Запропоновано модель розрахунку сезонного потенціалу рекреаційної привабливості території. Основою моделі є ієрархічна система нечіткої логіки. Під час визначення потенціалу рекреаційної привабливості враховано вплив наявної туристичної та транспортної інфраструктур. Апробацію моделі виконували для областей Карпатського регіону (Івано-Франківська, Закарпатська, Львівська та Чернівецька).
Ключові слова: нечітка логіка, рекреаційна привабливість, геоінформаційні системи.
Вступ. Визначення рівня привабливості території для туристів потребує врахування багатьох факторів, серед яких є якісні показники, топографічні дані, експертні оцінки. Розвиток геоінформаційних технологій та методів Soft Computing дає змогу програмно розв'язувати складні, багатокритеріальні задачі.
Мета дослідження: запропонувати модель та алгоритм, що її реалізовує, для визначення потенціалу рекреаційної привабливості території з урахуванням рівня розвитку туристичної інфраструктури.
Актуальність дослідження полягає у вивченні можливостей використання нечіткої логіки та інформаційних технологій до задач визначення привабливості території для туристів та відпочивальників протягом року.
Практична цінність роботи полягає в наданні конкретних рекомендацій органам місцевої влади та інвесторам щодо оптимального розміщення, спеціалізації і розвитку підприємств туристичної та рекреаційної галузей туристично-рекреаційних систем (ТРС) на території області. Результати дослідження можуть бути використані для формування стратегії діяльності підприємств туристичної та рекреаційної галузей, повинні слугувати науковим підґрунтям у плануванні розвитку регіону.
Постановка задачі. Для туристичного бізнесу одним із ключових факторів успіху є вдале розташування підприємства. Гарний краєвид або невелика відстань до пляжів, транспортних шляхів, наявність поблизу розважальних закладів, торговельних центрів, історико-культурних пам'яток та інших цікавих для туриста об'єктів дають змогу підприємству отримувати багато замовлень. Характерною рисою туристичного бізнесу є сезонність його діяльності. Готелі, ресторани, розважальні комплекси, гірськолижні підйомники, туристичні бази, музеї тощо заповнені впродовж кількох місяців, а решту року мають незначну кількість замовлень [1]. У цьому випадку підприємницька діяльність є доцільною, якщо доходи, які отримує туристичне підприємство впродовж сезону, є достатньо високими, щоб покривати витрати впродовж усього року.
Рекреаційна привабливість території відображає, наскільки цікавою є ця територія для туристів. Відповідно, потенціал рекреаційної привабливості показує максимальний рівень туристичних послуг, які можуть бути продані людям на цій території. Моделювання рекреаційного потенціалу території є складною, багатокритеріальною задачею. Щоб дати відповідь на запитання "Чи зацікавить туриста відпочинок на цій території?", потрібно проаналізувати значну кількість інформації. Крім цього, на рішення, які приймають люди, часто впливають не тільки кількісні фактори, наприклад ціна, тривалість відпустки тощо. Іноді для здійснення вибору людина керується суб'єктивними, якісними характеристиками (подобається/не подобається, смачно/не смачно). Тому, щоб отримати адекватні результати в розрахунках рівня рекреаційної привабливості території, необхідно використати такий метод моделювання, що дасть змогу оперувати неповними та якісними даними. Нечітка логіка та нечітке моделювання зараз досить успішно застосовується для розв'язання задач, процеси в яких практично неможливо було описати або змоделювати класичними методами, а створені моделі не давали повної картини ситуації, оскільки не враховували якісних факторів. Нечітке моделювання ефективно оперує якісними характеристиками, а також працює в умовах неповних та неточних даних [2, 3].
