Esimese publikatsiooni () käigus rääkisime, kuidas soojustootmispotentsiaale saab kasutada piirkondade analüüsimiseks üldiselt. Järgmistes publikatsioonides oli plaanis kirjeldada, kuidas teavet ruumiliste objektide kohta hoitakse andmebaasides, kuidas luuakse peamiste komponentide mudeleid ja millised analüüsiülesanded piirkondade osas võivad olla. Kuid räägime neist kõigist järjestikku.
Soojustootmispotentsiaalide meetodi kasutamine annab eelkõige võimaluse luua ülevaade meid huvitavast piirkonnast. Näiteks, kui võtta lähteandmed OSM-ist Barcelona (Kataloonia) kohta ja teha integratiivne analüüs ilma parameetrite valikuta, saame „soojustootmis” pildid esimestest peamistest komponentidest. „Soojustootmis” kaartidest rääkisime samuti esimeses artiklis, kuid meeldetuletuseks, et termin „soojustootmis” kaart tuleneb füüsikalistest mõistetest, mida kasutatakse integratiivses analüüsis. St füüsikaülesannetes on potentsiaal temperatuur, aga piirkondade analüüsi ülesannetes esindab potentsiaal konkreetse punkti piirkonnas esinevate mõjutegurite koguvõimet.
Allpool on näide „soojustootmis” kaardist Barcelona linnas, mis on saadud integratiivse analüüsi käigus.
Esimese peamise komponendi „soojustootmis” kaart, ilma parameetrite valikuta, Barcelona linn.
Andes mõne kindla parameetri (antud juhul valisime tööstuse), saame luua „soojustootmis” kaardi otse selle parameetri järgi.
Esimese peamise komponendi „soojustootmis” kaart, tööstus, Barcelona linn.
Loomulikult on analüüsimise ülesanded palju laiemad ja mitmekesisemad kui valitud piirkonna üldise hindamise saamine, seetõttu vaatame selles artiklis näiteks ülesannet, et leida parim koht uue objekti paigutamiseks ja tehnilisi lahendusi soojustootmispotentsiaalide meetodi rakendamiseks selle ülesande lahendamiseks. Järgmistes publikatsioonides uurime veel teisi.
Uue objekti paigutamise parima koha leidmise ülesande lahendamine aitab määrata, kuivõrd piirkond on „valmis vastu võtma” seda uut objekti, kuidas see korreleerub teiste piirkonnas juba eksisteerivate objektidega, kui väärtuslik see uus objekt piirkonna jaoks on ja millist väärtust see lisab.
Tehnilise teostamise etapid
Tehniline rakendus võib olla esitatud allpool loetletud protseduuride järjestuses:
- Informatsiooni keskkonna ettevalmistamine.
- Teabe otsimine, kogumine ja töötlemine.
- Sõlmpunktide võrgu kujundamine analüüsitaval territooriumil.
- Tegurite jagamine territooriumil fragmentideks.
- Potentsiaalide arvutamine tegurite alusel.
- Tegurite valimine teemapõhiste integreeritud omaduste loomiseks territooriumil.
- Peamiste komponentide meetodi rakendamine territooriumi integreeritud näitajate saamiseks.
- Mudelite loomine uue objekti ehituskoha valimiseks.
1. Etapp. Informatsiooni keskkonna ettevalmistamine
Sellel etapil on vajalik valida andmebaaside haldussüsteem (DBMS), määrata teabe allikad, teabe kogumise meetodid, kogutava teabe maht.
Kasutamiseks valisime PostgeSql andmebaasi (DB), kuid tuleb märkida, et sobib mis tahes muu SQL-päringute toetav andmebaas.
Andmebaasis hoitakse algteavet – ruumilised andmed objektide kohta: andmete tüübid (punktid, read, palgid), nende koordinaadid ja muud omadused (pikkus, pindala, arv), samuti kõik arvutuslikud väärtused, mis on saadud läbiviidud tööde tulemusena, ja ise tööde tulemused.
Statistiline teave esitatakse samuti ruumiliste andmetena (nt piirkonnad koos statistiliste andmetega).
Kogutud lähteinfo muutmise ja töötlemise tulemusena kujunevad välja tabelid, mis sisaldavad teavet jooniliste, punktide ja ruumiliste tegurite, nende identifikaatorite ja koordinaatide kohta.
