Известия РАН. Серия географическая, 2021, T. 85, № 6, стр. 804-818

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

Пандемия COVID-19 привела к ограничениям в передвижениях людей как внутри стран, так и между ними, вследствие чего резко сократился объем пассажирских перевозок на авиатранспорте, понизился уровень авиационной подвижности людей¹¹ и степени авиасвязности городов и стран друг с другом. Все эти изменения имели четко выраженные пространственные различия.

Выявление географических особенностей влияния пандемии с момента ее начала стало важной темой отечественных экономико-географических исследований. К лету 2020 г. появилась серия статей общего характера, посвященных изучению воздействия COVID-19 на структуру экономики и общества в целом. В специальном разделе журнала “Социально-экономическая география: Вестник Ассоциации российских географов-обществоведов” № 1 (9) за 2020 г. собраны очень краткие статьи-эссе по этой теме Герасименко, Герасименко; Дружинина; Зырянова; Каганского; Колосова; Кузнецовой; Родомана; Шупера и др., носящие предварительно оценочный характер этого нового явления. Наиболее интересна среди них публикация В.Л. Каганского, в которой автор анализирует возможные пространственные и функциональные последствия воздействия. В ряде публикаций, появившихся спустя несколько месяцев, анализировались диффузия пандемии, факторы ее распространения и влияние на экономику России в региональном разрезе (Земцов, Бабурин, 2020а, б; Зубаревич, Сафронов, 2020).

В 2021 г. в отечественных географических журналах опубликованы новые статьи на эту тему. Так, в (Панин и др., 2021) проводится картографический анализ пространственных закономерностей распространения пандемии COVID-19 в России; констатируется, что тремя первоначальными центрами ее распространения были Московский регион, нефтегазодобывающий север Западной Сибири и Северный Кавказ. Главными факторами быстрого распространения COVID-19, с точки зрения авторов, являлись не только транспортно-логистические параметры, но и высокая доля креативного класса в Московском регионе, вахтовые потоки и скученность вахтовых поселков в Ямало-Ненецком автономном округе, повышенная контактность и слабая система здравоохранения в регионах Северного Кавказа. В (Махрова, Нефедова, 2021) рассматриваются возможности перехода от дачной сезонной мобильности к реальной субурбанизации и дезурбанизации в районах разной степени удаленности от Москвы в новых условиях карантинных ограничений.

За рубежом также появились работы, посвященные анализу географических факторов распространения COVID-19. В специальном выпуске нидерландского журнала Tijdschrift voor economische en socale geografie (Журнал экономической и социальной географии) № 3 за 2020 г. опубликована серия статей по теме “география пандемии COVID-19” (Geography ..., 2020). В (Kuebart, Stabler, 2020) используется модель пространственной диффузии для изучения распространения COVID-19 в Германии.

Статья (Chen et al., 2021) посвящена изучению пространственной диффузии COVID-19, распространявшейся из Уханя в города провинции Хубэй, с использованием гравитационной модели. Результаты моделирования показали, что размер провинциальных городов и расстояние от них до Уханя влияли на общее количество подтвержденных случаев болезни и что главным центром-источником ее являлся Ухань. Таким образом, распространение эпидемии носило иерархический характер, тогда как непосредственное соседство городов друг с другом не имело большого значения.

В (Sigler et al., 2021) с помощью регрессионного анализа получены следующие выводы: значения показателей человеческого развития (HDI) и общей численности населения хорошо предсказывают распространение COVID-19 в странах с большим числом зарегистрированных случаев (на 1 млн жителей); более крупный размер домохозяйств, более старое население и более интенсивное взаимодействие людей предсказывают распространение COVID-19 в странах с низким количеством зарегистрированных случаев (на 1 млн жителей). Плотность населения и другие характеристики населения, такие как общая численность населения, доля пожилых людей и размер домохозяйства, являются релевантными объясняющими показателями в первые недели эпидемии, но со временем оказывают не столь сильное воздействие на скорость распространения COVID-19. Напротив, влияние межличностного общения и внемагазинной торговли со временем усиливается, что указывает на то, что более высокая мобильность людей может лучше всего объяснить устойчивое распространение болезни.

В самом начале 2021 г. в специальной прессе, посвященной проблемам авиатранспорта, появились первые, самые общие статьи о воздействии пандемии на авиатранспорт в течение 2020 г. в целом по миру (Air Passenger …, 2021; Dunn, 2021; 2020 Worst Year …, 2021), но в них отсутствует анализ пространственной дифференциации этого процесса. Публикаций по географическому анализу динамики авиапассажирских перевозок в условиях пандемии COVID-19 пока еще крайне мало, поскольку до сих пор отсутствует соответствующая территориально дробная статистическая информация за 2020 г. в разрезе стран и их отдельных частей. По этой причине этот вопрос практически не изучен. В (Suau-Sanchez et al., 2020) дается оценка средне- и долгосрочного воздействия пандемии на развитие авиатранспорта с использованием опросов руководителей авиакомпаний. Но эта статья носит не столько географический, сколько социологический характер. Поэтому наша статья частично заполняет существующий пробел в географическом анализе этого явления. Задачи статьи – выявить процесс распространения пандемии COVID-19 по территории Европы с транспортно-географической точки зрения, а также территориальные различия в динамике авиаподвижности людей в странах Европы, включая Россию, под воздействием пандемии в 2020 г. Очень важно изучить и понять, каковы эти различия от места к месту, где этот спад был сильнее и слабее, почему в одних местах и пунктах спад был очень большим, а в других – средним и небольшим. Географические концепции (в том числе теория пространственной диффузии инноваций) позволяют выявить такие различия.

