ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. НОРМАТИВНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ПРАВОВЫЕ АСПЕКТЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ПЛОЩАДЕЙ УБОРОЧНЫХ ТЕРРИТОРИЙ 5
1.1 Нормативное обеспечение 5
1.2 Уборка территорий в Санкт-Петербурге 7
ГЛАВА 2. АЛГОРИТМ РАСЧЕТА УБОРОЧНЫХ ТЕРРИТОРИЙ (НА ПРИМЕРЕ САНКТ-
ПЕТЕРБУРГА) 12
2.1 Исходные данные для расчетов 12
2.2 Алгоритм расчетов и их практическая реализация в среде MapInfo 16
ГЛАВА 3. ОПТИМИЗАЦИЯ РАСЧЕТОВ УБОРОЧНЫХ ТЕРРИТОРИЙ 26
3.1 Выбор языка программирования и геоинформационной системы 26
3.2 Оптимизация существующего кода и перенос алгоритма расчетов на Python 29
3.3 Варианты улучшения организационных подходов к определению уборочных
территорий 37
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 43
ПРИЛОЖЕНИЕ 46
Современные города сталкиваются с необходимостью эффективного управления большими объемами данных, включая информацию о территориях, требующих уборки. Геоинформационные технологии (ГИС) предоставляют инструменты для точного определения и управления этими территориями, что способствует улучшению планирования и координации уборочных работ.
Цель работы заключается в оптимизации процессов определения площадей уборочных территорий города на основе геоинформационных технологий.
Объектом исследования являются территории города, которые требуют регулярного обслуживания и уборку.
Предметом исследования являются процессы оптимизации определения площадей уборочных территорий с использованием геоинформационных технологий: алгоритмы анализа пространственных данных, средства автоматизации и улучшения планирования уборочных работ, а также интеграцию ГИС в системы управления городским хозяйством.
Задачи:
1. Изучить нормативную и правовую базу, связанную с организацией благоустройства территорий в части уборки и определения площадей уборочных территорий.
2. Изучить применяемый в Комитете имущественных отношений Санкт-Петербурга алгоритм расчетов уборочных территорий.
3. Оптимизировать существующий алгоритм под возможности отечественных ГИС.
При проведении исследования использовались методы анализа и синтеза, сравнения, сопоставления, систематизации, моделирования, картографический метод.
Актуальность темы выпускной работы обусловлена тем, что оптимизация процессов определения площадей уборочных территорий позволяет более рационально использовать материальные и трудовые ресурсы. Это особенно важно в условиях ограниченного бюджета и необходимости сокращения затрат без снижения качества предоставляемых услуг. С ростом урбанизации увеличивается плотность застройки и количество городских территорий, требующих регулярного обслуживания. ГИС- технологии позволяют эффективно справляться с увеличивающимися объемами данных и сложностью управления территорией.
В научной литературе вопросы определения площадей уборки городских территорий рассматриваются в контексте непосредственного выполнения работ: уборке территорий, закупке оборудования, подходов к организации труда механизаторов, дворников и других лиц, работающих в сфере жилищно-коммунальных услуг. Вопросы определения площадей уборки городских территорий, в том числе с использованием геоинформационных технологий, отсутствуют.
Таким образом, тема выпускной работы не только отвечает современным потребностям городского управления, но и способствует внедрению инновационных технологий, что делает её актуальной и значимой для развития городского хозяйства.
По состоянию на 25 мая 2024 года в Российской Федерации отсутствует единая схема определения площадей городских территорий, подлежащих уборке за счет бюджетных средств. Большинство существующих нормативных актов в области благоустройства частично затрагивают вопрос расчетов площадей уборочных территорий, но эти нормативы были разработаны до активного внедрения информационных технологий и в настоящее время являются устаревшими. Единственным субъектом РФ, имеющим отдельные нормативные акты, посвященные этому вопросу, является Санкт-Петербург.
В Санкт-Петербурге определение площадей уборочных территорий осуществляется администрациями районов на основании постановления Правительства Санкт-Петербурга от 09.11.2016 № 961 «О Правилах благоустройства территории Санкт-Петербурга и о внесении изменений в некоторые постановления Правительства Санкт-Петербурга». Расчеты этих площадей производятся в соответствии с постановлением Правительства Санкт-Петербурга от 17.08.2017 № 687 «Об организации деятельности исполнительных органов государственной власти Санкт-Петербурга при осуществлении расчетов площадей подлежащих уборке территорий, расположенных в границах внутриквартальных территорий».
Исходными данными для расчетов являются данные Комитета имущественных отношений Санкт-Петербурга (данные о государственном имуществе, аренде, а также слои РГИС Санкт-Петербурга и тематические слои, полученные по государственному заказу), а также данные других ведомств (Росреестра, Рослесхоза и иных органов исполнительной власти), полученные в результате межведомственного информационного взаимодействия.
Алгоритм расчета основан на понятии «внутриквартальная территория» и соответствует требованиям, изложенным в постановлении № 687. Процесс расчета
включает 10 этапов и выполняется в среде MapInfo с использованием скриптов на языке MapBasic, что позволяет выполнить расчет в течение 10-14 рабочих дней при условии круглосуточной работы компьютера. Однако современные геоинформационные решения позволяют сократить это время.
Был проведен анализ отечественного программного обеспечения, выявивший, что язык Python наиболее предпочтителен для работы с пространственными данными благодаря оптимизированным библиотекам и поддержке параллельной обработки. Сравнение MapInfo и отечественной ГИС Аксиома показало, что «Аксиома» лучше адаптирована для работы с российскими данными и нормативами, имеет интуитивно понятный интерфейс и гибкие модели лицензирования.
Проведен перевод и оптимизация кода расчета уборочных территорий с MapBasic на Python. Использование библиотек Python позволило сократить время анализа пространственных данных и улучшить структуру кода: запуск кода в ГИС Аксиома показал сокращение времени выполнения расчетов с 10-11 рабочих дней до 10 восьмичасовых рабочих дней, несмотря на сохранение некоторых сложностей старого способа.
В целом, проведенная работа показывает, что переход на современные отечественные ГИС и использование Python для анализа пространственных данных значительно повышают эффективность расчетов уборочных территорий. Однако для полного достижения целей необходимо продолжить оптимизацию кода, улучшить организационные подходы и уделить внимание повышению квалификации исполнителей.
Проведенная работа позволила провести экспериментальное внедрение предложенных решений по оптимизации алгоритма и улучшению организационного взаимодействия и в результате проведенных расчетов в ГИС Аксиома подтвердила практическую ценность и эффективность данных решений.
