Учет пространственных данных может помочь снизить экономический ущерб от ограничений, связанных с коронавирусом

Распространение коронавирусной инфекции (далее COVID-19), являющееся одним из глобальных вызовов начала XXI века, еще раз подчеркнуло проблему крайне низкого уровня географической культуры, культуры работы с пространственными данными в управлении во многих странах мира, включая Россию.

Подобные глобальные вызовы генерируют массовый всплеск «плохих» пространственных данных, поэтому мы долгое время не располагаем надежной качественной информацией и знаниями для адаптации к новым условиям.

Так, в России все главы субъектов РФ вводят режим повышенной готовности и ограничения на экономическую и социальную деятельность НА ВСЮ территорию своего субъекта РФ. Одни и те же ограничения вводятся и в центре Москвы, и на территориях Новой Москвы на границе с Калужской областью, и в городе Одинцово, и в Лотошинском районе, хотя очевидно, что опасность заражения и необходимость ограничений должна бы существенно различаться. Такая массированность и малоприцельность несет сильный стресс для экономической и социальной жизни населения, малого и среднего бизнеса, в особенности той его части, которая не может перестроиться на удаленную работу (там, где нужно работать руками и др.). Деться некуда: запрещено ВЕЗДЕ, никакой территориальной дифференциации. Стресс усиливается тем, что значительная часть слоев общества и так балансирует на грани выживания, закредитована и не имеет резервов выживания в самоизоляции.

В связи с научной и практической актуальностью темы лаборатория геоинформационных исследований Института географии РАН осуществляет разработку и одновременную апробацию научных концепций учета территориальной дифференциации для баланса требований безопасности и социально-экономической активности с учетом массового всплеска «плохих» пространственных данных. Апробация осуществляется на существующей много лет муниципальной площадке лаборатории в Московской области. Проведенный к настоящему времени анализ показывает, что на локальном уровне территориальные рисунки распределения заражения и плотности населения имеют существенные отличия. На территории многих ареалов с высокой плотностью населения случаи заражения на середину апреля единичны или отсутствуют, в то же время ареалы с низкой плотностью населения выходят в лидеры. Анализ показывает, что необходимо значительное усовершенствование территориального распределения тестирования. Предлагается использовать для этого уже хорошо показавший себя в наших предыдущих исследованиях подход к использованию «плохих» пространственных данных как эффективного ресурса.

Предлагаемые подходы обращения с «плохими» данными позволяют уменьшать размеры территорий «незнания», выделять зоны, на которых ограничения экономической и социальной активности могут быть ослаблены и переходить от сплошных ограничений к территориально дифференцированным. Это, в свою очередь, способно дать значительный импульс развитию ранее экономически периферийных территорий, на которых, в связи с их высокой степенью безопасности, может поддерживаться экономическая активность, в то время как ранее экономически развитые территории находятся под прессом ограничений в связи с высокими рисками роста заражения. Подход может использоваться при разработках геопорталов и мобильных приложений, позволяющих мониторить ситуацию в виде динамического «умного зонирования», нацеленного на обеспечение баланса между требованиями безопасности и поддержанием социально-экономической активности на основе территориальной дифференциации.

24/04/2020 - 16:45