Esimerkki lämpöpotentiaalin laskemisesta katuverkostolle Nižni Novgorodissa
Kaupungin alue on monimutkainen, heterogeeninen järjestelmä, joka muuttuu jatkuvasti. Osaat kuvata aluetta ja arvioida kaupunkiympäristöä tilaobjektien (tekijöiden) avulla. Aluetta kuvaavat tekijät eroavat vaikutuksensa luonteesta (positiivinen, negatiivinen) ja geometrisesta konfiguraatiostaan (pisteet, viivat, polygonit).
Usein on melko vaikeaa määrittää kunkin yksittäisen kohteen vaikutusta koko alueen tai sen tietyn osan kehitystasoon. Nykyään sellaisten käsitteiden kuten "kulttuuri", "sosiaalinen sfääri", "sosiaalinen jännitys", "hyvä elämä", "taloudellinen kehitys", "väestön terveys" määrittely ja kuvaaminen on yhä tärkeämpää. Näiden käsitteiden monitulkintaisuus kasvaa, jos niitä halutaan soveltaa erilaisiin yhteiskuntaryhmiin, eri-ikäisiin ja -sukupuolisiin populaatioihin.
On myös huomattava, että kaupungin rajat nykyaikaisessa käsitteessä ovat melko mielivaltaisia. Väestön päivittäinen muuttoliike, syrjäisten alueiden kulkuyhteydet "sumentavat" kaupungin rajaa entisestään. Nykyään laajalti käytetty käsite taajama heijastaa yleisesti kaupungin rajoja, mutta samalla tekee kaupungin rajan käsitteestä vieläkin epämääräisemmän.
Yllä kuvatuista ongelmista huolimatta alueiden analysointi ja arviointi ovat nykyään lupaavimpia ja mielenkiintoisimpia alueita, jotka mahdollistavat monien kaupunkiympäristön kiireellisten ongelmien ratkaisemisen.
Artikkelissa ehdotetaan harkittavaksi menetelmää alueen analysoimiseksi "lämpömallin" avulla. Tämä menetelmä perustuu erityyppisten (piste-, lineaari- ja pinta-alaisten) objektien (tekijöiden) luomien potentiaalien tutkimiseen. Alueen analysointi tällä menetelmällä mahdollistaa siirtymisen aluetta kuvaavien paikkatietojen (tekijöiden) joukosta tarkkaan numeeriseen (pisteytys) arvioon alueen kussakin kohdassa.
Alueanalyysin osana tutkituilla potentiaalilla on fysikaalinen tulkinta - lämmön eteneminen eri ulottuvuuksissa (2D, 3D) ympäristöissä. Tämä ilmiö voidaan esittää "lämpökuvien" muodossa (alueen "lämpö"kartat), jotka antavat käsityksen alueen kehitysasteesta kuvan värin voimakkuudesta riippuen.
Alueelliset tekijät
Alueanalyysiin kuuluu tiedon etsiminen ja käsittely alueeseen vaikuttavista tekijöistä ja niiden indikaattoreista. Vaikuttavat tekijät ovat esineitä, jotka vaikuttavat ympäröivään alueeseen ja joilla on joukko ominaisuuksia ja paikkakoordinaatteja. Esimerkkejä vaikuttavista tekijöistä ovat kaupat, teollisuuslaitokset, tiet, metsät ja vesistöt.
Vaikutusindikaattoreita ovat esineet heijastava kohteiden vaikutus ja niillä on myös joukko ominaisuuksia ja paikkakoordinaatteja. Esimerkkejä vaikutusilmaisimista: pankkiautomaatit, mainostaulut, monumentit.
Seuraavassa esityksessä käytämme vaikutustekijöiden käsitettä, joka yhdistää molemmat termit – tekijät ja vaikuttavuusindikaattorit.
Alla on esimerkki paikkatiedoista, jotka toimivat vaikuttavina tekijöinä.
Yksi tärkeimmistä alueiden analysointityön vaiheista on alkutietojen keräämisen ja käsittelyn vaihe. Nykyään on olemassa paljon tietoa alueeseen vaikuttavista tekijöistä vaihtelevalla tarkkuudella.
Tietoja voidaan saada avoimista lähteistä tai rajoitetuista lähteistä. Monissa tapauksissa avoin tieto riittää analysointiin, vaikka se vaatii pääsääntöisesti melko työvaltaista käsittelyä.
