Esimeses väljaandes () rääkisime, kuidas saab kasutada soojuspotentiaale territoriaalsete analüüside tegemiseks. Järgmistes väljaannetes oli plaanis kirjeldada, kuidas ruumiliste objektide teave säilitatakse andmebaasides, kuidas koosnevad peamiste komponentide mudelid ja milliseid territoriaalsete analüüside probleeme üldiselt lahendatakse. Kuid sellest kõigest järjest.
Soojuspotentiaalide meetodi kasutamine annab esmalt võimaluse anda üldine ülevaade meid huvitavast territooriumist. Näiteks, kasutades lähteteavet OSM-ist linnast Barcelona (Kataloonia) ja tehes integraalanalüüsi ilma parameetrite valikuta, saame esimesi peamiste komponentide "soojus" kaarte. Me rääkisime ka "soojus" kaartidest esimeses artiklis, kuid ei oleks liialt meenutada, et termin "soojus" kaart sai oma nime füüsikaliste potentsiaalide tähenduse tõttu, mida kasutatakse integraalanalüüsis. St, füüsikas on potentsiaal temperatuur, kuid territoriaalsete analüüside ülesannetes esindab potentsiaal konkreetse territooriumi punkti mõjutavate kõikide tegurite kumulatiivset mõju.
Allpool on näide „soojus” kaardist linnas Barcelona, mis on saadud integraalanalüüsi tulemusena.
Esimese peamise komponendi "soojus" kaart, ilma parameetrite valikuta, linnas Barcelona
Kuid, määrates mingisuguse kindla parameetri (sel juhul valisime tööstuse), saame otseselt sellele vastava „soojus” kaardi.
Esimese peamise komponendi "soojus" kaart, tööstus, linnas Barcelona
Mõistagi on analüüsiülesanded palju ulatuslikumad ja mitmekesisemad kui vaid üldise hinnangu andmine valitud territooriumile, seetõttu vaatame käesolevas artiklis näitena ülesannet, kuidas leida parim koht uue objekti paigutamiseks ning soojuspotentiaalide meetodi tehnilist rakendamist selle lahendamiseks; järgmistes väljaannetes vaatame ka teisi.
Uue objekti paigutamise parima koha leidmise ülesande lahendamine aitab määrata, kui valmis territoorium „vastu võtma” selle uue isiku, kuidas see korreleerub mõne teise, juba territooriumil oleva objektiga, kui väärtuslik see uus objekt territooriumi jaoks on ja millise väärtuse see juurde toob.
Tehnilise rakendamise etapid
Tehniline teostus võib olla esitatud allpool loetletud protseduuride järjekorrana:
- Teave keskkonna ettevalmistamine.
- Teabe otsimine, kogumine ja töötlemine.
- Sõlmpunktide võrgu loomine analüüsitaval alal.
- Faktorite jagamine ala fraktsioonideks.
- Potentsiaalide arvutamine faktorite alusel.
- Faktorite valimine teemade integreeritud omaduste loomiseks.
- Peamiste komponentide meetodi rakendamine ala integreeritud näitajate saamiseks.
- Mudelite loomine uue objekti ehitamise koha valimiseks.
1. Etapp. Teabe keskkonna ettevalmistamine
Sellel etapil tuleb valida andmebaashaldussüsteem (DBMS), määratleda teabeallikad, teabe kogumise viisid ning kogutava teabe maht.
Kasutamiseks oleme valinud andmebaasi (DB) PostgeSql, kuid tuleb märkida, et sobib iga teine andmebaas, mis toetab SQL-päringute täitmist.
Andmebaasis hoitakse algset teavet – ruumiandmed objektide kohta: andmete tüübid (punktid, jooned, polügoonid), nende koordinaadid ja muud omadused (pikkus, pindala, hulk), samuti kõik arvutatud suurused, mis on saadud teostatud tööde tulemusena ja ise tööde tulemused.
Statistiline teave esitatakse samuti ruumiandmetena (näiteks piirkonnad, millele on lisatud statistikaandmed).
Kogutud algteabe töötlemise ja transformatsiooni tulemusena moodustuvad tabelid, mis sisaldavad teavet lineaarsete, punktide ja pindfaktorite kohta, nende identifikaatorid ja koordinaadid.
2. Etapp. Teabe otsimine, kogumine ja töötlemine
Käesoleva ülesande lahendamiseks kasutame teavet avatud kaardiallikatest, mis sisaldavad teavet territooriumi kohta. Meie arvates on juhtivaks allikaks igapäevaselt värskendatav OSM teave üle kogu maailma. Siiski, kui õnnestub koguda teavet muudest allikatest – siis on see pluss.
