Тown planning

The development specifics of large urban agglomerations in relation to non-agglomeration areas of the region

УДК: 711.4
Шифр научной специальности: 2.1.13
DOI: 10.47055/19904126_2025_4(92)_13
Type: RAR Scientific

Abstract

В настоящее время обостряется проблема выделения территорий городских агломераций [1–5]. Для ее решения необходимо знать, чем агломерация отличается от внеагломерационных пространств [6–9]. Причем, отличие должно быть выражено конкретно, не только в виде выражений «более», «значительнее», «интенсивнее» и т. д., а в точных цифровых данных градостроительных показателей: во сколько раз, на сколько %. Подобные данные до сегодняшнего дня не приводятся в научных трудах как отечественных, так и зарубежных ученых. Вопрос количественных отличий технико-экономических показателей городских агломераций относительно прилегающих к ним региональных пространств не получил достаточного внимания со стороны градостроителей и требует рассмотрения.

Научная новизна исследования состоит в сопоставлении величин градостроительных показателей развития территории возглавляющей регион крупной городской агломерации с аналогичными характеристиками территории региона ее расположения.

Материалы и методы

Для обеспечения условий сравнимости при проведении сравнительного анализа характеристик развития агломерации с показателями внеагломерационных территорий были отобраны 17 расположенных в России крупных моноцентрических агломераций с населением их ядер (городов–центров агломераций) от 500 до 700 тыс. жителей. Каждая из этих агломераций доминирует в регионе ее расположения по критерию численности населения: количество жителей в городе–центре агломерации, а также в агломерации в целом больше относительно других городов и других агломераций в данном регионе. Кроме того, почти во всех (точнее, в 15 из 17) этих доминирующих агломерациях их города–центры, возглавляющие агломерацию, одновременно возглавляют и регионы, т. е. являются столицами регионов (за исключением Набережных Челнов и Новокузнецка). Поэтому в настоящей статье отобранные агломерации названы «главная агломерация региона» или сокращенно ГАР, что позволяет исключить путаницу с другими городскими агломерациями в регионе (табл. 1).

Таблица 1.
Изучаемые городские агломерации и регионы их расположения

Примечания

1. Ядро агломерации – город–центр агломерации, которым является крупный (для нашего исследования) город, имеющий наибольшее число жителей среди всех населенных пунктов в составе агломерации.
2. Название агломерации принято по названию возглавляющего ее ядра.
3. В таблице дана численность населения по регионам и крупным городам РФ по состоянию на 1 января 2020 г., до периода форс-мажорных событий, оказавших влияние на численность населения: пандемия 2020–2022 гг. и начавшаяся в 2022 г. специальная военная операция на Украине.
4. Представленные в табл. 1 агломерации являются моноцентрическими.

Выраженные в минутах транспортной доступности (МТД) изохроны (на которых основывается выполненная в настоящей работе делимитация границ КГА или ГАР) сгенерированы посредством интерактивного сервиса карт «Openrouteservice» с совмещением публичной кадастровой карты и карт «Google» с учетом скорости поездок на пригородных вылетных автодорогах – 60 км/час.

Методика расчета градостроительных показателей развития территорий:

1. Число жителей и площадь территории регионов приняты по материалам Росстата.
2. Величины показателей о количестве жителей для ГАР в статистике отсутствуют, поэтому численность населения агломерации определена суммированием числа жителей входящих в нее населенных пунктов.
3. Границы ГАР (КГА) приняты по изохроне 45-минутной транспортной доступности городов–центров агломерационных систем. Изохроны построены с использованием ресурса «Open route service» на основе публичной кадастровой карты, совмещенной с картой «Google», с учетом скорости движения на пригородных вылетных магистралях 60 км/час (по аналогии с наблюдаемой во многих экономически развитых странах скоростью движения транспорта в пригородных зонах до 60 км/час [3, 10, 11]). Затраты времени на транспортные передвижения из пригородной зоны в город–центр агломерации и обратно для более чем 80% маятниковых мигрантов в изучаемых ГАР составляют не более 90 минут (т.е. 45 мин. в центр и 45 обратно) [12; 13], в отличие, например, от крупнейших агломераций, для которых длительность поездок (как отмечается в ряде публикаций) составляет от 120 до 240 мин. Так, для Москвы исследователи принимают максимальное время на поездку в ядро и обратно 240 мин. (2 часа в столицу и 2 обратно) [14–18].

