Scientific journal

Advances in current natural sciences

ISSN 1681-7494

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,775

В книге [1] авторы исследуют закономерности роста городов и процессы урбанизации в России с 1897 по 2010 г., увязывая их с социальными, экономическими, политическими и демографическими явлениями.

Россия занимает 133-е место в мире по ожидаемой продолжительности жизни [2] по вектору предпорядка предпочтительности «чем больше место, тем хуже». При этом Красноярский край, как представитель Азиатской части страны, занимает 65-е место внутри России, а Воронежская область – 24-е место как представитель Европейской части.

За 160 лет, с 1840 по 2020 г., общий коэффициент рождаемости снизился в России с 7 до 1.82 [3], то есть в 3.85 раза. Теперь государство вынуждено заниматься поощрением демографии, но численность населения даже с экономическими мерами уменьшается.

С коэффициентом младенческой смертности 6.51 Россия занимает в мире (чем больше место, тем лучше) 169-е место (США при 5.22 176-е место, а Словения во всем мире имеет наименьший коэффициент младенческой смертности – 1.53 и находится на 227-м месте) [4]. Тогда получается, что в сравнении со Словенией в России младенческая смертность больше в 4.25 раза.

Цель исследования – выявление закономерностей [5] влияния координат (широта и долгота) и высоты положения центра столиц 14 субъектов Урала и Сибири на 18 параметров из четырех групп (население, демография, хозяйство и производство) жизни населения.

Материалы и методы исследования

Составлены данные относительно геодезических координат и высоты положения центров столиц у 14 субъектов Федерации (три параметра), а также четырех групп факторов жизнедеятельности населения на территории Урала и Сибири (табл. 1).

Удельные и относительные параметры в данной статье распределяются по группам:

I) координаты центров столиц субъектов Федерации (Х01 – приведенная северная широта, причем , 0; Х02 – приведенная восточная долгота, причем , 0; Х03 – высота над уровнем Балтийского моря, м);

VI) параметры населения (Х23 – плотность, чел./км2; ожидаемая продолжительность жизни, лет: Х24 – всех; Х25 – мужчин; Х26 – женщин);

VII) демография (Х27 – суммарный коэффициент рождаемости; Х28 – младенческая смертность на 103 родившихся живыми; Х29 – миграционный прирост на 104 населения; Х30 – естественный прирост на 103 населения);

VIII) хозяйство (Х31 – уровень занятости, %; Х32 – уровень безработицы, %; Х33 – доля населения ниже прожиточного минимума, %; Х34 – доля городского населения, %; Х35 – доля сельского населения, %);

IX) производство (Х36 – ВРП на душу населения за 2018 г., тыс. руб./чел.; Х37 – средние душевые доходы, руб./ мес.; число умерших в трудоспособном возрасте на 105 населения, чел.: Х38 – оба пола; Х39 – мужчины в 16–59 лет; Х40 – женщины в 16–54 года).

Полная корреляционная матрица факторного анализа содержит 1600 формул [5]. В табл. 2 приведены коэффициенты корреляции трех влияющих параметров и 18 зависимых показателей, то есть показана адекватность всего 3 х 18 = 54 закономерностей.

Таблица 2

Частная корреляционная матрица и рейтинг отобранных факторов

Таблица 3

Корреляционная матрица парных отношений по трендам при r ≥ 0.7

Примечание. Выделены отношения с коэффициентом корреляции не менее 0.7.

Таблица 4

Параметры тренда бинарных отношений при r ≥ 0.9

Среди трех влияющих факторов первое место занимает Х01 – северная широта, второе – Х03 – высота над уровнем Балтийского моря и третье – Х02 – восточная долгота. Среди 18 зависимых показателей первое место занял фактор Х26 – ожидаемая продолжительность жизни женщин, второе Х24 – ожидаемая продолжительность жизни всех и третье – Х33 – доля населения ниже прожиточного минимума.

Коэффициент коррелятивной вариации по табл. 2 равен 35,4743 / (3×18) = 0,6569, дает средний уровень адекватности.

Сильные парные отношения. Выберем из табл. 2 сильные бинарные отношения с коэффициентом корреляции не менее 0.7 (табл. 3). Из 54 бинарных отношений сильные факторные связи равны 22 шт., или по доле равно 40.74 %.

Сильных пар в группе VI находится 8 шт., в группе VII – 5 шт., в группе VII – 6 шт. и в группе IX – 3 шт. При этом наибольшее количество пар (13 шт.) образуется от влияния Х01 – приведенная северная широта, затем восемь пар от влияния Х03 – высота над уровнем Балтийского моря и только одна пара от влияния Х02 – приведенная восточная долгота.

Все пять сильнейших зависимостей относятся к влиянию Х01 – северной широты.

В табл. 4 дан рейтинг пяти закономерностей по двухчленным трендам (рис. 1).

