Факторный анализ зоны многоэтажных жилых домов

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
Литература
1. Катюшин В. В. Здания с каркасами из стальных рам переменного сечения (расчет, проектирование, строительство). — М.: ОАО «Издательство «Стройиздат», 2005. — 656с.: ил.
2. Свод правил: СП 70. 13 330. 2012. Несущие и ограждающие конструкции. Актуализированная редакция СНиП 3. 03. 01−87. — Москва: ГУП ЦПП, 2012- 280с.
References
1. Katjushin V.V. Zdanija s karkasami iz stal'-nyh ram peremennogo sechenija (raschet, proektirovanie, stroitel'-stvo). -M.: OAO «Izdatel'-stvo «Strojizdat», 2005. — 656s.: il.
2. Svod pravil: SP 70. 13 330. 2012. Nesushhie i ograzhdajushhie konstrukcii. Aktualizirovannaja redakcija SNiP 3. 03. 01−87. — Moskva: GUP CPP, 2012- 280s.
DOI: 10. 18 454/mca. 2016. 01.6 Мазуркин П. М. 1, Кудряшова А. И. 2
Доктор технических наук, 2ассистент, Поволжский государственный технологический университет ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ЗОНЫ МНОГОЭТАЖНЫХ ЖИЛЫХ ДОМОВ
Аннотация
По классификации ООН среди 11 классов почвенного покрова первые три составляют травяной покров, древесно-кустарниковая раститель-ность и леса. В городе им соответствуют три элемента растительного покрова: газоны, древесные насаждения (древостои) и кустарник обычный. Для выявления статистических закономерностей было принято зонирование городской застройки. Картографическими измерениями в ГИС «Карта 2011» г. Йошкар-Ола была выделена «жилая зона», а в ней «Зона застройки многоэтажными жилыми домами (58 кадастровых кварталов)». Рассмот-рены параметры элементов растительного покрова: количество элементов разного уровня, площадь и периметр, коэффициенты абсолютной и относи-тельной формы, а также активности растительности. Получены двухчленные уравнения ранговых распределений, проведен рейтинг и выбран лучший кадастровый квартал по экологическим условиям.
Ключевые слова: город, жилая зона, кадастровые квартала.
Mazurkin P.M. 1, Kudryashova A.I. 2
1PhD in Engineering, 2assistant, Volga state technical University FACTOR ANALYSIS ZONE HIGH-RISE RESIDENTIAL BUILDINGS
Abstract
According to UN classification among 11 classes of soil cover the first three are grass, trees and shrubs and forests. In the city they correspond to the three el-ements of vegetation: lawns, tree plantings (trees) and shrub normal. To identify statistical regularities were adopted zoning for city-building. Map dimensions in GIS & quot-Map 2011& quot- Yoshkar-Ola was allocated to & quot-residential zone& quot- and & quot-Area of construction of multi-storey residential buildings (cadastral 58 quart crystals)& quot-. The parameters of the elements of the vegetation cover: the number of elements of different levels, area and perimeter, the absolute and relative form, and activity of vegetation. The obtained equations binomial rank distributions, conducted the rat-ings and selected the best of cadastral quarter on environmental conditions.
Keywords: town, residential area, cadastral quarter.
Введение
В ландшафтной архитектуре, в частности в территориальном планировании городской среды, возникла триединая проблема. Одна проблема — это создание умного и зеленого города. Вторая — это увязка кадастровых кварталов города с глобальным агроэкологическим зонированием земель по почвенным классам по классификации ООН. Третья — это признание элементов растительного покрова за важнейшие объекты кадастрового учета и электронного картографирования. Причем с позиций инженерной экологии городской среды параметры элементов растительного покрова нужно ставить выше даже по сравнению с зданиями и сооружениями.
Концепция экологического зонирования города
Под устойчивым развитием (анг. — sustainable development) понимается такая модель развития современного общества, в которой удовлетворение потребностей настоящего поколения не ставит под угрозу возможность для будущих поколений удовлетворять в полной мере свои собственные потребности. Концепция устойчивого развития формировалась в ходе постепенного осознания обществом природоохранных, экономических и социальных проблем, оказывающих влияние на состояние природной среды. Это — конструктивная реакция общества на наблюдаемые процессы деградации природы под усиленным антропогенным давлением [39].
В XXI веке экологические требования к городской среде должны быть поставлены на первое место, а градостроительные — на второе.
Финляндия отличается невероятным прогрессом в создании комфортной городской среды. В основе лежит эффективное сотрудничество архитекторов, строителей, органов власти и местных сообществ. В 2012 г. Международный совет по промышленному дизайну назвал Хельсинки «Столицей мирового дизайна». Хельсинки -это обычный северный город со снегами, реагентами и механической уборкой, но здесь удается воплощать концепцию «города в природе». На форуме 23−28 апреля 2015 г. в Хельсинки был рассмотрен ландшафтный урбанизм и город в природе [42]. Изучается видовой состав и приживаемость растений в городе [41], рациональное использование рельефа, местных материалов и различных конструкций.
26
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
Решаются вопросы, как сделать городскую среду устойчивой и привлекательной [42]. Поэтому применим девиз «Умный — значит зелёный» [38].
По мнению Мэтью Смита [38], «умный» город просто неизбежно будет экологически устойчивым. Аналогичной точки зрения придерживается, например, и д-р Бойд Коэн (Boyd Cohen). Такой город, доказывает Смит, не расходует попусту энергию на освещение и отопление. Система умных парковок сокращает выбросы выхлопных газов автомобилей. Датчики предупредят коммунальные службы о неполадках в водопроводной или газовой сети, когда те ещё только назревают, уменьшая утечки. Наконец, система управления дорожным движением «умного города» не только создаст «зелёную волну» для кареты «скорой помощи», но и передаст в больницу все данные по пациенту ещё до того, как его доставят, экономя время и спасая жизнь.
Проект «Умный и безопасный город Казань» — детище Cisco Systems, правительства Татарстана и городских властей Казани. Он должен снизить затраты в сфере ЖКХ на 80%, затраты на освещение города — на 40%, уменьшить количество транспортных пробок на четверть. Кроме того, на 50% возрастёт эффективность пользования общественным транспортом. Проект предусматривает единую городскую сеть Wi-Fi и видеонаблюдения, интеллектуальную транспортную систему, контроль городской среды и экологической обстановки, «умную» парковку, «умный» автобус, «умное» уличное освещение, контекстную рекламу, «умное» ЖКХ [38].