Avointen lähteiden joukossa johtaja on mielestämme resurssi OpenStreetMap (OSM). Tästä lähteestä saatuja tietoja päivitetään päivittäin kaikkialla maailmassa.
OpenStreetMap (OSM) -resurssitiedot esitetään seuraavissa muodoissa:
- OSM-muoto. Päämuotoa, jonka pääte on “.osm”, käytetään kuvaamaan XML-grafiikkakuvia – solmuja, polkuja, suhteita.
- "Puolan muoto". Tekstimuotoa ".mp"-tunnisteella käytetään grafiikan käsittelyyn.
- PBF-muoto. Tietojen tallennusmuoto, jonka tunniste on ".osm.pbf".
Voit käyttää myös seuraavia tietolähteinä:
- 2 GIS
Resurssi sisältää laadukasta, kuukausittain käsiteltyä tietoa, jossa on erinomainen 3-tasoinen luokitin yrityksille ja organisaatioille.
- KML (Keyhole Markup Language) -tiedostot
KML (Keyhole Markup Language) -tiedostot ovat tiedostomuoto, jota käytetään maantieteellisten tietojen näyttämiseen Google Earthissa, Google Mapsissa ja Google Mapsissa mobiililaitteille.
KML-tiedostoilla voit:
- Asenna erilaisia kuvakkeita ja tee allekirjoituksia osoittamaan paikkoja maan pinnalla
— Luo eri kulmia valituille kohteille muuttamalla kameran asentoa
- Käytä erilaisia peittokuvia
— määritä tyylejä objektin näytön mukauttamiseen, käytä HTML-koodia hyperlinkkien ja upotettujen kuvien luomiseen
— käyttää kansioita elementtien hierarkkiseen ryhmittelyyn
— dynaamisesti vastaanottaa ja päivittää KML-tiedostoja etä- tai paikallisverkon solmuista
- Vastaanota KML-tietoja XNUMXD-esityksen muutosten mukaan
- Liittovaltion rekisteri-, maarekisteri- ja kartografiapalvelu "Rosreestr"
Rosreestr-portaalin tiedot ovat arvokkaita sisällöltään ja merkityksellisyytensä vuoksi, mutta valitettavasti niiden avulla ei ole mahdollista saada grafiikkaa pääomarakennushankkeisiin ja tontteihin ilmaiseksi. Rosreestr-portaali sisältää myös suuren määrän rajoitettua tietoa.
- Tilastolliset elimet
Tilastotiedot ovat oikeutettu tietolähde alueesta, mutta toistaiseksi tilastolaitosten tietoja on saatavilla vain tietyille indikaattoreille, pääasiassa tilastolaitosten raporteissa ja alueviranomaisten raporteissa.
- Viranomaisten tietojärjestelmät
Laadukasta tietoa on valtion tietojärjestelmissä, mutta vain pieni osa siitä julkaistaan ja on analysoitavissa.
Alueiden analysointi ei aseta erityisiä vaatimuksia tiedon koostumukselle, itse asiassa voit käyttää kaikkea löydettyä, avoimista lähteistä peräisin oleva tieto on yleensä vaihdettavissa. On kuitenkin huomattava, että jo pelkkä OSM-resurssista saatu tieto riittää tekemään analyysin tuntemattomasta alueesta.
Alueen analyysi "lämpömallilla". Potentiaalien fyysinen tulkinta
Kuten aiemmin mainittiin, alueanalyysi on nykyään kuuma aihe ja tehokas työkalu perustellusti houkutella investointeja infrastruktuurin kehittämiseen erilaisissa kaupunkiympäristöissä.
Alueanalyysin avulla ratkaistavissa olevat ongelmat voidaan yhdistää useisiin pääalueisiin:
— Selvittävimmän ja yksityiskohtaisimman arvion saaminen alueesta kussakin kohdassa.
Ratkaisemalla ongelman voit saada joukon pisteitä alueen jokaisesta pisteestä, mikä antaa käsityksen alueen kehitystasosta yleensä sekä tietyllä aihealueella. Tällainen aihealue voi olla esimerkiksi kulttuuri, teollisuus, kauppa jne.
— Selvitetään edullisimmat paikat tietyntyyppisten sijoituskohteiden sijoittamiseen (esimerkiksi pankit, erikoisliikkeet, ostos- ja viihdekeskukset jne.) valitulla alueella.
— Alueen tehokkaimman käytön analyysi.
