استخدام الإمكانات الحرارية لتحليل المناطق

مثال لحساب الإمكانات الحرارية لشبكة شوارع في نيجني نوفغورود

أراضي المدينة عبارة عن نظام معقد وغير متجانس ويتغير باستمرار. يمكنك وصف المنطقة وتقييم البيئة الحضرية باستخدام الكائنات المكانية (العوامل). تختلف العوامل التي تصف المنطقة في طبيعة تأثيرها (الإيجابي والسلبي) والتكوين الهندسي (النقاط والخطوط والمضلعات).

غالبًا ما يكون من الصعب جدًا تحديد درجة تأثير كل كائن فردي على مستوى تطور المنطقة ككل أو أي جانب معين منها. اليوم، أصبحت مشكلة تحديد ووصف مفاهيم مثل "الثقافة"، "المجال الاجتماعي"، "التوتر الاجتماعي"، "الحياة الجيدة"، "التنمية الاقتصادية"، "صحة السكان" ذات أهمية متزايدة. ويزداد غموض هذه المفاهيم إذا أردنا تطبيقها على فئات اجتماعية مختلفة، وسكان من مختلف الأعمار والأجناس.

وتجدر الإشارة أيضًا إلى أن حدود المدينة بالمفهوم الحديث تعسفية تمامًا. الهجرة اليومية للسكان، وإمكانية الوصول إلى وسائل النقل في المناطق النائية "تطمس حدود" المدينة بشكل أكبر. يعكس مفهوم التكتل المستخدم على نطاق واسع الآن بشكل عام حدود المدينة، ولكنه في الوقت نفسه يجعل مفهوم حدود المدينة ذاته أكثر غموضًا.

على الرغم من المشاكل الموضحة أعلاه، يعد تحليل وتقييم المناطق اليوم من بين المجالات الواعدة والمثيرة للاهتمام التي تسمح بحل العديد من المشكلات الملحة للبيئة الحضرية.

تقترح المقالة طريقة لتحليل المنطقة باستخدام النموذج "الحراري". تعتمد هذه الطريقة على دراسة الإمكانات الناتجة عن الأشياء (العوامل) ذات الطبيعة المختلفة (النقطة والخطية والمساحة). يتيح تحليل المنطقة باستخدام هذه الطريقة الانتقال من مجموعة البيانات (العوامل) المكانية التي تصف المنطقة إلى تقييم رقمي (درجة) دقيق في كل نقطة من المنطقة.

إن الإمكانات التي تمت دراستها كجزء من تحليل المنطقة لها تفسير فيزيائي - انتشار الحرارة في بيئات ذات أبعاد مختلفة (ثنائية وثلاثية الأبعاد). ويمكن تمثيل هذه الظاهرة على شكل صور "حرارية" (خرائط "حرارة" للإقليم)، تعطي فكرة عن درجة تطور الإقليم اعتمادًا على كثافة ألوان الصورة.

العوامل الإقليمية

يتضمن تحليل الإقليم البحث ومعالجة المعلومات حول العوامل المؤثرة على الإقليم ومؤشراتها. العوامل المؤثرة هي الأشياء التي تؤثر على المنطقة المحيطة ولها مجموعة من الخصائص والإحداثيات المكانية. ومن أمثلة العوامل المؤثرة المحلات التجارية والمرافق الصناعية والطرق والغابات والمسطحات المائية.

مؤشرات التأثير هي الأشياء عاكس تأثير الأشياء وأيضًا وجود مجموعة من الخصائص والإحداثيات المكانية. أمثلة على مؤشرات التأثير: أجهزة الصراف الآلي، اللوحات الإعلانية، الآثار.

في العرض التالي سوف نستخدم مفهوم عوامل التأثير، الذي يجمع بين المصطلحين – العوامل ومؤشرات التأثير.

فيما يلي مثال للبيانات المكانية التي تعمل كعوامل مؤثرة.

إحدى المراحل المهمة في تنفيذ العمل على تحليل المناطق هي مرحلة جمع ومعالجة المعلومات الأولية. يوجد اليوم الكثير من المعلومات حول العوامل المؤثرة على المنطقة بدرجات متفاوتة من التفاصيل.

يمكن الحصول على المعلومات من المصادر المفتوحة أو المصادر المقيدة. في كثير من الحالات، تكون المعلومات المفتوحة كافية للتحليل، على الرغم من أنها تتطلب، كقاعدة عامة، معالجة كثيفة العمالة.

