Моделирование курортно-рекреационной системы малых городов и районных центров с использованием геоинформационных баз данных

Аннотация

Информационные модели, основанные на пространственных данных, находят широкое применение в управлении различными отраслями экономики и региональными социально-экономическими системами в целом. Так, их функциональный инструментарий позволяет применять их в том числе для диагностики курортно-рекреационных систем регионов и определения направлений их стратегического развития. Это, в свою очередь, связано с повышением качества информационно-аналитических процессов, доступностью информации для субъектов рынка услуг и органов государственной власти, профильных министерств и ведомств. Цель исследования состоит в разработке теоретико-методических основ информационной модели курортно-рекреационной системы малых городов и районных центров с использованием геоинформационных баз данных, интегрированных с показателями социально-экономического развития территорий. Научная новизна заключается в разработке информационной модели курортно-рекреационной системы малых городов и районных центров с использованием геоинформационных баз данных, включающей показатели оценки эффективности ее функционирования, позволяющие адаптировать ее к запросам потребителей и предприятий сферы туризма и санаторно-курортного комплекса. Изучение современных тенденций развития геоинформационных систем позволило сделать следующие выводы о преимуществах их использования. Геоинформационные системы направлены на решение прикладных задач регионального планирования развития курортно-рекреационной сферы, обеспечивают повышение качества отраслевых управленческих решений, позволяют более полно учитывать и контролировать использование ресурсного потенциала территорий. Охарактеризованы возможности применения геоинформационных систем для малых городов и районных центров со сложившейся и потенциальной курортно-рекреационной специализацией. Определены направления анализа курортно-рекреационных систем малых городов и районных центров, структуры и состава баз данных, включая геоинформационную основу, а также социально-экономические показатели. Предложенная модель курортно-рекреационной системы малых городов и районных центров с использованием геоинформационных баз данных позволяет эффективно управлять развитием территорий, выявлять оптимальное расположение инфраструктуры, формировать мастер-план и осуществлять реализацию инфраструктурных проектов в рамках государственных и региональных программ с обоснованием коммерческих и социальных результатов. Перспективы исследования связаны с модернизацией существующих геоинформационных систем в соответствии с потребностями в информации участников курортно-рекреационных систем и профильных министерств и ведомств.

Ключевые слова

курортно-рекреационная система, информационная модель, геоинформационная система, малые города, развитие территории, курортно-рекреационная специализация, качество услуг, качество жизни населения, стратегия развития, экономическая результативность.

Благодарности

Статья подготовлена при финансовой поддержке РНФ в рамках проекта № 17-18-01324 «Устойчивое развитие экономики территорий на основе сетевого взаимодействия малых городов и районных центров».