Tämä suunta mahdollistaa alueen ominaisuuksien yksityiskohtaisen tutkimuksen, tutkittavalla alueella kehittyneen markkinatilanteen ja suosittujen vaihtoehtojen tunnistamisen.
— Yhden tekijän osuuden määrittäminen kustannusmallissa käyttämällä esimerkkiä uusien teiden ja uusien reittien syntymisestä.
— Yhden alueen eri näkökohtien analyysi ja eri alueiden analyysi (alueiden vertailu).
Artikkelissa ehdotetun "lämpömallia" käyttävän alueanalyysimenetelmän omaperäisyys piilee alueen kehitysindikaattoreiden - potentiaalien - käytössä, jotka esitetään numeerisesti ja heijastavat kohteen (vaikutustekijän) vaikutusastetta alueelle.
Tutkimuksen olemuksen ymmärtämiseksi on tarpeen sanoa muutama sana itse lämpöpotentiaalista ja antaa sen fyysinen tulkinta.
Fysiikassa on sellaisia käsitteitä kuin voimakenttä и voimatoiminto. Voimakentällä on energiaulottuvuus, voimafunktiolla voiman ulottuvuus.
Universaalin gravitaatiolain mukaan voimakenttä määritellään kaavalla:
F=k/r2, missä
k – vakio;
r – vuorovaikutuksessa olevien objektien välinen etäisyys.
Voimafunktio ϕ määritetään lausekkeella:
dϕ=-F*dr, missä
ϕ—voimakentän potentiaali;
dϕ, dr – differentiaalit;
r on vuorovaikutuksessa olevien objektien välinen etäisyys,
siksi ϕ=k/r.
Voimakenttäpotentiaalin ϕ fysikaalinen merkitys on työ E, jonka voimakenttä suorittaa kulkiessaan tietyn polun. Universaalin gravitaatiolain tapauksessa, kun etäisyys kohteeseen muuttuu r2:sta r1:ksi, voimafunktio määräytyy kaavalla
E=k*(1/r1-1/r2), missä
E on työ, jonka voimakenttä suorittaa kulkiessaan tietyn polun;
r1, r2 – kohteen alku- ja loppusijainti.
Alueen analysointitehtävää varten esineiden (tekijöiden) vaikutusta alueelle voidaan pitää voimana (tehotoiminto) ja alueen kehitystaso kokonaislämpöpotentiaalina (voimakenttä) kaikista objekteista (tekijöistä). Fysiikan ongelmissa terminen potentiaali on lämpötila, ja alueanalyysin ongelmissa "lämpömallilla" potentiaali edustaa kaikkien vaikuttavien tekijöiden kokonaisvaikutusta alueen pisteeseen.
Paikkatieto koostuu pisteistä, viivoista ja monikulmioista. Potentiaalien laskemiseksi laajennettu paikkatieto jaetaan pieniin fragmentteihin. Jokaiselle fragmentille lasketaan pisteen potentiaali kertoimella, joka on yhtä suuri kuin objektifragmentin (tekijän) koko.
Aineisto on jaettu semanttisiin ryhmiin läheisen samankaltaisuuden periaatteen perusteella. Esimerkiksi kauppakohteet yhdistetään tuotteiden mukaan. Siellä on metsäkohteiden ryhmiä, vesistöjä, asutuksia, liikennepysäkkejä jne. Merkityksen yhdistämät ryhmät edustavat tekijää. Käytyään läpi kaikki kohteet (tekijät), saamme joukon lämpöpotentiaalia, joka soveltuu jatkokäsittelyyn.
Potentiaalien käyttö ("lämpökartat") mahdollistaa siirtymisen paikkatiedoista "lämpökuviin" kohteista (tekijöistä), jotka vaikuttavat alueella (potentiaalien visualisointi). Tällainen siirtymä mahdollistaa tekijän läsnäolon asteen määrittämisen kussakin alueen kohdassa ja lisäanalyysin suorittamisen, ts. esitellä kaupungin eri kehityssuunnat värillisinä. Siten saamme vaihtelevan voimakkuuden hehkun jokaiselle alueen pisteelle.
Alla on esimerkkejä Nižni Novgorodin alueen "lämpökuvista" useiden tekijöiden yhteydessä.
