Выберем город: Москва. Ниже — компактный аналитический план (шаги, методы, формулы, политические рекомендации).
Цель: оценить внутригородское неравенство в доступе к зелёным зонам и к публичному транспорту, выявить «горячие/холодные» точки и дать обоснованные политические рекомендации.
1) Данные и пространственные единицы
- Источники: кадастр/кадастровые границы, Открытые данные мэрии, OSM, маршруты и расписания ОТ (GTFS), спутниковые/аэрофотоснимки для зелёных зон, перепись населения по МУ/стационарным ТБО (малые ОГР), данные о доходах/демографии по кварталам.
- Пространственная единица анализа: мелкие ячейки/кварталы/грид 250–500 м или микрорайоны (использовать одинаковую популяционную основu). Рекомендуемый грид: $250\text{м}$ или $500\text{м}$.
2) Метрики доступности
- Бинарный доступ: наличие объекта в пешей доступности:
- общественный транспорт: стоп/станция в радиусе \(\(300\ \text{м}\)\) и/или \(\(500\ \text{м}\)\);
- зелёная зона: публичный парк/сквер в радиусе \(\(500\ \text{м}\)\) и/или \(\(1000\ \text{м}\)\).
- Сетевой (реалистичный) доступ: время пешком/на велосипеде с учётом уличной сети (использовать скорость пешком $v=5\text{км/ч}$ и порог времени \(\(t_0=10\ \text{мин}\)\), \(\(t_0=15\ \text{мин}\)\)).
- Гравитационная/декей-метрика доступности к объектам (зелёным/станциям):
$$A_i=\sum _j{S}_j\cdot f(d_{ij}),f(d)=e^{-\alpha d}$$ где $S_j$ — ёмкость объекта (площадь парка или частота рейсов на станции), $d_{ij}$ — сетевое расстояние, $\alpha$ — параметр затухания.
- Альтернативно индикатор на душу: зелёная площадь на человека в ячейке:
$$G_i=\frac{{\sum }_{j\in B(i)}{\text{area}}_j}{{\text{pop}}_i}$$ где $B(i)$ — зоны в доступности (например, внутри 1 км).
- Индекс интегрированной доступности (весовой):
$$I_i=w_g\cdot {\tilde{G}}_i+w_t\cdot {\tilde{T}}_i$$ где $\tilde{G},\tilde{T}$ — нормированные показатели зелени и транспорта, $w_g+w_t=1$.
3) Пространительный анализ (GIS)
- Построить сетевые сервис-области (network catchments) для остановок и парковых входов.
- Картирование: хлороплеты по $G_i,T_i,I_i$; биноминальные/бивариативные карты (например, низкая зелень + плохой транспорт).
- Hotspot analysis (Getis-Ord Gi*) для выявления кластеров низкой/высокой доступности.
- Анализ расстояний до ближайших объектов (расчёт распределения).
4) Статистика и меры неравенства
- Gini для распределения доступа:
$$G=\frac{{\sum }_i{\sum }_j|x_i-x_j|}{2n^2\bar{x}}$$ - Индекс Тейла:
$$T=\frac{1}{n}\sum _i\frac{x_i}{\bar{x}}\ln \frac{x_i}{\bar{x}}$$ - Индекс диссимиляции (например, по доходным кластерам):
D=12∑i∣giG−piP∣ D=\frac{1}{2}\sum_i\left|\frac{g_i}{G}-\frac{p_i}{P}\right|
D=21 i∑ Ggi −Ppi где $g_i$ — количество зелёной площади в зоне $i$, $p_i$ — население.
- Концентрационный индекс (по рангу дохода):
$$C=\frac{2}{\mu }\mathrm{cov}(y_i,R_i)$$ где $R_i$ — ранг по доходу.
