. Технический журнал Bell System. 1948. 27 (3): 379–423.
32.Боинг Г. Городской пространственный порядок: ориентация уличной сети, конфигурация и энтропия. Прикладная сетевая наука. 2019; 4 (1).
33. Diggle PJ. Статистический анализ пространственно-временных точечных паттернов. 3-е изд. изд. Бока-Ратон, Флорида: CRC Press; 2014.
34. Йохем В.К., Берд Т.Дж., Татем А.Дж. Выявление типов жилых кварталов из точек поселения с помощью подхода машинного обучения. Компьютеры, окружающая среда и городские системы. 2018; 69: 104–13. pmid: 29725149
35.Доул М., Сринивасан А. таблица данных: расширение `data.frame`. Пакет R версии 1.12.8 ed2019 https://CRAN.R-project.org/package=data.table.
36. Пебесма Э., Майлунд Т., Хиберт Дж. Единицы измерения в журнале R.R. 2016; 8 (2): 486–94.
37. Sturrock HJW, Woolheater K, Bennett AF, Andrade-Pacheco R, Midekisa A. Прогнозирование жилых построек на основе данных с удаленным перечислением с открытым исходным кодом с использованием машинного обучения. PLoS One. 2018; 13 (9): e0204399. pmid: 30240429
38.Ллойд CT, Старрок HJW, Leasure DR, Jochem WC, Lázár AN, Tatem AJ. Использование ГИС и машинного обучения для классификации жилого статуса городских зданий в условиях низкого и среднего дохода. Дистанционное зондирование. 2020; 12 (23): 3847.
39. Херис М.П., Фокс Н.Л., Багстад К.Дж., Трой А., Анкона Ж. Растеризованный набор данных контура здания для США. Научные данные. 2020; 7 (1): 207. pmid: 32601298
40. Флейшманн М., Феличиотти А., Ромис О., Порта С. Морфологическая тесселяция как способ разделения пространства: улучшение согласованности городской морфологии в масштабе участка.Компьютеры, окружающая среда и городские системы. 2020; 80.
41. Ллойд CT, Чемберлен Х., Керр Д., Йетман Г., Пистолези Л., Стивенс Ф. Р. и др. Глобальные пространственно-временные гармонизированные наборы данных для создания наборов данных о распределении населения с привязкой к сетке с высоким разрешением. Большие данные о Земле. 2019; 3 (2): 108–39. pmid: 31565697
42. Рэй А. OS OpenMap Local — все здания в Великобритании, 2018 г. [обновлено 2 июля 2018 г. http://ajrae.staff.shef.ac.uk/buildings/.
43. Фрейли С., Рафтери А.Э., Скракка Л.mclust: Моделирование гауссовой смеси для модельно-ориентированной кластеризации, классификации и оценки плотности. Пакет R версии 5.2 ed2016 https://CRAN.R-project.org/package=mclust.
44. Scrucca L, Fop M, Murphy TB, Raftery AE. mclust5: Кластеризация, классификация и оценка плотности с использованием бауссовских моделей конечной смеси. Журнал Р. 2016; 8 (1): 289–317.
45. Бибби П., Бриндли П. Определения городских и сельских территорий для целей политики в Англии и Уэльсе: методология (v1.0). Управление национальной статистики; 2013.
46. Алексиу А., Синглтон А., Лонгли, Пенсильвания. Классификация многомерных открытых данных для городской морфологии. Встроенная среда. 2016; 42 (3): 382–95.
47. Флейшманн М. Момепи: Набор инструментов для измерения городской морфологии. Журнал открытого программного обеспечения. 2019; 4 (43).
48. Hecht R, Meinel G, Buchroithner M. Автоматическая идентификация типов зданий на основе топографических баз данных — сравнение различных источников данных.Международный журнал картографии. 2015; 1 (1): 18–31.
49. Стейнигер С., Ланге Т., Бургхардт Д., Вейбель Р. Подход к классификации городских строительных структур, основанный на методах дискриминантного анализа. Транзакции в ГИС. 2008. 12 (1): 31–59.
50. Yan X, Ai T, Yang M, Yin H. Сверточная нейронная сеть с графами для классификации шаблонов зданий с использованием пространственных векторных данных. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 2019; 150: 259–73.
51. Ли М., Кокс Э., Таубенбек Х., ван Влит Дж. Картографирование в континентальном масштабе и анализ трехмерной конструкции здания. Дистанционное зондирование окружающей среды. 2020; 245: 111859.
52. Rottensteiner F, Briese C. Новый метод извлечения зданий в городских районах на основе данных LIDAR с высоким разрешением. Международный архив фотограмметрии и дистанционного зондирования. 2002. 34 (3A): 295–301.
53. ООН-Хабитат. Урбанизация и развитие: новые перспективы. Найроби, Кения: Программа Организации Объединенных Наций по населенным пунктам; 2016 г.

Городское загрязнение и загрязнение воздуха: исследование в нескольких городах долгосрочного воздействия моделей городского ландшафта на тенденции качества воздуха

Lim, C. C. et al. Связь между долгосрочным воздействием загрязненного воздуха и смертностью от диабета в США. Environ. Res. 165 , 330–336 (2018).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

Янг Дж. И Чжан Б. Загрязнение воздуха и расходы на здравоохранение: значение для контроля за загрязнением воздуха в Китае. Environ. Int. 120 , 443–455 (2018).

PubMed Статья Google ученый

Белл, Дж. Н. Б., Пауэр, С. А., Жарро, Н., Агравал, М. и Дэвис, К. Влияние загрязнения воздуха на городские экосистемы и сельское хозяйство. Внутр. J. Sust. Dev. Мир 18 (3), 226–235 (2011).

Артикул Google ученый

Matus, K. et al. Ущерб здоровью от загрязнения воздуха в Китае. Glob. Environ. Change 22 (1), 55–66 (2012).

Артикул Google ученый

Bereitschaft, B. & Debbage, K. Городская форма, загрязнение воздуха и выбросы CO ₂ в крупных мегаполисах США. Prof Geogr. 65 (4), 612–635 (2013).

Артикул Google ученый

Bozkurt, Z., Üzmez, Ö. Ö., Döğeroğlu, T., Artun, G. & Gaga, E.O. Концентрации SO2, NO2, озона и ЛОС в атмосфере в Дюздже, Турция с использованием пассивных пробоотборников воздуха: источники, пространственные и сезонные колебания и оценка риска для здоровья. Atmos. Загрязнение. Res. 9 (6), 1146–1156 (2018).

CAS Статья Google ученый

Фанг, К., Лю, Х., Ли, Г., Сун, Д. и Мяо, З. Оценка воздействия урбанизации на качество воздуха в Китае с использованием моделей пространственной регрессии. Устойчивое развитие 7 (11), 15570–15592 (2015).

CAS Статья Google ученый

Khaniabadi, Y.O. et al. Смертность и заболеваемость из-за загрязнения атмосферного воздуха в Иране. Clin. Эпидемиол. Glob. Здравоохранение 7 (2), 222–227 (2019).

Артикул Google ученый

Институт воздействия на здоровье. Состояние Global Air 2019 . Специальный отчет (Институт воздействия на здоровье, Бостон, 2019). ISSN 2578-6873.

10.

О’Мира, М. и Петерсон, Дж. А. Новое изобретение городов для людей и планеты (Worldwatch Institute, Вашингтон, 1999).

Google ученый

11.

Всемирная организация здравоохранения. Загрязнение атмосферного воздуха: глобальная оценка воздействия и бремени болезней . ISBN: 9789241511353 (2016).

12.

Liu, C. et al. Загрязнение атмосферного воздуха твердыми частицами и ежедневная смертность в 652 городах. N. Engl. J. Med. 381 (8), 705–715 (2019).

CAS PubMed Статья Google ученый

13.

Андерсон, В. П., Канароглу, П.С. и Миллер, Э. Дж. Городская форма, энергия и окружающая среда: обзор проблем, свидетельства и политика. Городской конюшня. 33 (1), 7–35 (1996).

Артикул Google ученый

14.

Харт, Р., Лян, Л. и Донг, П. Л. Мониторинг, картографирование и моделирование пространственно-временных моделей PM2,5 для лучшего понимания динамики загрязнения воздуха с использованием портативных технологий зондирования. Внутр. J. Environ. Res. Общественное здравоохранение . 17 (14), 4914 (2020).

PubMed Central Статья PubMed Google ученый

15.

Агентство по охране окружающей среды. Наша искусственная и природная среда: технический обзор взаимодействия между землепользованием, транспортом и качеством окружающей среды (2-е изд.). Отчет 231K13001 (Агентство по охране окружающей среды, Вашингтон, 2013 г.).

16.

Чен, М., Чжан, Х., Лю, В. и Чжан, В.Глобальная модель урбанизации и экономического роста: данные за последние три десятилетия. PLoS ONE 9 (8), e103799 (2014).

ADS PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

17.

Wang, S., Liu, X., Zhou, C., Hu, J. & Ou, J. Изучение воздействия социально-экономических факторов, городской формы и транспортных сетей на выбросы CO ₂ в Мегаполисы Китая. Заявл. Энергия. 185 , 189–200 (2017).

CAS Статья Google ученый

18.

Borrego, C. et al. Как городская структура может повлиять на устойчивость города с точки зрения качества воздуха. Environ. Модель. Софтв. 21 (4), 461–467 (2006).

Артикул Google ученый

19.

Барт, I. Разрастание городов и изменение климата: статистическое исследование причин и следствий с вариантами политики для ЕС. Политика землепользования 27 (2), 283–292 (2010).

Артикул Google ученый

20.

Фэн, Х., Цзоу, Б. и Тан, Ю. М. Зависимость от масштаба и региона в ландшафте-PM _2,5 корреляция: последствия для городского планирования. Remote Sens. 9 , 918. https://doi.org/10.3390/rs

18 (2017).

CAS Статья Google ученый

21.

Родригес, М. К., Дюпон-Куртад, Л. и Уэслати, В. Взаимосвязи загрязнения воздуха и городской структуры: данные из европейских городов. Обновить. Поддерживать. Energy Rev. 53 , 1–9 (2016).

Артикул CAS Google ученый

22.

Бехл, М. Дж., Миллет, Д. Б. и Маршалл, Дж. Д. Влияние дохода и городской формы на городской NO2: глобальные данные со спутников. Environ. Sci. Technol. 45 (11), 4914–4919 (2011).

ADS CAS PubMed Статья Google ученый

23.

Мартинс, Х., Миранда, А. и Боррего, К. Городская структура и качество воздуха. В Загрязнение воздуха — Всесторонняя перспектива (2012).

24.

Стоун, Б. Младший. Рост городов и качество воздуха в крупных городах США. J. Environ. Manag. 86 (4), 688–698 (2008).

CAS Статья Google ученый

25.

Брехени, М. Плотность и устойчивые города: опыт Великобритании. В Города для нового тысячелетия , 39–51 (2001).

26.

Глезер, Э. Л. и Кан, М. Э. Разрастание и рост городов. В Справочник по региональной и городской экономике , вып. 4, 2481–2527 (Elsevier, Амстердам, 2004).

27.

Manins, P.C. et al. Влияние городского развития на качество воздуха и потребление энергии. Чистый воздух 18 , 21 (1998).

Google ученый

28.

Трой П. Н. Экологический стресс и городская политика. Компактный город: устойчивая городская форма, 200–211 (1996).

29.

Gaigné, C., Riou, S. & Thisse, J.F. Являются ли компактные города экологически чистыми ?. J. Urban Econ. 72 (2–3), 123–136 (2012).

Артикул Google ученый

30.

Вуд, К.Контроль загрязнения воздуха методами планирования землепользования: британо-американский обзор. Внутр. J. Environ. Stud. 35 (4), 233–243 (1990).

Артикул Google ученый

31.

Чжоу, Б., Рыбски, Д. и Кропп, Дж. П. Роль размера города и городской формы в поверхности городского теплового острова. Sci. Отчет 7 (1), 4791 (2017).

