Оценка условий и факторов формирования региональных авиахабов в Екатеринбурге, Тюмени, Новосибирске и Красноярске

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье предложена методика оценки условий и факторов, способствующих формированию региональных авиахабов. Условие – это свойство среды, фактор – свойство самого формируемого авиахаба. В качестве условий рассмотрены: транспортно-географическое положение и объем локального спроса, в качестве факторов – пропускная способность аэропорта, представленность базового авиаперевозчика, инфраструктура для трансфера и качество расписания отправлений и прибытий. Для анализа были отобраны четыре аэропорта: Кольцово (Екатеринбург), Рощино (Тюмень), Толмачево (Новосибирск) и Емельяново (Красноярск), в наибольшей степени подходящие для формирования в них регионального авиахаба. Эти аэропорты обслуживают крупнейшие города и находятся на окраине своих территориальных группировок городов, обращенных к другим территориальным группировкам городов, между которыми будет осуществляться трансфер, что является оптимальным сочетанием для формирования регионального хаба. Под региональным хабом понимается аэропорт в нестоличном городе, специализирующийся на обслуживании трансферных перевозок между разными частями страны. Для каждого условия и фактора приведено фактическое или расчетное значение показателя, оно пронормировано от 0 до 1. Из-за постоянства условий на коротком промежутке времени для увеличения потенциала формирования авиахаба администрации аэропорта необходимо работать с факторами, среди которых наиболее важным, гибким с точки зрения скорости и стоимости реализации является фактор авиационного расписания отправлений и прибытий. По результатам анализа оптимальными условиями для формирования хаба обладает аэропорт Екатеринбурга, а администрация Новосибирского аэропорта лучше оперирует факторами, например, работает над удобством трансферных стыковок, взаимодействуя с базовым авиаперевозчиком.

Об авторах

О. В. Сорокин

Географический факультет, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: sorokin.oleg.98@mail.ru
Россия, Москва

А. С. Волошок

Географический факультет, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: sorokin.oleg.98@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Антонов Е.В., Махрова А.Г. Крупнейшие городские агломерации и формы расселения надагломерационного уровня в России // Изв. РАН. Сер. геогр. 2019. № 4. С. 31–45.
  2. Гильц Н.Е., Новосельский Н.К. Возможности развития Международного аэропорта Красноярск в авиационный хаб // Экономика и управление: научно-практический журн. 2021. № 3. С. 143–148.
  3. Гинзбург Е.С. Совершенствование пространственной организации авиационного транспорта России: Дис. … канд. геогр. наук. М., 2009. 158 с.
  4. Горкин А.П., Смирнягин Л.В. О факторах и условиях размещения капиталистической промышленности // Изв. АН СССР. Сер. геогр. 1973. № 3. С. 68–72.
  5. Ляшенко Е.В. Современные особенности внутренних авиасвязей в России // География в школе. 2015. № 4. С. 3–8.
  6. Неретин А.С. Территориальная структура пассажирского авиационного транспорта в Европейской России // Изв. РАН. Сер. геогр. 2017. № 6. С. 19–38.
  7. Сорокин О.В., Самбуров К.В. Зоны тяготения пассажирских перевозок Москвы и Санкт-Петербурга // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5: География. 2021. № 6. С. 135–147.
  8. Тархов С.А. Изменения авиатранспортной связности городов России в 1990–2015 // Изв. РАН. Сер. геогр. 2018. № 2. С. 5–26.
  9. Ярошевич Н.Ю., Вязовская В.В. Формирование узловых аэропортов в Российской Федерации: оценка перспектив // Транспорт Российской Федерации. 2011. № 4 (35). С. 59–62.
  10. Cook G.N., Goodwin J. Airline networks: A comparison of hub-and-spoke and point-to-point systems // J. Aviation/Aerospace Education & Res. 2008. Vol. 17. № 2. P. 1.
  11. Chang Y.C., Lee W.H., Hsu C.J. Identifying competitive position for ten Asian aviation hubs // Transport Policy. 2020. Vol. 87. P. 51–66.
  12. Dai L., Derudder B., Liu X. The evolving structure of the Southeast Asian air transport network through the lens of complex networks, 1979–2012 // J. Transport Geogr. 2018. Vol. 68. P. 67–77.
  13. Huston J.H., Butler R.V. Airline hubs in the single European market: A benchmark analysis // Rev. Industrial Organization. 1993. Vol. 8. № 4. P. 407–417.
  14. Logothetis M., Miyoshi C. Network performance and competitive impact of the single hub – A case study on Turkish Airlines and Emirates // J. Air Transport Management. 2018. Vol. 69. P. 215–223.
  15. O’Connell J.F., Bueno O.E. A study into the hub performance Emirates, Etihad Airways and Qatar Airways and their competitive position against the major European hubbing airlines // J. Air Transport Management. 2018. Vol. 69. P. 257–268.
  16. Park Y., Lee S., Yoo K.E. Continuous connectivity model for the evaluation of hub-and-spoke operations // 12th WCTR, July 11–15, 2010, Lisbon, Portugal. 2010.
  17. Seredyński A., Rothlauf F., Grosche T. An airline connection builder using maximum connection lag with greedy parameter selection // J. Air Transport Management. 2014. Vol. 36. P. 120–128.
  18. Veldhuis J. The competitive position of airline networks // J. Air Transport Management. 1997. Vol. 3. № 4. P. 181–188.
  19. Wang Y. et al. SE-DEA-based Approach to Determining the Hub Growth Potential of Airports // J. Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1486. P. 072017.
  20. Zeigler P. et al. Low-cost carrier entry at small European airports: Low-cost carrier effects on network connectivity and self-transfer potential // J. Transport Geogr. 2017. Vol. 60. P. 68–79.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (17KB)
3.

Скачать (180KB)
4.

5.

Скачать (196KB)

© О.В. Сорокин, А.С. Волошок, 2023

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».