Список литературы

1. Савиных В.П. Геоинформационное моделирование в космических исследованиях // Образовательные ресурсы и технологии. 2017. № 3 (20). С. 109–117.
2. Гусева А.В. Геоинформационные системы // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2013. № 9. С. 50–58.
3. Еремин Н.А., Дмитриевский А.Н., Тихомиров Л.И. Настоящее и будущее интеллектуальных месторождений // Нефть. Газ. Новации. 2015. № 12 (183). С. 46–51.
4. Кацко С.Ю. ГИС для непрофессиональных пользователей как один из современных инструментов работы с геоинформацией // Гео-Сибирь. 2011. Т. 1, № 1. С. 95–102.
5. Чернявская Т.А. Место геоинформационной системы в информационном пространстве нефтегазодобывающей компании // ArcReview. 2011. № 1 (56). С. 1–3.
6. Font M., Amorese D., Lagarde J.L. DEM and GIS analysis of the stream gradient index to evaluate effects of tectonics: the Normandy intraplate area (NW France) // Geomorphology. 2010. Vol. 119, iss. 3-4. P. 172–180.
7. Berry J.K. Fundamental operations in computer-assisted map analysis // International Journal of Geographical Information Systems. 1987. Vol. 1, № 2. P. 119–136.
8. Abler R.F. The National Science Foundation National Center for Geographic Information and Analysis // International Journal of Geographical Information Systems. 1987. Vol. 1, iss 4. P. 302–326.
9. Bédard Y., Gosselin P., Rivest S., Proulx M.J., Nadeau M., Lebel G., Gagnon M.F. Integrating GIS components with knowledge discovery technology for environmental health decision support // International Journal of Medical Informatics. 2003. Vol. 70, № 1. P. 79–94.
10. Марков Н.Г. Геоинформационные системы предприятий нефтегазовой отрасли: функциональность, архитектура и перспективы развития // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2017. Т. 328, № 9. С. 16–32.
11. Boasson E., Boasson V. The spatial-temporal cluster development in the healthcare service industry – an integrated GIS approach // Environmental Economics. 2011. Vol. 2, iss 3. P. 131–140.
12. Levine A.S., Feinholz C.L. Participatory GIS to inform coral reef ecosystem management: Mapping human coastal and ocean uses in Hawaii // Applied Geography. 2015. Vol. 59. P. 60–69.
13. Lloyd C.D. Local models for spatial analysis. CRC Press, 2010. 352 p.
14. Orford S. Valuing the built environment: GIS and house price analysis. 1 st edit. London, Routledge, 2017. 232 p.
15. Spatial Analysis and GIS. Fotheringham A.S., Rogerson P.A. (Eds.). London and Bristol PA USA: Taylor & Francis Ltd. 2005. 181 p.
16. Jovanović V., Njegus A. The application of GIS and its components in tourism // Yugoslav Journal of Operations Research. 2008. Vol. 18, № 2. P. 261–272. doi: 10.2298/YUJOR0802261J.
17. Larson L.R., Lauber T.B., Kay D.L., Cutts B.B. Local government capacity to respond to environmental change: Insights from towns in New York State // Environmental Management, 2017. Vol. 60, iss. 1. P. 1–18.
18. Mingaleva Z., Sheresheva M., Oborin M., Gvarliani T. Networking of small cities to gain sustainability // Entrepreneurship and Sustainability Issues. 2017. Vol. 5, № 1. P. 140–156.
19. Valjarević A., Vukoičić D., Valjarević D. Evaluation of the tourist potential and natural attractivity of the Lukovska Spa // Tourism management perspectives. 2017. Vol. 22. P. 7–16.
20. Yang C., Zhang X. Design of forest tourism resources evaluation system based on GIS // RISTI (Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao). 2016. № E5. P. 171–182.
21. Белянина Н.В., Серовиков С.А. Организация и функционирование геоинформационной системы экологического мониторинга на основе распределенных вычислений // Прикладная информатика. 2010. № 6 (30). С. 28–36.
22. Бугакова Т.Ю., Кноль И.А. Интерактивный контроль пространственно-временного состояния техногенных объектов с применением технологии WEBGL // Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий. 2016. Вып. 4 (36). С. 114–121.
23. Оборин М.С., Пахалов А.М., Шерешева М.Ю. Эффективность стратегического планирования развития малых городов на основе сетевого механизма координации // Вестник Московского университета. Сер. 6: Экономика. 2017. № 4. С. 100–117.
24. Оборин М.С., Шерешева М.Ю., Пахалов А.М. Институциональная среда как фактор формирования инвестиционного климата малых городов России // Ars Administrandi (Искусство управления). 2017. Т. 9, № 3. С. 370–394. doi: 10.17072/2218-9173-2017-3-370-394.
25. Оборин М.С., Шерешева М.Ю., Иванов Н.А. Обоснование стратегических ориентиров социально-экономического развития малых городов России // Вестник Пермского университета. Сер. «Экономика» =Perm University Herald. Economy. 2017. Т. 12, № 3. С. 437–452. doi: 10.17072/1994-9960-2017-3-437-452.