Концептуальная модель цифрового двойника территории как инструмент повышения эффективности градостроительной деятельности

Автор статьи: Шарунов Владислав Вячеславович, студент магистратуры «Градостроительство», направление «Управление развитием территории»

Аннотация: В статье рассматриваются системные проблемы информационного обеспечения градостроительной деятельности, связанные с низким уровнем цифровой зрелости. В условиях тотальной цифровизации и ускорения темпов бизнес-процессов градостроительная деятельность требует незамедлительной и качественной цифровой трансформации. На основе анализа нормативных источников, научных исследований, отечественной и зарубежной практики цифровых двойников разработана концептуальная модель цифрового двойника территории как ответ на системные вызовы в отрасли. Особенность предложенной модели заключается в объединении пространственных, нормативных, аналитических и институциональных компонентов в единой цифровой среде, что обеспечивает полную синхронизацию и унификацию данных о территории, такой подход открывает возможности сценарного моделирования и поддержку принятия управленческих решений. Апробация модели выполнена на примере жилого массива «Крымская роза» в Симферополе и показала значительное сокращение трудозатрат и ускорение выполнения ключевых градостроительных задач, что подтверждает гипотезу о перспективности использования цифрового двойника территории для повышения эффективности управления развитием территорий.

Ключевые слова: цифровой двойник территории, градостроительное планирование, управление развитием территорий, цифровая трансформация, информационная модель, пространственные данные, мастер-планирование, территориальное зонирование, ГИС, интероперабельность данных, городское управление, устойчивое развитие, сценарное моделирование, цифровая зрелость.

Введение

В сфере градостроительства и управления развитием территорий фундаментальную основу составляют пространственные данные, от качества которых напрямую зависит результат проектных и управленческих решений. В Российской Федерации выстроена многоуровневая система сбора, хранения и оборота градостроительной информации, однако в условиях активной цифровизации и ускорения бизнес-процессов она сталкивается с рядом системных недостатков и перестает отвечать актуальным вызовам. Научным сообществом фиксируется ряд проблем, препятствующих полноценной цифровой трансформации отрасли и созданию современных инструментов территориального управления, к ним относятся: разрозненность ведомственных реестров, отсутствие единых стандартов цифрового описания объектов, неактуальность картографической основы, юридическая неопределенность цифровых данных и преобладание «электронной бумаги» над машиночитаемыми форматами. В качестве ответа на указанные вызовы данной статьей предлагается концептуальная модель цифрового двойника территории (ЦДТ), которая послужит инструментом для устранения системных разрывов в информационном обеспечении градостроительной деятельности и смежных отраслях. Предложенная модель разработана на основе анализа общемировой практики создания цифровых двойников с учетом специфики, сложившейся в Российской Федерации, и может служить основой для дальнейших исследований в области цифровизации градостроительной деятельности.

Методологической основой для проведения исследования послужили научные труды А.Н. Береговских (Инструменты градостроительного планирования и развития территорий), Mammone V., Binetti M.S., Massarelli C. (DigitalTwininTerritorialPlanning:AComparativeAnalysisofUrbanIntelligenceFrameworksforComplexEnvironmentalContexts) и Handore K., Kokane P. (Exploring the Methodologies for Developing City Digital Twin for Sustainable Smart Cities: A Thematic Analysis).

Системные проблемы информационного обеспечения градостроительной деятельности

Анализ нормативных источников, экспертных исследований и судебной практики позволяет выделить три группы системных проблем: нормативно-правовые и регуляторные, организационно-технологические и операционные, аналитико-информационные.

Нормативно-правовые барьеры проявляются в разрозненности федерального градостроительного регулирования и юридической незрелости. Вследствие чего мы видим отсутствие единых классификаторов, рекомендательный характер существующих стандартов, юридическое преимущество бумажной документации над данными. Такой подход порождает невозможность автоматической стыковки данных и наличие противоречивых версий юридически значимых сведений об одном и том же объекте [1].

Организационно-технологические и операционные барьеры выражены децентрализованным сбором исходных данных, низкой машиночитаемостью данных и отсутствием стандартов метаданных, также не стоит забывать о бюрократизированности доступа к данным. Наличие таких проблем создает препятствия для цифровизации градостроительных процессов, провоцирует значительные трудозатраты на этапе предпроектного анализа и низкий темп обновления градостроительной документации и реестровых данных.