Результаты исследования

В каждом из 17 рассматриваемых регионов выделена крупная городская агломерация (КГА), которая в настоящей статье условно называется также «главная агломерация региона» (ГАР) – столбец 3 таблицы 1.

Проводится сравнительный анализ трех территорий.

1. Территория А – это территория в границах главной городской агломерации региона (ГАР), возглавляемая крупным городом-ядром.

2. Территория Б – это площадь региона без учета площади ГАР. Территория Б имеет форму бублика (или территориального пояса), внешняя граница которого совпадает с границей региона, а внутренняя граница является границей выделенной нами доминирующей в регионе агломерации. В этот территориальный пояс могут входить городские агломерации, расположенные на его территории и возглавляемые малыми, средними и/или крупными городами, а также сельские агломерации.

3. Территория В – регион в целом, включая все объекты в его границах, в том числе главную городскую агломерацию и пространства вне ее, а также другие расположенные в регионе городские агломерации. 

Рис. 1. Изохроны транспортной доступности ядра агломерации.
А. Рязанская КГА Б. Ульяновская КГА В. Астраханская КГА 1 Г. Новокузнецкая КГА
Обозначено: светло-серым – ядро в административных границах,
красным – пригородная территория в пределах изохронны
15-минутной транспортной доступности (МТД) ядра,
зеленым – 30 МТД, сиреневым – 45 МТД, желтым – 60 МТД

Сравнительный анализ проводился по двум группам градостроительных показателей.

Первую группу составили показатели, характеризующие степень концентрации населения на рассматриваемых территориях: численность жителей и площадь, на которой они проживают.

Вторая группа характеризует плотность сети населенных мест и уровень развития транспортной инфраструктуры.

Полученные в настоящей работе данные о сопоставлении величин – показателей первой группы аккумулированы в табл. 2.

Таблица 2
Динамика населения на трех сравниваемых территориях

Примечания:
1. Приведенные в табл. 2 значения показателей представляют собой среднюю величину для 17 анализируемых регионов и агломераций.
2. Числа на желтом фоне являются данными Росстата, остальные числа рассчитаны автором настоящей работы.
3. Числа в столбце 1 получены путем сложения данных Росстата о количестве жителей городов и поселков в границах ГАР (КГА).

Из данных табл. 2 видно, что наибольшая часть населения региона (68%), т. е. более 2/3 жителей области, края или республики, проживает в главной региональной агломерации (ГАР), сформированной вокруг самого крупного города в данном регионе. Средний показатель прироста населения в изучаемых КГА составил за рассматриваемый 10-летний период 1,9%, что на 11,66% больше, чем вне агломерации. Наиболее высокие темпы убыли населения фиксируются во внеагломерационных пространствах – в среднем минус 0,976% каждый год в течение 10 лет с 2010 по 2020 г.

Депопуляция населения регионов наиболее быстро идет во внеагломерационных пространствах – за десятилетие с 2010 по 2020 г. в среднем минус 9,76%. А в агломерациях, согласно полученным данным, наблюдается рост населения за тот же период в среднем на 1,9%. Разница показателей в абсолютных величинах (без учета знаков минус и плюс) равна 11,66% (9,76 + 1,9).

Полученная динамика величин показателей численности и плотности населения отражает важнейшую тенденцию: положительное сальдо населения отмечается исключительно в агломерациях, вне агломераций фиксируется депопуляция, вызванная, в том числе, оттоком населения в крупнейшие и крупные города и возглавляемые ими агломерации.