ADS PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

32.

Саррат К., Лемонсу А., Массон В. и Гедалия Д. Влияние городского острова тепла на загрязнение атмосферы в регионах. Atmos. Environ. 40 (10), 1743–1758 (2006).

ADS CAS Статья Google ученый

33.

Лю, Ю., Ву, Дж., Ю, Д. и Ма, К. Взаимосвязь между городской формой и загрязнением воздуха зависит от сезонности и размера города. Environ. Sci. Загрязнение. Res. 25 (16), 15554–15567 (2018).

CAS Статья Google ученый

34.

Cavalcante, R.M. et al. Влияние урбанизации на качество воздуха на основе наличия связанных с частицами полициклических ароматических углеводородов в тропической семиаридной зоне (Форталеза-СЕ, Бразилия). Air Qual. Атмос. Здоровье. 10 (4), 437–445 (2017).

CAS Статья Google ученый

35.

Хан, Л., Чжоу, В. и Ли, В. Динамика мелких частиц (PM _2,5) во время быстрой урбанизации в Пекине, 1973–2013 гг. Sci. Отчет 6 , 23604 (2016).

ADS CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

36.

Туо, Й., Ли, X. и Ван, Дж. Негативные последствия загрязнения воздуха Пекина, вызванного урбанизацией, на здоровье жителей. В 2-й Международной конференции по науке и социальным исследованиям (ICSSR 2013) , 732–735 (Atlantis Press, 2013).

37.

Чжоу, С., Ли, С. Дж. И Ван, С. Дж. Изучение воздействия городской формы на загрязнение воздуха в развивающихся странах: тематическое исследование мегаполисов Китая. Внутр. J. Environ. Res. Здравоохранение. 15 (8), 1565 (2018).

PubMed Central Статья CAS PubMed Google ученый

38.

Кариолет, Дж. М., Коломберт, М., Вюйе, М. и Диаб, Ю. Оценка устойчивости городских территорий к загрязнению воздуха, связанному с дорожным движением: применение в Большом Париже. Sci. Total Environ. 615 , 588–596 (2018).

ADS CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

39.

She, Q. et al. Качество воздуха и его реакция на данные о городах в дельте реки Янцзы, Китай. Ecol. Инд. 75 , 297–306 (2017).

Артикул Google ученый

40.

Yang, D. et al. Глобальное распределение и развитие урбанизации и PM _2,5 (1998–2015). Atmos. Environ. 182 , 171–178 (2018).

ADS CAS Статья Google ученый

41.

Чо, Х. С. и Чой, М. Влияние компактной городской застройки на загрязнение воздуха: эмпирические данные из Кореи. Устойчивое развитие 6 (9), 5968–5982 (2014).

CAS Статья Google ученый

42.

Ли, К., Ван, З., Ли, Б., Пэн, З. Р., Фу, К. Исследование взаимосвязи между изменением уровня загрязнения воздуха и городской формой. Сборка. Environ. 147 , 559–568 (2019).

Артикул Google ученый

43.

Монтгомери, М. Р. Преобразование городов в развивающемся мире. Наука 319 (5864), 761–764 (2008).

ADS CAS PubMed Статья Google ученый

44.

Организация Объединенных Наций. World Urbanization Prospects: The 2009 Revision (United Nations Publication, New York, 2010).

Google ученый

45.

Цзян Л. и О’Нил Б.С. Глобальные прогнозы урбанизации для общих социально-экономических путей. Glob. Environ. Измените 42 , 193–199 (2017).

Артикул Google ученый

46.

Мартин Г., МакГранахан Г., Монтгомери М. и Фернандес-Кастилья Р. Новые глобальные рубежи: урбанизация, бедность и окружающая среда в 21 веке (Earthscan, Лондон, 2008).

Google ученый

47.

Gong, P., Li, X.C. & Zhang, W. Изменения в населенных пунктах в Китае за 40 лет (1978–2017), отраженные непроницаемыми поверхностями по данным спутникового дистанционного зондирования. Sci. Бык. 64 (11), 756–763 (2019).

Артикул Google ученый

48.

Центр международной информационной сети по наукам о Земле — CIESIN — Колумбийский университет, C.I.-C.-I .. Глобальный проект по картированию сельских и городских районов, версия 1 (GRUMPv1): полигоны протяженности городов, редакция 01 . Палисейдс, Нью-Йорк: Центр социально-экономических данных и приложений НАСА (SEDAC) (2017). https://doi.org/10.7927/h5Z31WKF. По состоянию на 10 апреля 2020 г.

49.

Balk, D. L. et al. Определение глобального распределения населения: методы, приложения и данные. Adv Parasit. 62 , 119–156. https://doi.org/10.1016/S0065-308X(05)62004-0 (2006).

CAS Статья Google ученый

50.

Китайская академия геодезии и картографии — CASM Китай во времени и пространстве — CITAS — Вашингтонский университет, a. К.-К. (1996). Сбор данных измерений Китая: данные ГИС административных районов Китая: 1: 1M, уровень округа, 1 июля 1990 г. .Палисейдс, Нью-Йорк: Центр социально-экономических данных и приложений НАСА (SEDAC). https://doi.org/10.7927/h5GT5K3V. По состоянию на 10 апреля 2020 г.

51.

Ма, Л. Дж. Городская административная реструктуризация, изменение масштабных отношений и местное экономическое развитие в Китае. Полит. Геогр. 24 (4), 477–497 (2005).

MathSciNet Статья Google ученый

52.

Van Donkelaar, A. et al. Глобальные оценки мелких твердых частиц с использованием комбинированного геофизико-статистического метода с использованием информации со спутников, моделей и мониторов. Environ. Sci. Technol. 50 (7), 3762–3772 (2016).

ADS PubMed Статья CAS Google ученый

53.

Gong, P. et al. Годовые карты глобальной искусственной непроницаемой зоны (GAIA) с 1985 по 2018 год. Окружающая среда с дистанционным зондированием 236 , 111510 (2020).

ADS Статья Google ученый

54.

Li, X. C., Gong, P. & Liang, L. 30-летний (1984–2013 гг.) Отчет годовой динамики городов Пекина, полученный по данным Landsat. Remote Sens. Environ. 166 , 78–90 (2015).

ADS Статья Google ученый

55.

Ли, X. С. и Гонг, П. Ан, структура «исключения-включения» для извлечения населенных пунктов в быстро развивающихся регионах Китая по изображениям Landsat. Remote Sens.Environ. 186 , 286–296 (2016).

ADS Статья Google ученый

56.

Национальное статистическое бюро 2000–2014 гг. Статистический ежегодник города Китая (China Statistics Press). ISBN: 978-7-5037-6387-8

57.

Лай, А. К., Тэтчер, Т. Л. и Назаров, В. В. Коэффициенты переноса при вдыхании для оценки риска загрязнения воздуха для здоровья. J. Air Waste Manag. Доц. 50 (9), 1688–1699 (2000).

CAS PubMed Статья Google ученый

58.

Luo, Y. et al. Взаимосвязь между загрязнителями воздуха и экономическим развитием провинциальных столиц Китая за последнее десятилетие. PLoS ONE 9 (8), e104013 (2014).

ADS PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

59.

Харт, Р., Лян, Л. и Донг, П. Мониторинг, картографирование и моделирование пространственно-временных моделей PM2,5 для лучшего понимания динамики загрязнения воздуха с использованием портативных технологий зондирования. Внутр. J. Environ. Res. Общественное здравоохранение 17 (14), 4914 (2020).

PubMed Central Статья PubMed Google ученый

60.

Ван Х. и Чжан Р. Влияние атмосферной циркуляции на межгодовые колебания ТЧ2.5 концентраций над регионом Пекин – Тяньцзинь – Хэбэй в 2013–2018 гг. Atmos. Chem. Phys. 20 (13), 7667–7682 (2020).

ADS CAS Статья Google ученый

61.

Xu, Y. et al. Влияние метеорологических условий на загрязнение PM _2,5 в Китае зимой. Атмосфера 9 (11), 429 (2018).

ADS CAS Статья Google ученый

62.

Эрнандес Г., Берри Т.А., Уоллис С. и Пойнер Д. Влияние температуры и влажности на концентрацию твердых частиц в субтропическом климате зимой. В труде Международной конференции по окружающей среде, химии и биологии (ICECB 2017), Квинсленд, Австралия, 20–22 ноября 2017 г .; Juan, L., Ed .; IRCSIT Press: Сингапур, 2017.

63.

Чжан Ю. Анализ динамического воздействия метеорологических условий на загрязнение воздуха: пример из Пекина. Sci. Общий. Environ. 684 , 178–185 (2019).

ADS CAS PubMed Статья Google ученый

64.

Национальный центр данных по системам Земли. Национальная научно-техническая инфраструктура Китая . https://www.geodata.cn. Доступ 6 октября 2020 г.

65.

Бхатта, Б., Сарасвати, С. и Бандйопадхьяй, Д. Измерение разрастания городов по данным дистанционного зондирования. Заявл. Геогр. 30 (4), 731–740 (2010).

Артикул Google ученый

66.

Дитцель, К., Огуз, Х., Хемфилл, Дж. Дж., Кларк, К. К. и Газулис, Н. Распространение и объединение метрополии Хьюстона: доказательства, подтверждающие новую городскую теорию. Environ. План. План Б. Des. 32 (2), 231–246 (2005).

Артикул Google ученый

67.

Ли, С., Чжоу, К., Ван, С. и Ху, Дж. Влияет ли структура городского ландшафта на эффективность выбросов CO2? Эмпирические данные из мегаполисов Китая. J. Clean. Prod. 203 , 164–178 (2018).

Артикул Google ученый

68.

Gyenizse, P., Bognár, Z., Czigány, S. & Elekes, T. Индекс формы ландшафта как потенциальный индикатор городского развития в Венгрии. Acta Geogr. Debrecina Landsc. Environ. 8 (2), 78–88 (2014).

Google ученый

69.

Ратледж, Д. Т. Индексы ландшафта как меры воздействия фрагментации: может ли образец отражать процесс? Внутренняя серия DOC Science . ISBN 0-478-22380-3 (2003).

70.

Макгаригал, К. и Маркс, Б. Дж. Программа анализа пространственных образов для количественной оценки ландшафтной структуры. Gen. Tech. Представитель PNW-GTR-351. Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Тихоокеанская Северо-Западная исследовательская станция, 1–122 (1995).

71.

Чан, К. и Яо, X. Загрязнение воздуха в мегаполисах Китая. Atmos. Environ. 42 (1), 1–42 (2008).

ADS CAS Статья Google ученый

72.

Анселин, Л. Диаграмма рассеяния Морана как инструмент ESDA для оценки локальной нестабильности в пространственной ассоциации. В Пространственные аналитические перспективы ГИС в экологических и социально-экономических науках (ред. Фишер, М. et al. ) 111–125 (Тейлор; Фрэнсис, Лондон, 1996).

Google ученый

73.

Zou, B., Peng, F., Wan, N., Mamady, K. & Wilson, G.J. Пространственное кластерное обнаружение неравенств воздействия загрязнения воздуха в Соединенных Штатах. PLoS ONE 9 (3), e_(2014).

ADS PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

74.

Боун, К., Вулдер, М. А., Уайт, Дж. К., Робертсон, К. и Нельсон, Т. А. Оценка риска вспышек лесных насекомых на основе ГИС с использованием аэрофотосъемки и местной статистики Морана I. Заявл. Геогр. 40 , 161–170 (2013).

Артикул Google ученый

75.

Анселин, Л., Сябри, И. и Хо, Ю. ГеоДа: введение в анализ пространственных данных. Геогр. Анальный. 38 , 5–22 (2006).

Артикул Google ученый

76.

R Основная команда. R Язык и среда для статистических вычислений (Фонд R для статистических вычислений, Вена, 2013 г.).

Google ученый

77.

Коул М. и Ноймайер Э. Изучение влияния демографических факторов на загрязнение воздуха. Население. Environ. 26 (1), 5–21 (2004).