من بين المصادر المفتوحة، فإن القائد، في رأينا، هو المورد OpenStreetMap (OSM). يتم تحديث المعلومات التي يتم الحصول عليها من هذا المصدر يوميا في جميع أنحاء العالم.

يتم تقديم معلومات موارد OpenStreetMap (OSM) بالتنسيقات التالية:

- تنسيق أوسم. يتم استخدام التنسيق الرئيسي ذو الامتداد ".osm" لوصف صور XML الرسومية - العقد والمسارات والعلاقات.

- "التنسيق البولندي". يتم استخدام تنسيق النص ذو الامتداد ".mp" للعمل مع الرسومات.

- تنسيق PBF. تنسيق تخزين البيانات بالامتداد ".osm.pbf".

يمكنك أيضًا استخدام ما يلي كمصادر للمعلومات:

- 2 نظم المعلومات الجغرافية
يحتوي المورد على معلومات معالجة شهرية عالية الجودة، مع مصنف ممتاز من 3 مستويات للمؤسسات والمنظمات.

- ملفات KML (لغة ترميز ثقب المفتاح).
ملفات KML (لغة ترميز Keyhole) هي تنسيق ملف يُستخدم لعرض البيانات الجغرافية في Google Earth وخرائط Google وخرائط Google للأجهزة المحمولة.

باستخدام ملفات KML، يمكنك:
- تثبيت الأيقونات المختلفة وعمل التوقيعات للإشارة إلى الأماكن على سطح الأرض
— إنشاء زوايا مختلفة للكائنات المحددة عن طريق تغيير موضع الكاميرا
- استخدام صور تراكب مختلفة
- تحديد الأنماط لتخصيص عرض الكائن، وتطبيق كود HTML لإنشاء ارتباطات تشعبية وصور مضمنة
- استخدام المجلدات للتجميع الهرمي للعناصر
— تلقي ملفات KML وتحديثها ديناميكيًا من عقد الشبكة البعيدة أو المحلية
- تلقي بيانات KML وفقًا للتغييرات في العارض ثلاثي الأبعاد

- الخدمة الفيدرالية لتسجيل الدولة والمساحة ورسم الخرائط "روسريستر"
تعتبر المعلومات الموجودة على بوابة Rosreestr ذات قيمة لمحتواها وأهميتها، ولكن لسوء الحظ، لا تسمح بالحصول على رسومات لمشاريع البناء الرأسمالية وقطع الأراضي مجانًا. تحتوي بوابة Rosreestr أيضًا على كمية كبيرة من معلومات الوصول المقيد.

- الهيئات الإحصائية
تعد البيانات الإحصائية مصدرًا مشروعًا للمعلومات حول الإقليم، ومع ذلك، اعتبارًا من اليوم، لا تتوفر بيانات الهيئات الإحصائية إلا لعدد معين من المؤشرات، خاصة في تقارير الهيئات الإحصائية وتقارير السلطات الإقليمية.

- نظم معلومات السلطات
توجد معلومات عالية الجودة في أنظمة المعلومات الحكومية، لكن جزءًا صغيرًا فقط منها يُنشر في المجال العام ويكون متاحًا للتحليل.

لا يفرض إجراء تحليل المناطق أي متطلبات محددة على تكوين المعلومات، في الواقع، يمكنك استخدام كل ما تم العثور عليه، وعادة ما تكون المعلومات من المصادر المفتوحة قابلة للتبادل. ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أنه حتى المعلومات التي تم الحصول عليها من مورد OSM وحدها تكفي لإجراء تحليل لمنطقة غير مألوفة.

تحليل المنطقة باستخدام النموذج "الحراري". التفسير المادي للإمكانات

كما ذكرنا سابقًا، يعد تحليل الأراضي اليوم موضوعًا ساخنًا وأداة قوية لجذب الاستثمارات بشكل منطقي في تطوير البنية التحتية في مختلف البيئات الحضرية.

يمكن دمج مجموعة متنوعة من المشكلات التي تم حلها باستخدام تحليل المناطق في عدة مجالات رئيسية:

- الحصول على التقييم الأكثر تفصيلاً وقابلية للتفسير للمنطقة في كل نقطة.
ومن خلال حل المشكلة، يمكنك الحصول على مجموعة من النقاط في كل نقطة من الإقليم، مما يعطي فكرة عن مستوى تطور الإقليم بشكل عام، وكذلك في مجال موضوعي معين. يمكن أن يكون هذا المجال الموضوعي، على سبيل المثال، الثقافة والصناعة والتجارة وما إلى ذلك.