Нечіткі моделі виявились простішими та більш ефективними за класичні, зокрема при оцінюванні глобального економічного рівня держави [4] та при розрахунках показників ефективності [5]. У роботі [6] для дослідження економічного розвитку регіонів Китаю використано нечітке моделювання. У низці досліджень, присвячених туристичній галузі, також використовувалось нечітке моделювання. Визначення оптимального розташування інтернаціональних готелів виконували на базі нечіткої логіки в роботі [7]. Автори пропонують модель прийняття рішення щодо оптимального просторового розташування новостворюваного готелю. Альтернативні місця розташування майбутнього готелю порівнюються за 21 критерієм, серед яких відстань до громадських місць та розважальних закладів (театрів, музеїв, спортклубів, дискотек тощо), наявність поблизу готелів-конкурентів, рівень забезпеченості місцевою робочою силою та ін. Ефективність запропонованої моделі автори демонструють на прикладі території острова Тайвань.
Створенню експертної системи вибору готелю для туриста присвячено роботу [8]. Структуру експертної системи утворюють база даних, у якій міститься інформація про готелі-альтернативи, та система нечіткої логіки з шістьма вхідними параметрами (ціна, яку готовий заплатити турист; ціна проживання в готелі; харчування, що пропонує готель; додаткові послуги; харчування, замовлене туристом; додаткові послуги, необхідні туристу). Експертна система значення за трьома параметрами імпортує з бази даних готелів, решту – вказує користувач. Важливість кожного параметра вказує користувач.
Для аналізу туристичних потоків у США також використовують моделі на основі нечіткої логіки [9]. Дослідження присвячене визначенню основних маршрутів подорожей, а також тому, які асоціації викликає у людей деякий туристичний регіон. Побудові моделей, що описують аспекти функціонування туристичної галузі та прогнозуванню процесів в ній присвячено роботи [10-12]. Крім цього, прогнозування в умовах невизначеності (наприклад попит на туристичні послуги) може реалізовуватись з допомогою нечітких моделей [13]. Для аналізу та прийняття рішень щодо придатності земель до використання та ведення на них певної діяльності також використовується поєднання геоінформаційних систем та математичного апарату нечіткої логіки [14].
Математична модель. Потенціал рекреаційної привабливості території A(t), де t - час, залежить від доступних видів відпочинку, а також наявної туристичної інфраструктури. Потенціал рекреаційної привабливості території вимірюється від 0 до 5 за такою шкалою: A(t) ≤1 - дуже низький; 1<A(t) ≤ 2 - низький; 2 < A(t) ≤ 3 - середній; 3 < A(t) ≤ 4 - високий; A(t) > 4 - дуже високий. Оцінка потенціалу рекреаційної привабливості території здійснюється за формулою:
A(t) = f(H,F,E,T,P(t)) (1)
де: H - рівень забезпечення території засобами розміщення;
F - відображає рівень забезпечення території закладами громадського харчування;
E - забезпеченість території спортивними та розважальними закладами;
T - рівень транспортної інфраструктури;
P(t) - сезонна атрактивність цієї території.
Розрахунок потенціалу рекреаційної привабливості території виконується з допомогою ієрархічної системи нечіткої логіки [15], яка використовує алгоритм Сугено [3]. Рівень забезпечення території засобами розміщення H залежить від кількості місць для тимчасового проживання в готелях, а також від наявних місць у санаторно-курортних та оздоровчих закладах.
Забезпечення території закладами громадського харчування F оцінюється як низьке, достатнє та високе. Цей показник залежить від: кількості місць у ресторанах та інших закладах харчування з обслуговуванням офіціантами; кількості місць у закладах громадського харчування з самообслуговуванням.
Забезпеченість території спортивними та розважальними закладами E також оцінюється з допомогою системи нечіткої логіки, яка містить дві вхідних лінгвістичних змінних: кількість спортивних об'єктів на 1000 мешканців; кількість розважальних закладів (дискотеки, кінотеатри тощо) на 1000 мешканців. Рівень транспортної інфраструктури T залежить від забезпечення території засобами наземного та повітряного сполучення.