Nižni Novgorodin "lämpö" kartta, joka heijastaa "apteekkiketju" -tekijää
Nižni Novgorodin "lämpö"-kartta, joka heijastaa tekijää "poliklinikat aikuisille"
Nižni Novgorodin "lämpökartta", joka heijastaa "lastenklinikat" -tekijää
Nižni Novgorodin "terminen" kartta, joka heijastaa tekijää "Teollisuusvyöhykkeet"
Alueen "lämpökuvat" mahdollistavat potentiaalien keskittymisen eri vaikutuskohteista. Seuraavaksi on tarpeen yhdistää saadut potentiaalit yhtenäiseksi ominaispiirteeksi, joka mahdollistaa alueen arvioinnin useiden tekijöiden perusteella. Tämä vaatii menetelmän, jonka avulla voidaan analysoida suuri määrä tietoa, tunnistaa esineitä ja myös pienentää datan ulottuvuutta menettäen vähiten tietoa. Yksi näistä menetelmistä on pääkomponenttianalyysi (PCA). Lisätietoja tästä menetelmästä löytyy osoitteesta .
Menetelmän ydin on löytää lineaarinen alkuparametrien yhdistelmä, joka muuttuu voimakkaimmin analyysin alueella. Paikkatiedon osalta voimakkaimmin muuttuva alueella.
Pääkomponenttimenetelmä tunnistaa objektit (tekijät), jotka muuttuvat voimakkaimmin alueella. Menetelmän tuloksena ilmaantuu uusia muuttujia - alkuperäiseen dataan verrattuna informatiivisempia pääkomponentteja, joiden avulla on helpompi analysoida, kuvata ja visualisoida alue, jolle on helpompi rakentaa malleja. .
Pääkomponentit ovat analyyttisiä lausekkeita - alkutekijöiden potentiaalien summa tietyillä kertoimilla. Jos jollakin tekijällä on kuitenkin merkittävä vaikutus alueelle, mutta se ei muutu koko analysoitavan alueen, pääkomponenttimenetelmä ei sisällytä tätä tekijää pääkomponenttien koostumukseen.
Pääkomponentit on järjestetty tietojen laskevaan järjestykseen – ts. leviämässä koko alueelle. Ensimmäiset pääkomponentit sisältävät huomattavasti enemmän tietoa kuin yksittäiset tekijät ja kuvaavat aluetta hyvin. Yleensä noin sataa tekijää käytettäessä ensimmäinen pääkomponentti kuljettaa noin 50 % kaikesta alueen tiedosta (varianssista). Pääkomponentit eivät korreloi keskenään ja niitä voidaan käyttää malleissa alueen ominaispiirteinä kussakin pisteessä.
Pääkomponentilla, joka on abstraktisti laskettu alueen indikaattori, ei ole selkeää nimeä ja luokitusta. Kuitenkin joukko tekijöitä, jotka korreloivat vahvasti pääkomponentin kanssa, antaa meille mahdollisuuden tulkita pääkomponentteja. Yleensä seuraavat tekijät korreloivat pääkomponenttien kanssa:
— infrastruktuurin kehittämisen taso;
— alueen kuljetuskomponentti;
— ilmastovyöhykkeet;
— maatalouden kehitystaso;
— alueen taloudellinen potentiaali.
Lisäanalyysi, mukaan lukien klusterointi, etenee muutamalla ensimmäisellä merkittävällä pääkomponentilla.
Kuvissa näet graafisen esityksen ensimmäisistä pääkomponenteista useiden Venäjän federaation kaupunkien alueella.
Ensimmäinen pääkomponentti, joka kuvaa kaupunkiinfrastruktuurin kehitystasoa Nižni Novgorodissa
Ensimmäinen pääkomponentti, joka luonnehtii Jekaterinburgin kaupunkiinfrastruktuurin kehitystasoa
Ensimmäinen pääkomponentti, joka luonnehtii Kazanin kaupunkiinfrastruktuurin kehitystasoa
Ensimmäinen pääkomponentti, joka luonnehtii Permin kaupunkiinfrastruktuurin kehitystasoa
Ensimmäinen pääkomponentti, joka luonnehtii Samaran kaupunkiinfrastruktuurin kehitystasoa
Ensimmäinen pääkomponentti, joka kuvaa Habarovskin kaupunkiinfrastruktuurin kehitystasoa
Integraaliset ominaisuudet: klusterointi
Alueanalyysityön jatkovaihe on laadultaan tasalaatuisten kaupunkiympäristön vyöhykkeiden etsiminen. Tämä haku perustuu pääkomponenttien arvojen analyysiin kussakin alueen kohdassa. Näiden homogeenisten vyöhykkeiden etsimisen ongelma voidaan ratkaista käyttämällä klusterointia - prosessia, jossa alueita ryhmitellään ominaisuuksien joukon läheisyyden periaatteen perusteella.
