Продолжение размышлений об административно-территориальном делении РФ

Как выпадает свободное время я обращаюсь к книжке Кордонского «Поместная федерация». Правда мой интерес в меньшей степени вызван выводами в книге и куда больше видами группировок территорий. Какое-то время назад я даже начал в свободное время собирать и структурировать информацию об этих группировках и уже нашёл многое чего в книге нехватает.

Например, группировка по католическим епархиям.

Если у РПЦ структура епархий почти соответствует числу субъектов РФ, то у католической церкви всего 4 епархии на всю Россию (плюс мини-епархия на Южном Сахалине).

Ещё одно религиозное деление — по преимущественному вероисповедованию населения региона. Это деление условно и не формально, но существенно.

В административном делении на железнодорожные округа важно также учитывать что есть регионы в которых вообще нет железных дорог. Их необходимо выделять в отдельную группу.

Точно также с регионами в которых нет федеральных автомагистралей — это ещё одна группа.

В том что касается дорог то и здесь есть несколько типов групп — федеральные автомагистрали, европейские маршруты, азиатские маршруты. Остальные случае имеет смысл рассматривать только на уровне субъекта федерации.

Ещё одно деление по территориальным банкам Сбербанка которых всего у Сбербанка  17 и которые охватывают в среднем по 5 регионов каждый.

Ещё один тип групп — группы регионов по временной зоне.  Другая группа — регионы граничащие с той или иной страной.

А также:

— группы регионов охватываемые войсковыми казачьими обществами;

— ключевые агрорегионы (причём здесь есть несколько классификаций);

— сортировочные зоны Почты России по 3-м типам групп: зональным сортировочным центрам, автоматизированным сортировочным центрам и магистральным сортировочным центрам (впрочем информации об этих центрах не так много, возможно тут есть путаница в терминах).

Я бы добавил ещё и деление на агломерации, но там, насколько я знаю, до сих пор нет каких-либо зафиксированных границ — только некоторые модели. Причём эти модели охватывают не регионы, а регионы + муниципальные районы.

Однако более всего нехватает системы в которой можно было бы обобщить все эти структуры в неком едином виде. При этом, если обощить группировки по субъектам, сравнительно несложно, то муниципальными районами уже всё куда тяжелее — их очень много и их структура может меняться.

У меня эти группы существуют в виде совершенно адского Excel файла с 17 вкладками и огромным числом кросс-ссылок. И эти 17 вкладок уже после сведения нескольких типов групп воедино, иначе было бы больше.

Проблема в том что из административно-территориального деления и, в принципе, зонирования присутствуют ссылки на слишком большое число разных понятий.

«Выровнять» эти понятия практически невозможно. Максимум что можно сделать — это создать отдельный слой, собирающий типы групп и группы в единой структуре и залинковать этот слой со всеми остальными понятиями.

Причём его можно создать двумя способами:

1. Онтологическим способом

Определив соответствующий класс и наследуя от него остальные объекты. Это правильный путь, но сложный, особенно если строить онтологию не с нуля, а подтягивать уже имеющиеся. С другой стороны подтягивать имеющиеся онтологии может и не потребоваться, поскольку в международных/англоязычных онтологиях сведений о АТД России не так много и далеко не все они точны, а российских онтологий практически нет.

Минус — в сложности. Людей работающих с онтологиями в России немного.

2. «Простым» способом

В этом случае мы описываем каждый тип групп отдельно, метим каждый тип и каждую группу уникальным идентификатором и создаём отдельные понятия «тип группы» и «группа» с которых присутствуют ссылки на способы и типы зонирования.

Это с одной стороны упрощает работу с данными — они сводятся к простым таблицам, нет наследования, можно оперировать простым API и хранением простых структур без использовать специальных хранилищ.

С другой стороны сложность просто переносится в другую область. Появляется огромное число таблиц которые, в лучшем случае, которое можно уменьшить используя NoSQL базы такие как MongoDB

—-

В итоге это каркас на который нанизывается вся остальная информация касающаяся регионов.

About This Author

Яндекс.Метрика