Esimese avalduse () kaudu rääkisime, kuidas saab kasutada termilisi potentsiaale territooriumide analüüsiks. Järgnevates avaldustes plaaniti kirjeldada, kuidas ruumiliste objektide teavet hoitakse andmebaasides, kuidas konstrueeritakse mudelid peamistest komponentidest ja millised probleemid võivad olla territooriumide analüüsil. Kuid kõigest järjekorras.
Termiliste potentsiaalide meetodi kasutamine võimaldab eelkõige koostada ülevaate huvipakkuvast territooriumist. Näiteks, kasutades algteavet OSM-ist Barcelona (Kataloonia) kohta ning teostades integratiivse analüüsi ilma parameetrite valimiseta, saame «termilised» pildid esimestest peamistest komponentidest. «Termilisi» kaarte oleme samuti käsitlenud esimeses artiklis, kuid ei tee paha meelde tuletada, et termin «termiline» kaart tekkis füüsikalise potentsiaalide tähenduse tõttu, mida kasutatakse integratiivses analüüsis. St, füüsika ülesannetes on potentsiaal temperatuur, aga territooriumi analüüsi ülesannetes esindab potentsiaal kõigi mõjutavate tegurite kumulatiivset mõju teatud maakera punktile.
Allpool on näide «soojuskaardist» Barcelonast, mille on saanud integreeritud analüüsi tulemusena.
Esimese põhikomponendi «soojuskaart», parametersideta, Barcelona.
Valides mõne kindla parameetri (käesoleval juhul valisime industrie), on võimalik saada «soojuskaart» otse selle järgi.
Esimese põhikomponendi «soojuskaart», tööstus, Barcelona.
Muidugi on analüüsiülesanded palju laiemad ja mitmekesisemad kui ainult üldise hinnangu saamine valitud piirkonnale, seetõttu vaatame antud artiklis näiteks selle ülesande lahendamise metoodikat, et leida parim koht uue objekti paigutamiseks, ning tehnilist rakendust soojuspotentsiaalide meetodile, samal ajal uurime järgmistes publikatsioonides ka teisi.
Uue objekti paigutamise parima koha leidmine aitab määrata, kui valmis ala on selle uue objekti vastuvõtmiseks, kuidas see korreleerub olemasolevate objektidega, kui väärtuslik see uus objekt piirkonnale on ja millist väärtust see lisab.
Tehnilise rakendamise etapid
Tehniline rakendamine võib olla esitatud protseduuride järjestikuse täitmise kaudu, nagu allpool loetletud:
- Informatsioonilise keskkonna ettevalmistamine.
- Teabe otsimine, kogumine ja töötlemine.
- Sõlmede võrgu loomine analüüsitaval alal.
- Tegurite jagamine aladel fragmentideks.
- Tegurite potentsiaalide arvutamine.
- Tegurite valimine temaatiliste üldiste omaduste loomiseks.
- Põhi komponentide meetodi rakendamine aluse piirkonna üldiste näitajate saamiseks.
- Mudelite loomine, et valida uus objekti ehituskoht.
1 Etapp. Informatsioonilise keskkonna ettevalmistamine
Käesoleval etapil on vajalik valida andmebaasi haldussüsteem (AHMS), määrata teabe allikad, teabekogumise meetodid ja kogutava teabe maht.
Meie töös kasutasime andmebaasi (AB) PostgeSql, kuid tasub märkida, et sobib iga teine andmebaas, mis töötab SQL-päringutega.
Andmebaasis hoitakse algset teavet – ruumilisi andmeid objektide kohta: andmetüübid (punktid, jooned, polügoonid), nende koordinaadid ja muud omadused (pikkus, pindala, arv), samuti kõik arvutatud väärtused, mis on saadud tehtud tööde käigus ja tööde tulemused.
Statistiline teave esitatakse samuti ruumiliste andmetena (näiteks piirkonnad koos nendele piirkondadele lisatud statistiliste andmetega).
Algse teabe töötlemise ja muutmise tulemusena moodustatakse tabelid, mis sisaldavad teavet lineaarsete, punktide ja pindalade tegurite, nende identifikaatorite ja koordinaatide kohta.
2. Etapp. Algse teabe otsimine, kogumine ja töötlemine
Algse teabe saamiseks kasutame avatud kartograafiahallikate teavet, mis sisaldab andmeid territooriumi kohta. Meie arvates on parim teave OSM, mida uuendatakse igapäevaselt kogu maailmas. Siiski, kui õnnestub koguda teavet muudest allikatest, siis pole see halvem.