Концентрация явлений и процессов всегда приводит к усилению и интенсификации [1, 3, 10, 17]. В градостроительном смысле концентрация означает урбанизацию, которая активизирует социальные и экономические процессы в социуме. Увеличение количества и плотности людей на территории ведет к разделению труда и росту его эффективности и, как результат, повышению качества и уровня жизни. Этим объясняется привлекательность ГАР для населения: возникают центростремительные потоки безвозвратной и маятниковой миграции с периферийной части регионов в агломерационные территориально-пространственные системы и, особенно, в региональные столицы и их ближние пригороды [18].

Еще одна группа показателей отражает степень освоенности территории – индикатор, который так же, как и показатели в табл. 2, характеризует качественные отличия главной агломерации региона от территорий вне ее. Градостроительная морфология развитых систем расселения выделяется плотной сетью населенных мест и высокой плотностью магистрально-транспортной сети, включающей дороги федерального, регионального и местного значения. Чем более плотно на определенной территории расположены города и поселки, чем меньше среднее расстояние между ними, тем более освоена территориально-пространственная система, тем выше степень ее урбанизации. Выраженные в количественных данных отличия между территориями А, Б, В позволяют увидеть и маркировать городскую агломерацию. Данные о сопоставлении величин показателей второй группы представлены в табл. 3.

Таблица 3
Градоморфологические характеристики системы расселения на трех сравниваемых территориях

Примечания:
1. В табл. 3 приведены средние значения показателей по 17 изученным регионам и их главным агломерациям (ГАР) по состоянию на 01.01.2020.
2. На желтом фоне в таблице указаны данные Росстата, другие данные рассчитаны автором
3. Значения показателей в строках 4 и 5 рассчитаны на примере Пензенского региона.

Приведенные в табл. 3 цифровые данные показывают, что частота локаций сельских и городских населенных мест (показатель 2 табл. 3) в пределах главной агломерации региона кратно, в среднем почти в 6,26 раза превышает показатель для пространств вне ГАР.

Дорожная сеть в ГАР также плотнее, чем вне ГАР. Это означает, что население ГАР тратит меньшие времени на транспортные передвижения, особенно при поездках на личном легковом транспорте. В дорожно-транспортную инфраструктуру агломерации вкладывается больше денежных ассигнований, что, кроме прочего, обусловлено большими отчислениями транспортного налога населением ГАР, численность и плотность которого кратно больше среднерегиональных показателей.

Выводы

Исследование показало, что пространство 17 изученных крупных городских агломераций, возглавляемых городами–центрами (ядрами) с населением 500–700 тыс. жителей, отличается относительно внеагломерационных территорий регионов, в которых расположены анализируемые агломерации, кратно большими значениями таких показателей, как концентрация населения (плотность или людность территорий), плотность сети населенных пунктов и транспортных коммуникаций.

Величины градостроительных показателей даны в конкретном числовом выражении, что позволяет разработать систему идентификации агломерационной территории и делимитации ее границ, которые необходимы для эффективного градостроительного планирования.

Полученные значения показателей градостроительного развития трех территорий (А – главная агломерация региона, Б – территориальный пояс с внешней границей по рубежам региона и внутренней границей по изохроне 45-минутной доступности ядра ГАР, В – регион в целом) отражают трансформацию внутри регионального расселения, которая заключается в увеличении численности жителей исключительно в ГАР и депопуляции населения за пределами главных агломерационных систем регионов.

References

1. Moisseev, Yu. M. (2022). Development challenges and changing horizons of urban planning. AMIT.No. 4(61). Available at: https://marhi.ru/AMIT/2022/4kvart22/PDF/19_moisseev.pdf 

2. Mazaev, A. G. (2023). The boundaries Defining of agglomerations as an important problem of modern urban planning theory. Academic Bulletin of UralNIIproekt RAASN, No. 1(56), pp. 22-26.