- Пространственная автокорреляция (Moran's I):
$$I=\frac{n}{W}\frac{{\sum }_i{\sum }_j{w}_{ij}(x_i-\bar{x})(x_j-\bar{x})}{{\sum }_i(x_i-\bar{x}{)}^2}$$
5) Моделирование причин и предикторов
- Простые регрессии: $y_i={\beta }_0+{\beta }_1{\text{income}}_i+{\beta }_2{\text{dens}}_i+{\epsilon }_i$.
- Пространственные модели: пространственная лаг/ошибка
$$y=\rho Wy+X\beta +\epsilon$$ - GWR (пространственно варьирующие коэффициенты):
$$y_i={\beta }_0(u_i,v_i)+\sum _k{\beta }_k(u_i,v_i)x_{ik}+{\epsilon }_i$$ - Мультиуровневые модели, если данные иерархичны (дом — квартал — район).
- Моделирование сценариев: улучшение покрытия транспорта/создание новых скверов; использовать location-allocation оптимизацию.
6) Проверка устойчивости и валидация
- Чувствительный анализ параметров ($\alpha$, пороги \(\(300\ \text{м}\), \(\(500\ \text{м}\)\), времена).
- Кросс-валидация моделей, сравнение с опросными данными о субъективной доступности.
- Учет временных изменений (утренние/вечерние рейсы, сезонная зелень).
7) Выводы/интерпретация
- Идентифицируйте кварталы с низким $G_i$ и низким $T_i$ (сильная несправедливость).
- Оцените вклад факторов (доход, плотность, возраст жилья) в объяснение доступа (по коэффициентам регрессии и GWR).
8) Политические рекомендации (на основе результатов)
- Быстрая корректировка маршрутов и частоты: увеличить частоту на линиях, обслуживающих «холодные» кварталы; минимальный стандарт покрытия — остановка в радиусе \(\(300\ \text{м}\)\) для \(\(X\%\)\) населения (установить целевой порог).
- Микрогрин: создание «карманных» парков/скверов в микрорайонах с $G_i<$ порог; приоритет земель с низкой стоимостью и пустырей.
- Интеграция зелёной и транспортной политики: проектирование зелёных коридоров вдоль пеших маршрутов к станциям, безопасные пешеходные подходы.
- Целевые инвестиции: направлять средства в кварталы с высокой плотностью и низким доступом (по индексам неравенства), использовать картирование для распределения субсидий.
- Планирование минимальных стандартов: ввести нормативы (зелёная площадь на человека не менее \(\(x\ \text{м}^2\)\); доступность ОТ — стоп в \(\(300\ \text{м}\)\) для \(\(y\%\)\) населения).
- Социальное вовлечение: консультации с местными сообществами при выборе локаций для новых зелёных зон/остановок.
- Мониторинг: ежегодный мониторинг индексов $G,T,I$ и Gini/T indices; публичный дашборд.
9) Практическая реализация и сроки
- Этапы: сбор данных и предобработка ($\sim 1-2$ месяца), GIS-аналитика и расчёт метрик ($\sim 1$ месяц), статанализ и моделирование ($\sim 1-2$ месяца), отчёт и рекомендации ($\sim 1$ месяц). (Время зависит от команды и доступа к данным.)
10) Ограничения и риски
- Точность данных (GTFS/OSM), сезонность зелёных зон, субъективное восприятие качества зелени/ОТ.
- Необходимость защиты персональных данных при использовании микроданных.
Короткая итоговая формула оценки неравенства по интегрированному индексу: рассчитать для каждой ячейки $I_i$, затем Gini:
$$I_i=w_g{\tilde{G}}_i+w_t{\tilde{T}}_i,G=\frac{{\sum }_i{\sum }_j|I_i-I_j|}{2n^2\bar{I}}.$$
Если нужно, могу конкретизировать параметры ($\alpha$, пороги \(\(300\ \text{м}\), \(\(500\ \text{м}\)\)), список источников данных для Москвы и примерный код на QGIS/R/Python.