ДАННЫЕ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ

Для анализа динамики авиасообщений использованы статистические данные о пассажирообороте почти 300 больших и средних аэропортов²² стран Европы и России за 2019 и 2020 гг., которые собраны из большого числа источников – годовых отчетов отдельных аэропортов, групп аэропортов, национальных авиационных агентств и управлений отдельных стран. Первые отчеты (в том числе помесячные) за 2020 г. были опубликованы в январе 2021 г., но большинство появилось в Интернете лишь в мае–июле 2021 г.³³ Таким образом была объединена и систематизирована информация из разных источников.

Показатель “пассажирооборот аэропорта” оказался наилучшим индикатором пространственной активности и пассивности людей во время COVID-19: если аэропорт закрывался, то это означало полный локдаун в этом городе и окружающей его местности; если количество пассажиров было незначительным по сравнению с доковидным годом, то это свидетельствовало о частичном локдауне; чем меньше было сокращение пассажиропотока через аэропорт в течение года, тем слабее были ограничения в передвижениях. На основе динамики пассажирооборота по большинству аэропортов можно судить не только о ее характере, но и о географических различиях.

Сравниваются значения суммарного пассажирооборота всех аэропортов каждой европейской страны за 2019 г. (последний доковидный) и 2020 г. Изменения измерены абсолютно (прирост) и относительно, как: 1) отношение прироста к значению в 2019 г., %; 2) отношение значений в 2019 г. к 2020 г., раз. Последний показатель рельефнее отражает динамику, в частности степень спада. Нами рассчитаны значения всех трех показателей динамики общего пассажирооборота аэропортов почти всех стран Европы, включая Россию, по которым были найдены полные статистические данные.

Для разбиения изменений суммарного пассажирооборота аэропортов отдельных стран на типы использована разработанная автором ранее методика количественной оценки деградации пассажирской авиасвязности аэропортов России в 1990–2006 гг. (Тархов, 2015, с. 124), где эмпирически были выявлены типы динамики роста и спада авиапассажирских перевозок. Количественные параметры типов представлены в табл. 1 (добавлены градации по третьему показателю динамики).

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Последствия COVID-19 для гражданской авиации

С самого начала эпидемии было очевидно, что главным средством распространения коронавируса стал авиатранспорт, развитие которого к началу 2020 г. достигло своего пика за всю его историю: в 2019 г. в мире было перевезено 4.5 млрд авиапассажиров, а уровень авиаподвижности населения составил 0.59 поездок в год на 1 жителя. В первом ковидном 2020 г. авиатранспортом в мире было перевезено всего 1.8 млрд человек, что почти равнялось мировому минимуму 2004 г. (1.9 млрд чел.) из-за событий 11 сентября 2001 г., которые также привели к резкому сокращению пассажирских авиаперевозок. Уровень авиаподвижности населения мира уменьшился в 2020 г. до 0.24 поездок на 1 жителя, т.е. в 2.46 раза.

В марте–июне 2020 г. были закрыты границы многих стран, введен строгий контроль передвижения людей, из-за чего резко снизились потребности в авиапередвижениях, сократилась авиаподвижность людей. Восемь европейских авиакомпаний прекратили полеты своих самолетов и перестали существовать: Flybe (Великобритания), Ernest Airlines (Италия), Germanwings (Германия), CityJet (Британия), SunExpress Deutschland (Германия), Jet Time (Дания), Go2Sky (Словакия), Montenegro Airlines (Черногория). Некоторые аэропорты были закрыты (например, парижский Орли не работал с начала апреля до конца июня), а в крупнейших аэропортах прекращена работа отдельных терминалов, и оставшиеся рейсы сосредоточены в одном−двух терминалах.

К началу пандемии авиатранспорт связывал все большие, средние и многие небольшие города друг с другом. Пик пандемии в апреле–мае 2020 г. привел почти к полному прекращению полетов, когда пассажирские перевозки сократились до минимума (рис. 1). Было прекращено подавляющее большинство регулярных международных рейсов, а несколько стран ввели запрет и на внутренние авиаперевозки. Таким образом, особенно сильно этот кризис ударил по международным авиаперевозкам.

Рис. 1.