3. Liu Ya., Zhang X., Pan X. (2020). The spatial integration and coordinated industrial development of urban agglomerations in the Yangtze River. Economic Belt, China. Cities, Vol. 104(21), pp. 364-382. Available at: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0264275119312521  

4. Ziyatdinov, Т.Z. (2022). Delimitation of the urban agglomeration boundaries using the functional areas method. Architecton: Proceedings of Higher Education, No. 1(77). Available at: http://archvuz.ru/en/2022_1/9/ 

5. Moisseev, Yu. M. (2016). Prerequisites for the development of the urban planning system. AMIT, No. 3(36), pp. 16-26.

6. Fang, C. (2015). Important progress and future direction of studies on China’s urban agglomerations. Journal of Geographical Sciences, Vol. 25, pp. 1003–1024. Available at: https://link.springer.com/article/10.1007/s11442-015-1216-5.

7. Perkova, A.Yu., Perkova, M.V., Ladik, E.I. (2022). Formation and development of urban agglomerations. Foreign and domestic experience. Bulletin of BSTU named after V.G. Shukhov, No. 8, pp. 71-84.

8. Shubenkov, M. V., Khomyakov, D.A. (2015). Urban agglomerations: thoughts on the present and the future. Academia : Architecture and Construction, No. 3, pp. 86-91.

9. Monastyrskaya, M. E. (2019). Methodology for determining the boundaries of urban agglomerations. Bulletin of BSTU named after V.G. Shukhov, No. 1, pp. 111-121.

10. Fang, C., Yu, D. (2017). Urban agglomeration: An evolving concept of an emerging phenomenon. Landscape and Urban Planning, Vol. 162, pp. 126-136. Available at: https://www.sciencedirect.com/ science/article/pii/S0169204617300439?via%3Dihub

11. Liu, H., Li, Yo., Yu, L. (2019). Urban agglomeration (Guangzhou-Foshan-Zhaoqing) ecosystem management under uncertainty: A factorial fuzzy chance-constrained programming method. Environmental Research, Vol. 173, pp. 97–111. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S001393511930146X?via%3Dihub  

12. Ziyatdinov, Т.Z. (2022). Urban planning definition of an urban agglomeration based on functional areas. AMIT, No. 1(58). Available at: https://marhi.ru/AMIT/2022/1kvart22/PDF/15_zijatdinov.pdf 

13. Ziyatdinov, Т.Z. (2022). Identification of a real city: problems, definition, and delimitation of borders. Academic Bulletin of UralNIIproekt RAАSN, No. 2(53), pp. 9-14.

14. Moisseev, Yu. M. (2020). Urban planning analysis: understanding the problems of spatial literacy. Architecture and Construction of Russia, No. 4(236), pp. 88-95.

15. Geppert, A. (2017). VaeVictis! Spatial Planning in the Rescaled Metropolitan Governance in France. Spatial Research and Planning, No.75(3), pp. 225–241. Available: https://rur.oekom.de/index.php/ rur/article/view/451

16. Zeng, C., Zhang, A., Xu, S. (2016). Urbanization and administrative restructuring: A case study on the Wuhan urban agglomeration. Habitat International, Vol. 55, pp. 46-57. Available at: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0197397516301461 

17. Ziyatdinov, Т.Z. (2021). Methodological prerequisites for urban planning response to global challenges. Architecton: Proceedings of Higher Education, No. 1(73). Available at: http://archvuz.ru/en/2021_1/12/ 

18. Ziyatdinov, Т.Z. (2021). Development of transport systems in the cores of large urban agglomerations of Russia in the 21st century. Engineering and Construction Bulletin of the Caspian Region, No. 3(37), pp. 1-9. Available at:https://агасу.рф/journal/wp-content/uploads/2021/09/isvp_3_37_2021_25–30.pdf  

Citation link

Ziyatdinov, T.Z. The development specifics of large urban agglomerations in relation to non-agglomeration areas of the region //Architecton: Proceedings of Higher Education. – 2025. – №4(92). – URL: http://archvuz.ru/en/2025_4/13/  – DOI: https://doi.org/10.47055/19904126_2025_4(91)_13 

© Ziyatdinov T.Z., 2025
Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons "Attrubution-ShareALike" ("Атрибуция - на тех же условиях"). 4.0 Всемирная