I den første publikation () forklarede vi, hvordan man kan anvende varmepotentialer til analyse af områder generelt. I de følgende publikationer planlagde vi at beskrive, hvordan information om rumlige objekter lagres i databaser, hvordan modeller bygges ud fra hovedkomponenter, og hvilke opgaver der kan opstå i forbindelse med områdesanalyse. Men lad os tage det skridt for skridt.
Brugen af varmepotentialemetoden giver primært mulighed for at danne et overordnet billede af det område, vi er interesseret i. For eksempel, hvis vi tager udgangspunkt i information fra OSM om Barcelona (Catalonien) og udfører en integreret analyse uden at vælge parametre, kan vi opnå 'varme' billeder af de første hovedkomponenter. Vi har også talt om 'varmekort' i den første artikel, men det skader ikke at minde om, at udtrykket 'varmekort' stammer fra den fysiske betydning af de potentialer, der anvendes til integreret analyse. Det vil sige, at i fysikkens opgaver repræsenterer potentialet temperaturen, mens det i områdesanalyse repræsenterer den samlede påvirkning fra alle indflydelsesfaktorer på et specifikt punkt i området.
Nedenfor er et eksempel på et 'varmekort' over Barcelona, der er opnået som resultat af den integrerede analyse.
'Varmekortet' for den første hovedkomponent, uden valg af parametre, Barcelona
Og ved at angive en bestemt parameter (i dette tilfælde valgte vi industrien), kan vi få et 'varmekort' specifikt for denne parameter.
'Varmekortet' for den første hovedkomponent, industri, Barcelona
Selvfølgelig er opgaverne i analysen meget bredere og mere varierede end blot at opnå en samlet vurdering af det valgte område, så som eksempel i denne artikel vil vi se på opgaven med at finde det bedste sted til placeringen af et nyt objekt og den tekniske implementering af varmepotentialemetoden til at løse den, mens vi i de følgende publikationer vil se på andre.
Løsningen på opgaven med at finde det bedste sted til placeringen af et nyt projekt vil hjælpe med at bestemme, hvorvidt området er "klar til at modtage" dette nye projekt, hvordan det vil korrelere med andre allerede etablerede projekter i området, hvor værdifuldt dette nye projekt vil være for området, og hvilken værdi det vil tilføje.
Faser af den tekniske implementering
Den tekniske implementering kan præsenteres som en sekvens af procedurer, der er angivet nedenfor:
- Forberedelse af det informationsmæssige miljø.
- Søgning, indsamling og behandling af indledende information.
- Opbygning af et netværk af noder i det analyserede område.
- Opdeling af områdets faktorer i sektioner.
- Beregning af potentialer fra faktorer.
- Udvælgelse af faktorer til at skabe tematiske integrerede karakteristika for området.
- Anvendelse af metoden for hovedkomponenter til at opnå integrerede indikatorer for området.
- Oprettelse af modeller til valg af sted til opførelse af et nyt projekt.
1. Fase. Forberedelse af det informationsmæssige miljø
I denne fase er det nødvendigt at vælge et database management system (DBMS), bestemme informationskilderne, metoderne til indsamling af information og omfanget af den indsamlede information.
Til arbejdet brugte vi databasen (DB) PostgeSql, men det skal bemærkes, at enhver anden database, der arbejder med SQL-forespørgsler, vil være passende.
I databasen vil den indledende information blive opbevaret – rumlige data om objekter: datatyper (punkter, linjer, polygoner), deres koordinater og andre karakteristika (længde, areal, antal), samt alle beregnede værdier, der er opnået som resultat af det udførte arbejde og selve resultaterne.
Statistiske oplysninger præsenteres også som rumlige data (for eksempel områder med tilknyttede statistiske data).
Som et resultat af transformation og behandling af den indsamlede indledende information dannes tabeller, der indeholder information om lineære, punktvise og arealmæssige faktorer, deres identifikatorer og koordinater.