— تحديد الأماكن الأكثر فائدة لوضع الأشياء الاستثمارية من نوع معين (مثل البنوك والمتاجر المتخصصة ومراكز التسوق والترفيه وغيرها) في المنطقة المختارة.

— تحليل الاستخدام الأكثر فعالية للإقليم.
يسمح هذا الاتجاه بإجراء دراسة تفصيلية لخصائص المنطقة، وحالة السوق التي تطورت في المنطقة قيد الدراسة، وتحديد الخيارات الشائعة.

— تحديد مساهمة عامل واحد في نموذج التكلفة باستخدام مثال ظهور طرق وطرق جديدة.

- تحليل الجوانب المختلفة لمنطقة واحدة وتحليل المناطق المختلفة (مقارنة المناطق).

تكمن أصالة طريقة تحليل الإقليم المقترحة في المقالة باستخدام النموذج "الحراري" في استخدام مؤشرات تنمية الإقليم - الإمكانات المقدمة من الناحية العددية وتعكس درجة تأثير الكائن (عامل التأثير) على الإقليم.

لفهم جوهر الدراسة، من الضروري أن نقول بضع كلمات عن الإمكانات الحرارية نفسها وإعطاء تفسيرها المادي.

في الفيزياء هناك مفاهيم مثل ميدان القوة и وظيفة القوة. مجال القوة له بعد الطاقة، دالة القوة لها بعد القوة.

بالنسبة لقانون الجاذبية العالمية، يتم تعريف مجال القوة بالصيغة:

F=k/r2، حيث
ك - ثابت؛
ص - المسافة بين الكائنات المتفاعلة.

يتم تحديد دالة القوة ϕ بالتعبير:

dϕ=-F*dr، حيث
ϕ - إمكانات مجال القوة؛
دϕ، الدكتور - الفوارق؛
r هي المسافة بين الكائنات المتفاعلة،

وبالتالي ϕ=ك/ص.

المعنى المادي لإمكانات مجال القوة ϕ هو العمل E الذي يؤديه مجال القوة أثناء مرور مسار معين. في حالة قانون الجاذبية العامة، عندما تتغير المسافة إلى جسم ما من r2 إلى r1، يتم تحديد دالة القوة بالصيغة

E=k*(1/r1-1/r2)، حيث
E هو الشغل الذي يبذله مجال القوة أثناء المرور بمسار معين؛
r1, r2 - الموضع الأولي والنهائي للكائن.

بالنسبة لمهمة تحليل منطقة ما، يمكن اعتبار تأثير الأشياء (العوامل) على المنطقة بمثابة قوة (وظيفة الطاقة) ، ومستوى تطور المنطقة كإجمالي الإمكانات الحرارية (ميدان القوة) من جميع الكائنات (العوامل). في مسائل الفيزياء، الإمكانات الحرارية هي درجة الحرارة، وفي مسائل تحليل المنطقة باستخدام النموذج "الحراري"، تمثل الإمكانات التأثير الإجمالي لجميع العوامل المؤثرة على نقطة ما في المنطقة.

تتكون البيانات المكانية من النقاط والخطوط والمضلعات. لحساب الإمكانات، يتم تقسيم البيانات المكانية الموسعة إلى أجزاء صغيرة. لكل جزء، يتم حساب الإمكانات من النقطة بمضاعف يساوي حجم جزء الكائن (العامل).

يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات دلالية على أساس مبدأ التشابه الوثيق. على سبيل المثال، يتم دمج العناصر التجارية حسب المنتج. هناك مجموعات من الأجسام الحرجية والمسطحات المائية والمستوطنات ومحطات النقل وما إلى ذلك. المجموعات المتحدة بالمعنى تمثل عاملاً. بعد المرور بجميع الأشياء (العوامل)، نحصل على مجموعة من الإمكانات الحرارية المناسبة لمزيد من المعالجة.

يتيح لك استخدام الإمكانات ("الخرائط الحرارية") الانتقال من البيانات المكانية إلى الصور "الحرارية" للأشياء (عوامل) التأثير على المنطقة (تصور الإمكانات). مثل هذا الانتقال يجعل من الممكن تحديد درجة وجود العامل في كل نقطة من الإقليم وإجراء مزيد من التحليل، أي. عرض اتجاهات مختلفة لتطوير المدينة بالألوان. وهكذا نحصل على توهج متفاوت الشدة لكل نقطة من المنطقة.

فيما يلي أمثلة على الصور "الحرارية" لإقليم نيجني نوفغورود في سياق عدة عوامل.

