Билет № 7

1. Теоретические положения прогнозирования системы управления земельными ресурсами.

Для необходимости УЗР следует создать надежную и эффективную систему прогнозирования земельно-кадастровых показателей. Требования к организации массивов (составу и структуре показателей) устанавливают в соответствии с запросами потребителя (пользователя) информации прогнозов.

Первичные данные, составляющие основной поток информации, формируются на уровне землевладения, землепользования. Поток данных последовательно проходит все уровни, изменяя свое состояние под влиянием различных факторов, учесть которые полностью не всегда возможно. Влияние этих факторов изменяется с течением времени, поэтому система показателей состояния земельных ресурсов во времени нестатична. Одни показатели со временем изменяют свою структуру или теряют значимость для определенного уровня управления, другие, наоборот, становятся актуальными. В первом случае показатели, потерявшие актуальность, могут быть исключены из процесса принятия решений и состава документов. Во втором случае необходимо сформировать новые показатели, определить для них методы и способы сбора, регистрации и контроля, ввести их в документацию и разработать систему мероприятий для их оценки и применения при управлении земельными ресурсами. Чем раньше выявлена тенденция изменения показателя, тем эффективнее будет работать и система принятия управленческих решений на соответствующем административном уровне.

Особое значение при обслуживании земельно-кадастровых автоматизированных информационных систем (АИС ГЗК) и соответствующих баз данных (БД) имеет наличие методических средств, позволяющих сформировать, проанализировать и предсказать изменения динамики значений и структуры земельно-кадастровых показателей во времени, а также выявить факторы, влияющие на эти изменения. Актуальность задач прогнозирования определяется необходимостью своевременного учета изменений значений и удельного веса показателей с целью проведения мероприятий по корректировке структур и содержания информационных массивов в БД АИС, программного обеспечения обслуживания БД, запросов, выходных форм, состава, методов, алгоритмов и программ решения разнообразных задач анализа и принятия решений.

Прогнозирование земельно-кадастровых показателей необходимо и по той причине, что они характеризуют состояние земельных ресурсов и являются основой для определения направлений управления этими ресурсами. Т.о., необходимо иметь надежный и эффективный инструментарий, позволяющий на основе наблюдений за прошлым и текущим состоянием системы земельно-кадастровых показателей выявлять тенденции изменения системы и предсказывать ее перспективное состояние.

Предварительный анализ земельно-кадастровой информации показывает, что за последние годы существенно изменились состав и информационная емкость показателей, отражающих правовое состояние земель разных категорий. Например, отмечено увеличение информационной емкости и интенсивности использования массивов показателей, связанных с оценкой земель: оценка земель городов, данные рынка земель поселений, земель природоохранного, оздоровительного и историко-культурного назначения. Отдельные показатели (данные о загрязнении земель, данные, организующие ограничения и обременения) значительно колеблются по годам.

Все эти изменения требуют применения комплексного статистического анализа при разработке алгоритмов и программ в области управления земельными ресурсами, включая генерализацию информации, внесение изменений в структуру и содержание баз данных. Следует использовать различные методы статистического анализа и прогнозирования при решении информационного обеспечения ретроспективного анализа и перспектив использования земельных ресурсов для различного административно-территориального уровня. Разнообразие источников информации для анализа и прогнозирования создает определенные трудности в формировании единой структуры исходных данных, единых подходов к организации процесса статистического анализа и построения моделей прогнозирования.

Практически на каждом территориальном уровне данные, составляющие совокупность показателей, делят на следующие информационные массивы:

- Правовая информация. Здесь преобладает инф-ция текстового типа с большим числом кодификаторов. Формальная постановка задач статистического анализа с использованием множества показателей этой группы затруднена. Поэтому прогнозирование будет сведено в основном к применению экспертных оценок. Таким образом, эффективность применения результатов информации этой группы будет определяться субъективными факторами.

- Информация по количеству и качеству земель. В этой группе преобладает хорошо структурированная и относительно однородная количественная информация. Решение статистических задач может быть получено на основе построения формальных правил. Здесь применимы любые методы прогнозирования и количественной оценки качества прогноза. Особое внимание следует уделить взаимосвязи и взаимозависимости показателей и выявлению факторов, влияющих на изменение динамики показателей.