Teabe töötlemine seisneb selle ühtseks muutmises, valeandmete välistamises ja andmebaasi laadimiseks ettevalmistamises.
3. Etapp. Sõlmpunktide võrgu loomine analüüsitaval alal
Analüüside ala järjepidevuse tagamiseks tuleb sellele luua võrk, mille sõlmedel on koordinaadid määratud süsteemis. Igas võrgusõlmes määratakse hiljem potentsiaali väärtus. See võimaldab visualizeerida ühtseid alasid, klastri ja analüüsi lõpptulemusi.
Sõltuvalt lahendatud ülesannetest on võimalik kaks võrgu koostamise varianti:
— Regulaarse sammuga võrk (S1) – katab kogu ala. Selle järgi arvutatakse potentsiaale teguritest, määratakse ala integreerivad omadused (peamised komponendid ja klastrid) ning esitatakse modelleerimise tulemused.
Selle võrguga valimisel tuleb määrata:
- võrgu samm – intervall, mille kaudu asuvad võrgu sõlmed;
- analüüsitava ala piir, mis võib vastata haldus- ja territooriumipesa jagunemisele, või see võib olla ka kaardile piiratud ala, mis piirab arvutuse territooriumi mitme nurga kujul.
— Ebaregulaarse sammuga võrk (S2) kirjeldab eraldi punkte alalt (nt tsentroidid). Selle järgi arvutatakse samuti potentsiaale teguritest, määratakse ala integreerivad omadused (peamised komponendid ja klastrid). Modelleerimist arvutatud peamiste komponentidega tehakse just ebaregulaarse sammuga võrgus, ning modelleerimise tulemuste visualizeerimise jaoks kantakse ebaregulaarse sammuga võrgu sõlmedest klastri numbrid regulaarse sammuga võrgu sõlmedesse koordinaatide lähedusprintsiipi järgides.
Andmebaasis hoitakse teavet võrgu sõlmede koordinaatide kohta tabeli kujul, mis sisaldab iga sõlme järgmisi andmeid:
- sõlme identifikaator;
- sõlme koordinaadid (x, y).
Erinevatel aladel erinevate sammudega regulaarse sammuga võrgu näidised on toodud allolevates joonistes.
Kattevõrk Nizhny Novgorodis (punased punktid). Kattevõrk Nizhni Novgorodi oblasti (sinised punktid).
4. Etapp. Tegurite jagamine fragmentideks
Edasise analüüsi jaoks tuleb pikad territooriumi tegurid muuta diskreetseteks teguriteks, et iga võrgu sõlm sisaldaks teavet iga esineva teguri kohta. Lineaarsed tegurid jagatakse lõikudeks, pindalategurid – fragmentideks.
Jagamine samm valitakse lähtudes territooriumi suurusest ja teguritest; suuremate pindade (ala) puhul võib jagamise samm olla 100-150 m, väiksemate territooriumide (linnade) puhul võib see ulatuda 25-50 m.
Andmebaasis säilitatakse teave jagamise tulemuste kohta tabelina, mis sisaldab igas fraktsioonis järgmist teavet:
- teguri identifikaator;
- jagamise saadud fraktsioonide keskpunktide koordinaadid (x, y);
- jagamise fraktsioonide pikkus/pindala.
5 Etapp. Tegurite potentsiaalide arvutamine
Üks võimalik ja arusaadav lähenemine algandmete analüüsiks on vaadata tegureid kui potentsiaale mõjutavatest objektidest.
Kasutame Laplace'i võrrandi fundamentaalset lahendust kahemõõtmeliseks juhtumiks - kauguse logaritmi punktist.
Arvestades potentsiaali lõppväärtuse nõuet nullis ja potentsiaali piiramise nõuet suurte kauguste juures, määratletakse potentsiaal järgmiselt:
kui r<r1 (1)
kui r2>r>=r1
kui r>=r2
Mõjupotentsiaali tüüp punktobjekti poolt
Logaritmiline funktsioon peab olema nullis piiratud ja mõistlikult piiratud mingil kaugusel teguritest. Kui mitte piirduda potentsiaaliga suurte kauguste juures, siis tuleks arvesse võtta tohutut hulka teavet kaugel analüüsitavast punktist, mis praktiliselt ei mõjuta analüüsi. Seetõttu tutvustame teguri toimesfääri, mille kaugemal panus teguri potentsiaali on null.