Глобальные агроэкологические зоны
В мировой практике оценки земельных ресурсов по линии ООН существуют глобальные агроэкологические зоны (GAEZ), которые дают стройные картины распределения [43].
Методология AEZ для оценки продуктивности земель исходит из экологического подхода и обеспечивает основу для создания пространственной инвентаризации и базы данных земельных ресурсов для сельскохозяйственного производства. Характеристика земельных ресурсов включает в себя компоненты климата, почвы, рельефа и текущий растительный покров. Адекватное сельскохозяйственная эксплуатация земель и поддержание их продуктивности во многом зависят от управления почвами на экологически устойчивой основе [43].
В документе [43] отмечено, что за последние 20 лет термин «агроэкологические зоны», или AEZ, стал широко использоваться. Это было связано с широким спектром различных мероприятий, часто совершенно разных по своим масштабам и целям.
ФАО и ИИАСА дифференцируют методику в следующих мероприятиях:
— во-первых, AEZ обеспечивает стандартизированную структуру для характеристики климата, почвы и условий местности, имеющих отношение к сельскохозяйственной продукции. В этом контексте понятие «длина вегетационного периода» применено в картографических измерениях, направленных на зонирование в различных масштабах, от субнациональных до глобального уровня-
— во-вторых, процедуры согласования AEZ используются для идентификации культур конкретных ограничений по атмосфере, почве и ресурсов местности, под принятыми уровнями входов и условий хозяйствования: эта часть методологии AEZ дает оценки максимально возможной и агрономические достижимые урожайности для базовых значений земельных ресурсов-
— в-третьих, AEZ обеспечивает рамки для различных применений: предыдущие два комплекта деятельности привели к очень большим базам данных. Информация, содержащаяся в наборах данных, формируют основу для ряда приложений AEZ, таких как количественной оценки продуктивности земель, продуктивности с богарных или орошаемых земель, оценки населения по способности земли к восстановлению, и по множеству критериев оптимизации использование и развитие земельных ресурсов.
Методология AEZ использует данные инвентаризации земельных ресурсов для оценки при заданных условиях управления и уровней входов, возможных сельскохозяйственных вариантов землепользования и количественно ожидаемое производство земледельческой деятельности. Характеристика земельных ресурсов включает в себя компоненты климата, почв и рельефа.
Наличие цифровых глобальных баз данных климатических параметров, почвы и рельефа, а также почвеннорастительного покрова, позволило изменить и улучшить процедуры расчета. Это также позволило расширить оценки AEZ урожайности, пригодности и производительности потенциалов земель на умеренных и бореальных средах, что позволяет эффективно проводить глобальный охват для оценки сельскохозяйственных потенциалов.
В методологии AEZ процедуры были расширены и на цифровые географические базы данных для того, чтобы справиться с конкретными характеристиками сезонных умеренных и бореальных климатических условий. В отчете [43] описаны методологические приспособления, необходимые для глобальной оценки и иллюстрации многочисленных результатов по широкому спектру применения.
Растительный покров
Среди глобальных агроэкологических зон важное место занимает растительный покров. Чтобы соединить нашу методологию геотриадного подхода «территория + население + хозяйство» [21] с известными в мире классами земельного покрова [43] мы получили сложные по конструкции статистические модели по массиву исходных данных data15. xls.
Наибольшую активность распространения и интенсивность воспроизводства имеет травяной покров [20, 22, 25, 32]. Гораздо сложнее функциональные связи в лесолуговом фитоценозе [27]. Выявленные закономерности позволили идентифицировать модели кадастровой стоимости сельхозугодий [23], дать методики оценки негативного воздействия промышленных объектов на окружающую среду [24], получить оценки риска продуктивности сенокосов и пастбищ [25], результаты прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных угодий [26]. Эти работы позволили разработать методологию территориального экологического равновесия [29] и оценивать нерациональность природопользования [28, 31, 33].
27
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
Метод идентификации
Наш метод предполагает достоверность исходных цифровых данных. Он был разработан на более чем 100 тысяч примеров статистического моделирования. Методология была применена для анализа сельскохозяйственного производства в сельских районов Татарстана [1, 4, 13], коррелятивной вариации биохимических параметров почвы [8], распределения земельного фонда Республики Чувашия [12] и Республики Марий Эл [14, 36]. Биологический каркас территории по площади земель рассмотрен в [3, 5, 9, 10, 34]. Классификация GAEZ была применена к Тульской области [2]. Метод идентификации был применен также к выявлению закономерностей поведения листьев деревьев в онтогенезе [15, 16], а также к закономерностям распределений элементов растительного покрова города по кадастровым кварталам [17−19].
Математический подход к статистическому моделированию устойчивыми волновыми закономерностями показан в публикациях [7, 11, 37, 44−46].
Любой процесс можно идентифицировать суммой вейвлет-сигналов
У = A cos (nx / Pi — aSi), 0)
4 = airx"2' exp (-a3txa*'), рг = a5i + a6гха ,
где — амплитуда (половина) вейвлета (ось y), р- - полупериод волны (ось X), 1 — номер составляющей статистической модели, al… ai — параметры модели, вычисляемые в программной среде CurveExpert (URL: http: //www. curveexpert. net/).
По формуле (1) с двумя фундаментальными физическими постоянными e (число Непера или число времени) и П (число Архимеда или число пространства) образуется изнутри изучаемого явления и/или процесса квантованный вейвлет-сигнал.
Понятие асимметричного вейвлет-сигнала позволяет абстрагироваться от физического смысла и изучать аддитивное разложение процесса.
Факторный анализ
Рассмотрим факторный анализ [1, 4, 6, 30] по шести параметрам растительности по 58 городским кадастровым кварталам. Зона застройки многоэтажными жилыми домами (табл. 1) дает 62 — 6 = 30 бинарных отношений.