Артикул Google ученый

78.

Лю Ю., Арп, Х. П. Х., Сонг, X. и Сонг, Ю. Исследование взаимосвязи между городской формой и городским смогом в Китае. Environ. План. B городской анал. City Sci. 44 (2), 328–342 (2017).

Артикул Google ученый

79.

York, R., Rosa, E. A. & Dietz, T. STIRPAT, IPAT и ImPACT: аналитические инструменты для выявления движущих сил воздействия на окружающую среду. Ecol. Экон. 46 (3), 351–365 (2003).

Артикул Google ученый

80.

Организация Объединенных Наций, Отдел народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам, 2011 г .: редакция 2010 г. (United Nations Publications, New York, 2011)

81.

Ahn, SC & Schmidt, P. Эффективная оценка моделей для динамических панельных данных. J. Econ. 68 (1), 5–27 (1995).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

82.

Ду, Л., Вэй, К. и Цай, С. Экономическое развитие и выбросы углекислого газа в Китае: анализ панельных данных провинций. China Econ. Ред. 23 (2), 371–384 (2012).

Артикул Google ученый

83.

Хаусман Дж. А. Спецификационные тесты в эконометрике. Экон. J. Econ. Soc. 46 (6), 1251–1271 (1978).

84.

Грин У. Х. Эконометрический анализ (Pearson Education India, Нью-Дели, 2003).

Google ученый

85.

ArcGIS GIS 10.7.1. (Институт исследований экологических систем, Редлендс, 2010 г.).

86.

Лао, X., Шен, Т. и Гу, Х. Перспектива городской системы Китая к 2020 году: данные прогнозов, основанные на сети внутренней миграции. Устойчивое развитие 10 (3), 654 (2018).

Артикул Google ученый

87.

Хендерсон, Дж. В., Логан, Дж. Р. и Чой, С. Рост средних городов Китая . Документы Брукингса-Уортона по городским делам, 263–303 (2005).

88.

Лу, Х., Чжан, К., Лю, Г., Е, X. и Мяо, К. Картографирование городов-призраков Китая с помощью комбинации ночных спутниковых данных и дневных спутниковых данных. Пульт дистанционного управления 10 (7), 1037 (2018).

ADS Статья Google ученый

89.

Франк, Л. Д. et al. Многие пути от землепользования к здоровью: связь между пешеходной прогулкой по соседству и активным транспортом, индексом массы тела и качеством воздуха. JAPA. 72 (1), 75–87 (2006).

Google ученый

90.

Хо, Х. и Ван, М. Моделирование будущих продаж и складских запасов автомобилей в Китае. Энергетическая политика 43 , 17–29 (2012).

Артикул Google ученый

Данные об урбанизации и миграции

Вернуться наверх

Определение

Эти ключевые концепции и определения важны для понимания урбанизации и миграции.Приведенный ниже список не является исчерпывающим:

Городской сложно дать определение, и не существует единого общепринятого определения того, что составляет городское поселение. То, что национальные статистические управления определяют как «городские», варьируется от страны к стране и часто меняется со временем внутри страны. Некоторые страны определяют город на основе минимального порога численности населения и плотности населения, в то время как другие страны используют административное определение того, что составляет городскую территорию.Третьи включают больше критериев, таких как доля рабочей силы, занятой в несельскохозяйственных секторах, и наличие инфраструктуры или образования, здравоохранения и других услуг (МОМ, 2015 и ООН, 2018). Пороговое значение для большинства городского населения составляет от одной до пяти тысяч жителей (IOM, 2015).

Урбанизация или «переход к городам». означает «переход населения от населения, рассредоточенного по небольшим сельским поселениям, в котором сельское хозяйство является доминирующей экономической деятельностью, к населению, которое сосредоточено в более крупных и густонаселенных городских поселениях, характеризующихся доминирование производственной и сервисной деятельности »(ООН, 2018).

Урбанизация обычно происходит в результате одного или нескольких из следующих процессов:

естественный прирост населения;
, когда все больше людей переезжают из сельской местности в города;
, когда границы того, что считается городским, расширяются: и / или
от создания новых городских центров.

«Очень часто урбанизация является в первую очередь результатом миграции» (IOM, 2015).

Рост городского населения часто путают с урбанизацией, но это отдельное понятие.Рост городов может происходить без какой-либо урбанизации, если городские и сельские районы растут одинаковыми темпами. Рост городов — это увеличение абсолютного числа людей, живущих в определенных городских районах. Он определяется как «увеличение со временем доли городского населения в составе всего населения. Рост городов обусловлен демографическим ростом, а также международной и внутренней миграцией (IOM, 2015).

Миграция из города в город, миграция из сельского в сельский, миграция из сельского в город и миграция из города в сель: Эти типы миграции относятся к перемещению людей из одной городской или сельской местности в другую. различная городская или сельская местность.Эти типы миграции могут происходить в пределах национальной границы или предполагать пересечение международной границы (Глоссарий МОМ, 2011).

Город также сложно определить, потому что состав городского поселения варьируется, и отсутствуют стандартные международные критерии для определения города (UN DESA, 2018). Для любого города может существовать несколько определений границ. В общем, есть три концепции:

Собственно город описывает город в соответствии с административной границей (там же.).
Городская агломерация учитывает протяженность прилегающей городской территории или застройки для определения границ города и, следовательно, больше, чем сам город (там же).
Территория с пригородами определяет свои границы в соответствии со степенью экономической и социальной взаимосвязанности близлежащих территорий, определяемой, например, взаимосвязанной торговлей или маршрутами поездок на работу. Столичные районы больше, чем сам город, и могут быть такими же большими, как городские агломерации, но отличаться друг от друга.В то время как и городские агломерации, и мегаполисы можно определить по размеру, плотности и близости, определение мегаполисов включает в себя другие критерии, такие как административные функции, а также доступные отрасли и услуги, и это лишь некоторые из них (там же).

Города также можно классифицировать по пороговому значению численности населения (МОМ, 2015 г., на основе ДЭСВ ООН):

Малые города с населением до 1 миллиона человек
Средние города — города с населением от 1 до 5 миллионов человек.
Крупные города — города с населением от 5 до 10 миллионов человек.
Мегаполисы — города с населением от 10 и более миллионов человек.

Последние тенденции

Урбанизация

Большинство и растущая доля населения мира проживает в городских районах.Ожидается, что доля мирового населения, проживающего в городских районах, увеличится с 55 процентов в 2018 году до 60 процентов в 2030 году (ООН, 2018). В 1950 году 30 процентов населения мира проживало в городах (там же).

В 2018 году Северная Америка была самым урбанизированным регионом мира, 82 процента населения которого проживало в городских районах. Далее следуют Латинская Америка и Карибский бассейн (81%), Европа (74%) и Океания (68%) (ООН, 2018). Самый низкий уровень урбанизации обнаружен в Азии (50%) и Африке (43%), однако с большими различиями между некоторыми странами (там же.).

Большинство самых быстрорастущих городов мира находятся в Азии и Африке. Согласно прогнозам, в период с 2018 по 2050 год городское население Африки утроится, а население Азии увеличится на 61 процент, так что к 2050 году большая часть городского населения мира будет сосредоточена в Азии (52%) и Африке (21%). (ООН, 2018).

Рост городского населения обусловлен ростом городов любого размера. В 2018 году в 33 мегаполисах проживало 13 процентов мирового городского населения (ООН, 2018).К 2030 году количество мегаполисов увеличится до 41, при этом 14 процентов городских жителей во всем мире будут проживать в мегаполисах (там же).

Урбанизация и миграция

По оценкам, примерно каждый пятый международный мигрант проживает всего в 20 городах — Пекине, Берлине, Брюсселе, Буэнос-Айресе, Чикаго, САР Гонконг, Китае, Лондоне, Лос-Анджелесе, Мадриде, Москве, Нью-Йорке, Париже, Сеуле, Шанхае. , Сингапур, Сидней, Токио, Торонто, Вена и Вашингтон, округ Колумбия (IOM, 2015).В 18 из этих городов международные мигранты составляли около 20 процентов от общей численности населения (там же).

Доля лиц иностранного происхождения в общей численности населения в некоторых городах значительно превышает среднемировой показатель (около 3,5%) (IOM, 2015). В Дубае проживает около 83 процентов иностранцев, тогда как в Брюсселе — 62 процента, в Торонто — 46 процентов, в Нью-Йорке — 37 процентов и Мельбурне — 35 процентов, и это лишь некоторые примеры (там же).

Различные типы миграции играют роль в росте и разнообразии городов, но в разной степени.В развитых странах одним из основных источников разнообразия населения является международная миграция, тогда как в развивающихся странах это, скорее всего, внутренняя миграция (IOM, 2015), в дополнение к демографическому росту за счет того, что рождаемость превышает количество смертей.

В некоторых странах миграция из сельских районов в города и реклассификация того, что считается городским, вместе составили более половины роста городов, например, в Китае и Таиланде (80%), Руанде (79%), Индонезии (68%). ) и Намибии (59%) (ООН, 2018).Круговая и временная миграция наблюдается во многих городских частях быстро урбанизирующихся азиатских и африканских стран, особенно в Китае и Индии, а также в Гане и Кении (там же).

Вернуться наверх

Источники данных

Существуют источники данных по миграции, а также источники данных по урбанизации. Труднее найти надежные, сопоставимые и исчерпывающие источники данных, сочетающие данные как о миграции, так и об урбанизации.

Общий недостаток данных о миграции (наличие и доступность) на городском уровне, особенно для стран с низким уровнем доходов, возможно, отражает (1) давнее внимание к нации как единице анализа в исследованиях миграции и миграционной политике и (2) ) общее несоответствие между национальной и местной политикой сбора данных для целей управления миграцией.

Основными источниками данных, объединяющими данные о миграции и урбанизации, являются:

Переписи обычно собирают данные о численности международных мигрантов на уровне города каждые десять лет или около того; Собранные данные являются базовыми и агрегированными. Переписи могут занижать количество мигрантов, поскольку они обычно исключают данные о мигрантах с неурегулированным статусом и мигрантах, проживающих в пригородных районах или на территориях между пригородом и сельской местностью. Переписи также собирают данные о внутренней миграции на уровне городов путем регистрации изменений места жительства людей за определенный период времени.

Регистры населения также собирают данные на уровне городов о внутренней миграции и численности международных мигрантов. По сравнению с переписью данные, собираемые с помощью регистров населения, более своевременны, обновляются чаще и предоставляют больше демографической и социально-экономической информации. Как и переписи, регистры населения обычно не собирают данные о нелегальных мигрантах. Регистры населения также имеются в относительно небольшом количестве стран — обычно в более развитых частях мира.

Обследования могут собирать данные на уровне города о внутренней миграции и международной миграции, но предоставляют более подробные данные о мигрантах, чем переписи и регистры населения. Демографические и медицинские обследования (DHS), например, могут предоставить данные о состоянии здоровья мигрантов и информацию о питании на уровне города. DHS также может предоставить данные о внутренней миграции из сельской местности в города и, в некоторых случаях, о международной миграции из сельских районов в города. Кроме того, обследования рынка труда могут предоставить данные о социально-экономических результатах мигрантов, что делает их полезными для измерения интеграции иммигрантов.

По сравнению с переписями и регистрами населения, обследования лучше охватывают недооцененных мигрантов, таких как нелегальные мигранты, и облегчают выявление групп мигрантов, таких как женщины, дети и беженцы.

Источники административных данных , такие как пограничная статистика, разрешения на жительство и записи о натурализации, могут собирать данные на уровне города о внутренних и международных мигрантах, но не являются исчерпывающими, не всегда могут быть общедоступными, не охватывают нелегальных мигрантов и могут приводить к перерасчету мигранты.