Teabe töötlemine tähendab teabe ühtlustamist, valeandmete välistamist ja andmebaasi laadimiseks ettevalmistamist.
3. etapp. Võrgu sõlmede ehitamine analüüsitaval alal.
Analüüsitava ala pidevuse tagamiseks on vaja luua sellele võrk, mille sõlmedel on koordinaadid määratud koordinaatsüsteemis. Igas võrgu sõlmes määratakse hiljem potentsiaali väärtus. See võimaldab visualiseerida ühtlasi piirkondi, klastreid ja analüüsi lõpptulemusi.
Sõltuvalt lahendatavatest ülesannetest on võimalikud kaks võrgu ehitamise varianti:
— Regulaarse sammuga võrk (S1) – katab kogu ala. Selle alusel arvutatakse potentsiaalid teguritest, määratakse alade integreeritud omadused (peamised komponendid ja klastrid) ning tuuakse välja modelleerimise tulemused.
Selle võrgu valimisel tuleb määrata:
- võrgu samm – vahemaa, mille kaudu asuvad võrgu sõlmed;
- analüüsitava ala piir, mis võib vastata halduslikule territoriaalsele jaotusele või võib see olla kaart, mis piirab arvutamise ala kui palju külge.
— Ebaregulaarse sammuga võrk (S2) kirjeldab territoriaalseid üksikpunkte (näiteks keskpunktid). Selle alusel arvutatakse ka faktorite potentsiaale, määratakse ala integraalsed omadused (peamised komponendid ja klastrid). Modelleerimine arvutatud peamiste komponentidega toimub just ebaregulaarse sammuga võrgul, ning modelleerimise tulemuste visualiseerimiseks kantakse ebaregulaarse sammuga võrgudest klastrite numbrid regulaarse sammuga võrgudesse vastavuse põhimõtte kohaselt.
Andmebaasis talletatakse sõlmede koordinaate tabelina, mis sisaldab iga sõlme kohta järgmisi andmeid:
- sõlme identifikaator;
- sõlme koordinaadid (x, y).
Regulaarse sammuga võrkude näidised erinevatele aladele erineva sammuga on toodud allolevates joonistes.
N. Novgorodi kattevõrk (punased punktid). Nizhegorodi oblast kattevõrk (sinised punktid).
4. Etapp. Territoorifaktorite jagamine fragmentideks
Edasise analüüsi jaoks tuleb pikki territoorifaktoreid muuta diskreetsete faktorite massiiviks, et iga ruudustiku sõlm sisaldaks teavet selle kohta, missugune faktor seal esindatud on. Lineaarsed faktorid jagatakse lõikudeks, pindalafaktorid aga fragmentideks.
Jagamise samm valitakse lähtuvalt territooriumi suurusest ja faktori spetsifikast; suurte pindade (maakond) korral võib jagamise samm olla 100-150 m, väiksemate territooriumite (linnade) korral aga 25-50 m.
Andmebaasis hoitakse jagamise tulemuste infot tabeli kujul, mis sisaldab iga fragmenti kohta järgmist teavet:
- faktori identifikaator;
- saadud jagamise fragmentide keskmiste koordinaadid (x, y);
- fragmentide jagamise pikkus/pindala.
5. Etapp. Faktorite potentsiaalide arvutamine
Üks võimalik ja arusaadav lähenemine esialgse teabe analüüsimiseks on vaadelda faktoreid kui mõjude objektide potentsiaale.
Kasutame kahe mõõtme juhtumile Laplace'i võrrandi fundamentaalset lahendust – kauguse logaritmi punktist.
Arvestades lõppvõimsuse nõuet nullis ja potentsiaali väärtuse piiramist suurtes kaugustes, määratakse potentsiaal järgmiselt:
kui r<r1 (1)
kui r2>r>=r1
kui r>=r2
Kohandatud objekti mõju potentsiaali tüüp
Logaritmiline funktsioon peab olema nullis piiratud ja mõistlikult piiratud teatud kaugusel teguritest. Kui ei piira potentsiaali suurtes kaugustes faktorist, tuleks arvestada tohutu hulga teabega, mis on kaugel analüüsitavast punktist ja praktiliselt ei mõjuta analüüsi. Seetõttu kehtestame tegurite tegevusraadiuse suuruse, kaugusest millest faktorist saadud panus potentsiaali jõuab nullini.
