Тематическая база данных создавалась на основе различных источников. Как было выше сказано для оценки рекреационного потенциала нами были выделены 21 показатель. Данные привязывались к рекреационным районам, которых выделено 113, соответственно матрица показателей состояла из 113 строк и 21 столбца. Матрица показателей формировалась в электронных таблицах (MS Excel). Фрагмент матрицы показан в таблице № 3.
Фрагмент матрицы показателей
Таблица 5
1
2
3
4
5
6
7
21
№
Число дней с туманом, июль
Число ясных дней, июль
Число дней с осадками, июль
Скорость ветра, июль
Температура воздуха, июль
Суровость
погоды
Частота полярных сияний
Пейзажное разнообразие
1
14
2. 5
12-15
4. 6
11. 6
1. 2
50-75
2
2
5
2
12-15
1. 9
14. 3
0. 6
25-50
3
3
14
2. 5
15-18
3. 9
13. 3
1. 0
50-75
1
4
4
2. 5
9-12
5. 5
12. 8
1. 2
25-50
1
5
14
2
12-15
6. 7
8. 2
1. 9
50-75
1
6
4
2. 5
12-15
4. 3
12. 3
1. 1
25-50
2
7
5
1. 9
12-15
5. 5
9. 6
1. 5
25-50
2
8
3
2
12-15
3. 6
9. 3
1. 2
25-50
3
9
5
2. 9
12-15
4. 2
8. 6
1. 4
25-50
2
10
3
2. 3
15-18
4
12. 3
1. 1
25-50
1
11
16
2. 2
12-15
5. 6
6. 1
1. 9
50-75
2
12
4
2. 2
15-18
4. 2
10. 2
1. 3
50-75
3
13
4
3. 8
12-15
4. 2
11. 7
1. 1
25-50
3
14
2
3. 2
12-15
3. 1
13
0. 9
25-50
3
15
14
3. 6
12-15
4. 9
13. 2
1. 1
50-75
2
16
16
2. 1
12-15
4. 9
5. 4
1. 8
50-75
2
17
17
1. 3
12-15
5. 9
5. 5
2. 0
50-75
1
18
4
2. 9
12-15
5. 8
8. 1
1. 7
50-75
1
19
17
2. 8
12-15
4. 7
6. 3
1. 7
>75
1
20
10
2. 4
12-15
5. 9
6. 5
1. 9
>75
1
21
10
2. 4
12-15
5. 9
6. 5
1. 9
>75
1
22
10
2. 4
12-15
5. 9
12. 3
1. 3
>75
1
23
12
2. 8
12-15
5. 3
6. 3
1. 8
50-75
1
24
2
3. 2
12-15
5
13. 2
1. 1
50-75
1
25
0. 5
3. 9
12-15
2. 2
14. 5
0. 7
50-75
1
26
0. 5
3. 8
12-15
5. 3
14. 6
1. 0
50-75
1
27
1
2. 8
12-15
5. 6
13. 5
1. 2
25-50
3
28
1
3. 9
12-15
3. 2
13. 8
0. 8
25-50
2
113
10
2. 7
15-18
4
9. 2
1. 3
25-50
2
Далее через DBF- формат тематические показатели матрицы были соединены с графическими данными в программе ArcView 3, соответственно каждый тематический показатель матрицы может быть представлен, как отдельный тематический слой. Картографической основой послужила электронная карта рекреационного районирования Севера России.
3. 2 Методика создания тематических карт
При создании тематических карт были использованы готовые цифровые основы административного деления России (прил. 1), рекреационного районирования Севера России (прил. 2), слои гидрографии и населенных пунктов. Все данные представлены в формате ARC/INFO. Исходный масштаб карт - 1: 8 000000. Все слои картографической основы совместимы между собой т. к. создавались по единым картографическим источникам.
Создание, редактирование и оформление тематических кат и слоев для рекреационной ГИС проходило в программном обеспечении ARC/INFO и ArcView компании ESRI (США).