Веб-сайт глобализации, урбанизации и миграции (GUM) — Несмотря на отсутствие всеобъемлющего сравнительного глобального набора данных о взаимосвязи между городами и иммиграцией, глобальная база данных по городам GUM является первой попыткой его создания. База данных, основанная на данных переписи населения страны и данных об урбанизации ООН, включает данные городского уровня, которые измеряют иммиграцию более чем в 150 городских районах (более 1 миллиона жителей) в более чем 50 странах). Данные охватывают традиционные города, являющиеся воротами для иммигрантов, и новые направления.

Эти ключевые источники данных об урбанизации важны для исследования миграции:

Глобальная городская обсерватория (GUO) в ООН-Хабитат — это специализированное статистическое подразделение, которое поддерживает сбор и анализ данных по городским показателям. GUO также ведет базу данных глобальных показателей городского развития и поддерживает мониторинг и отчетность по Новой программе развития городов и ЦУР 11, которая направлена на «сделать города и населенные пункты инклюзивными, безопасными, жизнеспособными и устойчивыми.«

Вернуться наверх

Сильные стороны и ограничения данных

Данные об урбанизации и миграции показывают, что миграция является движущей — и будет продолжать стимулировать — рост и разнообразие городов. Однако определенные ограничения в данных о миграции и данных, связывающих миграцию и урбанизацию, не позволяют исследователям и политикам полностью понять влияние миграции на города и то, как переезд в город влияет на мигрантов. Такие данные, а также политическая воля использовать данные, когда они доступны, необходимы для эффективного городского планирования, более совершенной социально-экономической политики и услуг, которые способствуют интеграции мигрантов, согласованности политики и информированной координации между различными уровнями правительства и другими заинтересованными сторонами.

Различные ограничения на использование переписей, обследований, регистров населения и административных источников для исследования миграции и урбанизации описаны в Докладе МОМ о миграции за 2015 год. Дополнительные ограничения на данные о миграции описаны на странице источников данных о миграции и других тематических страницах.

Ключевые ограничения, характерные для данных, связывающих миграцию и урбанизацию, включают :

Отсутствие стандартных определений — То, что считается городом или городом, варьируется от страны к стране, а иногда и в разных странах со временем, что затрудняет сравнительный анализ.Также нет стандартного определения того, кто считается мигрантом. Некоторые страны определяют «мигранта» по стране рождения; другие по национальности.

Также не существует единого глобального стандартного определения внутренней миграции, которая в некоторых странах способствует урбанизации в большей степени, чем международная миграция.

Отсутствие данных о рождении за границей на городском уровне — Даже если определения были стандартизированы, большинство стран собирают и объединяют данные о рождении за границей только на национальном уровне или уровне штата, а не на городском уровне.Это особенно верно в отношении городского населения, родившегося за границей, в большинстве стран с низким уровнем дохода. Такие данные могут позволить городским властям не только удовлетворить, но и лучше предвидеть потребности мигрантов в жилье, медицинском обслуживании и образовании, например.

Отсутствие данных с разбивкой по возрасту и полу — Если данные об иностранцах существуют на городском уровне, они не всегда дезагрегированы по таким факторам, как возраст, пол или инвалидность. Такие данные могут предоставить местным органам власти информацию для оценки потребностей и пробелов в услугах для определенных групп мигрантов, таких как дети, молодежь, пожилые люди и мигранты-инвалиды.

Дополнительная литература

Дункан Х. и Попп И.

Отчет о мировой миграции 2018 г., глава 10: Мигранты и города: выход за рамки доклада о мировой миграции 2015 г., МОМ, Женева.

Организация Объединенных Наций

2018 Устойчивые города, человеческая мобильность и международная миграция: доклад Генерального секретаря ООН, Нью-Йорк.

Новая программа развития городов, 2017 г., Секретариат Хабитат III, Найроби.

Международная организация по миграции (МОМ)

Конференция по мигрантам и городам, 2016 г., МОМ, Женева.

Отчет о мировой миграции 2015 г .: Мигранты и города: новые партнерства для управления мобильностью, МОМ, Женева.

Всемирный экономический форум (ВЭФ) в сотрудничестве с PwC

2017 Миграция и ее влияние на города, ВЭФ, Женева.

Чарльз А., Галал Х. и Гуна Д.

2018 Подготовка городов к управлению миграцией, аналитическая записка рабочей группы Think20 по миграции, CARI и CIPPEC, Буэнос-Айрес.

Jansen, K. et al.

2018 «Экономическая миграция и роль городов — обеспечение социальной сплоченности», аналитический отчет Рабочей группы Think20 по миграции, CARI и CIPPEC, Буэнос-Айрес.

Департамент по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций (ДЭСВ ООН)

Перспективы мировой урбанизации 2018: редакция 2018 г., ДЭСВ ООН, Отдел народонаселения.

2018 Города мира в 2018 году — буклет с данными, ДЭСВ ООН, Отдел народонаселения.

2013 Межнациональные сравнения внутренней миграции: обновленная информация о глобальных моделях и тенденциях. ДЭСВ ООН, Отдел народонаселения.

Певица, Эй.

2015 «Новое посещение столичных иммигрантских ворот, 2014» Брукингский институт.

Университет Джорджа Вашингтона, Колумбийский колледж искусств и наук

Веб-сайт

Globalization, Urbanization & Migration (GUM) — предоставляет эмпирические данные на городском уровне для измерения иммиграции в городах по всему миру.

Вернуться наверх

типов населенных пунктов: определения и сравнения — видео и стенограмма урока

Сельские и городские

Джоан и Нелл живут в очень разных местах. Нелл в большом городе с множеством других людей, а Джоан в маленьком городке с несколькими другими людьми. Но они оба в поселках. Чтобы различать разные типы поселений, люди часто классифицируют поселения как городские или сельские.

Городские населенные пункты обычно крупные.То есть они густо заселены множеством людей. Город Нелл — пример городского поселения. В городе много людей!

С другой стороны, сельские поселения , как правило, небольшие. То есть они малонаселены. Плотность населения низкая, поэтому в сельских поселениях мало людей. Городок Жанны — пример сельского поселения. Там просто не так много людей.

Часто городские поселения имеют в основном несельскохозяйственные занятия, а сельские поселения — в основном сельскохозяйственные.Например, многие фермеры живут в малонаселенной местности, и гораздо меньше из них живет в густонаселенных городах.

Определение населенных пунктов как городских и сельских имеет смысл. В конце концов, между ними много различий. Но есть большая проблема с определением сельских и городских поселений. Нет единого мнения о том, что делает сельское поселение, а что — городским.

Например, некоторые небольшие деревни в Индии или Китае более населены, чем большие или маленькие города в Америке и Европе.Значит, эти маленькие деревни сельские или городские? Смотря кого спрашивать!

Точно так же в Соединенных Штатах и других странах несколько небольших городов могут сливаться вместе, что делает его похожим на городской район, хотя это не так. Каждая страна решает это по-своему, по-разному определяя городские районы. Но проблема остается; нет единого мнения о том, что именно делает место сельским или городским.

Компактные и рассредоточенные

Другой способ классификации населенных пунктов связан с тем, насколько близко друг к другу живут люди.Например, Нелл живет в многоквартирном доме со многими другими людьми. Ее дом отделен от чужих домов тонкими стенами.

Joan, напротив, имеет гораздо больше места. Между ее домом и домами соседей большая территория. На самом деле, когда на деревьях есть листья, она не видит даже своих соседей!

Компактные поселения — это поселения, в которых дома построены близко друг к другу. Город, в котором живет Нелл, — хороший тому пример. Дома расположены так близко друг к другу, что до двери соседки всего несколько шагов!

рассредоточенных населенных пункта — это поселения, в которых дома построены далеко друг от друга.Часто в рассредоточенном поселении есть только один или два дома и церковь, храм или другой культурный центр, связывающий их вместе. Крошечный городок, в котором живет Джоан, рассредоточен. Ей нужно пройти долгий путь, чтобы добраться до домов соседей!

Компактные и рассредоточенные поселения сталкиваются с некоторыми из тех же проблем, что и классификации сельских и городских поселений. То есть сложно точно определить, где проходит грань между компактными и рассредоточенными поселениями. Например, Джоан нужно пройти пешком, чтобы добраться до домов своих соседей, но она может пройти туда пешком.В других местах дома так далеко друг от друга, что идти пешком невозможно. Так что по сравнению с городом поселение Жанны выглядит рассредоточенным. Но по сравнению с некоторыми другими населенными пунктами выглядит довольно компактно!

Краткое содержание урока

Поселок — это организованное человеческое жилище. Есть несколько способов классифицировать разные типы населенных пунктов. Сельские поселения населенных пункта малонаселены и в основном являются сельскохозяйственными, тогда как городских поселений, поселений являются густонаселенными и в основном несельскохозяйственными. В компактных поселениях дома построены близко друг к другу, в то время как в рассредоточенных поселениях дома построены далеко друг от друга. При использовании обоих наборов классификаций возникают проблемы с достижением консенсуса в отношении того, что такое места поселения.

Результаты обучения

После урока вы должны уметь:

Объяснять, что такое поселение
Различия между сельскими и городскими поселениями
Опишите компактные поселения
Напомним, что такое рассредоточенные населенные пункты

границ | Роль урбанизации в глобальном углеродном цикле

Введение

Цикл углерода (C) необходим для процессов, обеспечивающих пищу, волокно и топливо для всех жителей Земли.С одной стороны, углекислый газ является вторым по распространенности парниковым газом после водяного пара в атмосфере Земли. Вместе с другими парниковыми газами он сохраняет нашу планету в тепле с опасностью перегрева, если концентрация парниковых газов станет слишком высокой. С другой стороны, фотосинтезирующие организмы, такие как растения и водоросли, поглощают атмосферный CO ₂ в присутствии света для производства органического вещества, которое в конечном итоге становится основным источником пищи для всех микробов, животных и людей.Молекулы на основе углерода являются основным компонентом биологических соединений, а также многих минералов. Углеродосодержащие соединения также существуют в атмосфере в различных формах. Доступность всех этих различных форм углерода делает нашу планету пригодной для выживания человека.

На протяжении веков человеческие поселения эволюционировали от самодостаточных в производстве продуктов питания и топлива до полностью зависимых от внутренних районов в производстве товаров, необходимых для поддержания жизни горожан. Из-за высокой плотности населения в современных городах не хватает места для производства продуктов питания, волокна и энергии, которые они потребляют.Они получают большие объемы пищи, клетчатки и топлива — все с высоким содержанием углерода — из своих внутренних районов. Некоторые из этих материалов остаются и накапливаются в городах. Остальное возвращается в виде газообразных, жидких и твердых остатков в воздух, воду и почву, влияя не только на города и их окрестности, но и на отдаленные районы. Многие из этих остатков, такие как CO ₂, CO, ил, твердые отходы и т. Д., Содержат углерод и напрямую влияют на его циклический цикл. Некоторые другие из этих остатков косвенно влияют на углеродный цикл.Например, азотсодержащие соединения, осаждаемые на суше или в водоемах, могут увеличивать поглощение углерода фотосинтезирующими организмами (Churkina et al., 2007, 2010b; Finzi et al., 2007; Duce et al., 2008), в то время как другие загрязнители городское происхождение, такое как озон и кислоты, может снизить это поглощение (Likens et al., 1996; Van Dingenen et al., 2009; Ainsworth et al., 2012).