خريطة "حرارية" لنيجني نوفغورود، تعكس عامل "سلسلة الصيدليات".

خريطة "هيت" لمدينة نيجني نوفغورود، تعكس عامل "العيادات الشاملة للبالغين"

خريطة "حرارية" لمدينة نيجني نوفغورود، تعكس عامل "عيادات الأطفال".

خريطة "حرارية" لنيجني نوفغورود تعكس عامل "المناطق الصناعية"

تتيح الصور "الحرارية" للمنطقة تحديد تركيز الإمكانات من مختلف الأجسام المؤثرة. بعد ذلك، من الضروري دمج الإمكانات التي تم الحصول عليها في خاصية متكاملة تسمح بتقييم المنطقة بناءً على عدد كبير من العوامل. يتطلب ذلك طريقة تسمح لك بتحليل كمية كبيرة من المعلومات، والتعرف على الكائنات، وكذلك تقليل حجم البيانات، مما يؤدي إلى فقدان أقل قدر من المعلومات. إحدى هذه الطرق هي تحليل المكون الرئيسي (PCA). يمكن العثور على مزيد من التفاصيل حول هذه الطريقة في ويكيبيديا.

جوهر الطريقة هو العثور على مجموعة خطية من المعلمات الأولية التي تتغير بقوة في مجال التحليل. بالنسبة للبيانات المكانية – الأكثر تغيرًا بقوة على مستوى المنطقة.

تحدد طريقة المكون الرئيسي الكائنات (العوامل) التي تتغير بقوة على المنطقة. نتيجة لهذه الطريقة، تظهر متغيرات جديدة - المكونات الرئيسية، التي تعد أكثر إفادة مقارنة بالبيانات الأصلية، والتي يسهل من خلالها تحليل المنطقة ووصفها وتصورها، والتي يسهل بناء النماذج عليها .

المكونات الرئيسية هي التعبيرات التحليلية - مجموع إمكانات العوامل الأولية بمعاملات معينة. ومع ذلك، إذا كان لأي عامل تأثير كبير على المنطقة، لكنه لا يتغير عبر المنطقة التي تم تحليلها، فلن تتضمن طريقة المكون الرئيسي هذا العامل في تكوين المكونات الرئيسية.

يتم ترتيب المكونات الرئيسية بترتيب تنازلي للمعلومات - أي. تنتشر في جميع أنحاء الإقليم. تحمل المكونات الرئيسية الأولى معلومات أكثر بكثير من العوامل الفردية وتصف المنطقة جيدًا. كقاعدة عامة، عند استخدام حوالي مائة عامل، فإن المكون الرئيسي الأول يحمل حوالي 50٪ من جميع المعلومات (التباين) للمنطقة. لا ترتبط المكونات الرئيسية مع بعضها البعض ويمكن استخدامها للنماذج كخصائص للمنطقة عند كل نقطة.

المكون الرئيسي، كمؤشر محسوب بشكل تجريدي للمنطقة، ليس له اسم وتصنيف واضح. ومع ذلك، فإن مجموعة من العوامل التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالمكون الرئيسي تسمح لنا بتفسير المكونات الرئيسية. كقاعدة عامة، ترتبط العوامل التالية بالمكونات الرئيسية:

- مستوى تطوير البنية التحتية؛
— عنصر النقل في الإقليم;
— المناطق المناخية.
— مستوى التنمية الزراعية.
- الإمكانات الاقتصادية للإقليم.

مزيد من التحليل، بما في ذلك التجميع، يستمر مع المكونات الرئيسية القليلة الأولى.

في الأشكال يمكنك رؤية تمثيل رسومي للمكونات الرئيسية الأولى في أراضي العديد من مدن الاتحاد الروسي.

العنصر الرئيسي الأول الذي يميز مستوى تطور البنية التحتية الحضرية في نيجني نوفغورود

العنصر الرئيسي الأول الذي يميز مستوى تطور البنية التحتية الحضرية في يكاترينبرج

العنصر الرئيسي الأول الذي يميز مستوى تطور البنية التحتية الحضرية في قازان

العنصر الرئيسي الأول الذي يميز مستوى تطور البنية التحتية الحضرية في بيرم

العنصر الرئيسي الأول الذي يميز مستوى تطور البنية التحتية الحضرية في سامراء

العنصر الرئيسي الأول الذي يميز مستوى تطور البنية التحتية الحضرية في خاباروفسك

الخصائص المتكاملة: التجمع

المرحلة الإضافية من العمل على تحليل المنطقة هي البحث عن مناطق متجانسة من حيث الجودة في البيئة الحضرية. يعتمد هذا البحث على تحليل قيم المكونات الرئيسية عند كل نقطة في الإقليم. يمكن حل مشكلة البحث عن هذه المناطق المتجانسة باستخدام التجميع - عملية تجميع المناطق على أساس مبدأ القرب من مجموعة من الخصائص.