ARC/INFO - программный продукт относящийся к разряду инструментальных ГИС для создания геоинформационных систем, обеспечивающий ввод, обработку, анализ данных и составление карт с использованием персонального компьютера. Версия PC ARC/INFO имеет следующие возможности
цифрование карт;
обмен данными в различных форматах;
работу с реляционной базой данных;
наложение карт; их показ на экране;
разного рода запросы;
интерактивное графическое редактирование;
поиск объектов по их адресам и анализ линейных сетей типа коммуникационных с решением оптимизационных задач (Введение в ГИС методология ARC/INFO). ArcView версия 3 программный продукт относящийся к разряду настольных ГИС представляет собой усовершенствованную и расширенную версию известного пакета ArcView 2, но сохранивший его основное предназначение. Это простой и эффективный инструмент конечного пользователя, работающего с базами данных, созданными в ARC/INFO. PC ARC/INFO и ArcCAD.
ArcView 3 является важным компонентом общего решения задач ГИС в пределах всего проекта. Он позволяет оптимально организовать, интегрировать, распределять и предоставляет легкий доступ к быстро накапливающемуся массиву разнообразных данных. ArcView обеспечивает легкий доступ к базам данных, созданным в ГИС ARC/INFO, и также является самостоятельным ГИС продуктом, способным решать многие аналитические задачи и содействовать процессу принятия решений. К числу новых, расширенных, возможностей ArcView 3 относятся: улучшенный географический анализ, графическое редактирование, редактирование тем, редактирование операций, компоновка карт и документов, адресное геокодирование, обеспечение доступа к разным типам данных, оцифровка карт по растровому изображению (Введение в ArcView GIS, 1998).
Все тематические карты были подготовлены и оформлены в программе ArcView 3. Каждая карта показывает отдельный показатель из различных тематических блоков рекреационной матрицы.
К защите дипломного проекта подготовлены и представлены следующие тематические карты.
Карта Рекреационного районирования Севера России(прил. 3). На карте количественным фоном показаны рекреационные районы с транспортной доступностью менее 100 км. , от 100-300, от 300 до 500 и более 500 км.
Большинство районов Субарктики России малоосвоены в транспортном отношении. Фоновая транспортная доступность оценивается в 300-500 километров. Наиболее хорошо обеспечены различными видами транспорта прибрежные районы Европейской части России и приречные районы (Енисей, Печора, Колыма, Индигирка). В этих районах рекреационное освоение , связанное с использованием транспортных средств видимо не вызовет больших сложностей, прочие районы доступны лишь при использовании воздушного транспорта и отчасти морского (речного) транспорта. Карта энергообеспеченности (прил. 9)
Фактор энергообеспеченности района является одним из самых важных условий для развития рекреации, он входит в хозяйственный блок, является составляющей общехозяйственной инфраструктуры. Измеряется в баллах, от 0 до 2, максимальное значение 2 балла говорит о наличие кольцевых энергосистем, 1 балл - ТЭС и ГРЭС, находящиеся вне кольца, 0. 5 балла - дизельные ЭС, 0. 1, 0. 3 б. - мелкие дизельные установки. Данные были получены из атласа СССР, 1985 г. с добавлениями уточненных данных по литературным источникам.
Наиболее хорошо обеспечены электроэнергией большинство районов Кольского полуострова, Воркутинский ТПК, Норильский ТПК. Обеспеченность прочих районов значительно хуже, они расположены вне кольцевых энергосистем и снабжаются энергией за счет работы дизельных установок различной мощности. Районы Восточной Сибири практически лишены источников постоянного энергоснабжения за исключением прибрежных и приречных территорий. Таким образом эти районы представляют сложность в рекреационном освоении за исключением охотничье-промыслового и спортивного туризма.