Linna puhul on teguri toimesfääriks võetud poolteise tunni jalgsi juurdepääs - 2000 meetrit. Ala puhul tuleks rääkida poolteise tunni transport juurdepääs - 20000 meetrit.
Seega, potentsiaalide väärtuste arvutamise tulemusena saame igas regulaarse võrgu sõlmes summaarse potentsiaali igast tegurist.
6 Etapp. Tegurite valimine temaatiliste integreeritud territooriumi omaduste loomiseks
Selles etapis valitakse kõige olulisemad ja informatiivsemad tegurid temaatiliste integreeritud territooriumi omaduste loomiseks.
Faktorite valikut saab teha automaatselt, määrates parameetritele (korrelatsioon, mõju protsent jne) teatud piirid, või ekspertide meetodil, teades ülesande teemat ja omades teatud arusaama piirkonnast.
Pärast seda, kui on valitud kõige olulisemad ja informatiivsemad tegurid, saab üle minna järgmistele etappidele — peamiste komponentide tõlgendamine.
7 Etapp. Peamiste komponentide meetodi rakendamine territooriumi integratiivsete näitajate saamiseks. Klasterdamine
Territooriumi tegurite algne teave, mis transformeeriti eelmisel etapil potentsiaalideks, mis arvutati iga võrgusõlme jaoks, ühendatakse uuteks integratiivseteks näitajateks — peamisteks komponentideks.
Peamiste komponentide meetod analüüsib tegurite muutlikkust uuritaval territooriumil ja leiab selle analüüsi tulemuste põhjal nende kõige muutlikuma lineaarse kombinatsiooni, mis võimaldab arvutada nende muutumise määra – dispersioon territooriumil.
Võtame üldise ülesande, et koostada mudel, mis läheneb lineaarse mudeli funktsiooni antud väärtustele.
(2)
Kus i – komponendi number,
n – komponentide arv, mis osaleb arvutustes
j – territooriumi punkti sõlme indeks, j=1..k
k – kõigi territooriumi võrgusõlmede arv, mille kohta peamisi komponente arvutati
— koefitsient i-nda peamise komponendi mudelis
– i-nda peamise komponendi väärtus j-ndas punktis
B – mudeli tasuta liik
— potentsiaal j-ndas punkti teguri puhul, mille jaoks me mudelit koostame
Määrame võrrandis tundmatud (2) väikseimade ruutude meetodiga, kasutades peamiste komponentide omadusi:
(3)
Kus i ja i2 – komponentide numbrid, ii2
j — territooriumi sõlme indeks
k — kõigi territooriumi sõlmede arv
(4)
(3) tähistab komponentide vahelise korrelatsiooni puudumist
(4) – summaarne väärtus iga komponendi jaoks on null.
Saame:
(5)
Siin on tähistused, mis on ka võrrandis (2), 
tähistab potentsiaali keskmist väärtust
Seda tulemust saab tõlgendada järgmiselt:
Mudel koosneb lihtsast väljendist, mis koosneb modelleeritava suuruse keskmisest väärtusest ja iga komponendi lihtsatest parandustest sellele. Vähemalt peab tulemus sisaldama tasuta liiget B ja esimest peamist komponenti. Allpool on toodud näited esimestest peamistest komponentidest Soojakaartide kohta Nizhni Novgorodi piirkonnas.
Peamiste komponente arvestades on võimalik luua ühtseid alasid. Seda saab teha kõigi parameetrite alusel või näiteks ainult hindavaid – st. viia läbi klasterdamine. Selleks võib kasutada. Iga ühtse ala kohta arvutatakse 1. peamise komponendi keskmine väärtus, mis iseloomustab territooriumi arengutaset.
Näide klasterdamisest hinnastamise parameetrite alusel Nizhni Novgorodi oblastis on toodud allpool.
Samuti võime kasutada saadud peamisi komponente hindamismudeli parameetritena, et luua territooriumi hinnapinda.
Hinnapind Nizhni Novgorodis.
8. etapp. Mudelite loomine uue objekti jaoks sobiva koha valimiseks.