Таблица 1 — Значения параметров растительности подзоны 11
Параметры растительности Параметр формы Актив- ность РП
np, шт. Pp, м Sp, м2 sp, м r, % '- p5
39 4009 18 747 4. 68 0. 1166 16. 50
172 5851 11 063 1. 89 0. 0323 13. 78
218 7013 11 973 1. 71 0. 0243 11. 13
69 6374 28 136 4. 41 0. 0693 17. 87
72 8374 44 657 5. 33 0. 0637 27. 17

Далее закономерности рассмотрим по влиянию каждого параметра.
Влияние численности
На рисунке 1 приведены графики бинарных отношений и были идентифицированы следующие закономерности:
— изменение периметра всех элементов растительности
Pp = 397,39988np 0'58 485- (1)
— изменение площади растительности на кадастровом квартале
Sp = 8654,5605 + 90,47 832^- (2)
— изменение коэффициента абсолютной формы
sp = 1,72 108 • 10−5 exp (11,48 355"p0 23 425) —
-0,70 420"p7,34 368 exp (-8,77 334»? °'23 197) — (3)
— изменение коэффициента относительной формы
Yp = 81,5 251 exp (-3,9 341"p0,20 659) — (4)
28
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
S = 8. 40 411 411
S = 2495. 93 927 025
S = 15 401. 95 421 194 r = 0. 44 781 227
*****

о 5. °
• ¦

• •
• «• • 1
• • '- тт Л. • •_ •
¦ •v S • ч
Площадь элементе в растительности
S = 1. 10 125 623 r= 0. 57 760 428
S = 6. 61 858 195 r= 0. 62 590 920
Рис. 1 — Графики влияния численности элементов растительности
— изменение активности растительного покрова на кадастровом квартале подзоны 11 города Йошкар-Ола
Мр = 4,36 689 • 10−7 exp (14,82199np0 27 285) +
+0,21 029"/'30 156 exp (-0,51 819ир1'82 864).
Бинарные отношения имеют разные уровни адекватности.
Влияние периметра
На рисунке 2 приведены графики бинарных отношений, которые дали следующие закономерности:
— изменение численности всех элементов растительности
(5)
np = 0,8 1507P) —
1 exp (-7,83 641 • 10−5 Pp) —
(6)
S = 51. 70 283 826 r= 0. 79 513 065
S = 1027. 69 816 534 r= 0. 96 728 362
Численность элементов растительности
Ранговое распределение
0. 1
55. 8
111. 5
167. 2
222. 9
278. 6
29
со
«
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
S = 7100. 12 821 956 r= 0. 91 110 117
S = 1. 24 080 152 r= 0. 26 666 846
S = 0. 31 869 083 r= 0. 91 991 998
Л& amp-'-

• •. ¦ •
• • - • •
• • •
& lt- ¦ ¦ • ф ,'-1 • Ж 9
ь • 1 •
4.9 3607.0 7209.2 10 811.3 14 413.5 18 015.6 21 617
Коэффициент абсолютной формы
S = 5. 92 065 714 r= 0. 68 231 765
Коэффициент относительной формы
Рис. 2 — Графики влияния общего периметра элементов растительности
— изменение площади растительности на кадастровом квартале
Sp = 0,19788Pp1 31 407 — (7)
— изменение коэффициента абсолютной формы sp = 1,63700Pp0'81 698- (8)
— изменение коэффициента относительной формы yp = 5,36311exp (-0,7 1708Pp) — (9)
— изменение активности растительного покрова llp = 0,15206Pp °'51 210. (10)
Влияние площади На рисунке 3 приведены графики бинарных отношений, которые дали следующие биотехнические
S = 71. 50 503 047 r = 0. 54 458 722
S = 1611. 58 536 029 r= 0. 91 431 465
Численность элементов растительности
S = 2790. 16 633 927 r = 0. 98 703 187
Периметр элементов растительности
S = 1. 9 095 717 r= 0. 53 095 943
Коэффициент абсолютной формы
30
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
S = 5. 20 446 187 r = 0. 76 618 229
Коэффициент относительной формы
Активность растительного покрова
Рис. 3 — Графики влияния общей площади элементов растительности
— изменение численности всех элементов растительности
np = 3,37930Sp0,36 140- (11)
— изменение периметра участков на кадастровом квартале
Pp = 4062,2746 exp (-0,2 2085sp 4'66 936) +
+9,70021s/'90 581 exp (-2,00591s/'& quot-238) — (17)
— изменение площади растительности на кадастровом квартале
Sp = -4461,5416 + 7025,3670s^- (18)
— изменение коэффициента относительной формы
Yp = 0,47 844 exp (-6,89 674 • 10−5 sp 452 829) —
-1,79 034 • 10−5 sp 21'52 158 exp (-4,90060s/849) — (19)
— изменение активности растительного покрова
Mp = 3,75199Sp1,38 454 exp (-0,15094Sp). (20)
Влияние абсолютной формы
Для этого размерного по линейности параметра на рисунке 4 приведены графики бинарных отношений:
— изменение численности всех элементов растительности
np = 17,14487exp (1,97796s/'61 096) -4,21654s/86 067 — (16)
— изменение периметра участков на кадастровом квартале
Pp = 4062,2746 exp (-0,2 2085sp 4'66 936) +
+9,70021s/'90 581 exp (-2,00591s/'& quot-238) — (17)
— изменение площади растительности на кадастровом квартале
Sp =-4461,5416 + 7025,3670sp- (18)
— изменение коэффициента относительной формы
Yp = 0,47 844 exp (-6,89 674 • 10−5 sp 452 829) —
-1,79 034 • 10−5 sp 21'52 158 exp (-4,90060s/849) — (19)
— изменение активности растительного покрова
iUp = 3,75199Sp1,38 454 exp (-0,15094Sp). (20)
S = 83. 4 716 610- r = 0. 27 507 764

г14−60 «1 & gt- a •
{, * • & quot-
• ¦ -* • •
• • 4 r---A & gt- • • • •
• _ № • • • '- - • 7.