Хотя наша планета предлагает огромное пространство, люди предпочитают жить в городах, которые занимают небольшую площадь от общей поверхности суши (~ 0.5% Schneider et al., 2009). Учитывая тенденцию рассматривать ее как локальное явление, урбанизация была исключена из глобальных исследований углеродного цикла. Тем не менее, тенденции урбанизации и новые свидетельства давления городов на окружающую среду являются убедительными аргументами в пользу пересмотра этой точки зрения. Доля городского населения уже увеличилась на 40% за одно столетие (1913–2013) и вырастет еще на 15% в следующие 50 лет (FAO, 2015). Площадь земель, занятых поселениями, увеличивается непропорционально быстрее прироста населения (Seto et al., 2011). Давление населения на окружающую среду особенно велико в тропиках. На расширение городов в тропиках приходится ~ 5% глобальных выбросов в результате обезлесения и изменения землепользования (Seto et al., 2012). В дополнение к этому широко известно, что примерно 75% глобальных выбросов CO ₂ происходит в городских районах (Seto et al., 2014). Накопление углерода в населенных пунктах на границе США составляло ~ 10% от общего объема углерода, хранящегося в экосистемах США (Чуркина и др., 2010a). В Китае эта доля была существенно меньше — всего 0.74%, и это не включает C, хранящийся на свалках (Zhao et al., 2013). Несмотря на то, что оценка углеродного бюджета для нескольких городов продолжается (например, Mohareb and Kennedy, 2012; Hutyra et al., 2014), общее влияние урбанизации на глобальный углеродный цикл еще не оценено.

Здесь я количественно оцениваю вклад урбанизации в глобальный углеродный цикл. Я определяю основные потоки углерода и пулы, соединяющие города с глобальным углеродным циклом, и оцениваю их величины. Основываясь на этих оценках, я выделяю вопросы, важные для дальнейшего понимания влияния урбанизации на глобальный углеродный цикл.

Материалы и методы

Предположения

Этот анализ основан на нескольких основных предположениях, которые описаны ниже. Это исследование сосредоточено только на потоках и хранении органического углерода. Углеродный цикл городских территорий характеризуется вертикальными и горизонтальными потоками углерода (рис. 1). Вертикальные потоки углерода соединяют землю и атмосферу. Это потоки поглощения и высвобождения CO ₂. Горизонтальные потоки связывают городские районы с внутренними районами. Поскольку площадь современных городов слишком мала для удовлетворения спроса городских жителей на такие ресурсы, как продукты питания, волокна и топливо, горожане извлекают эти ресурсы из внутренних районов.Территория, необходимая для обеспечения этих ресурсов, упоминается как городской след. Здесь я предположил, что углерод от городского следа эквивалентен доле чистой первичной продуктивности (NPP), которая представляет собой чистое количество углерода, улавливаемого растительностью за определенный период времени. Он определяет количество энергии, доступной для передачи от растительности на другие уровни в трофических сетях экосистемы. В глобальном масштабе NPP охватывают все пищевые ресурсы Земли (Vitousek et al., 1986).

Рисунок 1.Городской углеродный цикл (по Чуркиной, 2008) . Черные стрелки показывают вертикальный и горизонтальный потоки углерода. Серые ошибки показывают косвенное влияние городского загрязнения на поглощение и высвобождение углерода экосистемами в разрастающихся городах и в городских следах.

Глобальная городская протяженность ( Area _urb) предполагается равной 658 760 км ² по оценкам за 2001–2002 гг. С использованием данных дистанционного зондирования, полученных с помощью спектрорадиометра изображения среднего разрешения (MODIS) с пространственным разрешением 500 м (Schneider и другие., 2009). Считается, что часть глобальной городской территории покрыта растительностью, которая, как предполагается, представляет собой лиственный лес умеренного пояса. Согласно данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций за 2015 год, по данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (FAO, 2015), глобальное городское население ( Num _{человек}) составляет 3 957 705 000 человек. Вышеупомянутые глобальные масштабы городов и городское население использовались для наиболее вероятных оценок. Чтобы отразить неопределенность в цифрах, лежащих в основе городского углеродного цикла в глобальном масштабе, там, где это возможно, представлены высокие и низкие оценки потоков и накоплений углерода.В качестве базовой единицы измерения используется петаграмма углерода (PgC), эквивалентная 10 ¹⁵ г или 10 ⁹ метрических тоннах. Если источники выражают результаты в единицах CO _2, и CH _4,, 0,27 и 0,75 соответственно используются для преобразования их в единицы углерода.

Глобальные оценки основных городских потоков углерода и бассейнов

Поглощение углерода

В городских районах как зеленые зоны, так и бетонные здания могут поглощать углерод. Процессы, лежащие в основе этого поглощения, радикально отличаются.В зеленых зонах CO ₂ диффундирует в устьиц листьев растений, где он вступает в реакцию с водой и другими химическими соединениями в процессе фотосинтеза, что приводит к образованию органического вещества. В зданиях CO ₂ проникает в бетонные стены через поры бетона, где происходит процесс карбонизации. Карбонизация — это химический процесс, при котором атмосферный CO ₂ фиксируется в виде стабильных карбонатных минералов, таких как кальцит, доломит, магнезит и сидерит.Атмосферный CO ₂ реагирует с CaO в бетоне с образованием кальцита (CaCO ₃). Это обратная реакция процесса обжига, используемого при производстве цемента.

Общие меры контроля над фотосинтезом и карбонизацией — это концентрация CO ₂ в атмосфере, температура и влажность воздуха. В дополнение к этому, фотосинтез контролируется светом, доступностью почвенной воды, азотом и концентрацией тропосферного озона (Larcher, 1995). Температура определяет скорость реакции фотосинтеза.Азот необходим для производства фотосинтетических ферментов. Вода необходима для общего метаболизма растений. На определенных уровнях приземный озон может повредить клетки листьев растений и снизить скорость фотосинтеза. Дополнительными факторами, влияющими на поглощение CO ₂ бетоном, являются содержание воды, химический состав и пористость материалов (Gajda and Miller, 2000).

Здесь я оцениваю только чистое поглощение углерода городской растительностью, потому что связывание углерода в зданиях для сравнения пренебрежимо мало.Процесс карбонизации является относительно медленным, так как атмосферный CO ₂ должен диффундировать в твердый материал и растворяться в его поровой жидкости. Ряд исследований в США (Gajda and Miller, 2000) и Европе (Kjellsen et al., 2005) изучали возможность улавливания углерода в стоящих бетонных зданиях и после их сноса. За 1 год бетонная инфраструктура США может улавливать только 2% (0,0004 ПгС / год, после Гайды, 2001 г.) углерода, улавливаемого городскими лесами США (0,02 ПгС / год, Новак и Крейн, 2002 г.).

В этом исследовании валовое поглощение углерода ( C _{поглощение}) городской растительностью в глобальном масштабе было рассчитано с использованием следующего уравнения:

Cuptake = Uptakegross * Areaurb * Fracgreen ∕ 100,

, где Поглощение _брутто — это общий коэффициент поглощения CO ₂ городской растительностью, который используется для фотосинтеза [гКл / м ² / год];

Frac _{зеленый} — это доля городских территорий, покрытых растительностью во всем мире [%].

Валовое поглощение CO ₂ городской растительностью зависит от климата, уровня загрязнения и управления растительностью. Для деревьев возраст также играет роль. Распространение растительности в городских районах и доля городских территорий, покрытых растительностью, в мире неизвестны. В этом исследовании мы предположили, что зеленые насаждения городских территорий покрыты лиственными деревьями. Общее поглощение CO ₂ городской растительностью ( Поглощение _{валовое}) было принято равным поглощению влажным лесом умеренного пояса (Luyssaert et al., 2007).

Общее количество зеленых насаждений в городских районах варьируется от города к городу. В Европе это число колеблется от 4% в Афинах, Греция, до 53% в Будапеште. По данным из 25 городов, в Европе площадь зеленых насаждений составляет около 7% (Lavalle et al., 2002). Городской древесный покров составляет всего 5% в Нью-Мексико и достигает 55% в Джорджии, США (Nowak and Crane, 2002). Города США в среднем более зеленые, чем европейские. В США площадь городских деревьев составляет в среднем 27% (Nowak and Crane, 2002).Хотя существуют методы, основанные на данных дистанционного зондирования, и которые применялись для классификации городского земельного покрова в различных частях мира (Powell et al., 2007; Tigges et al., 2013), нет глобальной оценки распространения городской растительности и классификация. Поэтому предположения о степени растительности в городах были сделаны на основе имеющихся данных.

Верхний предел валового поглощения CO ₂ был рассчитан с использованием приведенного выше уравнения, а средний лесной покров в США округлен до 30% городской территории как Frac _{зеленый}.Нижняя граница была рассчитана с использованием средней по Европе доли городских зеленых насаждений, округленной до 10%. Согласно наиболее вероятной оценке, зеленые насаждения составляли 20% от общей площади города во всем мире (Таблица 1).

Таблица 1. Значения, используемые для оценки высокого, низкого и наилучшего предположения валового поглощения и выброса углерода городской растительностью и дыханием почвы во всем мире .

Карбон релиз

В городе углерод может выделяться из различных источников и процессов, таких как дыхание растений и почвы, дыхание человека, разложение отходов, сжигание ископаемого топлива и рост городов.Выделение углерода является результатом метаболических процессов, происходящих в живых организмах, и разложения органических веществ. Дыхание растений и человека является частью метаболизма живых организмов. В почвах и на свалках CO ₂ и CH ₄ выделяются в результате разложения органических и неорганических веществ, которое представляет собой физическое и химическое разложение мертвых растений, животных, людей и микробов. При разложении вместе с выбросом углерода в атмосферу многие другие химические элементы попадают в почву и грунтовые воды.Ископаемое топливо — это общий термин для заглубленных горючих геологических отложений органических материалов, образованных из разложившихся растений и животных, которые были преобразованы в сырую нефть, уголь, природный газ или тяжелую нефть под воздействием тепла и давления в земной коре на протяжении сотен миллионы лет. При сжигании ископаемого топлива в этих органических отложениях выделяется энергия и CO ₂. Выбросы углерода в результате переустройства землепользования происходят, если город расширяется в естественные или сельскохозяйственные районы, так что растительный покров утрачивается или фрагментируется.

Температура — это общий контроль, который регулирует все эти различные типы выделения углерода. У людей повышенная температура увеличивает вентиляцию (Zila, Calkovska, 2011) и, следовательно, дыхание. Растения вдыхают больше CO ₂ при более высоких температурах, потому что их внутренние процессы усиливаются. Органическое вещество разлагается быстрее при повышении температуры в результате более быстрых химических реакций, если позволяет влажность вещества. Сжигание ископаемого топлива усиливается при температуре воздуха ниже 15.5 ° C вызывает потребность в отоплении зданий, а температура воздуха выше 23 ° C стимулирует потребность в охлаждении зданий (Creutzig et al., 2015).

Здесь оценивается выброс углерода из городских территорий для дыхания растений и почвы, разложения отходов, дыхания человека, сжигания ископаемого топлива и расширения городов. Общий выброс оценивается как сумма вышеперечисленных компонентов.

Дыхание растений и почвы

Помимо температуры, частота дыхания растений зависит также от химического состава растительной ткани (Reich et al., 1998). Три типа факторов контролируют разложение органического вещества в почве: физическая среда (температура и влажность почвы), количество и качество субстрата, доступного для разложения, и характеристики микробного сообщества (Chapin et al., 2002).

Поскольку мы предположили, что городские зеленые насаждения заняты лиственными деревьями, мы также предположили, что дыхание соответствующих растений (951 гС / м ₂ / год) и почвы (420 гС / м ₂ / год) было оценено для лиственных деревьев с умеренным климатом. (Luyssaert et al., 2007). Общее дыхание растений и почвы было принято равным 1046 гС / м ₂ / год (Таблица 1). Высокие, низкие и наиболее вероятные оценки выбросов углерода из городских растений и почвы в глобальном масштабе были рассчитаны, исходя из предположения, что 30, 10 и 20% являются соответствующими долями зеленых насаждений в городских районах в глобальном масштабе.

Разложение отходов

Городские жители производят большое количество твердых и жидких отходов. Твердые отходы можно перерабатывать, сжигать, компостировать или размещать на свалках.Жидкие отходы, такие как ил, попадают в природные водоносные горизонты или на очистные сооружения. При разложении отходов на свалках выделяются такие газы, как CO ₂, CH ₄ и летучие органические соединения. CH ₄ составляет 40–70%, а CO ₂ 30–60% от общих выбросов от разложения отходов (El-Fadel et al., 1997). Предполагается, что выбросы летучих органических соединений незначительны по сравнению с двумя другими. Эти выбросы контролируются климатом, составом отходов и типом обращения с отходами (Lou and Nair, 2009).