Карта пейзажного разнообразия (прил. 4)
Пейзажное разнообразие оценивалось в бальной шкале. Это комплексная экспертная оценка которая дается экспертами оценивающими район с различных психолого-эстетических и природных позиций. В целом можно говорить о достаточном пейзажном разнообразии Севера России, которое дополняется культурно-историческими памятниками. Фактор наличия культурно-исторических и природных объектов является активизирующим и относится к психолого-эстетическому блоку.
К культурно-историческим памятникам для всего Севера России относятся: увековеченные в географических названиях Арктики имена полярных исследователей, ряд маяков, построенных в конце XIX - начале XX веков, представляющих собой историческую ценность, и, служащих морским судам по ныне, 9 этнических культурных центров, функционировавших к концу 1995 года: Коткино, Ловоозеро, Уэлен, Сиреники, Рыркайпий, Панаевск, Овгорт, Усть-Авам, Носок, национальные парки и. т. д.
По данным из климатических справочников, Атласу Арктики и региональным атласам были составлены следующие карты.
Карты суровости климата (прил. 7, 8)
Суровость климата оценивалась по шкале Бодмана в баллах от 1 до 8 балла в зимний период и от 1 до 3 в летний период. Суровость погоды для каждого района высчитывалась по формуле:
S = (1 - 0. 04t)x(1+0. 272v),
где 0, 04 и 0, 272 эмпирические коэффициенты; t - температура воздуха в зимний и летний период; v - скорость ветра.
Карта сроков снеготаяния (прил. 5)
Мы выделили следующие пять основных периодов: с 10. 05 по 20. 05, с 21. 05 по 31. 05, с 1. 06 по 10. 06, с 11. 06 по 15. 06, с 25. 06 по 1. 07. Наиболее ранние сроки схода снежного покрова приходятся на районы Кольского полуострова, Средне-Сибирской северотаежной области, Момско-Черской горной области, Редколесно-мерзлотной области Северо-Восточной Сибири, Юкагирской горной области.
Карта безморозного периода (прил. 10).
Продолжительность безморозного периода показана в днях качественным фоном в границах рекреационных районов. Мы выделили шесть характерных периодов. Продолжительность безморозного варьирует от 60 до 175 дней. Наиболее продолжительный безморозный период приходится на Канинский, Беломоро-Тиманский, Индигирский районы.
По статистическим данным составлена Ката числа зарегистрированных туристических фирм (прил. 6) данные привязаны в основном к городам являющиеся административными центрами субъектов РФ. Способом значков показано количество турфирм по данным на 1997 год, количественный разброс довольно велик от 3-6 до 45-50 зарегистрированных фирм. Наибольшее количество фирм приходится на Мурманск, что связанно с большим рекреационным потенциалом Кольского полуострова. Также подготовлены карты природно-очаговых заболеваний, степени экологической безопасности, наличия редких видов животных и растений которые представлены на данный момент в цифровом виде.
Глава 4
Первичная оценка рекреационного потенциала Севера России с использованием ГИС-технологий
Методика создания оценочных карт. Моделирование оценочных синтетических характеристик.
Для синтезирования разнородных показателей нами вычислялись интегральные синтетические характеристики, оценивающие перспективность выделов для целей развития экотуризма на основе всего комплекса доступных показателей. Для этих целей использовалась методика, предложенная В. С. Тикуновым
Построение моделей, ориентированных на создание оценочных синтетических карт осуществляется при условии гомогенности территориальных единиц рекреационных районов), формирующих таксоны, которые должны быть иерархически упорядочены между собой. Данный алгоритм позволяет получать синтетические характеристики оценочного положения территориальных единиц по единой шкале и ранжировать данные территориальные единицы на основе этих оценок. Суть алгоритма такова. Все территориальные единицы характеризуются набором показателей, которые прежде всего следует нормировать (в нашем случае это 113 рекреационных районов), для чего удобно использовать формулу
Ѕ X ij ѕ X0jЅ
X ij = ѕѕѕѕѕѕѕѕѕѕѕ , i = 1, 2, 3, ........... , n, Ѕmax/min Cjѕ X0j Ѕ j = 1, 2, 3, ..... , m,
где n -- количество территориальных единиц; m -- количество показателей (X ij); C0- наилучшие (или наихудшие) для каждого показателя оценочные значения (например, наиболее благоприятные для целей развития спортивного туризма, для целей строительства, сельского хозяйства и. т. д); max/min C -- экстремальные значения показателей, наиболее отличающиеся от величины C0 max/min C є min C, если Ѕ min C ѕ C0 Ѕ > Ѕmax C ѕ C0 Ѕ,
max/min C є max C, если Ѕ min C ѕ C0 Ѕ
Данная нормировка дает возможность соизмерить данные между собой с содержательных позиций и выразить отклонение всей системы показателей от наилучших или наихудших оценочных значений.