التجمع الإقليمي له هدفان:

— خلق تصور أفضل للإقليم؛
— تخصيص المناطق لتجميع النماذج الفردية.

يتم تجميع المناطق وفقًا للعوامل المختارة للتحليل. قد تكون هذه العوامل عوامل تؤثر على التسعير أو عوامل تصف بعض جوانب تطور الإقليم، على سبيل المثال، المجال الاجتماعي.

هناك طريقتان كلاسيكيتان شائعتان للتجميع: طريقة K-means وطريقة dendrogram. عند العمل مع المناطق، أثبتت طريقة K-means نفسها بشكل جيد، ومن سماتها "نمو" المجموعة عن طريق إضافة كائنات جديدة إلى نقاط النمو. تكمن ميزة طريقة K-means في تشابه عملها مع العملية الطبيعية لتكوين الأراضي: تكامل العناصر المتشابهة، بدلاً من فصل العناصر المتباينة.

تم استخدام طريقة K-means لحسابات نيجني نوفغورود (الشكل أدناه).

امتثال المجموعات لمستوى تطور المنطقة باستخدام مثال نيجني نوفغورود

مع النهج المقترح، من الممكن الحصول على لمحة عامة عن المنطقة في مواضيع مختلفة. قد تكون المواضيع التي تهمنا، على سبيل المثال، مستوى تطور البنية التحتية الحضرية، ومستوى "النخبة" في الإقليم، ومستوى التطور الثقافي، والمكون الاجتماعي لتنمية الإقليم. هذه المواضيع هي مفاهيم متكاملة غير محددة بشكل جيد، وتتكون من العديد من العوامل المترابطة.

باستخدام بعض الخوارزميات لاختيار المعلمات للتحليل (بما في ذلك بمشاركة الخبراء)، سنحصل على خرائط مواضيعية تعطي فكرة عن جانب واحد من تطوير المنطقة.

تُفهم الخصائص المتكاملة على أنها المكونات الرئيسية الأولى، وفي المقام الأول العنصر الرئيسي الأول الأكثر إفادة، وتجميع المنطقة وفقًا لمعايير مختارة.

وترد في الأشكال أدناه الخرائط المواضيعية للمكونات الرئيسية الأولى لمختلف جوانب التنمية.

الخريطة المواضيعية "الممتلكات الثقافية" باستخدام مثال نيجني نوفغورود

الخريطة المواضيعية "المجال الاجتماعي" باستخدام مثال نيجني نوفغورود

تتيح الخصائص المتكاملة فهم خصائص المنطقة باستخدام العديد من العوامل مع الحد الأدنى من فقدان المعلومات.

في الختام، تجدر الإشارة مرة أخرى إلى أن تحليل المناطق اليوم هو مرحلة مهمة للغاية في حل مشاكل تطوير البيئة الحضرية، واختيار الأماكن للاستثمار في البناء، وإيجاد الموقع الأكثر فائدة للمرافق الجديدة وغيرها من المهام.

إن طريقة تحليل المنطقة المقترحة في المقالة باستخدام النموذج "الحراري" من عوامل ذات طبيعة مختلفة ليست حاسمة لمجموعة العوامل، أي أنها لا تفرض قيودًا أو متطلبات على المعلومات الأولية.

إن تنوع وتكرار المعلومات المصدرية، فضلاً عن فرصة استخدام البيانات المفتوحة، يوفر ذلك آفاق غير محدودة لتحليل أي منطقة العالم.

في المنشورات التالية المخصصة لمشاكل التحليل الإقليمي، نخطط للكشف عن ميزات تجميع النماذج باستخدام المكونات والأساليب الرئيسية لتنفيذها لمهام مثل:

— اختيار أفضل موقع عند وضع كائن جديد؛
— بناء سطح السعر لفئة معينة من الكائنات باستخدام القيمة السوقية؛
- تقييم ربحية نوع معين من النشاط حسب موقع الأشياء.

هناك أيضًا خطط لتقديم طرق للانتقال العكسي من المكونات الرئيسية إلى العوامل، مما يتيح بدوره إمكانية الحصول على نموذج من العوامل لمنطقة معينة.

المصدر: www.habr.com