Linna jaoks võetakse teguri tegevusraadius võrdseks pooltunnise jalgrattasõidu kergesti ligipääsetavusega — 2000 meetrit. Piirkonna puhul tuleks rääkida pooltunnise transportimise kergesti ligipääsetavusega — 20 000 meetrit.
Seega, potentsiaalide väärtuste arvutamise tulemuseks saame iga teguri kogupotentsiaali iga reguleeritud võrgu sõlmes.
6. Etapp. Tegurite valik territooriumi temaatiliste integreeritud omaduste loomiseks.
Sellel etapil valitakse kõige olulisemad ja informatiivsemad tegurid, et luua territoriaalseid teemaüldiseid näitajaid.
Tegureid saab valida automaatselt, seades teatud piirid parameetritele (korrelatsioon, mõju protsent jne), või eksperdi abiga, teades ülesande temaatikat ja omades mingit ettekujutust territooriumist.
Pärast seda, kui kõige olulisemad ja informatiivsemad tegurid on valitud, saab edasi minna järgmistele etappidele — peamiste komponentide tõlgendamine.
7. etapp. Peamiste komponentide meetodi rakendamine territooriumi integreeritud näitajate saamiseks. Klastrite jaotamine.
Territoriaalsest tegurite kohta käiv algne teave, mis eelnevalt muundati potentsiaalideks, arvutatakse võrgu iga sõlme jaoks ja ühendatakse uute integreeritud näitajatega — peamiste komponentidega.
Peamiste komponentide meetod analüüsib tegurite muutlikkust uuritaval territooriumil ja leiab selle analüüsi tulemusena kõige muutlikuma lineaarse kombinatsiooni, mis võimaldab arvutada nende muutuse mõõt - territoriaalset dispersiooni.
Võtame üldise ülesande lineaarse mudeli funktsiooni ligikaudu arvestamiseks antud väärtustega
(2)
Kus i – komponendi number,
n – komponentide arv, mis osalevad arvutuses
j – territooriumi punkti sõlme indeks, j=1..k
k – kogu territooriumi sõlmede arv, mille kaudu peamiste komponentide arvutamine toimus
— koefitsient i-ndal peamisel komponendil mudelis
– i-nda peamise komponendi väärtus j-ndas punktis
B – mudeli vaba liige
— potentsiaal j-ndas punkti teguri jaoks, mille jaoks me mudelit ehitame
Määrame võrrandi tundmatud (2) väikseimate ruutude meetodil, kasutades peamiste komponentide omadusi:
(3)
Kus i ja i2 – komponentide numbrid, i<>i2
j — territooriumi sõlme indeks
k — kogu territooriumi sõlmede arv
(4)
(3) tähistab korrelatsiooni puudumist komponentide vahel
(4) – summaarne väärtus mistahes komponendi kohta on null.
Saame:
(5)
Siin on tähistused, nagu ka võrrandis (2), 
tähendab potentsiaali keskmist väärtust
Seda tulemust saab tõlgendada järgmiselt:
Mudel esindab lihtsat avaldist, mis koosneb mudeldava suuruse keskmisest väärtusest ning igas komponendis tehtud lihtsatest parandustest. Minimume tingimus on, et tulemuses peab olema vaba liige B ja esimene peamine komponent. Allpool on toodud näited esimese peamise komponendi soojuskaardist Nizhni Novgorodi piirkonnas.
Arvutatud peamiste komponentide põhjal saab luua homogeenseid piirkondi. Seda saab teha kas kõigi parameetrite alusel või näiteks ainult hindade kujundamise alusel – st teostada klasterdamist. Selleks saab kasutada . Iga homogeense piirkonna kohta arvutatakse 1. peamise komponendi keskmine väärtus, mis iseloomustab territooriumi arengutaset.
Nizhni Novgorodi piirkonda hindade kujundamise parameetrite alusel klasterdamise näide on toodud allpool.
Samuti, kasutades saadud peamisi komponente mudeli hindamise parameetritena, saame luua territooriumi hinnapinda.