Сезонна рекреаційна привабливість території P(t), де t - час, визначається видами відпочинку та рекреації, які можна організувати та здійснювати на цій території. Відпочинок та рекреація, своєю чергою, залежать від кліматичних, географічних умов, історико-культурної спадщини та діяльності людини. Оцінка рекреаційної привабливості проводилась в роботі [16] з використанням систем нечіткої логіки. Показник рекреаційної привабливості території залежить від 17 вхідних параметрів, які представлено у вигляді нечітких лінгвістичних змінних:
- х1 - плавання;
- х2 - сплав на рафтах, байдарках та ін.;
- х3 - риболовля;
- х4 - катання на човнах, катамаранах тощо;
- х5 - тип водойми;
- х6=x12 - якість під'їзних шляхів;
- х7 - підготовленість території для відпочинку;
- x8 - висота схилу;
- x9 - довжина схилу;
- x10 - експозиція схилу;
- x11 - крутизна схилу;
- х13 - проведення пікніків;
- х14 - збір ягід, грибів та іншого;
- х15 - інші розваги на природі (наприклад катання на конях, велосипедах тощо);
- х16 - географічних координат історико-культурних пам'яток та цікавих для туристів місць Карпатського регіону;
- х17 - рейтингових оцінок значущості вказаних вище об'єктів, що визначають експерти.
У цьому дослідженні системи нечіткої логіки, які визначають показник P(t), введено до ієрархічної системи обчислення потенціалу рекреаційної привабливості території (рис. 1).
Рис. 1. Модель оцінки потенціалу рекреаційної привабливості території
Програмно-алгоритмічний комплекс моделювання. Для оцінки рекреаційного потенціалу територія покривається сіткою матрицею n x m, де n - кількість вузлів сітки, якою розбито досліджувану площу, по горизонталі; m - відповідно, кількість вузлів сітки по вертикалі. Для кожного вузла сітки визначаються показники вхідних параметрів x1,...x25. Джерелами даних для вхідних параметрів є ГІС, статистичні дані та оцінки експертів туристичної галузі. Експертні оцінки отримані внаслідок опитування та анкетування кількох фахівців туристичної галузі. Матриці вхідних параметрів подаються до систем нечіткої логіки, які визначають показник рекреаційної атрактивності P(t); забезпечення території засобами розміщення H; забезпечення території закладами громадського харчування F; забезпеченість території спортивними та розважальними закладами Е та рівень транспортної інфраструктури Т. Далі, згідно з (1), визначається потенціал рекреаційної привабливості території для всіх вузлів сітки.
Апробація моделі оцінки рекреаційного потенціалу виконувалась для території Карпатського регіону. Площу областей Карпатського регіону поділено матрицею 23×28 на 644 квадратні вузли, сторона квадрату становить 15 км. До складу Карпатського регіону входять чотири області: Закарпатська, Івано-Франківська, Львівська та Чернівецька (рис. 2).
Рис. 2. Карта Карпатського регіону
На рис. 3, 4 наведено карти густини потенціалу рекреаційної привабливості Карпатського регіону для різних сезонів.
Рис. 3. Карта рекреаційного потенціалу Карпатського регіону в січні
Рис. 4. Рекреаційний потенціал Карпатського регіону в серпні
З рисунків видно, що в зимовий період привабливими для туристів є гірські райони Карпат. Влітку зростає рівень рекреаційної привабливості територій, довкола водойм, де є сприятливі умови для сплаву, риболовлі, купання та ін. розваг, а також територій, де є історико-культурні пам'ятки (Хотинська фортеця, замки в Мукачево, Жовкві, Хусті та ін.). Протягом всього року високою є рекреаційна привабливість міст-курортів з джерелами лікувальних мінеральних вод, таких як Моршин та Трускавець. З ізоліній карт видно, що густина потенціалу рекреаційної привабливості території змінюється протягом року. Наявні природні та рекреаційні ресурси визначають пік привабливості для конкретної території.
Карпатський регіон утворюють території з різними географічними характеристиками та рекреаційними ресурсами. Ступінь освоєння ресурсів, створена урбаністична і транспортна інфраструктура також диференційовані.