8 1.9 3 0 4. 0 5 1 6 2
Численность элементов растительности
S = 3983. 16 637 375 r= 0. 29 306 923
31
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
S = 14 530. 443 744 r = 0. 5 251 514 7. 3
: •

• •
— • • • • • -
: • • •а •
м'-*'-9& quot- • 1 • • •
8 1.9 3 Площадь элеме 0 4.0 5 нтов раститель 1 6 ности S 2 = 0. 82 516 041
r= 0. 21 307 542
S = 0. 12 794 863 r= 0. 99 513 781
S = 7. 24 079 652 r = 0. 4 636 049!

4"'-
г**
$ 6
G^
0.8 1.9 3.0 4.0 5.1 6.2 7. 3
Коэффициент относительной формы
Рис. 4 — Влияние коэффициента абсолютной формы элементов растительности
Влияние относительной формы
Для этого безразмерного параметра на рисунке 5 приведены графики бинарных отношений:
— изменение численности всех элементов растительности
пр = 393,28 094 exp (-23,47821Y) — (21)
— изменение периметра участков на кадастровом квартале
Pp = 10 225,4471exp (-12,91 831 YpU7604) — (22)
— изменение площади растительности на кадастровом квартале
Sp = 20 017,4308 — 6956,4136^- (23)
— изменение коэффициента абсолютной формы
sp = 2,04794exp (0,1 3476Tp) +
+9,71 200^, 3'29 847 exp (-17,52 066 °'35 331) — (24)
— изменение активности растительного покрова
цр = 15,68 074 exp (-2,75 650). (25)
S = 33. 5 730 417 r= 0. 9 192 011: 9

^ ]
г#5» !


«Г*
«•'-о:» 1 Числен] 0 2 ность эл 0 2 ементов 9 3 в растит 9 4 ельност 9 5 и
S = 2447. 60 166 997 r= 0. 79 264 547
32
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
S = 16 271. 35 292 169 r = 0. 32 822 753 9 5
В


4^'- t
^ -
n
0 1 Площа 0 2.0 2 дь элементов р 9 3 астит ел 9 4. ьности 9 5. S = 0. 659 663
Ранговое распределение
S = 1. 869 371: r= 0. 5 706 201
S = 6. 45 615 141 r= 0. 59 427 471
Рис. 5 — Влияние коэффициента относительной формы элементов растительности
Влияние активности РП
На рисунке 6 даны графики бинарных отношений, которые дали следующие биотехнические закономерности:
— изменение численности всех элементов растительности
np = 56,3 994^, 0'29 202 — (26)
— изменение периметра участков на кадастровом квартале
Pp = 3,27 585 • 10−24exp (1,76 851^p1'4 334) + 2075,8156^p0 42 220 — (27)
— изменение площади растительности на кадастровом квартале
Sp = 6146,13884exp (0,77 831^) — (28)
— изменение коэффициента абсолютной формы
sp = 2,82 298 exp (-0,2 169 цр) + 0,87 317^, 1'80 659 — (29)
— изменение коэффициента относительной формы
yp = 6,16 382 exp (-8,22 414^). (30)
S = 75. 36 457 855 r= 0. 45 236 765
S = 2688. 77 293 443 r = 0. 75 329 004
0.0 5.7 11.3 17.0 22.6 28.3 34
Численность элементов растительности
S = 11 382. 418 657 r= 0. 74 538 745
Периметр элементов растительности
S = 1. 11 058 306 r = 0. 51 901 609
33
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
Площадь элементов растительности
S = 0. 39 644 898 r= 0. 87 296 823
в"1:
г9':
а, А *
Коэффициент относительной формы
Коэффициент абсолютной формы
S = 1. 46 892 668
Ранговое распределение
0. 0
5. 7
11. 3
17. 0
22. 6
28. 3
34. 0
Рис. 6 — Влияние коэффициента активности элементов растительности
Рейтинг факторов по коэффициентам корреляции
В таблице 2 приведены коэффициенты корреляции закономерностей у всех ранговых и бинарных распределений. Таблица 2 — Корреляционная матрица и рейтинг факторов по детерминированным моделям
Факторы как объясняющие переменные X Факторы — показатели у Сумма коэф. корр. Рейтинг Ix
Пр, шт. Рр, м Sp, м2 sp, м Г, %
Численность np, шт. 0,9952 0,7832 0,4478 0,5776 0,9110 0,6259 4,3407 3
Периметр Pp, м 0,7951 0,9673 0,9111 0,2667 0,9199 0,6823 4,5424 2
Площадь S, м2 0,5446 0,9143 0,9870 0,5310 0,8743 0,7662 4,6174 1
Абсол. форма sp, м 0,2751 0,2931 0,5252 0,9951 0,2131 0,4636 2,7652 6
Относит. форма ур, % 0,9192 0,7926 0,3282 0,5706 0,9968 0,5943 4,2017 5
Активность Р П jj. p 0,4524 0,7533 0,7454 0,5190 0,8730 0,9837 4,3268 4
Сумма коэф. коррел. 3,9816 4,5038 3,9447 3,4600 4,7881 4,1160 24,7942 —
Рейтинг I 4 2 5 6 1 3 — 0,6887
Коэффициент коррелятивной вариации свойств физического объекта исследования равен отношению общей суммы коэффициентов корреляции к квадрату от количества факторов.
В нашем примере по данным таблицы 8 коэффициент коррелятивной вариации соответственно будет равен 24,7942 / 62 = 0,6887. Это достаточно высокий показатель функциональной связности отдельных элементов системы «город — жилая зона — кадастровые квартала — элементы РП».
В общем случае по данным таблицы 2 коэффициент коррелятивной вариации K вычисляют по формуле
K = llr / N2, (31)
где K — коэффициент коррелятивной вариации множества факторов, характеризующих кадастровые квартала города,
Hr — общая сумма коэффициентов корреляции по строкам и столбцам корреляционной матрицы бинарных отношений между факторами и ранговых распределений значений этих же факторов,
N — количество учитываемых факторов.
Этот критерий применяется при сравнении различных объектов исследования, в данном случае разных типов городской среды. При этом вид изучаемой системы не влияет на указанный критерий верификации, а коррелятивная вариация зависит от внутренних свойств изучаемой системы.
По рейтингу среди влияющих переменных на первом месте оказалась площадь растительности на кадастровом квартале, на втором — периметр. Как показатель на первом месте находится коэффициент относительной формы, на втором — периметр всех элементов растительного покрова.