Нормировка, кроме того позволяет установить количественные соотношения между значениями оценочных характеристик для исходных территориальных единиц или для выделяемых в последующем таксонов (Тикунов, 1997).
В данной работе мы рассматривали нормированные показатели как приведенные к своеобразной соизмеримой форме, найдя и суммарное значение по формуле: Si = Smj=1 |Xij – X0j | i = 1, 2, 3, ........... n Ѕmax/min Cjѕ X0j Ѕ j = 1, 2, 3, .............m
Такие величины приближенно характеризуют оценочное положение территориальных единиц за счет того, что чем сильнее их показатели отличаются от наилучших (Х0) (в нашем случае от наихудших), тем величина Si будет больше. Величина Si может быть равна нулю, если весь комплекс показателей территориальных единиц совпадает с наилучшими значениями, и Si будет равна m, если этот комплекс по всем показателям будет максимально отличатся от X0j. Чем больше величина Si, когда X0jзадана наилучшими значениями, тем хуже синтетическая оценка оценочная характеристика у соответствующей территориальной единицы (и наоборот для наихудших значений). Средние для таксонов величины Siпозволяют дать им качественные характеристики оценки, например, как очень плохие, плохие, хорошие и т. д. , а также количественно , хотя и в грубой форме, их сопоставлять между собой.
Следующий этап моделирования связан с выбором мер различия между территориальными единицами. Рассчитав меры различия в многомерном признаковом пространстве между всеми точками, символизирующими территориальные единицы, получим матрицу D (n*n). Однако, с целью ранжирования территориальных единиц по шкале их интегрального оценочного положения вместо расчета всей матрицы D, достаточно вычислить лишь один вектор для условной территориальной единицы, комплекс показателей у которой является вектором X0j. Этот вектор различий (d0) показывает степень удаленности (близости) всех реальных территориальных единиц от условной, имеющий наилучшее или наихудшее оценочные условия (Х0). Для выделения таксонов достаточно лишь разделить на однородные группы предварительно ранжированные по возрастанию значения вектораd0и тем самым распределить по таксонам исходные территориальные единицы. Для этих целей существует несколько модификаций алгоритма (Тикунов, 1985 г. ). Прежде всего вычисляются приращения последующих ранжированных значений вектора оценочных характеристикd0 над предыдущими. Из набора (n-1) приращений находится минимальное, и связываемые им территориальные единицы объединяются в один таксон. Данное приращение из дальнейшего анализа исключается и отыскивается новое минимальное приращение, которое позволяет сгруппировать еще две территориальные единицы и т. д. до тех пор, пока все территориальные единицы не сольются в одну группу. При такой процедуре классификации все территориальные единицы не теряют своих индивидуальных черт в процессе поэтапного образования таксонов, которые оказываются иерархически упорядочены между собой, что и требуется для создания оценочных карт (Тикунов, 1997).