2. Etapp. Teabe otsimine, kogumine ja töötlemine
Käesoleva ülesande lahendamiseks kasutame teavet avatud kartograafilistest allikatest, mis sisaldavad territooriumi andmeid. Meie arvates on juhtiv teave OSM, mida uuendatakse igapäevaselt üle kogu maailma. Siiski, kui suudame koguda teavet ka teistest allikatest, ei tee see halvemaks.
Teabe töötlemine hõlmab selle ühtlustamist, valeandmete eemaldamist ja andmete ettevalmistamist andmebaasi laadimiseks.
3. Etapp. Sõlmpunktide võrgu kujundamine analüüsitaval territooriumil
Territooriumi pidev analüüs nõuab, et sellele rajataks võrgustik, mille sõlmedel on koordinaadid määratud antud koordinaatsüsteemis. Igas sõlmes määratakse hiljem potentsiaali väärtus. See võimaldab visualiseerida homogeenseid alasid, klastreid ja analüüsi lõpptulemusi.
Sõltuvalt lahendatavatest ülesannetest on võimalikud kaks võrgustiku ehitamise varianti:
— Regulaarse sammuga võrgustik (S1) on ülevaatlik kogu territooriumil. Selle kaudu tehakse potentsiaalide arvutused teguritest, määratakse territooriumi integraalsed omadused (peamised komponendid ja klastrid) ning esitatakse modelleerimise tulemused.
Regulaarse võrgustiku valimisel tuleb määrata:
- võrgustiku samm – vahemaa, mille järel asuvad võrgustiku sõlmed;
- analüüsitava territooriumi piir, mis võib vastata administratiivsele territoriaaljaotusele, või see võib olla ka kaardil piirkond, mis piirab arvutamise territooriumi hulknurgana.
— Ebaregulaarsed sammudega võrgustik (S2) kirjeldab territooriumi eraldi punkte (näiteks keskpunkte). Selle kaudu tehakse ka potentsiaalide arvutused teguritest, määratakse territooriumi integraalsed omadused (peamised komponendid ja klastrid). Arvutatud põhiliste komponentidega modelleerimine toimub just ebaregulaarses võrgustikus, samas kui modelleerimise tulemuste visualiseerimiseks kantakse ebaregulaarses võrgustikus olevate sõlmede klastrite numbrid regulaarse võrgustiku sõlmedesse koordinaatide läheduse põhimõttel.
Andmebaasis salvestatakse sõlmede koordinaatide teave tabelina, mis sisaldab iga sõlme jaoks järgmisi andmeid:
- sõlme identifikaator;
- sõlme koordinaadid (x, y).
Erinevate territooriumide regulaarse sammuga võrgustike näiteid on toodud allpool olevatel joonistel.
Nizhni Novgorodi linna kattevõrgustik (punased punktid). Nizhni Novgorodi oblasti kattevõrgustik (sinised punktid).
4 Etapp. Territooriumi tegurite jagamine fraktsioonideks
Edasi analüüsimiseks tuleb pikad territooriumi tegurid muuta diskreetsete tegurite massiiviks, et iga võrgustiku sõlm sisaldaks teavet iga seal esineva teguri kohta. Lineaarsed tegurid jagunevad segmentideks, pindalategurid fraktsioonideks.
Jagude määratakse maapinna suuruse ja teguri eripära põhjal: suurte piirkondade (ala) puhul võib jagamise samm olla 100-150 m, väiksemate territooriumide (linnade) puhul aga 25-50 m.
Andmebaasis hoitakse jagamise tulemuste teavet tabeli kujul, mis sisaldab iga fragmenti jaoks järgmist teavet:
- teguri identifikaator;
- saadud fragmentide keskpunktide koordinaadid (x, y);
- fragmentide jagamise pikkus/pindala.
5. Etapp. Potentsiaalide arvutamine teguritest
Üks võimalik ja arusaadav lähenemine algandmete analüüsile on tegurite käsitlemine kui mõjutusobjektide potentsiaale.
Kasutame kahe mõõtme Laplace'i võrrandi fundamentaalset lahendust – kauguse logaritmi punktist.
Arvestades lõppväärtuse nõuet potentsiaali nullis ja potentsiaali piiramise nõuet suurte kauguste juures, määratletakse potentsiaal järgmiselt:
kui r<r1 (1)
kui r2>r>=r1
kui r>=r2
Mõjuliigi potentsiaal punktobjekti poolt
Logaritmiline funktsioon peab olema nullis piiratud ja mõistlikult piiratud mõnes kauguses teguritest. Kui potentsiaali ei piirati teguri kaugustel, tuleks arvesse võtta meeletul hulgal kaugeid andmeid, mis ei mõjuta analüüsi. Seetõttu määratleme teguri tegevusraadiuse, millest edasi on teguri panus potentsiaali null.