Selleks, et valida koht, mis on kõige atraktiivsem uue objekti (edaspidi "objekt") rajamiseks, tuleb võrrelda "objekti" asukohta seda ümbritseva infrastruktuuriga. "Objekti" toimimiseks peavad olema piisavalt ressursse, et tagada selle toimimine, arvesse tuleb võtta mitmeid positiivseid ja negatiivseid tegureid, mis mõjutavad "objekti". Kõikide nende tegurite kogum võib määratleda kui "toitainekeskkonna" objekti toimimiseks. Objekti arvu vastavus territooriumi ressursside hulgale on aluseks objekti stabiilsele toimimisele.
Selle võrreldud tulemuseks on potentsiaal, mis on arvutatud iga territooriumi punkti jaoks ja võimaldab visuaalselt ja analüütiliselt analüüsida uue "objekti" asukoha valikut.
Kaubanduse korral, näiteks, on pidev ostjate voog oluline, seega peavad kaubanduse objektide arvestatavate tegurite hulka kuuluma ka sellised, mis tagavad selle voolu (nt sotsiaalne infrastruktuur, töökohtade, elukohtade, transpordisüsteemide jms).
Teisest küljest, olles täitnud kõik tingimused kaubanduse objektide toimimise tagamiseks, tuleb arvestada kaubanduse objektide tihedusega, kuna "keskkonna" tarbimine vähendab ostuvõimalusi. Inimeste voog ei ole piiramatu, samuti kehtib see nende rahaliste ressursside ja füüsiliste võimaluste kohta.
Probleemi lahendamise algoritm parima objekti asukoha valimiseks seisneb selles, et potentsiaal, mida saadakse peamiste komponentide funktsioonina, läheneb maksimaalselt "objekti" tüüpi objektide kogumi potentsiaalile; seejärel arvutatakse mudeli potentsiaali ja "objekti" tüüpi objektide potentsiaali erinevus; saadud erinevusest lahutatakse ühe "objekti" panuse potentsiaali suurus; saadud negatiivsed väärtused asendatakse nulliga, st kõrvaldatakse kohad, kus uue "objekti" toimimiseks ei ole piisavalt ressursse.
Tehtud toimingute tulemusena saame territooriumipunktid, millel on positiivne potentsiaaliväärtus, st meie "objekti" soodsa asukoha kohad.
Teisisõnu, meil on arvutatud kõikide meie käsutuses olevate tegurite potentsiaalid ning see tegur, mille alusel soovime mudeli koostada ja analüüsida valitud temaatilist valdkonda (kaubandus, tööstus, kultuur, sotsiaalne sfäär jne).
Selleks tuleb valida tegureid keskkonna muutuja – peamiste komponentide – ehitamiseks ja hiljem arvutada nende põhjal mudeleid.
Pakume, et tegureid valitakse kõigi tegurite korrelatsioonianalüüsi abil temaatilise piirkonna standardteguri suhtes. Näiteks kultuuri puhul võivad need olla teatrid, haridussüsteemi puhul koolid jne.
Kalkuleerime standardi potentsiaali korrelatsiooni kõigi tegurite potentsiaalidega. Valime välja need tegurid, mille korrelatsioonikoeefitsiendid absoluutväärtuses ületavad teatud suuruse (tihti kasutatakse minimaalset korrelatsioonikoeefitsienti = 0,3).
(6)
kus 
— absoluutne väärtus i – keha koefitsiendist standardiga.
Korrelatsioon arvutatakse kõikide võrgusõlmede jaoks, mis katavad territooriumi.
Mudeli potentsiaali ja sama tüüpi objektide potentsiaali erinevus, nagu uus objekt antud võrrandis, (2) näitab territooriumi potentsiaali, mida saab kasutada uute objektide asukohaks.
Tulemuseks saame potentsiaaliväärtuse, mis iseloomustab "objekti" paigutamise kasulikkuse astet uuritud territooriumil.
Näide, kuidas visuaalselt kujutada soovitatavaid uusi "objekti" asukohti, on toodud allpool.
Seetõttu saab tulemuse, mis saavutatakse uue objekti asukoha valiku ülesande lahendamisel, esitada kui territooriumi hindamine punktides igas punktis, andes aimu investeerimisobjekti paigutamise potentsiaalist, st mida kõrgem on hinne, seda soodsam on objekti paiknemine.
Kokkuvõtteks tasub mainida, et käesolevas artiklis käsitlesime ainult ühte ülesannet, mida saab lahendada territooriumite analüüsi abil, kui kasutada avatud allikate andmeid. Tegelikult on ülesandeid, mida saab nende abil lahendada, palju; nende arv on piiratud vaid teie kujutlusvõimega.
Allikas: habr.com