2. Fase. Søgning, indsamling og behandling af indledende information
Som udgangspunkt for at løse denne opgave anvender vi information fra åbne kortlægningskilder, der indeholder oplysninger om området. Efter vores mening er OSM-informationen, der opdateres dagligt globalt, førende. Det ville dog være en fordel at indsamle information fra andre kilder, hvis det er muligt.
Behandlingen af information indebærer at bringe den i overensstemmelse, udelukke unøjagtige oplysninger og forberede den til indlæsning i databasen.
3 Trin. Opbygning af en nodegitter over det analyserede område
For at sikre kontinuiteten i det analyserede område er det nødvendigt at opbygge et gitter, hvor noderne har koordinater i et angivet koordinatsystem. I hver node i gitteret vil værdien af potentialet senere blive fastsat. Dette vil muliggøre visualisering af homogene områder, klynger og de endelige analyse resultater.
Afhængigt af de opgaver, der skal løses, er der to mulige måder at opbygge gitteret på:
— Regelmæssigt gitter (S1) – som er en overordnet for hele området. Potentialerne fra faktorer beregnes ud fra det, og de integrerede karakteristika for området (hovedkomponenter og klynger) bestemmes, og resultaterne af simuleringen frembringes.
Når dette gitter vælges, skal følgende angives:
- gitterafstand – intervallet imellem, hvor noderne i gitteret vil være placeret;
- grænsen for det analyserede område, som kan svare til den administrative inddeling, eller det kan være et område på kortet, der begrænser beregningsområdet i form af en polygon.
— Uregelmæssigt gitter (S2) beskriver individuelle punkter i området (f.eks. centroids). Potentialerne fra faktorer beregnes også ud fra dette, og de integrerede karakteristika for området (hovedkomponenter og klynger) bestemmes. Modelleringen med de beregnede hovedkomponenter udføres netop på gitteret med uregelmæssig afstand, og for visualisering af modellresultaterne overføres klynge-numrene fra noderne i gitteret med uregelmæssig afstand til noderne i gitteret med regelmæssig afstand baseret på koordinaternes nærhed.
I databasen opbevares oplysningerne om koordinaterne for gitternoderne i form af en tabel, der indeholder følgende information for hver node:
- node-id;
- nodenes koordinater (x, y).
Eksempler på netværk med regelmæssig afstand i forskellige områder med forskellige afstande er vist i figurerne nedenfor.
Dækningsnetværk for N. Novgorod (røde prikker). Dækningsnetværk for Nizjnij Novgorod-regionen (blå prikker).
Trin 4. Opdeling af områdefaktorer i fragmenter
For yderligere analyse af udstrakte områdefaktorer skal disse omdannes til et array af diskrete faktorer, så hver node i netværket indeholder information om hver faktor til stede i den. Lineære faktorer opdeles i segmenter, flade faktorer i fragmenter.
Opdelingsafstanden vælges ud fra områdearealet og specifikationen af faktoren; for store arealer (regionen) kan opdelingsafstanden være 100-150 m, for mindre områder (byer) kan den være 25-50 m.
I databasen opbevares oplysninger om opdelingens resultater i form af en tabel, der indeholder følgende information for hvert fragment:
- faktorens identifikator;
- koordinaterne for centroids af de opnåede opdelingsfragmenter (x, y);
- længden/fladen af opdelingsfragmenterne.
Trin 5. Beregning af potentialer fra faktorer
En mulig og forståelig tilgang til at analysere den oprindelige information er at betragte faktorer som potentialer fra påvirkningsobjekter.
Vi vil anvende den fundamentale løsning af Laplaces ligning for det todimensionale tilfælde — logarithmen af afstand til punktet.