Аналитико-информационные барьеры проявляются в фундаментальном разрыве между накоплением данных и эффективностью их использования для принятия решений. Так как основная часть данных о территории хранится в виде «электронной бумаги», семантические связи между объектами отсутствуют, вследствие чего невозможно получить достоверные знания о территории, без которых принимаемые решения будут иметь низкое качество. Отсутствие стандартизированных метаданных и верификации ведет к разночтениям, последующим корректировкам проектной документации и увеличению инвестиционных рисков [8].

В качестве реакции на выявленные проблемы в Российской Федерации сформировались новые инструменты градостроительного развития. Это мастер-планирование, призванное синхронизировать социально-экономическое и пространственное развитие; комплексное развитие территорий (КРТ), обеспечивающее целостное обновление городских пространств; и цифровая информационная модель управления развитием территорий (ЦИМ УРТ), которая служит способом преодоления проблем разрозненности данных, синхронизации документов и повышения эффективности мониторинга принятых решений [1].

Однако в настоящее время каждый из этих инструментов сталкивается с собственными барьерами, что не позволяет рассматривать их как универсальное решение накопившихся проблем. Мастер-планирование страдает от внезаконодательного статуса [4], КРТ выглядит менее привлекательным для бизнеса, а внедрение ЦИМ УРТ тормозится отсутствием единых технических стандартов, множеством противоречий в терминологии и неполноценной наполненностью реестров.

Существующие практики создания цифровых двойников территорий

Системные проблемы информационного обеспечения градостроительной деятельности характерны для общемировой практики, не только для Российской Федерации. В попытках обуздать стремительные темпы урбанизации, и преодолеть существующие ограничения разрабатываются цифровые двойники городов и территорий [2].

Зарубежный опыт демонстрирует три устойчивых подхода. Европейский (Херренберг, Цюрих и Хельсинки) – нацелен на устойчивое развитие и вовлечение граждан в управление развитием территорий; Азиатский (Сингапур) – акцент на централизованное управление, масштабируемость и инженерную эффективность; и Австралийский подход (штат Виктория) – ориентирован на автоматизацию административных процессов, представляет собой «песочницу» для управленческих решений [6].

В отечественной практике наиболее масштабным проектом является «Цифровой двойник города Москвы» – точная трехмерная модель, дополненная более 9000 аналитическими слоями, объединяет более чем 3200 городских систем и поддерживает принятие управленческих решений в реальном времени с применением технологий ИИ [5]. Также не менее значимой являются инициатива Сахалинской области, демонстрирующая подход к созданию региональной платформы, нацеленной на полную инвентаризацию территории в связке с генеративными технологиями. Также не стоит забывать о ЦИМ УРТ Нижневартовска – платформе, интегрирующей решения градостроительной документации, данные Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН), а также BIM-модели зданий, что позволяет на единой платформе планировать застройку и управлять развитием территории [1].

Сравнительный анализ существующих практик показывает, что все они сталкиваются с рядом универсальных проблем. Прогресс цифровых двойников в равной степени зависит от общих стандартов, организационной готовности, управленческой способности и релевантных данных, как и от самой технологии. Сотрудничество с частными компаниями и исследовательскими организациями играет центральную роль в долгосрочной устойчивости и развитии инфраструктуры цифровых двойников. К числу общих вызовов также относятся: отсутствие стандартизированных бенчмарков для оценки ПО, проблемы синхронизации данных между физическим и виртуальным мирами, необходимость выработки открытых стандартов для обмена данными между ведомствами, а также высокая стоимость создания и поддержания моделей [9].

Теоретическая основа концептуальной модели цифрового двойника территории

Для устранения существующих барьеров в сфере градостроительства и управления развитием территорий, а также преодоления несовершенства существующих моделей цифровых двойников требуется разработка принципиально новой модели управления [3]. В качестве такой модели в данном исследовании предлагается концептуальная модель цифрового двойника территории (ЦДТ). В рамках настоящего исследования под цифровым двойником территории (ЦДТ) понимается динамичная, постоянно актуализируемая цифровая модель физического пространства, где данные от всех объектов физического мира непрерывно синхронизируются с их цифровыми копиями, создавая единый источник достоверной информации о территории, которая позволяет моделировать будущие сценарии ее использования, служит инструментом для принятия решений и согласования интересов всех участников жизни города: от органов власти и бизнеса до рядовых граждан [10].