Корреляционная матрица бинаров
Рассмотрим без строк и столбцов рейтинга из таблицы 2 только коэффициенты корреляции биотехнических закономерностей (табл. 3). При этом диагональные клетки с адекватностью ранговых распределений исключаем.
34
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
Таблица 3 — Корреляционная матрица бинарных отношений факторов
Факторы как объясняющие переменные X Факторы — показатели у
Пр, шт. Рр, м S,, м2 sp, м г, %
Численность np, шт. 0,7832 0,4478 0,5776 0,9110 0,6259
Периметр Pp, м 0,7951 0,9111 0,2667 0,9199 0,6823
Площадь S, м2 0,5446 0,9143 0,5310 0,8743 0,7662
Абсол. форма sp, м 0,2751 0,2931 0,5252 0,2131 0,4636
Относит. форма ур, % 0,9192 0,7926 0,3282 0,5706 0,5943
Активность Р П jj. p 0,4524 0,7533 0,7454 0,5190 0,8730
Чаще всего выделяют сильные закономерности при r & gt- 0,7 (табл. 4).
Таблица 4 — Корреляционная матрица по сильным бинарным связям при r & gt- 0,7
Факторы как объясняющие переменные X Факторы — показатели у
Пр, шт. Рр, м Sp, м2 sp, м г, % '- p5 Vp
Численность np, шт. 0,7832 0,9110
Периметр Pp, м 0,7951 0,9111 0,9199
Площадь S, м2 0,9143 0,8743 0,7662
Абсол. форма sp, м
Относит. форма ур, % 0,9192 0,7926
Активность Р П jj. p 0,7533 0,7454 0,8730
Остались всего 13 сильных уравнений, имеющие тесноту связи по коэффициенту корреляции более 0,7. Поэтому они могут быть применены при составлении комплекса уравнений в имитационной модели поведения растительности на кадастровых кварталах города.
Таким образом, статистическим моделированием параметров растительности вполне можно, причем для любого экологического приемлемого города, найти биотехнические закономерности высокой адекватности. Это позволяет в будущем сравнивать между собой разные городские среды.
Заключение
В условиях России вопросы территориального землепользования во многом отстают от идеологии глобальных агроэкологических зон, практически значительно обеспеченных для многих стран материалами геоинформационного картографирования всей поверхности суши Земли. Из 160 стран Российская Федерация остается как бы в стороне из-за отсутствия отечественных географических информационных систем.
В связи с этим предлагается совместить технологию GAEZ с отечественным земельным кадастром с семью категориями земель. Это позволило бы поднять на более качественный уровень информационного обеспечения территориальное землепользование в субъектах России. Предлагаемая методология статистического моделирования позволяет объединить российское землеустройство и кадастры с мировыми достижениями в технологии GAEZ.
Кроме классов земельного покрова, нами предлагается учитывать растительный покров, содержащий три первых класса земельного покрова (травяной покров + древесно-кустарниковая растительность + лесной покров).
По рейтингу растительности среди влияющих переменных на первом месте оказалась площадь растительности на кадастровом квартале, на втором — периметр, как показатель на первом месте находится коэффициент относительной формы, на втором — периметр элементов РП. Первое место получил кадастровый квартал № 303 006, как показатель на первом месте оказалась численность древостоев на кадастровом квартале.
Среди кустарников первое место получил кадастровый квартал 703 003 (№ 21), по рейтингу среди влияющих переменных на первом месте оказался периметр, на втором — площадь, как показатель на первом месте находится также периметр кустарниковых элементов растительного покрова.
Литература
1. Арзамасцев А. Д., Мазуркин П. М., Максимец Н. В. Факторный анализ сельскохозяйственного производства. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2009. 388 с.
2. Мазуркин П. М. Агроэкологические зоны Тульской области // Матер. конф. «Социально-эконом. и экологич. проблемы горной пром-ти, строительства и энергетики». 8-я Междунар. конф. по проблемам горной промышленности, строительства и энергетики. Том 2. Тула: ТулГУ, 2014. С. 248−256.
35
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
3. Мазуркин П. М. Биокаркас территории: учеб. пос. с грифом УМО РАЕ. Йошкар-Ола: Поволжский ГТУ, 2013. 156 с.
4. Мазуркин П. М. Биотехнические закономерности факторов сельхозпроизводства // Современные наукоемкие технологии. 2009. № 7. С. 20−29.
5. Мазуркин П. М. Геоэкология: Закономерности современного естествознания: научное изд. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. 336 с.
6. Мазуркин П. М. Динамика сельхозугодий Российской Федерации // Матер. II междунар. научно-практ. конф. «Социально-экономическое развитие территории». Пенза: ПГУАС, 2015. С. 155- 165.
7. Мазуркин П. М. Идентификация статистических устойчивых закономерностей // Наука и мир: международный научный журнал. 2013. № 3(3). С. 28−33.
8. Мазуркин П. М. Коррелятивная вариация: учеб. пос. с грифом УМО РАЕ. Йошкар-Ола: Поволжский ГТУ, 2013. 120 с.
9. Мазуркин П. М. Лесоаграрная Россия и мировая динамика лесопользования: научное издание. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2007. 334 с.
10. Мазуркин П. М. Оценка экологического неравновесия сельских и городских территорий по площади растительного покрова // Современные проблемы науки и образования. 2009. № 4. С. 82−92.
11. Мазуркин П. М. Решение 23-ой проблемы Гильберта Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики. Матер. 3-й научно-прак. intemet-конф. Ульяновск: SIMJET, 2014. С 269−277.
12. Мазуркин П. М. Территориальный экологический баланс. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2011. 72 с.
13. Мазуркин П. М. Факторные связи и показатели сельхозпроизводства // Современные наукоемкие технологии. 2009. № 7. С. 42−52.
14. Мазуркин П. М. Экологический баланс территории: учеб. пос. с грифом УМО РАЕ. Йошкар-Ола: Поволжский ГТУ, 2013. 152 с.