Для компьютерной обработки данные матрицы показателей были переведены в кодировку ASCII. Далее после реализации алгоритма на ЭВМ нами были выбраны районы объединенные в пять таксонов:
number of taxons 5
taxon 1contains following units:
105 37 109 104 103 107 11 108 17 99 19 21 20 16 38 36 36 23 106 18 98 40 10 111 22 113 110 34 39 93 97
taxon 2contains following units:
42 12 43 55 50 102 9 45 15 63 53 54 24 5 57 64 7 59 26 94
41 60 96 46 66 56 61 65 48 58 112 101 72 92 80 31 79 95 27 33 30 100 49 87 78 81 8 32 44 89 85 51 83
taxon 3contains following units:
86 73 71 13 75 52 74 91 90 47 69 77 25 62 28 29 84 70 76 14 82 88 6
taxon 4contains following units:
67 68
taxon 5contains following units:
4 1 3 2
Районы, попавшие в первую группу, получили качественную оценку, как районы с очень низким рекреационным потенциалом, во вторую - с низким потенциалом, в третью - с умеренным, в четвертую - с относительно высоким и в пятую - с высоки рекреационным потенциалом.
Полученные данные были перенесены в атрибутивные таблицы программы ArcView 3 на основе которых была построена Карта оценки рекреационного потенциала Севера России для развития экотуризма (при. 11). Качественным фоном были показаны пять типов районов с очень низким, низким, умеренным, относительно высоким и высоким рекреационным потенциалом.
Данная методика ранее использовалась нами в рамках курсового проекта Оценки рекреационного потенциала Мурманской области в 1998 году.
В результате проведенных работ, были получены данные для создания оценочных карт развития познавательной, спортивной и оздоровительной рекреации. Были созданы карты «Оценки рекреационного потенциала для развития познавательно туризма Мурманской области» для зимнего и летнего сезонов (рис. 1)
Рис. 1
Анализ карт показывает, что Мурманская область обладает достаточно богатыми ресурсами для развития познавательной рекреации, о чем свидетельствует большое количество территорий с высоким потенциалом : район Мурманска, Хибин, Терского берега, Иоканги, Ловозерских тундр и др. Это, прежде всего, обусловлено благоприятным сочетанием климатических характеристик с большим числом памятников природы. истории и культуры.
4. 2 Краткий анализ рекреационного потенциала для развития летнего экотуризма
Обработка информационной матрицы для летнего экотуризма из общей базы данных позволило ранжировать рекреационные районы по их рекреационному потенциалу. Анализ карты (прил. 11) показывает, что ресурсы для развития экотуризма в различных районах севера России существенным образом различаются, что в настоящее время связано главным образом с природными факторами, формирующими этот потенциал. Однако, даже слабо развитый, по сравнению с центральными районами России турбизнес, существенно повышает рекреационный потенциал территорий. На основании качественного анализа результатов обработки матрицы нами выделено пять категорий для комплексной оценки рекреационного потенциала. В первую категорию - высокий потенциал- отнесены все рекреационные районы на территории Мурманской области: Баренцевоморский, Кольский, Чаваньга-Стрельнинский, Лоттинский. (прил. 11) Это объясняется относительно более мягкими, чем в прочих районах климатическими условиями, относительным благополучием медико-географической обстановки, высокой степенью пейзажного разнообразия, «насыщенностью» территории привлекающими внимание туристов видами растений и животных, включенных в Красную Книгу России и Красную Книгу Международного Союза охраны природы, а также сравнительно хорошо развитой для северных районов России туристической инфраструктурой в Баренцевоморском и Кольском рекреационных районах... На основании таких оценок Мурманская область является самым перспективным для развития рекреации как отрасли экономики во всем регионе, что и показывает активизировавшаяся в последние годы деятельность местной администрации в этой области.