Загруженность гражданскими самолетами воздушного пространства Европы: (а) 18 апреля 2019 г., 11:40 (в небе находилось 3100 воздушных судов), (б) 16 апреля 2020 г., 11:40 (в небе было 380 воздушных судов). Автор-составитель А.Д. Сузанский, 25.05.2020 г. Составлено по данным https://www.flightradar24.com/.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Торстен Хегерстранд (Hägerstrand, 1967) в рамках своей теории диффузии инноваций выделял три ее формы (Смирнягин, Тархов, 2013):

1) иерархическую – распространение осуществляется через сеть центров и узлов иерархическим способом: из главного центра нововведение попадает в центры второго порядка, из последних – в центры третьего порядка и т.д. по всем рангам иерархии центров и поселений;

2) волновую (контактную) – распространение идет фронтально в виде пространственной волны, континуально охватывающей всю территорию – от одной территории (района) к соседним территориям (районам);

3) смешанную – отдельные виды новшеств распространяются одновременно и иерархическим, и волновым способом.

С помощью этой теории географы в 2000-е годы изучали пространственное распространение эпидемий гриппа и эпизоотий (Cliff et al., 2004; Haggett, 2000; Lawson, 2006; Souris, 2019). Географические особенности распространения болезней этих форм таковы. Контактная (волновая) диффузия заражения характеризуется вспышкой в одном регионе (ареале) и распространением на соседние области и районы, так что болезнь имеет самую высокую интенсивность в месте происхождения. Напротив, иерархическое распространение характеризуется началом болезни в определенном месте и перескакиванием ее в более отдаленные ареалы и точки, связанные с первоначальным местом возникновения иерархическими связями. Процесс диффузии болезни также может быть смешанным, когда одновременно наблюдаются волновое и иерархическое распространение. Если в доавиационную эпоху эпидемии распространялись линейно-иерархически посредством наземного и водного транспорта, то в современную эпоху доминирования на дальних и средних расстояниях авиатранспорта они диффундируют точечно-иерархически.

С точки зрения теории диффузии нововведений, на первых стадиях COVID-19 распространялся исключительно иерархическим путем через обширную систему авиасообщения: первыми пострадали крупнейшие и большие города, крупные городские агломерации, куда совершались прямые авиарейсы из китайских, а затем и итальянских авиаузлов. Из них на более поздних стадиях инфекция стала проникать с пассажирами-носителями уже посредством наземного транспорта в средние и малые города, расположенные в зоне влияния крупнейших и больших городов; в последнюю очередь она попадала в сельские местности. На поздних стадиях распространения была характерна смешанная форма диффузии с доминированием иерархической формы.

В результате такого иерархического распространения пандемии в первую очередь пострадали большие европейские страны с крупнейшими аэропортами, во вторую – средние страны, находящиеся в тени зоны влияния последних, в меньшей степени – периферийные страны с более невыгодным транспортно-географическим положением.

ВЫВОДЫ

В 39 из 49 европейских стран первые заболевшие прибыли на авиатранспорте, который и стал главным средством распространения COVID-19. Коронавирусная инфекция передавалась затем в пределах зон влияния крупнейших аэропортов пассажирами наземного транспорта. Ее носители на поздних стадиях диффузии перемещались не столько самолетами, сколько наземным транспортом, а в отдаленные и малодоступные регионы – исключительно авиатранспортом.

В ходе быстрого распространения пандемии COVID-19 возник новый транспортный феномен – иммобильность населения, т.е. резкое снижение уровня подвижности людей, их бо́льшая вынужденная привязанность к месту проживания, невозможность передвигаться на дальние, средние, а в некоторых случаях даже на короткие расстояния, резкое ограничение свободы передвижений в географическом смысле. Произошел возврат к вынужденному закреплению людей к определенным местам и ареалам – к своеобразной средневековой пространственной иммобилизации. Чем сильнее была пандемия и чем обширнее были территории регионов и стран, многочисленнее местности, города и другие населенные пункты, которые она охватывала, тем больше увеличивалась иммобильность людей и ограничивалась свобода их передвижения, уменьшался радиус поездок от мест проживания. Эта растущая иммобильность людей компенсируется ростом внетранспортного коммуницирования друг с другом посредством новых технологий через сеть Интернет, где трафик вырос в ковидный год, по некоторым риетировочным оценкам, на 35–50% по сравнению с доковидным периодом⁷⁷.

В результате пандемии авиатранспорт стал наиболее уязвимым и наименее надежным видом транспорта для передвижения на дальние и средние расстояния, хотя и остался единственным средством сообщения на этих дистанциях. Как долго продлится этот пульсирующий время от времени, от одной вспышки до другой, ковидный кризис иммобильности населения, пока неизвестно, поскольку возникновение и быстрое распространение новых штаммов происходит неожиданно и пространственно иначе, чем у более старых. Красноречивым примером служит очень быстрое распространение индийского штамма дельта. Одна из задач географов состоит в изучении пространственной дифференциации последствий этого процесса с использованием статистики пассажирских перевозок на авиатранспорте, в частности, благодаря доступной количественной оценке уровня спада авиаподвижности населения, который оказался очень хорошим индикатором его локальных, региональных и межстрановых различий и особенностей.