15. Мазуркин П. М., Кудряшова А. И. Закономерности онтогенеза листьев деревьев. Динамика роста листьев липы и березы в чистой и загрязненной автомобильными выхлопами городской среде. Германия: LAB LAMBERT Academic Publishing, 2015. 100 с. ISBN 978−3-659−68 893−2.
16. Мазуркин П. М., Кудряшова А. И. Динамика онтогенеза листьев дерева. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2015. 172 с.
17. Мазуркин П. М., Кудряшова А. И., Фадеев А. Н. Вейвлет-анализ распределений центров кадастровых кварталов города // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2015. № 8. с. 61−70.
18. Мазуркин П. М., Кудряшова А. И., Фадеев А. Н. Закономерности распределения кадастровых кварталов в общественно-деловой зоне города // Матер. междунар. научно-практ. конф. «Управление территорией: современные подходы и методы». Пенза: ПГУАС, 2015. С. 58−62.
19. Мазуркин П. М., Кудряшова А. И., Фадеев А. Н. Закономерности распределения кадастровых участков города Йошкар-Ола // Труды Поволжского ГТУ. Сер.: Технологическая. Вып. 3. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2015. С. 259−263.
20. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Биотехническая оценка пойменного луга. М.: Изд-во «Академия естествознания», 2009. 279 с.
21. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Геотриадное измерение сельских территорий // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2009. № 4. С. 28−35.
22. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Измерение активности растительного покрова // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2009. № 4. С. 36−45.
23. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Модели кадастровой оценки сельхозугодий // АПК: Экономика и управление. 2009. № 8. С. 76−82.
24. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Оценка негативного воздействия промышленных объектов на окружающую среду по площади растительного покрова // Экология и промышленность России. 2009. Июль. С. 46−48.
25. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Оценка риска продуктивности сенокосов и пастбищ // Основы рационального природопользования. Матер. II междунар. науч. -практ. конф. Саратов: Изд. центр «Наука», 2009. С. 226−242.
26. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Прогнозирование продуктивности сельскохозяйственных угодий // Успехи современного естествознания. 2010. № 1. С. 149−153.
27. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Распределение растительной массы в лесолуговом фитоценозе // Вестник УМО по образованию в области природообустройста и водопользоваия. 2011. № 3. С. 330−340.
28. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Теоретические подходы к рационализации природопользования // Сб. статей «Наука в условиях современности». Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. С. 276−282.
29. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Территориальное экологическое равновесие = Territprial ecological balance: аналит. обзор- Учреждение Рос. акад. наук Гос. публич. науч. -техн. б-ка Сиб. отд-ния РАН, Марийс. гос. техн. ун-т. Новосибирск: ГПНТБ СО РАН, 2010. 430 с. (Сер. Экология. Вып. 94).
30. Мазуркин П. М., Михайлова С. И. Факторный анализ сельхозугодий России // Матер. II междунар. научно-практ. конф. «Социально-экономическое развитие территории». Пенза: ПГУАС, 2015. С. 166−174.
31. Михайлова С. И., Мазуркин П. М. Закономерность перехода категорий эрозии почв // Защита и обустройство природной среды: сб. статей школьников и студентов, бакалавров и магистров, асп. и мол. ученых. Йошкар-Ола, МарГТУ, 2005. С. 87.
32. Михайлова С. И., Мазуркин П. М. Ландшафтно-экологическая роль пойменного луга малых рек. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2011. 154 с.
36
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
33. Михайлова С. И., Мазуркин П. М. Рациональное землепользование в Кировской области // Защита и обустройство природной среды: сб. статей школьников и студентов, бакалавров и магистров, асп. и мол. ученых. Йошкар-Ола, МарГТУ, 2005. С. 70−73.
34. Мазуркин П. М., Фадеев А. Н. Геоинформационные системы земельного кадастра, лесного реестра и особо охраняемых территорий // Современные проблемы науки и образования. 2009. № 4. С. 69−75.
35. Мазуркин П. М., Фадеев А. Н. Доля сельхозземель Тульской области // Матер. конф. «Социально-эконом. и экологич. проблемы горной пром-ти, строительства и энергетики». 8-я Междунар. конф. по проблемам горной пром-сти, строительства и энергетики. Том 2. Тула: ТулГУ, 2014. С. 234−239.
36. Мазуркин П. М., Фадеев А. Н. Закономерности распределения земельного фонда (на примере Республики Марий Эл): научное издание. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. 127 с.
37. Мазуркин П. М., Филонов А. С. Математическое моделирование. Идентификация однофакторных статистических закономерностей: учебное пособие. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. 292 с.
38. Панасанко С. Город — новая утопия, или горе от ума? 3 февраля 2015. URL: http: //green-city. su/novaya-utopiya-ili-gore-ot-uma/ (Дата обращения 18. 02. 2015).
39. Понятие устойчивого развития. URL: http: //green-agency. ru/ponyatie-istoriya-i-sfery-ustojchivogo-razvitiya/ (Дата обращения 28. 02. 2015).
40. Публичная кадастровая карта г. Йошкар-Олы. [Электронный ресурс]. URL: http: //maps. rosreestr. ru (дата обращения 15. 04. 2013).
41. Сергейчик С. А. Древесные растения и оптимизация городской среды. М.: Наука и техника, 1984. 168 с.
42. Создание комфортной городской среды XXI века. 23−28 апреля 2015, Финляндия. URL: http: //green-agency. ru/best_urban/ (Дата обращения 18. 02. 2015).
43. Global Agro-ecological Assessment for Agriculture in the 21st Century: Methodology and Results. G'-unther Fischer, Harrij van Velthuizen, Mahendra Shah, Freddy Nachtergaele. International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Viale delle Terme di Caracalla. Rome, Italy, 2002. Url: http: //webarchive. iiasa. ac. at/Research/LUC/SAEZ/index. html.
44. P.M. Mazurkin. Invariants of the Hilbert Transform for 23-Hilbert Problem, Advances in Sciences and Humanities. Vol. 1, No. 1, 2015, pp. 1−12. doi: 10. 11 648/j. ash. 20 150 101. 11.
45. P.M. Mazurkin. Wavelet Analysis Statistical Data. Advances in Sciences and Humanities. Vol. 1, No. 2, 2015, pp. 30-
44. doi: 10. 11 648/j. ash. 20 150 102. 11.