Порівняємо рекреаційну привабливість туристичних об'єктів, які істотно відрізняються за своїми характеристиками: м. Львів та с. Мигово.
Львів – велике місто з населенням понад 700000 осіб, обласний центр. Місто засноване в XIII ст., ансамбль центра міста внесено до реєстру пам'яток, що охороняються ЮНЕСКО. Туристів приваблюють численні історико-культурні об'єкти міста та околиць, розважальні заклади (цирк, аквапарк тощо) та спортивні об'єкти. Мигово – населений пункт у Прикарпатті. Тут діє гірськолижний та готельний комплекс, популярний серед жителів регіону. У Мигово – сприятливі умови для активного відпочинку в горах протягом усього року.
Рис. 5. Рекреаційний потенціал туристичних об'єктів Карпатського регіону
З графіків видно, що обидва об'єкти є досить цікавими для туристів протягом всього року. Проте, для Львова пік привабливості припадає на літні місяці. Мигово є більш привабливим взимку. Географи здійснили оцінку наявних запасів природних та рекреаційних ресурсів з допомогою лінійних адитивних моделей [17]. Одним із параметрів для оцінки рекреаційної привабливості території ми запропонували сезонний показник рекреаційної привабливості, який враховує фактори, що притягують туриста на цю територію, зокрема природні та рекреаційні ресурси (табл.1.).
Таблиця 1. Оцінка рекреаційного потенціалу території областей Карпатського регіону Область Показник рекреаційної привабливості, P(t) Природно-ресурсний потенціал,
у % від загальнодержавного Закарпатська 125,43 24,62 Івано-Франківська 132,19 22,60 Львівська 163,74 37,65 Чернівецька 75,34 12,70 Кореляція 0,96
Кореляція становить 0,96, що свідчить про дуже сильний зв'язок між показниками. Можна стверджувати, що запропонований метод оцінки рекреаційної привабливості території дає змогу отримувати досить точні результати.
Висновки. Метою оцінки потенціалу рекреаційної привабливості є визначення перспективних для розвитку туризму місць. Модель визначення потенціалу рекреаційної привабливості враховує наявну туристичну та транспортну інфраструктуру, сезонну компоненту, а також види відпочинку та рекреації, доступні для туриста.
Результатом дослідження є модель, яка дає змогу оцінювати придатність території для ведення рекреаційної діяльності. Побудовано цифрові карти потенціалу рекреаційної привабливості. Апробація моделі виконувалась для території Карпатського регіону. Аналіз карт потенціалів рекреаційної привабливості показав, що просторовий розподіл рекреаційного потенціалу є неоднорідним. Тобто не вся територія регіону є однаково привабливою для туристів. Крім цього, привабливість території істотно змінюється протягом року.
Запропонований метод оцінки потенціалу рекреаційної привабливості дає змогу виокремити цікаві для туриста території та показати, що саме і коли притягує сюди людей, тобто їх туристичну спеціалізацію. Тому результати досліджень можна використовувати для надання конкретних рекомендацій органам місцевої влади та інвесторам щодо оптимального розміщення туристичних підприємств, спеціалізації і розвитку туристично-рекреаційних систем на території регіону.
Література
1. Школа І.М. Розвиток туристичного бізнесу регіону: монографія / за ред. д-ра екон. наук, проф. І.М. Школи. – Чернівці: Вид-во "Книги – ХХІ", 2007. – 292 с.
2. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А.В. Леоненков. – СПб.: Изд-во "БХВ-Петербург", 2005. – 736 с.
3. Дьяконов В.П. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/7 SP2 Simulink 5/6 Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики / В.П. Дьяконов, В.П. Круглов. – Сер.: Библиотека профессионала. – М.: Изд-во СОЛОН-ПРЕСС, 2006. – 456 с.
4. Иманов К.Д. Нечеткая модель определения метаэкономического уровня / К.Д. Иманов, Р.Р. Рзаев // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2006. – №4. – С.135-140.