Оказалось, что зависимость Х01 → Х36 – ВРП на душу населения за 2018 г. не только имеет самый высокий коэффициент корреляции по тренду, но дополнительно идентифицируется несколькими волновыми уравнениями (табл. 5 и рис. 2). Первые два члена из табл. 5 являются двухчленным трендом, который является частным случаем вейвлета при периоде колебания, стремящемся к бесконечности.

Рис. 1. Графики влияния широты на параметры жизнедеятельности населения по трендам

Таблица 5

Вейвлеты влияния широты на Х36 – ВРП на душу населения за 2018 г.

Рис. 2. Графики влияния широты на Х36 – ВРП на душу населения за 2018 г.

Таким образом, экономическая география получает конкретные закономерности влияния северной широты, что доказывает нашу гипотезу о колебательной адаптации в природе.

Динамика численности населения городов. Интерес представляет дополнение к данным из табл. 1 времени. Это позволило бы изучать динамические процессы в жизнедеятельности населений на разных территориях. Пока мы не нашли таких объемных таблиц.

Мы выписали данные [1, с. 105, табл. 14] для двух городов, находящихся в Азиатской (Красноярск) и Европейской (Воронеж) частях РФ. Время τ = 0 для 1897 г. (табл. 6).

Таблица 6

Динамика урбанизации [1]

Дата появления г. Красноярска 1628 г., а Воронежа – 1586 г.

Закон Вейбулла удачно характеризует динамику численности населения до некоторого предела:

– численность населения Красноярска

; (1)

– численность населения Воронежа

. (2)

Из Интернета по запросу численность населения Красноярска равна 1092.851 и Воронежа – 1050.602 тыс. чел.

В табл. 7 приведены результаты идентификации (рис. 3, 4) по моделям:

– численность населения Красноярска

; (3)

– численность населения Воронежа

. (4)

Таблица 7

Динамика урбанизации и прогноз численности населения по моделям (3) и (4)

Погрешность вычисляется по выражению 100 (факт – расчет) / факт, а коэффициент динамичности как отношение всей формулы (3) или (4) к тренду в виде закона Вейбулла.

Период колебания численности населения в Воронеже постоянный за 124 года и равен 2×21.68109 ≈ 43.4 года (чуть больше двойного среднего цикла обращения ядра Солнца вокруг самого себя). Для Красноярска по (3) в 1897 г. период колебания был равен 22.1 года (очень близок к циклу обращения ядра Солнца). К 2021 г. период колебания достиг 44.03 года.

Амплитуда колебания у обоих городов нарастает со временем, однако после объединения с трендом по закону Вейбулла у Красноярска получилось медленное снижение. Это происходит из-за эффекта «уплотнения ящика с предметами при встряске».

Однако программная среда CurveExpert-1.40 способна вместе «трясти» только 3-4 составляющих, поэтому для дальнейшей идентификации нужно разработать специализированную программную среду по нашим сценариям статистического моделирования.

По основанию прогноза в 124 года ориентировочный прогноз возможен до горизонта 2021 + 124 = 2145 года. Таким образом, при наличии достоверных данных для любого города можно идентифицировать асимметричные вейвлеты, причем чем длиннее динамический ряд, тем больше составляющих в виде тренда и нескольких колебаний (практически были получены общие модели, содержащие до 200 составляющих).

Заключение

Выявлены закономерности влияния координат (широта и долгота) и высоты положения центра столиц у 14 субъектов Урала и Сибири на 18 параметров из четырех групп (население, демография, хозяйство и производство) жизни населения.

Среди трех влияющих факторов первое место занимает северная широта, второе – высота над уровнем Балтийского моря и третье – восточная долгота. Среди 18 зависимых показателей первое место занял фактор Х26 – ожидаемая продолжительность жизни женщин, второе Х24 – ожидаемая продолжительность жизни всех и третье – Х33 – доля населения ниже прожиточного минимума. Коэффициент коррелятивной вариации равен 0,6569, что дает средний уровень адекватности.

Из 54 бинарных отношений сильные, с коэффициентом корреляции не менее 0.7, факторные связи равны 22 шт., или по доле равно 40.74 %. При этом наибольшее количество пар (13 шт.) образуется от влияния северной широты, затем восемь пар от высоты над уровнем Балтийского моря и только одна пара от влияния восточной долготы.

Оказалось, что зависимость влияния широты на ВРП на душу населения за 2018 г. не только имеет самый высокий коэффициент корреляции по тренду, но дополнительно идентифицируется несколькими волновыми уравнениями.

В динамике урбанизации период колебания численности населения в Воронеже постоянный за 124 года и равен 43.4 года. Для Красноярска в 1897 г. период колебания был равен 22.1 года, однако к 2021 г. период колебания увеличился и достиг 44.03 года. Амплитуда колебания у Воронежа нарастает, что указывает на стремление к тремору. С учетом трех членов амплитуда колебания у Красноярска снижается.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, Правительства Красноярского края, Красноярского краевого фонда науки в рамках научного проекта: «19-45-240004р_а Прогноз эколого-экономического потенциала возможных ʺклиматическихʺ миграций в Ангаро-Енисейском макрорегионе в меняющемся климате 21-го века».