Hinnapind g. N. Novgorod
8 Etapp. Mudelite loomine uue objekti ehituskoha valimiseks
Uue objekti (edaspidi 'objekt') asukoha valimiseks tuleb võrrelda objekti asukohta ümbritseva infrastruktuuriga. Objekti toimimiseks peavad olema piisavad ressursid, et tagada selle töö, arvestades erinevaid tegureid, mis võivad objekti positiivselt või negatiivselt mõjutada. Kogu neid tegureid võib määratleda kui 'toitvat' keskkonda objekti tegevuseks. Objektide arvu ja territooriumi ressursside vastavus on aluseks objekti stabiilsele toimimisele.
Selle võrdluse tulemusena saadakse potentsiaal, mis arvutatakse iga territooriumi punkti jaoks, võimaldades visuaalselt ja analüütiliselt analüüsida uue objekti asukoha valikut.
Kaubanduses, näiteks, on pidev ostjate voog väga oluline, seega peavad kaubanduse objektide kaalumisel olema arvesse võetud ka sellised tegurid, mis seda voogu tagavad (nt sotsiaalne infrastruktuur, töötamise kohad, elukoht, transporditeed jne).
Teiselt poolt, arvestades kaubanduse objektide toimimise tagamiseks vajalikke tingimusi, tuleb arvestada kaubanduse objektide tihedusega, kuna keskkonna "tarbimine" vähendab ostuvõimalusi. Inimeste voog ei ole piiramatu, sama kehtib ka nende rahaliste ressursside ja füüsiliste võimete kohta.
Objekti asukoha valiku algoritm seisneb selles, et potentsiaal, mis saadakse peamiste koostisosade funktsioonina, on maksimaalselt lähedane "objekti" tüüpi objektide kogumi potentsiaalile; seejärel arvutatakse mudeli potentsiaali ja "objekti" tüüpi objektide potentsiaali erinevus; saadud erinevusest lahutatakse ühe "objekti" panuse potentsiaal; saadud negatiivsed väärtused asendatakse nulliga, st filtreeritakse need kohad, kus uue "objekti" toimimiseks ei ole piisavalt ressursse.
Teostatud toimingute tulemusena saame territooriumi punktid, mille potentsiaal on positiivne, st meie "objekti" soodsa asukoha kohad.
Teisisõnu, meil on arvutatud kõik meie käsutuses olevate tegurite potentsiaalid ja see tegur, mille alusel tahame mudeli koostada ja analüüsida valitud teemapinda (kaubandus, tööstus, kultuur, sotsiaalvaldkond jne).
Selleks on vajalik välja valida keskkonna muutujate – peamiste komponentide – tegurid ning seejärel nende põhjal modelleerida.
Tegureid soovitame välja valida, analüüsides kõikide tegurite korrelatsiooni valdkonna teema etaloniga. Näiteks kultuuri puhul võivad need olla teatritesse, haridussüsteemis koolidesse jne.
Arvutame etaloni potentsiaali korrelatsiooni kõigi tegurite potentsiaalidega. Välja valime need tegurid, mille korrelatsioonikoeefitsiendid on absoluutväärtuses suuremad kui teatud väärtus (tihti võetakse miinimalkoefitsiendi väärtuseks 0,3).
(6)
kus 
– i-s teguri absoluutne korrelatsioonikoeefitsient etaloniga.
Korrelatsioon arvutatakse kõikide võrgus olevate sõlmede puhul, mis katab territooriumi.
Mudelipotentsiaali ja sarnase tüübi objektide potentsiaali vahe, nagu uus objekt võrrandis (2) näitab territooriumi potentsiaali, mida saab kasutada uute objektide paigutamiseks.
Tulemusena saame potentsiaali väärtuse, mis iseloomustab «objekti» paigutamise kasulikkuse astet uuritud territooriumil.
Allpool on näide, kuidas visuaalselt esitada soovitatud uue „objekti” asukohti.
Seega võib uue objekti parima asukoha valimise tulemuse kujutada territooriumi punkte hindena igas punktis, mis annab ülevaate investeeringuobjekti paigutamise potentsiaalist, st mida kõrgem on punkt, seda kasulikum on objekti paigutamine.
Kokkuvõtteks tasub mainida, et selles artiklis käsitlesime vaid ühte probleemi, mille saab lahendada territooriumide analüüsi abil, kasutades avatud allikatest saadud andmeid. Tegelikult on probleeme, mida saab selle abil lahendada, väga palju ja nende arv on piiratud vaid teie kujutlusvõimega.
Allikas: habr.com