Для создания качественной концептуальной модели ЦДТ в первую очередь следует определить будущих пользователей платформы, выяснить их потребности и задать базовое функциональное наполнение, которое отвечало бы запросам всех заинтересованных сторон.

Опираясь на практику международных и отечественных проектов, можно выделить шесть основных групп стейкхолдеров, каждая из которых обладает специфическим набором потребностей, функций и источников данных:

• органы государственной власти и местного самоуправления – от высшего руководства до контрольно-надзорных структур;
• профессиональные участники градостроительной деятельности – девелоперы, архитекторы, строители, изыскатели;
• организации городской инфраструктуры – сетевые компании, транспортные операторы, эксплуатирующие организации;
• бизнес-сообщество – ритейл, промышленность, IT-разработчики, финансовые институты;
• граждане и общественные институты – жители, НКО, научно-образовательные учреждения;
• поставщики данных и технологических решений – операторы геопространственных данных, провайдеры ДЗЗ, IoT-инфраструктуры, разработчики платформ.

Стоит также отметить, что каждый из стейкхолдеров в структуре модели выступает как пользователь, так и поставщик данных для ее наполнения, а состав заинтересованных лиц не является статичным и может быть трансформирован по мере созревания модели.

Потребности стейкхолдеров дифференцируются в первую очередь по уровням влияния на территорию, а запросы бизнеса и граждан стоит выделить отдельным блоком, так как они не имеют прямого влияния на управление территорией, но необходимы для качественного ее использования.

Стратегический уровень представлен высшим руководством города, региона или страны. Для данного уровня актуальными потребностями являются: обоснование принимаемых решений, оценка эффективности реализуемых программ и инвестиционных проектов, прозрачность политики для инвесторов и граждан, оптимизация бюджетных расходов.

Тактический уровень состоит из отраслевых департаментов, комитетов и служб, реализующих градостроительную политику в рамках утвержденных стратегий. Стейкхолдеры данного уровня нуждаются в инструментах контроля и мониторинга состояния территории на предмет соответствия нормативным параметрам, синхронизации работ городских служб, прогнозирования состояния инфраструктуры, а также оперативного реагирования на обращения граждан.

Операционный уровень представлен: застройщиками, архитекторами, проектировщиками, строительными организациями, инженерными изыскателями, сетевыми организациями, транспортными операторами, эксплуатирующими организациями и подобными исполнителями градостроительной деятельности. Стейкхолдеры данного уровня нуждаются в доступе к единой актуальной информации о территории в режиме «одного окна», ускорении процедур согласования проектной документации за счет автоматизации проверок, инструментах детального планирования и координации работ на местности, получении наглядных материалов для отчетности и презентаций [9].

Заинтересованность бизнес-сообщества вырежется в инструментарии для оценки инвестиционной привлекательности локаций, моделировании бизнес-сценариев и прогнозировании конкурентной среды.

Рядовые граждане как конечные пользователи результатов развития территории хотят получать открытую и наглядную информацию о планируемых изменениях, иметь возможность влиять на решения через обратную связь и участвовать в мониторинге городской среды [10].

Понимание потребностей всех потенциальных пользователей ЦДТ позволяет сформировать базовый образ его функционального наполнения (табл.1.)

Таблица 1. Функциональные блоки ЦДТ

Наличие в системе функциональных возможностей, активно-преобразовательного и аналитического инструментария диктует специфические требования к информационной архитектуре платформы, которая должна обеспечить не только хранение и визуализацию данных, но и их аналитическую обработку, интероперабельность между различными ведомственными системами и механизмы автоматической актуализации. Также стоит отметить, что функциональный состав ЦДТ не должен быть статичным – система должна предусматривать возможность его дополнения и преобразования.

Прежде чем перейти от функциональных требований, выявленных в ходе анализа потребностей стейкхолдеров, к практической реализации цифрового двойника территории, требуется проработать его информационную архитектуру.