Linna puhul määratakse teguri tegevusraadius poolteise tunni jalgsi ligipääsuna — 2000 meetrit. Piirkonna puhul tuleks rääkida poole tunni transporti ligipääsuna — 20000 meetrit.
Seega, potentsiaalide arvutamise tulemusena on meil igast tegurist iga regulaarses võrgus oleva sõlme kogupotentsiaal.
6. Etapp. Tegurite valimine teemapõhiste integreeritud territooriumi omaduste loomiseks
Selle etapi käigus valitakse välja kõige olulisemad ja informatiivsemad tegurid teemapõhiste integreeritud territooriumi omaduste loomiseks.
Faktoreid saab valida automaatselt, määrates parameetritele (korrelatsioon, mõju protsent jne) kindlad piirid, või eksperdi kaudu, teades teema ülesannet ja omades teatavat ettekujutust territoriumist.
Pärast seda, kui kõige olulisemad ja informatiivsemad faktorid on valitud, saab liikuda järgmiste etappide juurde — peamiste komponentide tõlgendamine.
Etapp 7. Peamiste komponentide meetodi rakendamine, et saada territoriaalsed integreeritud näitajad. Klasterdamine.
Territoriaalsest faktorist saadud algne teave, mis on eelmisel etapil muudetud potentsiaalideks, mis on arvutatud iga võrgu sõlme jaoks, ühendatakse uute integreeritud näitajatega — peamiste komponentidega.
Peamiste komponentide meetod analüüsib faktorite muutlikkust uuritaval territooriumil ja leiab nende analüüsi tulemuste põhjal kõige muutlikuma lineaarse kombinatsiooni, mis võimaldab arvutada nende varieerumise mõõdet – dispersioon territooriumil.
Võtame selleks ülesande, et koostada mudel lineaarse funktsiooni lähenemiseks antud väärtustele.
(2)
Kus i on komponendi number,
n on komponentide arv, mis osaleb arvutustes.
j on territooriumi punkti sõlme indeks, j=1..k.
k on kõikide võrgu sõlmede arv territooriumil, mille puhul arvutati peamised komponendid.
— koefitsient i-enda peamise komponendi mudelis.
– i-enda peamise komponendi väärtus j-enda punktis.
B on mudeli vabaliige.
— potentsiaal j-enda punkti faktoris, mille jaoks me mudeli koostame.
Määrame tõusnud väärtused võrrandis (2) väikseimade ruutude meetodi abil, kasutades peamiste komponentide omadusi:
(3)
Kus i ja i2 on komponentide numbrid, i<>i2.
j on territooriumi sõlme indeks.
k on kõikide territooriumi sõlmede arv.
(4)
(3) tähistab, et komponentide vahel puudub korrelatsioon.
(4) – kõigi komponentide koguväärtus on null.
Saame:
(5)
Siin on tähistused, mis on sama, mis võrrandis. (2), 
tähistab potentsiaali keskmist väärtust.
Seda tulemust saab tõlgendada järgmiselt:
Mudeli jaoks on tegemist lihtsa väljendiga, mis koosneb modelleeritava suuruse keskmisest väärtusest ja igale komponendile kuuluva lihtsast parandusest. Minimaalselt peaks tulemus sisaldama vabaliiget B ja esimest peamist komponenti. Allpool on toodud esimestest peamistest komponentidest soojuskaardid Nizhni Novgorodi oblasti kohta.
Peamiste komponentide alusel saab luua homogeenseid alasid. Seda saab teha nii kõikide parameetrite alusel kui ka näiteks ainult hinnakujunduslike alusel – st teostada klasterdamist. Selleks saab kasutada . Iga homogeenne ala jaoks arvutatakse välja 1. peamise komponendi keskmine väärtus, mis iseloomustab ala arengutaset.
Näidis klasterdamisest hinnakujunduslike parameetrite järgi Nizhni Novgorodi oblastis on toodud allpool.
Samuti, kasutades saadud peamisi komponente mudelite hindamisparameetritena, saame luua ala hinnapinda.