К районам с относительно высоким потенциалом для развития туризма относятся Билляхский и Яно-Оймяконский районы (Восточная Сибирь). Такая высокая категория рекреационного потенциала объясняется относительно меньшей суровостью климата в летний период и сравнительно теплым летом, по сравнению с другими сибирскими северными территориями, очень высокое пейзажное разнообразие (сочетание низкогорий, аллювиальных и озерных равнин, невысоких плато и т. д. с участками тайги, тундры, гольцов), более благополучная, чем в соседних сибирских районах, медико-географическая обстановка, полное отсутствие экологически опасной хозяйственной деятельности и загрязняющих веществ антропогенного происхождения в ландшафтах, наличие «краснокнижных» видов растений и животных, наличие в районном центре отдельных турфирм. способных организовать путешествие для экотуристов. Определенным препятствие для освоения этого потенциала является относительно плохая транспортная доступность (100-300 км до транспортно доступного населенного пункта), однако, как правило, группы экотуристов доставляются на такие территории вертолетным транспортом, либо катерами (в прибрежных районах) из райцентров.
Районы с умеренным потенциалом для развития летнего экотуризма занимают территорию, примерно в три раза превышающую предыдущую. В такие районы попали: Беломоро-Тиманский, Воркутинский и Полярно-Уральский, Западно-Сибирский , Мессояховский и Надымский, Восточно-Енисейский, Нижне-Оленекский, Верхне-Дербекский, Момско-Черский, Депутатский, Усть-Момский, Омулевскинский, Верхне-Колымский, Сеймчанский, Буюндинский, Уяндинский, Алазейский, Россохский, Омолоно-Колымский, Большой Анюйский , Черский районы. Эти районы объединяет относительно менее суровый климат, умеренное пейзажное разнообразие, полное отсутствие опасных промышленных производств и загрязнения природной среды, наличие привлекательных для экотуристов «краснокнижных» видов растений и животных, а также природных охраняемых территорий, зачаточное развитие турбизнеса в районных центрах. Значительным препятствием для освоения рекреационного потенциала является плохая транспортная доступность большинства этих территорий.
Районы с невысоким и низким рекреационным потенциалом для развития экотуризма включают рекреационные районы, которые объединяет суровый климат, широкое распространение природно-очаговых заболеваний, наличие опасных производств (например, в Билибинском-АЭС), наличие импактных районов с высокими уровнями изменения природной среды (Усинский, Норильский ), низкая насыщенность привлекательными для экотуристов природными объектами, слабое развитие, либо полное отсутствие туристкой инфраструктуры.
Следует подчеркнуть, что низкий потенциал для развития экотуризма не означает полное отсутствие перспектив для развития рекреации. Так, в Норильском районе, малопригодном для экотуризма, перспективно развитие познавательного и экскурсионного туризма, в Усинском районе - спортивного водного туризма и т. д. Вероятен и более высокий рейтинг ресурсов территории для зимнего туризма, например для районов с высокой частотой повторяемости полярных сияний познавательного туризма. Особенностью экотуризма является возможность освоения рекреационных ресурсов плохо транспортно доступных территорий с низкой степенью энергообеспеченности.
Таким образом, проведение аналогичных оценок для всех видов рекреации, перспективных для северных территорий, можно выявить суммарный потенциал рекреационных районов и наметить территории, где развитие туризма имеет хорошие перспективы. Именно в этих районах целесообразно экономическое обоснование перспективности развития этого нового для Севера России сектора экономики.
Заключение
Оценка рекреационного потенциала Севера России представляет собой сложный и длительный процесс. Кроме того, оценка рекреационного потенциала должна вестись на различных уровнях, что придает определенные особенности выполняемой работы. Настоящая работа является лишь частью этого процесса. В ходе нашей работы нам удалось:
на основании доступной на настоящий момент информации сформировать базы данных основных оценочных блоков рекреационной системы (медико-биологического, функционально-технологического, психолого-эстетического), выделив активизирующие и лимитирующие факторы развития рекреации и их сезонные особенности
Сформировать базу данных и провести оценку рекреационного потенциала развития экотуризма в летний период
Определить, что наиболее высоким потенциалом для развития летнего экотуризма обладают рекреационные районы Мурманской обл. , а также Билляхский и Яно-Оймяконский районы (Восточная Сибирь)
Выйти на региональный уровень оценки рекреационного потенциала на примере развития экскурсионно-познавательного и спортивного туризма на территории мурманской области. (рис. 1)
Адаптировать приемы использования геоинформационных технологий для решения оценочных задач в рекреационной географии
Впервые создать разномасштабные рекреационные оценочные и тематические карты и схемы для Севера Российской Федерации.