Информационная архитектура ЦДТ базируется на четырех фундаментальных принципах:

1. Принцип единого источника истины – все данные в системе должны иметь единственное авторитетное представление.
2. Принцип интероперабельности через открытые стандарты – обеспечивает легкую, масштабируемую и бесшовную передачу данных.
3. Принцип гибридной модели хранения – обеспечивает консолидацию всех сведений в едином хранилище при сохранении децентрализованной модели их размещения.
4. Принцип событийно-ориентированной актуализации – обеспечивает автоматическое отслеживание изменений и проверку их влияния на связанные данные.

Основываясь на перечисленных принципах, информационную архитектуру ЦДТ можно представить в виде четырехуровневой структуры.

Уровень сбора данных – нижний уровень архитектуры, обеспечивает подключение к внешним источникам данных и прием информации от поставщиков. Включает в себя: адаптеры к государственным системам (ЕГРН, ИСОГД, ФГИС ТП), прием ДЗЗ и IoT-данных, интерфейсы ручного ввода, API для сторонних разработчиков [7].

Уровень хранения и управления данными – обеспечивает логическую консолидацию данных, поступающих из различных источников, их семантическую унификацию и долгосрочное хранение. Включает в себя: распределенное хранилище пространственных данных, хранилище документов и семантических данных, семантическая база знаний с фиксацией связей между объектами, управление версиями с полной историей изменений.

Уровень бизнес-логики и аналитики – реализует алгоритмы обработки данных, расчета показателей, моделирования сценариев и поддержки принятия решений. Включает в себя: микросервисы нормативных расчетов, транспортного моделирования, инженерных балансов, прогнозной аналитики (машинное обучение), сценарного моделирования, а также оркестратор для координации вычислительных процессов [8].

Уровень представления и доступа – обеспечивает взаимодействие пользователей с ЦДТ и предоставление результатов работы системы в удобной для восприятия форме. Включает в себя: интерактивный 3D-портал, личные кабинеты с дифференцированными функциями, API для внешних систем, сервисы визуализации и отчетности.

Концептуальная модель ЦДТ: компоненты и управленческий цикл

Резюмируя теоретическую основу концептуальной модели ЦДТ, можно сформулировать ряд базовых принципов ее построения.

Принцип 1: Обеспечение двусторонней связи. Непрерывный двунаправленный обмен информацией между физическим пространством и его цифровым отображением.

Принцип 2: Единое семантическое пространство. Консолидация всех данных о территории с приведением их к общей системе понятий, классификаторов и правил описания объектов.

Принцип 3: Активное моделирование. Поддержка инструментов прогнозирования, аналитики и сценарного моделирования.

Принцип 4: Многосубъектность и адаптивность интерфейсов. Разграничение ролей пользователей, адаптивная персонализация интерфейса и уровня доступа в зависимости от роли.

Принцип 5: Управляемая эволюция. Адаптивность структуры модели к возможным изменениям и влиянию внешних факторов.

В совокупности эти пять принципов задают «архитектурную конституцию» цифрового двойника территории – систему фундаментальных правил, которым должны подчиняться все последующие решения о структуре, функциональности и способах взаимодействия.

Руководствуясь перечисленными принципами, перейдем к описанию внутреннего устройства концептуальной модели ЦДТ, состоящей из шести основных компонентов.

Компонент 1. Физический мир. Олицетворяет реальное состояние территории, демографические, социально-экономические, экологические характеристики и т.д. Этот компонент является одновременно источником первичных данных и объектом управленческого воздействия.

Компонент 2. Виртуальный мир. Интегральное хранилище всей информации о территории, которая поступает из физического мира и других источников. Компонент включает в себя три взаимосвязанные подсистемы: распределенное хранилище пространственных данных, хранилище документов и семантических данных, семантическая база знаний.

Компонент 3. Мир регулирования. Представляет собой цифровое отражение всей нормативно-правовой базы, которая определяет допустимые параметры использования и изменения территории. Компонент состоит из: градостроительных регламентов, технических норм и стандартов, документов территориального планирования и т.п.

Компонент 4. Мир аналитики и моделирования. Представляет собой совокупность вычислительных сервисов, которые преобразуют сырые данные в аналитические выводы, прогнозы и рекомендации, пригодные для поддержки управленческих решений.

