Методология системного анализа удаленных и труднодоступных территорий как сложных систем

В статье рассматривается проблема управления развитием удаленных и труднодоступных территорий Российской Федерации, характеризующихся низкой плотностью населения, суровыми климатическими условиями и высокой степенью инфраструктурной уязвимости. Обосновывается необходимость перехода от отраслевого и реактивного управления к проактивному, основанному на методах системного анализа и прогнозного моделирования. Разработана формальная модель удаленной территории и ее представление в виде взвешенного ориентированного графа, что позволяет количественно описывать материальные, энергетические и информационные потоки. Предложены интегральные индексы уязвимости и адаптивного потенциала, а также матрица классификации территорий по девяти зонам устойчивости. Построен шестиэтапный алгоритм системного анализа, интегрирующий сбор данных дистанционного зондирования, построение графовых моделей, расчет индексов, сценарное моделирование и генерацию управленческих рекомендаций с обратной связью. Предложенная методология создает основу для построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений в сфере управления удаленными и труднодоступными территориями. Дальнейшие перспективы исследования связаны с развитием методов гибридного моделирования для создания полномасштабных цифровых двойников арктических муниципалитетов. Апробация методологии на пилотных проектах позволит уточнить весовые коэффициенты индексов и сформировать отраслевые базы данных для масштабирования предложенного подхода.

1. Ускова Т.В. Устойчивость развития территорий и современные методы управления. Проблемы развития территории. 2020;(2):7–18. https://doi.org/10.15838/ptd.2020.2.106.1

2. Берестнева О.Г., Тихомиров А.А., Труфанов А.И. и др. Проблемы развития отдаленных сельских территорий: сетевая онтология. В сборнике: Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XXV Международной научной и учебно-практической конференции: Часть 3, 13–14 октября 2021 года, Санкт-Петербург, Россия. Санкт-Петербург: Политех-Пресс; 2021. С. 176–183. https://doi.org/10.18720/SPBPU/2/id21-367

3. Mayar Kh., Carmichael D.G., Shen X. Resilience and Systems – A Review. Sustainability. 2022;14(14):8327. https://doi.org/10.3390/su14148327

4. Rabbi M.F. A Dynamic Systems Approach to Integrated Sustainability: Synthesizing Theory and Modeling Through the Synergistic Resilience Framework. Sustainability. 2025;17(11):4878. https://doi.org/10.3390/su17114878

5. Котов А.В. Стратегическое пространственное развитие в европейском союзе. Москва: РАН; 2024. 424 с.

6. Боброва Е.И. Развитие методологии анализа факторов устойчивого развития и ESG-рейтингов на региональном уровне. Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2023;19(6):1132–1154. https://doi.org/10.24891/ni.19.6.1132

7. Карелина М.Ю., Клюев Р.В., Сердечный Д.В. Особенности энергоснабжения автономных объектов в условиях труднодоступных территорий. Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025;27(5):43–53.

8. Vajari A.A., Kotian S., Shirinnezhad S., et al. Optimizing hybrid energy systems for sustainable development in the Canadian Arctic: A case study of Arviat, Nunavut. Journal of Urban Development and Management. 2024;3(3):150–163. https://doi.org/10.56578/judm030301

9. Карелина М.Ю., Клюев Р.В., Сердечный Д.В. Технико-экономическое обоснование солнечной электростанции для энергоснабжения автономных объектов АПК на труднодоступных территориях. Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2025;(10):74–80. https://doi.org/10.53083/1996-4277-2025-252-10-74-80

10. Yuan Zh., Gao J. Dynamic Uncertainty Study of Multi-Center Location and Route Optimization for Medicine Logistics Company. Mathematics. 2022;10(6):953. https://doi.org/10.3390/math10060953

11. Kennedy J., Eberhart R. Particle Swarm Optimization. In: Proceedings of ICNN'95 – International Conference on Neural Networks, 27 November – 01 December 1995, Perth, WA, Australia. IEEE; 1996. P. 1942–1948. https://doi.org/10.1109/ICNN.1995.488968

12. Saaty Th.L. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. New York, London: McGraw‑Hill; 1980. 287 p.

13. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control. 1965;8(3):338–353.

14. Жуковский В.И., Молоствов В.С. Многокритериальное принятие решений в условиях неопределенности. Москва: МНИИПУ; 1988. 132 с.