Известные трудности в работе создавало отсутствие необходимой информации как в силу слабой изученности района с точки зрения развития рекреации, так и в результате различных систем привязки такой информации (к природным и административным выделам). Отсутствие единых методик оценки качественных характеристик рекреационных ресурсов, например пейзажности, вызывало необходимость прибегать к экспертным оценкам. Экспертными данными и закрывались пробелы в информации на отдельные территории.
Собранный материал, представленный в сформированной базе данных, позволяет продолжить оценку рекреационного потенциала, в первую очередь - для развития спортивного туризма. Весьма перспективным направлением продолжения работ является оценка рекреационного потенциала для различных, наиболее значимых видов рекреации для отдельных районов Севера России, хотя это и требует проведения необходимых работ по сбору информации на месте. Однако, именно этот вид работы в области развития рекреационного природопользования на Севере России наиболее целесообразен с экономической точки зрения, т. к. дает конкретные материалы для экономических расчетов. Полученные нами карты первичной оценки рекреационного потенциала Мурманской области направлены для дальнейшего использования в Кольский научный центр РАН.
Достигнутые результаты позволяют считать, что проведенная работа имеет не только научное, но и практическое значение и будет способствовать развитию нового экологичного сектора экономики на Севере нашей страны. Литература:
Атлас Арктики, М. , ГУГК, 1983, 1985.
Атлас Мурманской области, М. , 1971.
Атлас “Окружающая среда и здоровье населения России”, ПИАМС, М. , 1995. Атлас СССР, М. , 1985.
Атлас Тюменской области, 1971.
Введение в ArcView GIS, СП «ДАТА+», 1997.
Евсеев А. В. , Красовская Т. М. , Мироненко Н. С. , Тикунов В. С. , Н. В. Шабалина Оценка рекреационного потенциала Севера России, Смоленск, 1996. Евсеев А. В. , Красовская Т. М. «Эколого-географические особенности природной среды районов Крайнего Севера России», Смоленск, 1996.
Ермолин Б. В. Охраняемые природные территории и объекты Архангельской области, Архангельск, 1996.
Изучение ГИС. Методология ARC/INFO СП «ДАТА+», 1997.
Исаченко А. Г. Ландшафты СССР, Л. , 1985.
Карта “Заповедники и национальные парки России”, М. , 1996.
Климатический атлас Арктики, ААНИИ, 1963.
Крючков В. В. Север на грани тысячелетий, М. , 1985.
Коновалова Н. В. , Капралов Е. Г. Введение В ГИС: Учебное пособие Изд. Таскаев А. И. , Гладков В. П. , Дегтева С. В. , Алексеева Р. Н. Система особо охраняемых природных территорий республики Коми, Сыктывкар, 1996. Тикунов В. С. Метод классификации географических комплексов для создания оценочных карт // Вестн. Моск. ун-та. Сер. Геогр. 1985. № 4 Тикунов В. С. , Кошкарев А. В. Геоинформатика, М. , 1993.
Тикунов В. С. Моделирование в картографии: Учебник. -М. : Изд-во МГУ, 1997. Тикунов В. С. Классификации в географии: Ренессанс или увядание? (Опыт формальных классификаций) Москва-Смоленск: Изд. СГУ, 1997
Петрозаводского ГУ, 1997.
“Обзор загрязнения окружающей природной среды в РФ за 1995г. ”, ФСРГМОС, М. , 1996.
Попов С. В. Автографы на картах, Архангельск, 1990.
Фонд материалов ГосКом Севера РФ.