Компонент 5. Интерфейс. Данный компонент представлен как ЗD-портал, предоставляющий доступ трехмерной модели с возможностью наложения аналитических слоев, выполнения пространственных запросов, визуализации сценариев развития, измерения расстояний и площадей, а также просмотра атрибутивной информации об объектах. Доступ к порталу осуществляется через личные кабинеты с ролевой градацией.

Компонент 6. Институциональный мир. Этот компонент качественно отличается от предыдущих четырех, поскольку он не является сугубо технологическим или информационным. Институциональный слой представляет собой организационно-правовую среду, в которой функционирует ЦДТ. Включает: правовое обеспечение (юридическая сила машиночитаемых записей), соглашения об обмене данными, ролевую модель и регламенты доступа, финансовые механизмы, регламенты участия граждан.

Выделенные шесть компонентов образуют единую систему, в которой каждый компонент выполняет свою роль и передает результаты своей работы другим компонентам. Схематически взаимосвязи могут быть представлены следующим образом (рис. 1).

Рис.1. Схема процессов и взаимосвязей компонентов ЦДТ.

Физический мир является источником первичных данных, которые поступают в виртуальный мир через систему сбора. В мире данных происходит нормализация, семантическая привязка и интеграция поступившей информации, что обеспечивает ее единообразное представление. Из виртуального мира унифицированная информация передается в аналитико-модельный мир, где запускаются расчетные алгоритмы, сценарии и прогнозы. Результаты аналитики и моделирования проходят автоматическую проверку в мире регулирования на соответствие нормам и возвращаются в интерфейс, который визуализирует их в формате, доступном для восприятия пользователями. Пользователи, получив аналитические выводы и рекомендации, принимают управленческие решения, которые через институциональный компонент материализуются в физическом мире в виде реальных изменений территории, изменения в физическом мире снова фиксируются системой сбора данных, и цикл повторяется, образуя замкнутый управленческий цикл: физика – данные – анализ – решение – воздействие – обновленная физика.

Ключевую роль в обеспечении целостности и согласованности работы всех компонентов играет «ядро» модели – семантическая база знаний, обеспечивающая единое смысловое пространство, позволяя корректно интерпретировать данные из разных источников и устанавливать связи между объектами и оркестратор вычислительных задач, который координирует работу аналитических сервисов, управляет очередями расчетов и синхронизирует их результаты.

Оценка эффективности применения цифрового двойника для решения градостроительных задач

Оценка эффективности предложенной модели строится на сопоставлении двух сценариев решения идентичных градостроительных задач: традиционными методами (без использования ЦДТ) и с применением разработанной концептуальной модели. Для апробации выбраны следующие задачи: оцифровка документации и ее наполнение необходимой семантикой, создание опорного плана территории, проверка реального состояния территории на предмет соответствия градостроительным регламентам, анализ нагрузки на социальную инфраструктуру, анализ преемственности решений на уровнях территориального планирования (генеральный план), градостроительного зонирования (ПЗЗ) и планировки территории (ППТ/ПМТ).

Апробация разработанной концептуальной модели выполнялась на примере реальной территории жилого массива «Крымская роза», расположенного в Киевском районе городского округа Симферополь.

На основе экспертных оценок и технических показателей уже имеющихся цифровых двойников территорий сформированы сводные данные о трудозатратах на выполнение каждой из пяти задач и собраны в таблицу 2.

Таблица 2. Сравнение суммарных трудозатрат при традиционном подходе и с использованием ЦДТ

Коэффициент ускорения суммарно по всем задачам составляет от 140 до 254 при достаточном уровне цифровизации исходных данных и от 220 до 400 при полном отсутствии машиночитаемых данных.

Экономическая эффективность выражается в оптимизации трудозатрат и ускорении рабочих процессов. Сэкономленное время по задачам 2–5 в расчете на одну территорию (112,6 га) составляет приблизительно 111 чел.-ч. При средней заработной плате 550 руб./чел.-ч. затраты на выполнение вышеописанных задач с использованием ЦДТ составят 440 рублей, тогда как при традиционном подходе – 61 600 рублей.

При масштабировании на городской или региональный уровень экономия становится существенной и позволит свести на нет затраты на предпроектный этап.

