🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Geoinformation modeling of population changes in Russia in the 20th century

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The article contains the results of a historical-statistical study using geo-information methods, focused on exploring the spatial dynamics of population settlement in Russia during the 20th century. The aim of the research is to identify the potential of geo-information methods for visualizing and analyzing the spatial dynamics of population settlement in Russia during the 20th century. The subject of the research is the population settlement of Russian territory in its historical transformation influenced by socio-economic and political changes. In this study, population settlement refers to the number of people concentrated within the administrative-territorial units during a specific period. Changes in this number over time allow for the assessment of the spatial dynamics of settlement in Russia. The research is based on statistical data regarding population numbers by administrative-territorial units at the provincial, regional, and republican levels, presented in officially published collections and archival sources; officially published political-administrative maps over various years of the 20th century. The main methods of research chosen for this study are: historical-statistical; historical-geographical; and geo-information, specifically the computer modeling method using the geo-information system Surfer. The study was conducted over five selected periods (dates) that reflected characteristic changes in the population settlement of Russia, influenced by socio-economic and political factors: 1900, 1936, 1946, 1965, and 2000. As a result of the research, spatial waves of settlement in Russia during the 20th century were identified, the processes of forming concentration centers of settlement were visualized, and the polarization of the settlement space characteristic of each identified stage of socio-economic development under the influence of objective factors was clearly presented. The novelty of the research lies in demonstrating the effectiveness of the geo-information modeling method using the GIS package Surfer for analyzing the dynamics of the spatial historical process of settlement in Russia during the 20th century. This made it possible to identify the spatial waves of settlement in Russia during the 20th century, visualize the processes of forming concentration centers of settlement, and clearly represent the polarization of the settlement space. The practical significance consists in improving the methodology of applied historical-geographical research conducted through digital technologies.

Bibliografia

  1. Бородкин Л.И. Историческая информатика сегодня: «неоднозначное понимание»? (современные дискуссии) // Историческая информатика. 2021. № 4. С. 33-49. doi: 10.7256/2585-7797.2021.4.37601 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=37601
  2. Владимиров В.Н. Проблемы и перспективы исторического компьютерного картографирования: Международный семинар АНС // Информационный бюллетень Ассоциации "История и компьютер". 1995. № 13. С. 20-24.
  3. Пиотух Н.В. ARCVIEW: Некоторые возможности и новая версия // Информационный бюллетень Ассоциации "История и компьютер". 1996. № 16. С. 45-49. EDN: PCNARR
  4. Владимиров В.Н. Историческая геоинформатика: геоинформационные системы в исторических исследованиях: монография. Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2005. EDN: VMUZHT
  5. Рыгалова М.В. Геоинформационные системы в отечественной исторической науке: основные направления применения / М.В. Рыгалова // Вестник Томского государственного университета. 2015. № 391. С. 133-139. doi: 10.17223/15617793/391/22. EDN: VCOWZP
  6. Бородкин Л.И., Владимиров В.Н. Новации и традиции исторической информатики // Историческая информатика. 2017. № 2. С. 1-4. doi: 10.7256/2585-7797.2017.2.23513 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=23513
  7. Валетов Т.Я. Опыт преподавания основ исторической географии и геоинформационных систем на кафедре исторической информатики исторического факультета МГУ // Историческая информатика. 2024. № 1. С. 108-122. doi: 10.7256/2585-7797.2024.1.70218 EDN: OJJUMS URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=70218
  8. Шульгина О.В., Шульгин П.М. Историческая география России XX века. Административное деление: монография для вузов - 2-е издание, переработанное и дополненное. М.: Издательство ЮРАЙТ, 2020. 307 с. EDN: NMYDGL
  9. Гапоненко Л.С., Кабузан В.М., Кузьмина Т.Ф. О численности и составе населения России накануне великой октябрьской социалистической революции: документы // Исторический архив. 1962. № 5. С. 57-82.
  10. Лаппо Г.М. География городов. М.: ВЛАДОС, 1997. EDN: VWVSON
  11. Смирнова А.А., Смирнов И.П., Ткаченко А.А. Расселение: основные понятия, подходы, результаты исследований. Тверь: Тверской государственный университет, 2024. EDN: ANGPEK
  12. Садыков А.И. Особенности процесса сбалансированного регионального развития в исторической ретроспективе // Вестник евразийской науки. 2022. Т. 14, № 6. URL: https://esj.today/PDF/76ECVN622.pdf. EDN: QWXMSL
  13. Ткаченко А.А. Заселенность территории центральной России // Вестник Тверского государственного университета. Серия: География и геоэкология. 2013. № 1. С. 19-36. EDN: RXNHMH
  14. Шульгина О.В. Историко-географические закономерности формирования системы расселения населения России в XX веке // Вестник МГПУ. Серия: Естественные науки. 2008. № 2. С. 28-38. EDN: MIDAVF
  15. Антонов Е.В., Куричев Н.К., Трейвиш А.И. Исследования городской системы и агломераций в России // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2022. Т. 86, № 3. С. 310-331. doi: 10.31857/S2587556622030037. EDN: YMBNBH
  16. Лачининский С.С., Михайлов А.С., Самусенко Д.Н. Роль приморских агломераций и городов в инновационном пространстве европейской части России // Известия Русского географического общества. 2019. Т. 151, № 3. С. 1-17. doi: 10.31857/S0869-607115131-17. EDN: DDZSDH
  17. Город и деревня в Европейской России: сто лет перемен: Монографический сборник / Автор идеи и проекта: П. Полян. Редакторы-составители: Т. Нефедова, П. Полян, А. Трейвиш. М.: ОГИ, 2001.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».