Alueklusterilla on kaksi tavoitetta:
— alueen paremman visualisoinnin luominen;
— alueiden jakaminen yksittäisten mallien laatimista varten.
Alueet ryhmitellään analysoitavaksi valittujen tekijöiden mukaan. Nämä tekijät voivat olla hinnoitteluun vaikuttavia tekijöitä tai tekijöitä, jotka kuvaavat jotakin alueen kehitystä, esimerkiksi sosiaalista aluetta.
On olemassa kaksi yleistä klassista klusterointimenetelmää: K-means-menetelmä ja dendrogrammimenetelmä. Alueiden kanssa työskenneltäessä on osoittautunut hyvin K-means-menetelmä, jonka ominaisuus on klusterin ”kasvattaminen” lisäämällä kasvupisteisiin uusia kohteita. K-keinomenetelmän etuna on sen työn samankaltaisuus luonnollisen alueen muodostumisprosessin kanssa: samankaltaisten yhdistäminen erilaisten erottamisen sijaan.
Nižni Novgorodin laskelmissa käytettiin K-keskiarvomenetelmää (kuva alla).
Klusterien yhteensopivuus alueen kehitystason kanssa Nižni Novgorodin esimerkin avulla
Ehdotetulla lähestymistavalla on mahdollista saada yleiskuva alueesta eri aiheista. Meitä kiinnostavia aiheita voivat olla esimerkiksi kaupunkien infrastruktuurin kehitystaso, alueen "eliittisyyden" taso, kulttuurisen kehityksen taso, alueen kehityksen sosiaalinen osa. Nämä teemat ovat huonosti määriteltyjä kokonaisia käsitteitä ja koostuvat monista toisiinsa liittyvistä tekijöistä.
Käyttämällä jotakin algoritmia analyysiparametrien valitsemiseksi (mukaan lukien asiantuntijoiden osallistuminen) saamme temaattisia karttoja, jotka antavat kuvan yhdestä alueen kehityksen näkökulmasta.
Integraaliominaisuudet ymmärretään ensimmäisinä pääkomponentteina, ensisijaisesti informatiivisina ensimmäisinä pääkomponentteina ja alueen klusterointina valittujen parametrien mukaan.
Alla olevissa kuvissa on esitetty teemakartat ensimmäisistä pääkomponenteista kehittämisen eri osa-alueille.
Temaattinen kartta "Kulttuurikohteet" Nižni Novgorodin esimerkillä
Temaattinen kartta "Sosiaalinen sfääri" Nižni Novgorodin esimerkillä
Integraaliset ominaisuudet mahdollistavat alueen ominaisuuksien ymmärtämisen useiden tekijöiden avulla minimaalisella tiedonhäviöllä.
Yhteenvetona on syytä todeta vielä kerran, että alueiden analysointi on nykyään erittäin tärkeä vaihe kaupunkiympäristön kehittämisen ongelmien ratkaisemisessa, rakentamisinvestointipaikkojen valinnassa, edullisimman paikan löytämisessä uusille tiloille ja muihin tehtäviin.
Artikkelissa ehdotettu alueanalyysimenetelmä "lämpömallilla" eri luonteisista tekijöistä ei ole kriittinen tekijäjoukon kannalta, eli se ei aseta rajoituksia tai vaatimuksia lähtötiedolle.
Lähdetietojen monimuotoisuus ja redundanssi sekä mahdollisuus käyttää avointa dataa tarjoavat rajattomat mahdollisuudet minkä tahansa alueen analysointiin maailmasta.
Seuraavissa alueanalyysin ongelmille omistetuissa julkaisuissa aiomme paljastaa mallien kokoamisen piirteitä käyttäen pääkomponentteja ja menetelmiä niiden toteuttamiseksi sellaisiin tehtäviin kuin:
— parhaan sijainnin valitseminen uutta kohdetta sijoitettaessa;
— hintapinnan rakentaminen tietylle kohteelle markkina-arvoa käyttäen;
- arvioida tietyntyyppisen toiminnan kannattavuutta kohteiden sijainnista riippuen.
Suunnitelmissa on myös esittää menetelmiä käänteiseen siirtymiseen pääkomponenteista tekijöihin, mikä puolestaan mahdollistaa mallin saamisen tietyn alueen tekijöistä.
Lähde: will.com