Глобальные выбросы CH ₄ со свалок и отходов оцениваются в 0,075 PgCH ₄ (0,056 PgC) в год (Ciais et al., 2013). Оценка наилучшего предположения была рассчитана исходя из предположения, что выбросы метана составляют 60%, а C0 ₂ составляют 40% от общих выбросов от разложения отходов, мы можем приблизительно оценить выбросы CO ₂ на уровне 0,05 PgCO ₂ (0,0135 PgC) в год. Здесь нижний предел выбросов углерода от разложения отходов был оценен исходя из выбросов метана на уровне 70% и выбросов CO ₂ на уровне 30%.Верхний предел был рассчитан исходя из допущения, что выбросы метана составляют 40%, а выбросы CO ₂ — 60% глобальных выбросов отходов. Оценка наилучшего предположения была рассчитана с выбросами метана в 60% и выбросами CO ₂ в размере 40%.

Дыхание человека

Люди выдыхают CO ₂ как часть метаболизма. Здоровый человек вдыхает в среднем 246 гC в день или 89656 гC в год. Эта сумма меняется в зависимости от возраста и состояния здоровья человека. В этом исследовании мы рассчитали общее количество углерода, вдыхаемого городским населением ( C _или), используя количество углерода, вдыхаемое средним человеком ( C _{человек}) и общим городским населением в 2015 г. ( НОМЕР _чел.) как

где, C _{человек} = 89656 гС / м ² в год.

Сжигание ископаемого топлива

В недавнем отчете Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) указано, что на городские территории приходится около трех четвертей глобальных выбросов углерода (Seto et al., 2014). Выбросы CO ₂ от сжигания ископаемого топлива и производства цемента составляли 8,9 ± 0,4 ПгС в год в 2004–2013 годах (Le Quéré et al., 2015). Это означает, что глобальные выбросы углерода от сжигания ископаемого топлива городского происхождения составили ~ 6,7 ± 0,4 ПгС в год в последнее десятилетие.Здесь эта оценка была принята в качестве косвенного показателя выбросов углерода от сжигания ископаемого топлива в городских районах во всем мире.

Расширение города

Расширение городских земель на некоторых континентах, таких как Северная Америка и Европа, непропорционально велико по сравнению с ростом городского населения. Это не обязательно ведет к потерям углерода, потому что городские районы редко расширяются в лесные районы с высокой биомассой и содержанием углерода в почве, но чаще в сельскохозяйственные районы с низким содержанием углерода в почвах.Иная ситуация в пантропических странах. Seto et al. (2012) подсчитали, что потери углерода, связанные с весьма вероятным расширением городов в результате вырубки лесов в тропиках, составят 0,05 ПгС в год в период 2000–2030 годов. Они утверждают, что это нижняя граница потерь углерода, связанных с ростом городов, поскольку 63% проектируемых новых городских земель находятся за пределами тропиков и будут способствовать дополнительным потерям углерода и биомассы. Здесь 0,5 ПгС в год было принято в качестве выброса углерода в результате расширения городов во всем мире, поскольку других оценок такого рода не было.

Поглощение углерода и выбросы в городскую среду

Площадь современных городов слишком мала, чтобы удовлетворить спрос городских жителей на такие ресурсы, как продукты питания, волокна и топливо. Горожане добывают эти ресурсы в глубинке. Территория, необходимая для обеспечения этих ресурсов, упоминается как городской след. След увеличивается по мере роста населения и / или потребления на душу населения. Здесь глобальная оценка поглощения и выброса углерода в результате городского следа основана на данных о ЧЭС, присвоенных людьми (Vitousek et al., 1986), сокращенно HNPP. NPP — это чистое количество углерода, поглощенного растительностью за определенный период времени. Он определяет количество энергии, доступной для передачи от растительности на другие уровни в трофических сетях экосистемы, или общий пищевой ресурс Земли (Vitousek et al., 1986). В этом исследовании предполагалось, что городские жители ответственны за 50–70% HNPP, который, по последним оценкам, составлял 15,6 ПгС в год в 2000 году (Haberl et al., 2007). Последняя оценка HNPP представляет собой сумму NPP, собранных и уничтоженных во время уборки урожая (8.18 ПгК в год), а также ЧЭС, на которую влияет антропогенное преобразование земель (6,29 ПгК в год), такое как изменение земного покрова, изменение землепользования и деградация почв. Влияние урбанизации на изменение землепользования явно не включено в эту оценку. Оценки общего поглощения углерода ( C _fuptake) и выброса ( C _frelease) городского следа были рассчитаны с использованием следующих уравнений:

Cfuptake = furb ∕ 100 * fGPPNPP * HNPPCfrelease = furb ∕ 100 * fRecoNPP * HNPP

где, f _urb — доля ГЭС, выделенная городскими жителями [%]; f _{GPP ∕ NPP} — коэффициент пересчета NPP в валовое поглощение углерода или валовое первичное производство (GPP), полученный из значений, указанных Luyssaert et al.(2007); f _{GPP ∕ NPP} — коэффициент пересчета из NPP в план и выброс углерода в почву или дыхание экосистемы (Reco), полученный из значений, сообщенных Luyssaert et al. (2007); Таблица 2.

Таблица 2. Значения, используемые для оценки высокого, низкого и наилучшего предположения валового поглощения и выброса углерода растительностью и дыханием почвы в городских зонах .

Городское хранилище углерода

Не весь углерод, поглощенный растительностью или принесенный людьми в виде нефти, газа, продуктов питания и волокон, будет немедленно высвобожден.Часть его будет накапливаться в городе в бассейнах с разным временем проживания. В городских районах углерод хранится не только в естественных резервуарах, таких как почва и растительность, но и в артефактах, созданных людьми, таких как здания и свалки. В дополнение к этому человеческое тело также содержит углерод. В этом исследовании накопление углерода в городских районах ( C _urb) в глобальном масштабе оценивалось с использованием следующего уравнения:

Cstorage = (Cveg + Csoil + Cbuil + Clfill + Cpeop) * ЧИСЛО человек,

, где NUM _{человек} — городское население мира в 2015 году.

Количество углерода, накапливаемого в единице городской территории, зависит от формы города (обширная или компактная), климатической зоны и материалов, используемых при строительстве. Средняя плотность углерода растительности ( C _veg), почвы ( C _почвы), зданий ( C _build), свалок ( C _{l ) и людей ( C _peop) (таблица 3) были основаны на оценках, полученных на основе соответствующих данных для соседних Соединенных Штатов (Чуркина и др., 2010a) и материкового Китая (Zhao et al., 2013). Предполагалось, что плотности углерода в этих двух странах представляют собой две крайности. В городах США низкая плотность населения с высокой долей растительности, городское население составляет 204 181 000 человек, а городская площадь составляет 95018 км ² в 2000 году. 33697 км ² в 2006 г. (Zhao et al., 2013). Высокая оценка была получена с плотностью углерода городских бассейнов на душу населения в США.Оценка с низким пределом была получена с использованием плотности пула углерода на душу населения в китайских городах. Оценка наилучшего предположения оценивалась как среднее значение верхнего и нижнего пределов.}

Таблица 3. Средняя плотность углерода городских бассейнов на основе исследований из США и Китая, использованных в расчетах в этом исследовании .

Результаты и обсуждение

Углеродный цикл городских районов мира

В этом исследовании валовое поглощение углерода городской растительностью оценивается между 0.04 и 1,51 ПгК в год (Таблица 4) в зависимости от глобальной городской протяженности и доли зеленых зон в городах (Таблица 1). Согласно оценкам, валовое поглощение углерода в пределах городской зоны на несколько порядков превышает поглощение городской растительностью. Он составляет 14–43 ПгК в год. Выбросы углерода, связанные с городами, оцениваются от 17 до 46 ПгС в год (Таблица 4). Этот выброс включает дыхание растений и почвы в городском следе (10–37 ПгС в год), сжигание ископаемого топлива (6.3–7,1 ПгК в год), связанных с транспортировкой и производством энергии внутри и за пределами города, дыханием городских растений и почвы (0,03–1,18 ПгК в год), дыханием городских жителей (0,35 ПгК в год), разложением отходов (0,06- 0,09 ПгК в год) и расширение городов (0,05 ПгК в год). Среди этих выбросов дыхание растений и почвы городского следа (74%) и выбросы углерода от сжигания ископаемого топлива (~ 24%) преобладают в выбросах от человека (~ 1%) или дыхания почвы и растений (~ 1%), отходов разложение (<1%) и рост городов (<1%).

Таблица 4. Высокие, низкие и наиболее точные оценки вклада городских территорий в годовое поглощение, выброс и хранение углерода во всем мире .

Эти оценки поглощения и выброса углерода, связанные с городскими территориями, не учитывают влияние удобрения атмосферным CO ₂, выпавшим NO _x и более высокими температурами (эффект теплового острова) на поглощение углерода или повышенные концентрации в почве. озона, который может снизить поглощение углерода растениями.Синергетический эффект этих изменений на поглощение углерода городской растительностью все еще плохо изучен. Одно исследование изменений продуктивности растений от центра города до фермы, расположенной в 50 км от центра города, которая характеризуется изменениями температуры воздуха (среднее повышение дневной температуры на 3,3 ° C) и концентрации CO ₂ в атмосфере (21%), показывает увеличение почти на 115% продуктивности, измеренной как надземная биомасса растений ягненка в Балтиморе, США (Ziska et al., 2004). Другое исследование (Gregg et al., 2003) показали аналогичную тенденцию в отношении клонов тополя, биомасса которых в городских районах Нью-Йорка, США, была вдвое больше, чем в сельских районах. Последнее исследование, однако, связывало снижение урожайности хлопчатника в сельской местности с увеличением кумулятивных концентраций приземного озона за пределами города. В модельном исследовании (Трусилова и Чуркина, 2008) было показано, что удобряющий эффект CO ₂ и азотсодержащих соединений, выбрасываемых городами, компенсирует негативные эффекты урбанизации, такие как расширение непроницаемых территорий и более высокие температуры на связывание углерода, что приводит к чистому поглощению углерода. из 0.06 ПгК / год на суше в Европе около 2000 г.

Это исследование предполагает, что городские районы хранят от 4 до 29 ПгС под и над землей во всем мире (таблица 4), если мы исключим углерод, хранящийся на свалках, из наших расчетов. Эта оценка увеличивается до 59 ПгС, если учитывать углерод, хранящийся на свалках (~ 30 Пг). Наилучшая глобальная оценка количества углерода, хранящегося в городских районах, здесь составляет 16 ПгС, что сопоставимо с 11 ПгС, полученными путем умножения глобальной городской протяженности ( Площадь _urb) на удельную емкость городских хранилищ 16 кгС / м ² полученные в предыдущих исследованиях городов в Китае (Zhao et al., 2013), а также США (Чуркина и др., 2010а). Эта оценка (29 ПгС) находится в пределах пределов глобального хранения углерода в городских районах, о которых сообщалось ранее, таких как 4,4–56,4 ПгС (Zhao et al., 2013), что включает неопределенность в глобальной городской протяженности, но исключает хранение углерода на свалках. Результаты этого исследования показывают, что за исключением свалок, крупнейшими резервуарами углерода в городах являются здания (1,4–12,6 ПгС) и почвы (2,2–12,1 ПгС), в которых накапливается сопоставимое количество углерода (~ 41–45% от общего количества углерода в городах). хранение углерода).За ними следует городская растительность с 0,3–4,5 ПгС (~ 14–15% от общего объема городских запасов углерода). Углерод, накопленный в различных резервуарах в городских районах, представляет собой разницу между поглощением и высвобождением углерода как внутри, так и за пределами городской территории.

