The problems of territorial planning in urban agglomerations (using the case study of the Republic of Bashkortostan)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The aim of the research is to study the current state of territorial planning of urban agglomerations in Russia. The authors have considered the peculiarities of agglomerations in Russia, their boundaries and constituent elements. On the example of the Republic of Bashkortostan the differences in the allocation of urban agglomerations while using modern scientific methods are shown. The peculiarities of Ufa and South Bashkortostan agglomerations from the standpoint of territorial planning are highlighted. Insufficient quantity and quality of the sought data does not allow us to apply some of the scientifically based methods for identifying urban agglomerations both in Russia as a whole and on the territory of the Republic of Bashkortostan. In particular, due to the lack of information on pendular migration, the use of data from the All-Russian Population Census of 2020 (2021) is possible only in the case of urban agglomerations. (2021) Population census data can be used only in a very general way. The application of the UN Habitat methodology is possible only for international comparisons and is not applicable in the conditions of the Russian reality, taking into account the prevalence of poorly connected and small in terms of population density urban and rural settlements.

About the authors

Irina N. Volkova

Institute of Geography

RAS, 29/4 Staromonetnyi Lane, Moscow 119017, Russia

Petr Mikhailovich Krylov

State University of Education

24 Vera Voloshina St., Moscow region, Mytishchi 141014, Russia

Irina Anatolievna Semina

National Research Mordovia State University

68 Bolshevistskaya St., Saransk 430005, Russia

Larisa N. Folomeikina

National Research Mordovia State University

68 Bolshevistskaya St., Saransk 430005, Russia

References

  1. Крылов П. М. Методологические подходы к территориальному планированию городских агломераций (на примере Омской агломерации) // Вестник Московского государственного областного университета. Серия : Естественные науки. 2017. № 1. С. 69–76. https://doi.org/10.18384/2310-7189-2017-1-69-76 , EDN: YGVYGN
  2. Крылов П. М. Концепция выделения Владивостокской агломерации с позиций регионального развития и территориального планирования // Вопросы географии. 2016. № 141. С. 619–634. EDN: XGMQQV
  3. Лаппо Г. М. Развитие городских агломераций в СССР. М. : Наука, 1978. 152 с. EDN: FIOIUL
  4. Глазычев В. Л. Город без границ : монография. М. : Территория будущего, 2011. 400 с. EDN: SUGMNF
  5. Сафиуллин М. Р. Социально-экономическая роль Уфимской агломерации Республики Башкортостан: проблемы и тренды // Вестник Академии наук Республики Башкортостан. 2022. Т. 43, № 2 (106). С. 11–21. https://doi.org/10.24412/1728-5283_2022_2_11_21 , EDN: GODQBV
  6. Дегтярев А. Н., Кузнецова А. Р., Сафиуллин М. Р. Эколого-экономические проблемы развития агломераций Башкирии // Успехи современного естествознания. 2020. № 12. С. 68–73. https://doi.org/10.17513/use.37539 , EDN: WXVFEP
  7. Сафиуллин М. Р. Территориальные особенности социодемографического развития Уфимской агломерации // Успехи современного естествознания. 2020. № 9. С. 88–93. https://doi.org/10.17513/use.37476 , EDN: ZIWIMB
  8. Мамлеева Э. Р., Сазыкина М. Ю., Трофимова Н. В. Перспективы социального развития Южно-Башкортостанской агломерации // Уфимский гуманитарный научный форум. 2020. № 1 (1). С. 32–45. EDN: ZCVLKZ
  9. Мухаметова А. Д. Развитие Южно-Башкортостанской агломерации: проблемы и перспективы // Исследование проблем экономики и финансов. 2022. № 4. С. 1–8. https://doi.org/10.31279/2782-6414-2022-4-1-1-8 , EDN: JUZSDQ
  10. Ахунов Р. Р., Янгиров А. В., Прудников В. Б., Мухаметова А. Д. Исследование демографического развития Южно-Башкортостанской агломерации // Экономика и управление : научно-практический журнал. 2017. № 3 (137). С. 4–10. EDN: ZFVNSH
  11. Гайнанов Д. А., Уляева А. Г. Внутрирегиональная миграция как фактор усиления агломерационных процессов // Научное обозрение. Экономические науки. 2017. № 5. С. 5–13. EDN: VUSZTF
  12. Юмагузин В. В. Возможности изучения маятниковой миграции по данным сотовых операторов (на примере г. Уфы) // II Всероссийский демографический форум с международным участием (Москва, 4–5 декабря 2020 г.) : материалы форума. М. : Объединенная редакция, 2017. С. 727–728. EDN: OYCQJQ

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».