46. P.M. Mazurkin. Method of Identification of Wave Regularities According to Statistical Data (Of Dynamics of a Rate of Inflation of US Dollar). Advances in Sciences and Humanitie. Vol. 1, No. 2, 2015, pp. 45−51. doi: 10. 11 648/j. ash. 20 150 102. 12.
References
1. Arzamastsev A.D., Mazurkin P.M., Maksimets N.V. Factor analysis of agricultural production. Yoshkar-Ola: Mari State Technical University, 2009. 388 p.
2. Mazurkin P.M. Agro-ecological zones of the Tula region // Mater. Conf. & quot-Socio-Economy. and environmen. Mining issues prom-ty, construction and energy. & quot- 8th Int. Conf. on the problems of mining, construction and energy. Volume 2. Tula: Tula State University, 2014. P. 248−256.
3. Mazurkin P.M. Biokarkas territory: Proc. pos. stamped UMO PAE. Yoshkar-Ola: Volga STU, 2013. 156 p.
4. Mazurkin P.M. Biotechnical laws factors of agricultural production // Modern high technologies. 2009. № 7. P. 20−29.
5. Mazurkin P.M. Geoecology: Laws of modern science: scientific publishing. Yoshkar-Ola: Mari State Technical University, 2006. 336 p.
6. Mazurkin P.M. Dynamics of Russian farmland // Mater. II International. Scient. Conf. & quot-Socio-economic development of the territory& quot- Penza: PGUAS, 2015. P. 155- 165.
7. Mazurkin P.M. Identification of sustainable statistical regularities // Science and peace: an international scientific journal. 2013. № 3 (3). P. 28−33.
8. Mazurkin P.M. Correlative variation: Proc. pos. stamped UMO PAE. Yoshkar-Ola: Volga STU, 2013. 120 p.
9. Mazurkin P.M. Russian forest agricultural and forest dynamics worldwide: scientific publication. Yoshkar-Ola: Mari State Technical University, 2007. 334 p.
10. Mazurkin P.M. Assessing the environmental imbalance between rural and urban areas on the area of vegetation // Modern problems of science and education. 2009. № 4. P. 82−92.
11. Mazurkin P.M. Decision 23 Hilbert'-s Tenth Problem interdisciplinary research in the field of mathematical modeling and computer science. Mater. 3rd scientific and prac. internet-conf. Ulyanovsk: SIMJET, 2014. P. 269−277.
12. Mazurkin P.M. Regional ecological balance. Yoshkar-Ola: Mari State Technical University, 2011. 72 p.
13. Mazurkin P.M. Factor of communication and performance of agricultural production // Modern high technologies. 2009. № 7. P. 42−52.
14. Mazurkin P.M. Ecological balance: Proc. pos. stamped UMO PAE. Yoshkar-Ola: Volga STU, 2013. 152 p.
15. Mazurkin P.M., Kudryashova A.I. Laws of the ontogenesis of leaves of trees. The dynamics of growth leaf linden iberezy to clean car exhaust and polluted urban environment. Germany: LAB LAMBERT Academic Publishing, 2015. 100 p. ISBN 978−3-659−68 893−2.
16. Mazurkin P.M., Kudryasheva A.I. Dynamics ontogenesis tree leaves. Yoshkar-Ola: PSTU, 2015. 172 p.
17. Mazurkin P.M., Kudryashova A.I., Fadeev A.N. Wavelet analysis of the distribution centers of the cadastral areas of the city // Land management, a cadastre and monitoring of lands. 2015. № 8. P. 61−70.
37
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
18. Mazurkin P.M., Kudryashova A.I., Fadeev A.N. Laws of distribution of cadastral districts in social and business district of the city // Mater. Intern. Scient. Conf. & quot-Management area: modern approaches and methods. "- Penza: PGUAS, 2015. P. 58−62.
19. Mazurkin P.M., Kudryashova F.I., Fadeev A.N. Laws distribution of cadastral parcels Yoshkar-Ola Volga // Proceedings of the GTU. Ser .: Technology. Vol. 3. Yoshkar-Ola: PSTU, 2015. P. 259−263.
20. Mazurkin P.M., Mikhailova S.I. Bioengineering score floodplain meadows. M .: Publishing House of the & quot-Academy of Natural Sciences& quot-, 2009. 279 p.
21. Mazurkin P.M., Mikhailova S.I. Geotriadnoe dimension of rural areas // International Journal of applied and fundamental research. 2009. № 4. P. 28−35.
22. Mazurkin P.M., Mikhailova S.I. Measurement of vegetation // International Journal of applied and fundamental research. 2009. № 4. P. 36−45.
23. Mazurkin P.M., Mikhailova S.I. Models of cadastral valuation of agricultural land // Agribusiness Economics and Management. 2009. № 8. P. 76−82.
24. Mazurkin P.M., Mikhailova S.I. Evaluation of the negative impact of industrial plants on the environment areas of vegetation // Ecology and Industry of Russia. 2009 July. P. 46−48.
25. Mazurkin P.M., Mikhailova S.I. Risk assessment of the productivity of hayfields and pastures // Fundamentals of environmental management. Mater. II International. scientific and practical. Conf. Saratov Univ. Center & quot-Science"-, 2009. P. 226−242.
26. Mazurkin P.M., Mikhailov S.I. Forecasting the productivity of agricultural lands // The successes of modern science. 2010. № 1. P. 149−153.
27. Mazurkin PM, Mikhailov SI The distribution of plant mass in lesolugovoy phytocenosis // Bulletin of Association for Education and vodopolzovaiya prirodoobustroysta. 2011. № 3. S. 330−340.
28. Mazurkin PM, Mikhailov SI Theoretical approaches to rationalization of nature // Coll. article & quot- Science in the modern conditions. "- Yoshkar-Ola: Mari State Technical University, 2006. S. 276−282.
29. Mazurkin PM, Mikhailov SI Territorial environmental balance = Territprial ecological balance: the analyte. overview- Establishment Ros. Acad. State Sciences. publichen. scientific and engineering. Bk Sib. Dep-of RAS, Mariys. state. tehn. Univ. Novosibirsk SPSTL, 2010. 430 pp. (Ser. Ecology. Vol. 94).