Это исследование показывает, что выброс и поглощение углерода в результате воздействия городской окружающей среды являются крупнейшими потоками углерода, связанными с городскими районами, за которыми следует поток углерода от сжигания ископаемого топлива. Годовой выброс углерода (6,7 ПгС / год) из городских районов равен его общему накоплению углерода в зданиях (6.7 PgC) накапливались десятилетиями. В более ранних исследованиях потоки углерода в результате городского следа на самом деле не были связаны с городским углеродным циклом (Pataki et al., 2006; Hutyra et al., 2014). Учитывались только потоки углерода городской растительности и рассматривались как компенсация выбросов от сжигания ископаемого топлива. Исследования в отдельных городах показали, что выбросы ископаемого топлива в городах обычно значительно превосходят биогенное поглощение и хранение углерода в городах (Pataki et al., 2011; Hutyra et al., 2014).Хотя городская растительность имеет важное значение для благополучия городских жителей, поскольку она обеспечивает охлаждение летом, фильтрует воздух, воду и загрязнение почвы, снижает риск наводнений, снижает динамику растительности в городской зоне и судьбу извлеченных материалов в города более важны для углеродного цикла. Растительность в следах города также имеет решающее значение для обеспечения городских жителей продуктами питания и волокном.

Глобальный углеродный цикл и будущие тенденции урбанизации

Здесь я показываю, что влияние городских территорий на глобальный углеродный цикл выходит за рамки выбросов CO ₂ от сжигания ископаемого топлива, которые составляют 75% (71–80%) от общих выбросов от сжигания ископаемого топлива (Seto et al. al., 2014) и рост городов, который составляет ~ 5% годовых выбросов в результате обезлесения и изменения землепользования во всем мире (0,9 Пг C / год; Seto et al., 2012). Это исследование дополняет существующие оценки городских выбросов вкладом городских территорий в глобальное дыхание растений и почвы и дает количественную оценку городских углеродных пулов. Это указывает на то, что дыхание растений и почв городских территорий вместе с выбросами углерода от разложения отходов на свалках оценивается в 0,19% (0,09–1,18%) дыхания экосистемы во всем мире (107.2 ПгК / год, рисунок 2). Дыхание растений и почвы, сопровождающее производство продуктов питания, клетчатки и т. Д. Для городских жителей за пределами городской черты, составляет около 19% (10–35%) от дыхания глобальной наземной экосистемы (107,2 ПгС / год). Эти выбросы связаны с высоким спросом на энергию, необходимую для поддержания транспорта, отопления или охлаждения зданий, а также для обеспечения электроэнергией. Энергопотребление в городах увеличивается с ростом благосостояния или валового внутреннего продукта (ВВП) на душу населения, особенно в городах с ВВП на душу населения <10 000 долларов США, за которым следуют цена на бензин, плотность населения и климатические факторы (Creutzig et al., 2015).

Рис. 2. Резервы углерода (ПгС) и потоки (ПгС / год) городских территорий по сравнению с основными глобальными потоками углерода . Вклад городов в глобальные потоки углерода, а также в запасы углерода в растительности и почвах выделены красным. Два новых пула углерода, образовавшиеся в результате урбанизации, — это здания и свалки. Они изображены красным цветом. Глобальные резервуары углерода, такие как атмосфера, растительность, почва, океан, ископаемое топливо, горные породы и отложения, указаны с соответствующими названиями и количествами хранимого углерода.Глобальные потоки углерода, такие как поглощение и выброс углерода, представляют собой океан / сушу, сжигание ископаемого топлива и изменения в землепользовании показаны серым цветом. Оценки доиндустриальных пулов и потоков углерода для доиндустриальных времен показаны черным шрифтом. Изменения в этих резервуарах и потоках с доиндустриальных времен, а также потоки от сжигания ископаемого топлива и изменения в землепользовании показаны синим шрифтом (по Ciais et al., 2013; Le Quéré et al., 2015).

Это исследование показывает, что валовое поглощение углерода городской растительностью в настоящее время составляет менее одного процента (0.16%, 0,04–1,35%) от глобального валового поглощения углерода сушей (112 ПгС, рисунок 2). Даже если города увеличат свои зеленые насаждения примерно до 50% (329 380 км ²) своей глобальной протяженности примерно к 2000 году, их поглощение углерода останется небольшим (~ 0,42% глобального поглощения углерода). Однако валовое поглощение углерода в городской зоне является значительным и составляет 22% (12,5–17,5%) от глобального общего поглощения углерода. Органическое вещество, произведенное за пределами города, перемещалось внутрь города в виде различных строительных материалов, продуктов питания, одежды и топлива.

Передача и использование этих материалов привело к созданию новых углеродных бассейнов, которые представляют собой здания и свалки (Рисунок 2). Это исследование указывает на то, что хранение углерода в зданиях в настоящее время составляет около 1% (0,2–2%) углерода, хранящегося над землей в растительности (600 ПгС). На свалках хранится не менее 30 ПгС, что составляет примерно 1% мировых запасов углерода в почве (~ 3300 ПгС). Размеры новых бассейнов значительны, учитывая, что эти бассейны относительно молодые (возрастом около одного-двух веков) по сравнению с естественными резервуарами углерода растительности и почв (от сотен до тысяч лет).Кроме того, меньшая доля городского пула углерода хранится в городской растительности и почвах. Городская растительность отвечает за 0,4% (0,05–0,75%) углерода, хранящегося в растительности во всем мире. В городских почвах хранится 0,22% (0,07–0,38%) глобального почвенного углерода. Доля углерода, сохраняемого в городской системе в будущем, будет зависеть от структуры и местоположения поселений, доли городских зеленых насаждений в будущих районах, управления ими, а также от типа строительных материалов зданий и стратегий управления отходами. .В странах с высокой плотностью застройки городов доля углерода, хранящегося в городах, по сравнению с естественными значительно ниже. Например, в населенных пунктах (городские и пригородные районы) на территории США хранится ~ 10% всего углерода, хранящегося в экосистемах США (Чуркина и др., 2010a). В Китае эта доля была значительно меньше — всего 0,74% (Zhao et al., 2013) и не учитывала углерод, хранящийся на свалках. Хотя существует мало исторической информации о глобальном образовании отходов, очевидно, что образование отходов со временем увеличивается (Hoornweg and Bhada-Tata, 2012), и большая их часть попадает в почву (Hoornweg and Bhada-Tata, 2012). или прибрежный океан (Kroeze et al., 2013).

Выводы

Это исследование демонстрирует, что урбанизация становится важным игроком в глобальном углеродном цикле. Влияние городов на углеродный цикл выходит за пределы городов и их вклад в выбросы от сжигания ископаемого топлива и изменений в землепользовании. В настоящее время городские жители контролируют ~ 22% общего поглощения углерода землей и ~ 24% выбросов углерода в мире. Урбанизация создала два новых резервуара углерода, таких как здания и свалки, которые составляют ~ 1.6% от общей растительности и почвенных бассейнов во всем мире. Создание этих новых углеродных пулов является результатом поглощения углерода удаленными экосистемами и его переноса в городские районы. Создание и поддержание этих бассейнов было связано с высокими выбросами CO ₂ от сжигания ископаемого топлива, которые в настоящее время изучены лучше, чем динамика углерода в городском следе и его судьба после переноса в города.

Этот анализ был основан на предположениях, которые были необходимы для компенсации нехватки данных, актуальных в глобальном масштабе.Будущие глобальные оценки такого рода особенно выиграют от более точных наборов данных, охватывающих городской след и городскую растительность. Степень воздействия городов на сушу и океан должна включать не только потребность городских жителей в ресурсах, но и количество городских загрязнителей, осаждение которых может существенно изменить поглощение и высвобождение углерода экосистемами суши или океана. В дополнение к этому, необходимо изучить анализ жизненного цикла углеродсодержащих продуктов, включая извлечение, перенос в города, время пребывания углерода в городе и последующую переработку или захоронение на свалках.Хотя чистое поглощение и хранение углерода в городской растительности во всем мире в настоящее время невелико, их значение может возрасти, если городская форма будет развиваться в направлении городов с низкой плотностью застройки, а не компактных. На данный момент у нас очень ограниченные знания о распространении и типах растительности в городах по всему миру. Сбор таких данных на основе данных дистанционного зондирования в сочетании со статистикой города принесет пользу не только науке о цикле углерода, но и изучению взаимодействия между растительностью и переносимыми по воздуху, водой и загрязнителями почвы, а также их последствий для здоровья городских жителей.Будущие сборы данных должны охватывать различные климатические и культурные регионы мира. Усилия по сбору данных будут иметь решающее значение, но их недостаточно для прогнозирования воздействия урбанизации на глобальный углеродный цикл. Параллельно со сбором данных потребуется разработать модель, основанную на основных принципах, лежащих в основе этого явления.

Доля городов в глобальном углеродном цикле, вероятно, увеличится в будущем, поскольку городское население растет и, по прогнозам, к 2030 году достигнет 75% мирового населения.Прогнозы будущих траекторий глобального углеродного бюджета потребуют гораздо лучшего понимания того, как городское развитие влияет на углеродный цикл.

Заявление о конфликте интересов

Автор заявляет, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Я благодарен Ребекке Кутцнер, Людмиле Чуркиной, Детлефу Спринц и Анне Боден за полезные редакционные комментарии к более ранним версиям рукописи.Я благодарю Виктора Бровкина, Юлию Понрац, Кристофа Хайнце, Кристиана Рейка, Томаса Раддаза, Мартина Клауссена, Катлин де Фландер и Франца Мауэльсхагена за плодотворное обсуждение подхода и предварительные результаты. Во время работы над этим исследованием GC финансировался стипендией IASS.

Список литературы

Эйнсворт, Э. А., Ендрек, К. Р., Ситч, С., Коллинз, У. Дж., И Эмберсон, Л. Д. (2012). Воздействие тропосферного озона на чистую первичную продуктивность и последствия для изменения климата. Annu. Ред. . Завод Биол . 63, 637–661. DOI: 10.1146 / annurev-arplant-042110-103829

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чапин, С. Ф. III., Муни, Х. А., Чапин, М. К., и Матсон, П. А. (2002). Принципы экологии наземных экосистем . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Спрингер.

Google Scholar

Чуркина Г. (2008). Моделирование углеродного цикла городских систем. Ecol. Модель . 216, 107–113. DOI: 10.1016 / j.ecolmodel.2008.03.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чуркина Г., Браун Д., Кеолиан Г. А. (2010a). Углерод, хранящийся в населенных пунктах: граничащие с США. Биология глобальных изменений . 16, 135–143. DOI: 10.1111 / j.1365-2486.2009.02002.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чуркина Г., Трусилова К., Веттер М. и Дентенер Ф. Дж. (2007). Вклад осаждения азота и возобновления лесов в поглощение углерода землей. Управление балансом углерода. 2: 5. DOI: 10.1186 / 1750-0680-2-5

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чуркина Г., Заехле С., Хьюз Дж., Виови Н., Чен Ю., Юнг М. и др. (2010b). Взаимодействие между осаждением азота, преобразованием земного покрова и изменением климата определяет современный углеродный баланс в Европе. Biogeosciences 7, 2749–2764. DOI: 10.5194 / bg-7-2749-2010

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ciais, P., Sabine, C., Bala, G., Bopp, L., Brovkin, V., Canadell, J., et al. (2013). «Углерод и другие биогеохимические циклы», Изменение климата 2013: Основы физических наук. Вклад Рабочей группы I в Пятый доклад об оценке Межправительственной группы экспертов по изменению климата , ред. Т. Ф. Стокер, Д. Цинь, Г.-К. Платтнер, М. Тиньор, С. К. Аллен, Дж. Бошунг и др. (Кембридж, Великобритания, Нью-Йорк, Нью-Йорк: издательство Кембриджского университета), 465–570.