Hinnapind g. N. Novgorodis
8. Etapp. Mudelite loomine uue objekti ehitamise koha valimiseks
Uue objekti (edaspidi „objekt”) asukoha valimiseks, mis on kõige atraktiivsem, tuleb võrrelda „objekti” asukohta ümbritseva infrastruktuuriga. „Objekti” toimimiseks peavad olema piisavalt ressursse, et tagada selle toimimine, arvesse tuleb võtta suurt hulka tegureid, nii positiivseid kui ka negatiivseid, mis mõjutavad „objekti”. Kõiki neid tegureid saab määratleda kui „toitvat” keskkonda „objekti” toimimiseks. Objektide arvu vastavus ala ressursside hulgale on aluseks „objekti” stabiilsele toimimisele.
Selle võrdlemise tulemus on potentsiaal, mis on arvutatud igale territooriumi punktile ja mis võimaldab visuaalselt ja analüütiliselt analüüsida uue „objekti” asukoha valikut.
Kaubanduse jaoks, näiteks, on oluline pidev ostjate voog, seega peavad kaubanduse objektide arvestamise tegurite loendis olema ka need, mis tagavad selle voo (näiteks sotsiaalsete infrastruktuuride objektid, töökohtade, elukohtade, transpordimagistralite jms).
Teisest küljest tuleb kaubanduse objektide toimimise tagamiseks arvestada ka kaubanduse objektide tihedust, kuna keskkonna „tarbimine” viib ostuvõimaluste vähenemiseni. Inimeste voog ei ole piiramatu, sama kehtib nende rahaliste ressursside ja füüsiliste võimaluste kohta.
Probleemi lahendamise algoritm parima objekti asukoha valimiseks seisneb selles, et potentsiaal, saadud peamiste komponentide funktsioonina, läheneb maksimaalselt "objektide" kogumi potentsiaalile; seejärel arvutatakse mudeli potentsiaali ja "objektide" potentsiaali vahe; saadud erinevusest lahutatakse ühe "objekti" panuse potentsiaal; saadud negatiivsed väärtused asendatakse nulliga, st kõrvale jäetakse need kohad, kus uue "objekti" toimimiseks ei ole piisavalt ressursse.
Tehtud toimingute tulemusena saame territooriumi punktid, kus potentsiaal on positiivne, s.t meie "objekti" soodsad asukoha kohad.
Teisisõnu, meil on arvutatud kõigi olemasolevate tegurite potentsiaalid ja see tegur, mille alusel soovime mudeli koostada ja valida analüüsitavat temaatilist valdkonda (kaubandus, tööstus, kultuur, sotsiaalne sfäär jne).
Selleks tuleb valida tegurid keskkonna muutuja - peamiste komponentide - ehitamiseks ja hiljem nende alusel mudeleid arvutada.
Soovitame faktoreid valida, analüüsides kõigi tegurite korrelatsiooni temaatilise valdkonna standardfaktoriga. Näiteks kultuuri jaoks võivad need olla teatrid, haridussüsteemi jaoks koolid jne.
Arvutame standardfaktori potentsiaali korrelatsiooni kõigi tegurite potentsiaalidega. Valime need tegurid, mille korrelatsioonikordaja absoluutväärtus on suurem kui teatav väärtus (tavaliselt võetakse minimaalse korrelatsioonikordaja väärtuseks 0.3).
(6)
kus 
– i – toote korrelatsioonikordaja absoluutväärtus standardfaktoriga.
Korrelatsioon arvutatakse kõigis võrgustiku sõlmedes, mis katab territooriumi.
Mudeli potentsiaali ja sama tüüpi objektide potentsiaali, nagu uus objekt, vahe (2) näitab territooriumi potentsiaali, mida saab kasutada uute objektide asetamiseks.
Tulemusena saame potentsiaali väärtuse, mis iseloomustab "objekti" asukoha kasu uuritaval territooriumil.
Näide, kuidas graafiliselt kujutada soovitatavaid uusi "objekti" asukohti, on esitatud allpool.
Seega, tulemuse hindamine parima asukoha valikul uue objekti jaoks võib olla esitatud kui territooriumi punktide hindamine, mis annab ülevaate investeeringu objekti potentsiaalist, st mida kõrgem on punktide arv, seda kasulikum on objekti paigutamine.
Lõpetuseks tasub mainida, et käesolevas artiklis käsitlesime vaid ühte ülesannet, mille saab lahendada territooriumide analüüsi abil, kasutades andmeid avatud allikatest. Tegelikult on ülesandeid, mida saab selle meetodi abil lahendada, väga palju, nende arv on piiratud ainult teie kujutlusvõimega.
Allikas: habr.com