- Данные бонитировки и экономической оценки земель. Здесь инф-ция характеризуется преобладанием данных качественного и количественного типов, которые являются результатами сложных функциональных и статистических преобразований информации, полученной с низшего уровня (участков, контуров, землевладений и землепользований). Решение задач может потребовать сложных аналитических преобразований, для чего необходимо наличие информации первичного учета (причем, на всех уровнях). Задачи прогнозирования в этой группе могут быть решены значительно проще, но выделение факторов, влияющих на изменение показателей, может представлять определенную проблему. В ходе прогнозирования необходимо упрощать множественность факторов.

Учитывая разнообразие факторов, влияющих на структуру и состав показателей, применяемые методы статистического анализа, строить систему прогнозирования необходимо с учетом:

- ориентации на работу с данными, находящимися в базах данных АИС разного уровня и назначения;

- классификации информационных массивов по видам показателей и по типам данных, определяющих их структуру и форму представления;

- доступности средств статистического анализа и прогнозирования для пользователей разного уровня подготовки;

- возможности применения различных методов прогнозирования, в том числе и на основе общего и специального статистического анализа комплексов данных, отражающих динамику состояния земельных ресурсов. Т.е. всё необходимо классифицировать для того, чтобы упростить и использовать весь объем информации!

Процесс принятия решения по УЗР по настройке и модификации компонент ЗИС связан с решением задач исследования закономерностей изменения значений показателей и построения моделей, позволяющих спрогнозировать поведение системы управления на определенный временной интервал.

Далее дадим определения действиям, процессам, связанным с рассматриваемой темой.

Под предсказанием понимают искусство суждения о будущем состоянии объекта, основанное на субъективном «взвешивании» большого числа качественных и количественных факторов.

Под прогнозированием понимают определенный научно обоснованный исследовательский процесс, в результате которого необходимо получить вероятные данные о будущем прогнозируемом состоянии системы, явления, процесса или объекта.

Под прогнозом понимают будущее значение некоторого показателя, характеризующего состояние объекта прогнозирования.

При оценке изменений некоторых свойств земель возникает проблема неопределенности, которая может видоизменяться от полного неведения до такого положения, когда можно сказать почти точно, что неизвестные величины, влияющие на изменение свойств, заключены в некотором интервале. Прогнозирование в данном случае выступает как один из инструментов минимизации неопределенности.

Прогнозируемое значение свойства показателя может быть представлено числом или в случае исследования качественных показателей – баллом. Сам прогноз может быть точечным (т.е. задается одно значение) или интервальным (т.е. задается множество значений), к которому, по мнению разработчика, должно принадлежать прогнозируемое («истинное») значение свойства. Отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные, до момента, к которому относится конкретный прогноз, называют периодом (интервалом) упреждения. Прогноз может быть качественным или количественным.

Процесс прогнозирования должен быть организован в виде некоторой системы, которая обеспечивает ввод и преобразование исходных данных, определение цели прогнозирования, решение задач прогноза, установку интервала упреждения, оценку результатов прогнозирования или решения вопроса о замене какой-либо модели.

Под прогнозирующей системой понимают систему, включающую математические, логические и эвристические элементы, на вход которой поступает имеющаяся к настоящему времени информация о прогнозируемом объекте, а на выходе вырабатывается прогноз, определяющий состояние этого объекта на период упреждения. В качестве основных требований, которые предъявляют к прогнозируемой системе, выделяются следующие:

- обеспечение достаточно точного прогноза, качество которого можно оценить по определенному критерию;

- гибкое реагирование на изменения, происходящие в объекте прогнозирования. Данная ситуация определяется по возрастанию ошибок прогнозирования, когда текущие наблюдения за объектом отличаются от ожидаемых результатов;

- удовлетворение ряда требований, учитывающих специфику обработки информационных потоков на разных административно-территориальных уровнях. Например, чем ниже уровень, тем более высокие требования предъявляют к быстродействию системы, к простоте и доступности выполнения процедур статистического анализа и расчета параметров модели.