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.
This article examines the development management of remote and hard-to-reach territories of the Russian Federation, characterized by low population density, harsh climatic conditions, and high levels of infrastructure vulnerability. It substantiates the need to shift from sectoral and reactive management to proactive management based on systems analysis and predictive modeling. A formal model of a remote territory and its representation as a weighted directed graph have been developed, enabling a quantitative description of material, energy, and information flows. Integral indices of vulnerability and adaptive potential are proposed, as well as a matrix for classifying territories into nine resilience zones. A six-stage systems analysis algorithm has been developed that integrates remote sensing data collection, graph modeling, index calculation, scenario modeling, and the generation of management recommendations with feedback. The proposed methodology provides a foundation for building intelligent decision support systems for managing remote and hard-to-reach territories. Future research prospects lie in the development of hybrid modeling methods for creating full-scale digital twins of Arctic municipalities. Testing the methodology on pilot projects will refine the index weightings and create industry-specific databases for scaling up the proposed approach.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.