Under hensyntagen til kravet om et begrænset potentiale i nul og begrænsningen af potentialeværdien på store afstande, bestemmes potentialet som følger:
ved r<r1 (1)
ved r2>r≥r1
ved r≥r2
Typen af indflydelsespotentiale fra et punktobjekt
Logaritmisk funktion skal være begrænset i nul og rimeligt begrænset på en vis afstand fra faktorerne. Hvis der ikke gøres begrænsninger for potentiale på store afstande fra faktoren, ville man skulle tage højde for en enorm mængde information langt fra det analyserede punkt, som næsten ikke påvirker analysen. Derfor indfører vi størrelsen af faktorens aktionsradius, hvor ud over denne er bidraget til potentialet fra faktoren lig med nul.
For byen antages faktorens aktionsradius at være lig med en halv times gangbar tilgængelighed — 2.000 meter. For regionen bør man tale om en halv times transport tilgængelighed — 20.000 meter.
Dermed, som et resultat af beregningen af potentialerne, har vi den samlede potentiale fra hver faktor i hver node af det regelmæssige net.
6 Trin. Udvælgelse af faktorer til oprettelse af tematiske integrerede karakteristika for området
På dette trin udvælges de mest betydningsfulde og informative faktorer til at skabe tematiske integrerede karakteristika for området.
Udvælgelsen af faktorer kan foretages automatisk ved at angive bestemte grænser for parametrene (korrelation, indflydelsesprocent osv.), eller man kan gøre det ekspertmæssigt, når man kender emnet for opgaven og har en vis forståelse for området.
Når de mest betydningsfulde og informative faktorer er udvalgt, kan vi gå videre til de følgende trin — fortolkning af hovedkomponenterne.
7 Trin. Anvendelse af metoden med hovedkomponenter for at opnå de integrerede indikatorer for området. Klyngedannelse
Den oprindelige information om områdets faktorer, omdannet i det foregående trin til potentialer, der er beregnet for hver node i netværket, samles i nye integrerede indikatorer — hovedkomponenterne.
Metoden med hovedkomponenter analyserer variabiliteten af faktorerne i det undersøgte område og finder, baseret på resultaterne af denne analyse, den mest varierende lineære kombination, der gør det muligt at beregne målet for deres ændring – variansen i området.
Lad os tage den overordnede opgave til at udvikle en model, der nærmer sig funktionen af den lineære model til de givne værdier
(2)
Hvor i – nummeret på komponenten,
n – antallet af komponenter, der indgår i beregningen
j – indeks for noden i området, j=1..k
k – antallet af alle noder i netværket i området, hvor hovedkomponenterne blev beregnet
– koefficienten ved den i. hovedkomponent i modellen
– værdien af den i. hovedkomponent i den j. punkt
B – den frie term i modellen
– potentialet i den j. punkt for den faktor, som vi bygger modellen for
Lad os bestemme de ukendte i ligningen (2) ved hjælp af metoden for mindste kvadraters metode, ved at udnytte hovedkomponenternes egenskaber:
(3)
Hvor i og i2 – numrene på komponenterne, ii2
j — indeks for noden i området
k — antallet af alle noder i området
(4)
(3) betyder fravær af korrelation mellem komponenterne
(4) – den samlede værdi af enhver komponent er lig med nul.
Vi får:
(5)
Her er betegnelserne, der er samme som i ligningen (2), 
betyder det gennemsnitlige potentiale
Dette resultat kan tolkes på følgende måde:
Modellen er et simpelt udtryk, der består af det gennemsnitlige værdier af den simulerede størrelse og enkle korrektioner for hver af komponenterne. Minimum skal resultatet inkludere den frie term B og den første hovedkomponent. Nedenfor findes eksempler på varmekort for de første hovedkomponenter i Nizjnij Novgorod-regionen.
På baggrund af de beregnede hovedkomponenter kan der opbygges homogene områder. Dette kan gøres for alle parametre eller for eksempel kun for prisfastsættende parametre – dvs. at der kan udføres klustering. Til dette kan man bruge . For hvert homogent område beregnes gennemsnittet af den første hovedkomponent, som karakteriserer udviklingsniveauet for området.