5. Петренко В.Р. Нечітка модель аналізу ефективності бізнес-процесів підприємства / В.Р. Петренко, С.В. Кашуба // Складні системи і процеси, 2006. – №2. – С.18-26.
6. Shengquan Ma. Fuzzy model of regional economic competitiveness in GIS spatial analysis: Case study of Gansu, Western China / Shengquan Ma, Jing Feng, Huhua Cao // Fuzzy Optim Decis Making – 2006. – № 5. – P. 99-111.
7. Tsung-Yu Chou. A fuzzy multi-criteria decision model for international tourist hotels location selection / Tsung-Yu Chou, Mei-Chyi Chen, Chia-Lun Hsu. // International Journal of Hospitality Management. – 2007. – P. 127-128.
8. E.W.T. Ngai Design and development ofa fuzzy expert system for hotel selection / E.W.T. Ngai, F.K.T. Wat // Omega. – 2003. – №31. – P. 275-286.
9. Cathy H.C. Hsu Image assessment for a destination with limited comparative advantages / Cathy H.C. Hsu, Kara Wolfe, Soo K. Kang // Tourism Management. – 2004. – №25. – P. 121-126.
10. Chao-Hung Wang. Constructing and applying an improved fuzzy time series model: Taking the tourism industry for example / Chao-Hung Wang, Li-Chang Hsu // Expert Systems with Applications. – 2007. – P.227-228.
11. Wen-Bao Lin. An empirical of service quality model from the viewpoint of management / Wen-Bao Lin // Expert Systems with Applications. – 2007. – №32. – P.364-375.
12. Wen-Bao Lin. The exploration of customer satisfaction model from a comprehensive perspective / Wen-Bao Lin // Expert Systems with Applications. – 2007. – № 3. – P.110-121.
13. Chao-Hung Wang. Predicting tourism demand using fuzzy time series and hybrid grey theory / Chao-Hung Wang // Tourism Management. – 2004. – №25. – P.367-374.
14. Kalogirou S. Expert systems and GIS: an application of land suitability evaluation / S. Ka-logirou // Computers, Environment and Urban Systems. – 2002. – №26. – P.89-112.
15. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. / С.Д. Штовба. – М.: Изд-во "Горячая линия – Телеком", 2007. – 288 с.
16. Виклюк Я.І. Методи побудови густини потенціального поля рекреаційної привабливості території / Я.І. Виклюк, О.І. Артеменко // Штучний інтелект – 2009. – № 2. – С. 151-160.
17. Руденко В.П. Географія природно-ресурсного потенціалу України: підручник / В.П. Руденко. – У 3-ох ч. – К.: Вид. дім "Києво-Могилянська Академія". – Чернівці: Вид-во "Зелена Буковина", 1999. – 568 с.
Артеменко О.И. Математическое моделирование рекреационной привлекательности территории с использованием иерархической системы нечеткой логики
Предложена модель расчета сезонного потенциала рекреационной привлекательности территории. Основой модели является иерархическая система нечеткой логики. При определении потенциала рекреационной привлекательности учтено влияние существующей туристической и транспортной инфраструктуры. Апробация модели выполнялась для областей Карпатского региона (Ивано-Франковская, Закарпатская, Львовская и Черновицкая).
Ключевые слова: нечеткая логика, рекреационная привлекательность, геоинформационные системы.
Artemenko O.I. Mathematical modeling of recreation attractiveness using hierarchical fuzzy output system
This paper proposed a model for calculation of seasonal recreational attractiveness potential. The model is based on the hierarchical fuzzy output system. In determining the potential of tourist attractiveness it was taken into account the influence of tourism and transport infrastructure. Testing the model was carried out for areas in the Carpathian region (Ivano-Frankivsk, Transcarpathian, Lviv and Chernivtsi).
Keywords: fuzzy logic, recreation attractiveness, geographic information systems.
Понравилось? Тогда подписывайтесь на новости сайта в соцсетях ВКонтакте
|