Google Scholar

Creutzig, F., Байокки, Г., Биркандт, Р., Пихлер, П.-П. и Сето, К.С. (2015). Глобальная типология городского энергопотребления и потенциал для смягчения последствий урбанизации. Proc. Natl. Акад. Sci. США 112, 6283–6288. DOI: 10.1073 / pnas.1315545112

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дуче, Р. А., Ла Рош, Дж., Алтьери, К., Арриго, К. Р., Бейкер, А. Р., Капоне, Д. Г. и др. (2008). Воздействие атмосферного антропогенного азота на открытый океан. Наука 320, 893–897.DOI: 10.1126 / science.1150369

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эль-Фадель, М., Финдикакис, А. Н., и Леки, Дж. О. (1997). Воздействие на окружающую среду захоронения твердых отходов. J. Environ. Управлять. 50, 1–25.

Google Scholar

Finzi, A.C., Norby, R.J., Calfapietra, C., Gallet-Budynek, A., Gielen, B., Holmes, W.E., et al. (2007). Увеличение поглощения азота, а не эффективности использования азота, поддерживает более высокие темпы продуктивности лесов умеренного пояса при повышенном уровне выбросов CO2. Proc. Nat. Акад. Sci. США 104, 14014–14019. DOI: 10.1073 / pnas.0706518104

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гайда, Дж. (2001). Поглощение атмосферного диоксида углерода портландцементным бетоном. Скоки, Иллинойс: Ассоциация портландцемента.

Гайда Дж. И Миллер Ф. М. (2000). Бетон как сток для атмосферного углекислого газа: обзор литературы и оценка CO ₂ Поглощение портландцементным бетоном .Скоки, Иллинойс: Ассоциация портландцемента.

Haberl, H., Erb, K.H., Krausmann, F., Gaube, V., Bondeau, A., Plutzar, C., et al. (2007). Количественная оценка и составление карт присвоения человеком чистой первичной продукции в наземных экосистемах Земли. Proc. Natl. Акад. Sci. США 104, 12942–12947. DOI: 10.1073 / pnas.0704243104

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хорнвег, Д., и Бхада-Тата, П. (2012). Что за отходы: глобальный обзор обращения с твердыми отходами. Серия городского развития — Информационные документы. Вашингтон, округ Колумбия: Всемирный банк.

Google Scholar

Хутира, Л. Р., Дурен, Р., Герни, К. Р., Гримм, Н., Корт, Э. А., Ларсон, Э. и др. (2014). Урбанизация и углеродный цикл: современные возможности и перспективы исследований с точки зрения естественных наук. Земля будущего 2: 2014EF000255. DOI: 10.1002 / 2014ef000255

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кьельсен, К. О., Гимарайнш, М., и Нильссон, А.(2005). The CO ₂ Баланс бетона с точки зрения жизненного цикла. Осло: Северный инновационный центр.

Google Scholar

Крезе, К., Хофстра, Н., Ивенс, В., Лёр, А., Строкал, М., и ван Вийнен, Дж. (2013). Связи между глобальными циклами углерода, воды и питательных веществ в урбанизирующемся мире — пример прибрежного эвтрофикации. Curr. Opin. Environ. Устойчивость 5, 566–572. DOI: 10.1016 / j.cosust.2013.11.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ларчер, В.(1995). Физиологическая экология растений . Берлин: Springer-Verlag.

Google Scholar

Lavalle, C., Demicheli, L., Kasanko, M., McCormick, N., Barredo, J., Turchini, M., et al. (2002). К городскому атласу. Оценка пространственных данных о 25 европейских городах и городских районах . Копенгаген: Европейское агентство по окружающей среде.

Ле Кере, К., Мориарти, Р., Эндрю, Р. М., Петерс, Г. П., Сиа, П., Фридлингштейн, П. и др. (2015). Глобальный углеродный бюджет 2014. Earth Syst. Sci. Данные 7, 47–85. DOI: 10.5194 / essd-7-47-2015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ликенс, Г. Э., Дрисколл, К. Т., и Бусо, Д. К. (1996). Долгосрочные последствия кислотных дождей: реакция и восстановление лесной экосистемы. Наука 272, 244–246. DOI: 10.1126 / science.272.5259.244

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лу, X. Ф., и Наир, Дж. (2009). Влияние захоронения и компостирования на выбросы парниковых газов — обзор. Биоресурсы. Технол . 100, 3792–3798. DOI: 10.1016 / j.biortech.2008.12.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Люссарт С., Инглима И., Юнг М., Ричардсон А. Д., Райхштейн М., Папале Д. и др. (2007). CO ₂ баланс бореальных, умеренных и тропических лесов, полученный из глобальной базы данных. Биология глобальных изменений . 13, 2509–2537. DOI: 10.1111 / j.1365-2486.2007.01439.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Mohareb, E.и Кеннеди К. (2012). Валовые прямые и воплощенные поглотители углерода для городских инвентаризаций. J. Indust. Ecol. 16, 302–316. DOI: 10.1111 / j.1530-9290.2011.00445.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Патаки Д., Алиг Р. Дж., Фунг А. С., Голубевски Н. Э., Кеннеди К. А., Макферсон Э. Г. и др. (2006). Городские экосистемы и углеродный цикл Северной Америки. Биология глобальных изменений . 12, 2092–2102. DOI: 10.1111 / j.1365-2486.2006.01242.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Патаки, Д.E., Carreiro, M.M, Cherrier, J., Grulke, N.E., Jennings, V., Pincetl, S., et al. (2011). Соединение биогеохимических циклов в городской среде: экосистемные услуги, экологические решения и заблуждения. Перед. Ecol. Окружающая среда . 9, 27–36. DOI: 10.1890 / 0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пауэлл Р. Л., Робертс Д. А., Деннисон П. Э. и Хесс Л. Л. (2007). Субпиксельное картирование городского земельного покрова с использованием анализа спектральной смеси множественных конечных элементов: Манаус, Бразилия. Среда удаленного датчика . 106, 253–267. DOI: 10.1016 / j.rse.2006.09.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Райх, П. Б., Уолтерс, М. Б., Эллсворт, Д. С., Восе, Дж. М., Волин, Дж. К., Грешам, К. и др. (1998). Взаимосвязь темного дыхания листа с азотом листа, удельной площадью листа и продолжительностью жизни листа: тест по биомам и функциональным группам. Oecologia 114, 471–482. DOI: 10.1007 / s004420050471

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шнайдер, А., Фридл, М.А., и Потере, Д. (2009). Новая карта глобальной городской протяженности по спутниковым данным MODIS. Environ. Res. Lett. 4: 044003. DOI: 10.1088 / 1748-9326 / 4/4/044003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сето К. К., Дхакал С., Бигиол А., Бланко Х., Дельгадо Г. К., Дьюар Д. и др. (2014). «Населенные пункты, инфраструктура и пространственное планирование», Изменение климата 2014: Смягчение последствий изменения климата. Вклад Рабочей группы III в Пятый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата. eds O. Edenhofer, R. Pichs-Madruga, Y. Sokona, E. Farahani, S. Kadner, K. Seyboth (Кембридж, Великобритания; Нью-Йорк, Нью-Йорк: Cambridge University Press), 923–1000.

Сето, К. К., Гюнеральп, Б., и Хутира, Л. Р. (2012). Глобальные прогнозы расширения городов до 2030 года и прямого воздействия на биоразнообразие и углеродные пулы. Proc Natl Acad Sci U.S.A. 109, 16083–16088. DOI: 10.1073 / pnas.1211658109

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тиггес, Дж., Лейкс, Т., и Хостерт, П. (2013). Классификация городской растительности: преимущества разновременных спутниковых данных RapidEye. Среда удаленного датчика . 136, 66–75. DOI: 10.1016 / j.rse.2013.05.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Трусилова К., Чуркина Г. (2008). Ответ земной биосферы на урбанизацию: преобразование земного покрова, климат и загрязнение городов. Biogeosciences 5, 1505–1515. DOI: 10.5194 / bg-5-1505-2008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Дингенен, Р., Дентенер, Ф. Дж., Раес, Ф., Крол, М. К., Эмберсон, Л., и Кофала, Дж. (2009). Глобальное воздействие озона на урожайность сельскохозяйственных культур в соответствии с действующим и будущим законодательством о качестве воздуха. Атмос . Окружающая среда . 43, 604–618. DOI: 10.1016 / j.atmosenv.2008.10.033

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Витаусек П. М., Эрлих П. Р., Эрлих А. Х. и Матсон П. А. (1986). Присвоение человеком продуктов фотосинтеза. Bioscience 36, 368–373.DOI: 10.2307 / 1310258

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зила И., Калковска А. (2011). Влияние повышенной температуры тела на контроль дыхания. Acta Med. Мартиниана 11, 24–30. DOI: 10.2478 / v10201-011-0008-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зиска, Л. Х., Банс, Дж. А., и Гоинс, Э. У. (2004). Характеристика городского и сельского CO ₂ / температурного градиента и связанных с ним изменений исходной продуктивности растений во время вторичной сукцессии. Oecologia 139, 454–458. DOI: 10.1007 / s00442-004-1526-2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Что открыть в поселке городского типа: Что открыть в поселке городского типа? Население ~12 тыс. человек. В наличии: продуктовые магазин…

Бизнес-идеи для ведения деятельности в поселке городского типа

Реализация бизнес-идеи в поселке городского типа: советы и рекомендации

С чего начать бизнес в небольшом городе?

Бизнес в небольшом поселке: идеи

Какой бизнес открыть в поселке городского типа: популярные идеи —

Бизнес в поселке городского типа: идеи для предпринимателей

Идеи для бизнеса в ПГТ: розничная торговля

Идеи для открытия частного производства

Идеи платного медицинского обслуживания

Какой бизнес открыть в небольшом поселке городского типа

Соблюдение основных правил — залог успеха начинающего предпринимателя

Популярные виды бизнеса в небольших поселках

Сфера торговли и предоставления различных услуг

Необходимая документация

Каким бизнесом занимаются в поселке

Бизнес идеи для поселка

Чем торговать в поселке

Небольшое производство

Сфера услуг

Бизнес идеи для поселка в 6000 тыс

Бизнес идеи для поселка

Загородный бизнес: о чем нужно знать?

Бизнес-идеи для сельской местности: примеры

Сельское хозяйство

Продовольственный магазин

Парикмахерская

Разведение рыбы, платная рыбалка

Разведение кроликов

Грузоперевозки и пассажирские перевозки

Строительство и ремонт жилья

Интернет-бизнес

Заключение

Бизнес Форум Diforum — про Бизнес своими словами

Бизнес в ПГТ (9000 человек население)

alexencev 17 авг 2011

kos16 17 авг 2011

alexencev 17 авг 2011

Штиль 17 авг 2011

alexencev 18 авг 2011

Anval 18 авг 2011

Штиль 18 авг 2011

NatashaSites 18 авг 2011

alexencev 23 авг 2011

Kruglov 23 авг 2011

awraam 24 авг 2011

KarlBor 24 авг 2011

Kruglov 24 авг 2011

awraam 26 авг 2011

Anval 26 авг 2011

gostimer 26 авг 2011

Kruglov 27 авг 2011

awraam 27 авг 2011

gostimer 27 авг 2011

Какой бизнес открыть в поселке — Идеи

Какой бизнес открыть в поселке — особенности и преимущества

Примеры прибыльных фирм в сельской местности

Бизнес идеи для поселка городского типа с минимальными вложениями

Загородный бизнес: о чем нужно знать?

Бизнес-идеи для сельской местности: примеры

Сельское хозяйство

Продовольственный магазин

Парикмахерская

Разведение рыбы, платная рыбалка

Разведение кроликов

Грузоперевозки и пассажирские перевозки

Строительство и ремонт жилья

Интернет-бизнес

Заключение

Биография Лисицыной Анны Михайловны — Карельский колледж культуры и искусств

Национальный стандарт географии 12 | Национальное географическое общество

Дело Томской области, Россия по JSTOR

Знакомство с лапкой для пакетов R

Abstract

Введение

Расчет показателей площади здания

Базовое использование и доступные метрики

Кодовый блок 1. Базовое использование пакета

Кодовый блок 2. Определение географических зон и вычисление сводных данных на уровне области.

Множественные представления