Помимо прямого сокращения времени, ЦДТ обеспечивает снижение косвенных затрат, связанных с: подготовкой и направлением межведомственных запросов (в традиционном подходе – до 5–10 запросов в различные инстанции на одну территорию); ожиданием ответов на запросы (регламентный срок – до 30 дней, фактически – дольше); ручной обработкой и конвертацией полученных данных (в традиционном подходе – до 20–30% времени на предпроектный анализ); устранением ошибок и коллизий, возникающих из-за использования неактуальных или противоречивых данных.

Заключение

Предложенная концептуальная модель цифрового двойника – это попытка пересмотреть логику информационного обмена в градостроительстве и перейти от разрозненных юридически невесомых «электронных бумаг» к целостной, динамичной среде. Главный вывод исследования заключается в том, что технологическая сложность модели вторична по отношению к ее институциональной состоятельности. Без встроенного механизма юридической легитимации данных, без четких ролей и соглашений между ведомствами, без финансовых и организационных регламентов любой цифровой двойник останется дорогой игрушкой, а не рабочим инструментом управления.

Практическая значимость работы подтверждается результатами апробации, внедрение модели сокращает трудозатраты на выполнение типовых градостроительных задач в сотни раз, минимизирует межведомственные запросы и устраняет ошибки, вызванные использованием противоречивых или устаревших сведений.

Дальнейшие исследования должны перейти от концептуальной модели к разработке цифрового двойника на пилотной территории. Первоочередные шаги: разработка прототипа платформы на основе предложенной концепции, выбор пилотного региона с высокой степенью цифровизации данных и заинтересованностью администрации, детальная проработка правовых механизмов, придающих машиночитаемым данным статус юридически значимых.

Библиографический список

1. Береговских А.Н. Инструменты градостроительного планирования и развития территорий: дис. … канд. архитектуры: 2.1.13. – М.: Московский архитектурный институт (государственная академия), 2025. – Т. 1. – 208 с. – Т. 2. – 228 с.
2. Mammone V., Binetti M.S., Massarelli C. Digital Twin in Territorial Planning: A Comparative Analysis of Urban Intelligence Frameworks for Complex Environmental Contexts // Land. – 2025. – Vol. 14.
3. Handore K., Kokane P. Exploring the Methodologies for Developing City Digital Twin for Sustainable Smart Cities: A Thematic Analysis // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2025. – Vol.X-5/W2-2025. – P. 235–245. – DOI: 10.5194/isprs-annals-X-5-W2-2025-235-2025.
4. Gvozdeva O.V., Tynysheva A.M., Shulzhenko A.G., Starodubtseva O.S. Цифровое мастер-планирование — новые горизонты в управлении городскими территориями (Digital Master Planning — New Horizons in the Management of Urban Areas) // Московский экономический журнал. – 2025. – № 2. – DOI: 10.55186/2413046X_2025_10_2_41.
5. Gvozdeva O.V., Tynysheva A.M., Gasanov A.Z., KolbnevaE.Yu. Цифровые двойники или как рационально использовать территории (Digital Doppelgangers or How to Use Territories Efficiently) // Московский экономический журнал. – 2025. – № 3. – DOI: 10.55186/2413046X_2025_10_3_79.
6. Rajabifard A., Sabri S., Chen Y. A Spatially Enabled Digital Twin for 3D Spatial Planning // Proceedings of FIG Working Week 2023. – 2023.
7. Xie X. et al. Enabling building digital twin: Ontology-based information management framework for multisource data integration // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. – 2022. – Vol. 1101. – 092010. – DOI: 10.1088/1755-1315/1101/9/092010.
8. Adreani L., Bellini P., Fanfani M., Nesi P., Pantaleo G. Smart City Digital Twin Framework for Real-Time Multi-Data Integration and Wide Public Distribution // IEEE Access. – 2024. – DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3406795.
9. Hooli M. Digital Twins and Urban Planning: Designing Smarter, More Inclusive Cities // European Journal of Computer Science and Information Technology. – 2025. – Vol. 13, No. 44. – P. 104–112. – DOI: 10.37745/ejcsit.2013/vol13n44104112.
10. Rai Y. Role of Digital Twins in Smart Cities // International Journal of Science, Strategic Management and Technology. – 2026. – Vol. 2, No. 5. – DOI: 10.55041/ijsmt.v2i5.313.