Et eksempel på klustering baseret på prisfastsættende parametre for Nizjnij Novgorod-regionen er vist nedenfor.
Desuden kan vi ved at bruge de opnåede hovedkomponenter som parametre for prismodellen skabe en prisoverflade for området.
Prisoverfladen for N. Novgorod
8. Trin. Oprettelse af modeller til valg af placering for det nye objekt
For at vælge den mest attraktive placering for det nye objekt (herefter 'objektet') skal placeringen af 'objektet' sammenlignes med den omgivende infrastruktur. Der skal være tilstrækkelige ressourcer til at sikre 'objektets' funktion. Der skal tages højde for et stort antal faktorer, både positive og negative, som kan påvirke 'objektet'. Den samlede mængde af disse faktorer kan defineres som det 'næring' miljø, der understøtter 'objektets' funktion. Overensstemmelsen mellem antallet af objekter og mængden af ressourcer i området er grundlaget for en stabil funktion af 'objektet'.
Resultatet af denne sammenligning er potentialet, der beregnes for hvert punkt på området og muliggør en visuel og analytisk analyse af valg af placering for det nye 'objekt'.
For trade, among other things, a constant flow of buyers is important, meaning that among the factors to be considered for trade objects, there should also be those that ensure this flow (such as social infrastructure objects, workplaces, residential areas, transport highways, etc.).
On the other hand, when meeting all the conditions for ensuring the functioning of trade objects, one must take into account the density of trade objects, as the "consumption" of the environment leads to a decrease in the purchasing potential. The flow of people is not unlimited, and the same applies to their financial resources and physical capabilities.
The algorithm for solving the problem of selecting the best location for an object boils down to the fact that the potential obtained as a function of the main components is maximally approximated to the potential of the aggregate of objects of the type 'object'; then the difference between the model's potential and the potential of objects of the type 'object' is calculated; from this difference, the potential value of one 'object' is subtracted; any negative values obtained are replaced by zero, i.e., locations where there are insufficient resources for the functioning of the new 'object' are filtered out.
As a result of these actions, we obtain territory points with positive potential values, i.e., favorable locations for our 'object'.
In other words, we now have calculated potentials for all existing factors at our disposal and the factor based on which we want to build a model and analyze the chosen thematic area (trade, industry, culture, social sphere, etc.).
To do this, it is necessary to select factors for constructing environmental variables – main components – and subsequently calculate models based on them.
Factors are proposed to be selected using a correlation analysis of all factors with the benchmark factor of the thematic area. For example, for culture, this may include theaters, for the education system, schools, etc.
We calculate the correlation of the benchmark potential with the potentials of all factors. We select those factors whose correlation coefficients in absolute value exceed a certain magnitude (often the minimum correlation coefficient = 0.3 is taken).
(6)
hvor 
— den absolutte værdi af korrelationskoefficienten for den i-te faktor med referencen.
Korrelationsberegningen udføres for alle noder i nettet, der dækker området.
Forskellen mellem potentialet for modellen og potentialet for objekter af samme type som det nye objekt i ligningen (2) viser potentialet for området, som kan anvendes til placering af nye objekter.
Som et resultat opnår vi en potentialværdi, der karakteriserer graden af fordel ved at placere 'objektet' på det undersøgte område.
Et eksempel på, hvordan man grafisk kan vise de anbefalede områder til placering af det nye 'objekt', er givet nedenfor.
Dermed kan resultatet af beslutningen om at vælge det bedste sted til placering af det nye objekt præsenteres som en vurdering af området i point på hvert punkt, der giver en idé om potentialet for placering af investeringsobjektet, dvs. jo højere point, desto mere fordelagtigt er det at placere objektet.
Afslutningsvis skal det nævnes, at vi i denne artikel har set på blot én opgave, der kan løses ved hjælp af territorieanalyse med data fra åbne kilder. I virkeligheden er der mange opgaver, som kan løses ved hjælp af denne metode, og antallet begrænses kun af din fantasi.
Kilde: habr.com