30. Mazurkin PM, Mikhailov SI Factor analysis of farmland in Russia // Mater. II International. Scient. Conf. & quot-Socioeconomic development of the territory. "- Penza: PGUAS, 2015. pp 166−174.
31. Mikhailov SI, Mazurkin PM The pattern of transition of categories of soil erosion // Protection and improvement of the natural environment: Sat. Articles school and college students, bachelors and masters, pg. and a pier. scientists. Yoshkar-Ola, Mari State Technical University, 2005. P. 87.
32. Mikhailov SI, Mazurkin PM Landscape and ecological role of the floodplain meadows of small rivers. Yoshkar-Ola: Mari State Technical University, 2011. 154 pp.
33. Mikhailov SI, Mazurkin PM Rational use of land in the Kirov region // Protection and improvement of the natural environment: Sat. Articles school and college students, bachelors and masters, pg. and a pier. scientists. Yoshkar-Ola, Mari State Technical University, 2005, pp 70−73.
34. Mazurkin PM, A. Fadeev Geographic information systems land registry, and the registry of forest protected areas // Modern problems of science and education. 2009. № 4. S. 69−75.
35. Mazurkin PM, A. Fadeev The share of agricultural land in Tula region // Mater. Conf. & quot-Socio-Economy. and environmen. Mining issues prom-ty, construction and energy. & quot- 8th Int. Conf. on mountain prom-sti, construction and energy. Volume 2. Tula: Tula State University, 2014. pp 234−239.
36. Mazurkin PM, A. Fadeev Laws of the land fund distribution (for example, the Republic of Mari El): scientific publication. Yoshkar-Ola: Mari State Technical University, 2006. 127 pp.
37. Mazurkin PM, Filonov AS Math modeling. Identification of single-factor statistical regularities: a tutorial. Yoshkar-Ola: Mari State Technical University, 2006. 292 pp.
38. S. Panasanko City — new utopia, or Woe from Wit? 3 February 2015. URL: http: //green-city. su/novaya-utopiya-ili-gore-ot-uma/ (Date Treatment 02/18/2015).
39. The concept of sustainable development. URL: http: //green-agency. ru/ponyatie-istoriya-i-sfery-ustojchivogo-razvitiya/ (Date Treatment 02/28/2015).
40. The public cadastral map of Yoshkar-Ola. [Electronic resource]. URL: http: //maps. rosreestr. ru (date of treatment 04. 15. 2013).
41. Sergeichik SA Woody plants and optimization of the urban environment. M .: Science and Technology, 1984. 168 pp.
42. Creating a comfortable urban environment of the XXI century. April 23−28, 2015 in Finland. URL: http: //green-agency. ru/best_urban/ (Date Treatment 02/18/2015).
43. Global Agro-ecological Assessment for Agriculture in the 21st Century: Methodology and Results. G'-unther Fischer, Harrij van Velthuizen, Mahendra Shah, Freddy Nachtergaele. International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Viale delle Terme di Caracalla. Rome, Italy, 2002. Url: http: //webarchive. iiasa. ac. at/Research/LUC/SAEZ/index. html.
44. P.M. Mazurkin. Invariants of the Hilbert Transform for 23-Hilbert Problem, Advances in Sciences and Humanities. Vol. 1, No. 1, 2015, pp. 1−12. doi: 10. 11 648/j. ash. 20 150 101. 11.
45. P.M. Mazurkin. Wavelet Analysis Statistical Data. Advances in Sciences and Humanities. Vol. 1, No. 2, 2015, pp. 3044. doi: 10. 11 648/j. ash. 20 150 102. 11.
38
Современное строительство и архитектура ¦ № 1 (01) ¦ Февраль
46. P.M. Mazurkin. Method of Identification of Wave Regularities According to Statistical Data (Of Dynamics of a Rate of Inflation of US Dollar). Advances in Sciences and Humanitie. Vol. 1, No. 2, 2015, pp. 45−51. doi: 10. 11 648/j. ash. 20 150 102. 12.
DOI: 10. 18 454/mca. 2016. 01.7 Поправко К. А. 1, Тлустый Р. Е. 2
1 Специалист, магистрант, 2кандидат архитектурных наук, профессор Дальневосточный Федеральный Университет АНАЛИЗ ЗАРУБЕЖНОГО ОПЫТА ПРОЕКТИРОВАНИЯ НАБЕРЕЖНЫХ КРУПНЫХ ПРИБРЕЖНЫХ ГОРОДОВ
Аннотация
В статье рассмотрен зарубежный опыт проектирования прибрежных и морских набережных. Примеры проектных решений дают возможность проанализировать опыт коллег, а так же провести анализ функционального и объемно-пространственного решения исследуемых объектов.
Ключевые слова: проект, набережная, прибрежный.
Popravko K.A. 1, Tlusty R. E. 2
Specialist, postgraduate, 2PhD in Architecture, Far Eastern Federal University ANALYSIS OF FOREIGN EXPERIENCE OF DESIGNING OF EMBANKMENTS MAJOR COASTAL CITIES
Abstract
The article considers ofplanning of coastal and marine embankments is considered in the article. The examples ofproject decisions give an opportunity to analyze experience of colleagues, and similarly to conduct the analysis of functional and by volume of-spatial decision of the investigated objects.
Keywords: project, embankment, coastal.
Зарубежный опыт проектирования набережных крупных прибрежных городов богат на интересные идеи, но особенности климата, градостроительной ситуции значительно ограничивают обзор примеров создания архитектурной среды набережных. Данный объект находится в канадском городе Торонто и имеет следующие архитектурно-дизайнерские особенности. Проект был выполнен архитектурной студией KBMP Architects.
Рис. 1- Проект паромного терминала для посадки пассажиров Торонто, вид с моря
1) как мы можем видеть на рисунке 1 проекта набережной, архитектурная среда проекта контрастирует с уже созданным урбанистическим пейзажем., созданы два уровня,
2) уровень самой набережной, отличающийся ровностью рельефа,
3) гибкий озелененный уровень, который возвышается над набережной и создает новое рекреационное пространство, в проекте заявленным как облако.
39

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой