Az első publikációban () bemutattuk, hogyan lehet kihasználni a hőpotenciálokat a területek elemzésére általában. A következő publikációkban terveztük leírni, hogyan tárolják az információt a térbeli objektumokról az adatbázisokban, hogyan épülnek fel a főkomponens modellek, és egyáltalán, milyen feladatok állnak a területek elemzése mögött. De mindent a maga rendjében.
A hőpotenciálok módszerének alkalmazása elsősorban lehetőséget ad arra, hogy általános képet kapjunk a minket érdeklő területről. Például, ha az OSM-ből indítási információt veszünk a Barcelonai városról (Katalónia), és integrált elemzést végzünk paraméterek kiválasztása nélkül, akkor megkaphatjuk az első fő komponens "hőtérképeit". A "hőtérképekről" az első cikkben is beszéltünk, de nem árt emlékeztetni arra, hogy a "hőtérkép" kifejezés a potenciálok fizikai jelentéséből fakad, amelyeket integrált elemzésre használnak. A fizikában a potenciál a hőmérsékletet jelenti, míg a területek elemzésében a potenciál a terület egy konkrét pontjára gyakorolt hatások összegzett hatását jelenti.
Alább látható "hőtérkép" Barcelona városáról, amelyet integrált elemzés eredményeként kaptunk.
"Hőtérkép" az első fő komponensről, paraméterek kiválasztása nélkül, Barcelona városában.
Ha viszont megadunk egy adott paramétert (jelen esetben az ipart választottuk), akkor közvetlenül arról kapunk "hőtérképet".
"Hőtérkép" az első fő komponensről, ipar, Barcelona városában.
Természetesen az elemzési feladatok sokkal szélesebb körűek és változatosabbak, mint a kiválasztott terület általános értékelése, ezért példaként ebben a cikkben a legjobb hely keresésének feladatát és a hőpotenciálok módszerének technikai megvalósítását vizsgáljuk meg, míg a következő publikációkban másokat is áttekintünk.
A legjobb hely keresésének feladatának megoldása segít meghatározni, hogy a terület mennyire "kész" arra, hogy fogadja ezt az új objektumot, hogyan fog korrelálni a területen már meglévő egyéb objektumokkal, mennyire lesz értékes ez az új objektum a terület számára, és milyen értéket ad hozzá.
A technikai megvalósítás lépései
A technikai megvalósítást a következő eljárások végrehajtásának sorrendjeként lehet elképzelni:
- Az információs környezet előkészítése.
- Forrásinformációk keresése, gyűjtése és feldolgozása.
- A vizsgált területen csomóponti rács kialakítása.
- A terület tényezőinek fragmentálása.
- A tényezők potenciáljának kiszámítása.
- Tényezők kiválasztása a terület tematikus integrált jellemzőinek létrehozásához.
- A főkomponens-analízis alkalmazása a terület integrált mutatóinak megszerzésére.
- Modellek létrehozása új objektum építési helyének kiválasztásához.
1. lépés. Az információs környezet előkészítése
Ezen a lépésen a nyilvántartáskezelő rendszer (DBMS) kiválasztása, az információforrások meghatározása, az információgyűjtés módjainak és a gyűjtött információ mennyiségének meghatározása szükséges.
A munkához a PostgeSql adatbázist (DB) használtuk, azonban fontos megjegyezni, hogy bármely más, SQL-lekérdezésekkel működő adatbázis is megfelelő.
Az adatbázisban tárolni fogjuk a forrásinformációt – az objektumokra vonatkozó térbeli adatokat: adatok típusai (pontok, vonalak, poligonok), koordinátáik és egyéb jellemzőik (hossz, terület, mennyiség), valamint minden számított érték, amely a végzett munkák során keletkezett, és maguk a munkálatok eredményei.
A statisztikai információk térbeli adatokként is megjeleníthetők (például a térséghez tartozó statisztikai adatokkal ellátott megyék).
A gyűjtött forrásinformációk átalakítása és feldolgozása során olyan táblák keletkeznek, amelyek tartalmazzák a lineáris, pont- és felületi tényezők információját, azok azonosítóit és koordinátáit.
2. lépés. Forrásinformációk keresése, gyűjtése és feldolgozása
A feladat megoldásához felhasználjuk a nyílt térképforrásokból származó információkat, amelyek a területről szólnak. Véleményünk szerint az OSM információ a legjobb, mert ez naponta frissül a világ minden táján. Ha azonban sikerül más forrásokat is összegyűjteni, az sem hátrány.
Az információ feldolgozása a homogenitás elérése, a hamis adatok kiszűrése és a betöltés előkészítése az adatbázisba.
3. lépés. A vizsgált területen csomóponti rács építése
A folyamatos elemzés érdekében az elemzett területen hálót kell létrehozni, amelynek csomópontjai a megadott koordináta rendszerben helyezkednek el. Minden hálócsomópontban később meghatározható a potenciál értéke. Ez lehetővé teszi az egységes területek, klaszterek és az elemzés végső eredményeinek vizualizálását.
A megoldandó feladatok függvényében kétféle hálózatépítési lehetőség áll rendelkezésre:
— Rendszeres lépésközű háló (S1) – a terület egészére vonatkozó áttekintő háló. Ezen a hálón számolják a potenciálokat a tényezőktől, meghatározzák a terület integrált jellemzőit (fő komponensek és klaszterek), és kiadják a modellezés eredményeit.
Ennek a hálónak a kiválasztásakor meg kell adni:
- a háló lépésközét – azokat az intervallumokat, ahol a háló csomópontjai találhatók;
- az elemzett terület határait, amely megfelelhet az adminisztratív-területi felosztásnak, vagy lehet egy terület a térképen, amely több szögletből áll, és korlátozza a számítás területét.
— Szabálytalan lépésközű háló (S2) leírja a terület különböző pontjait (például középpontokat). Ezt használják a tényezők potenciáljának kiszámítására, meghatározzák a terület integrált jellemzőit (fő komponensek és klaszterek). A fő komponensek kiszámításával végzett modellezés csak a szabálytalan lépésközű hálón történik, míg a modellezés eredményeinek vizualizálásakor a szabálytalan lépésközű háló csomópontjainak klaszterszámait a szabályos lépésközű háló csomópontjaiba viszik át a koordináták közeli elve alapján.
Az adatbázisban a háló csomópontjainak koordinátáiról szóló információ egy táblázatban van tárolva, amely minden csomópont esetében tartalmazza a következő adatokat:
- csomópont azonosító;
- csomópont koordinátái (x, y).
A rendszeres lépésközű hálók példái különböző területeken különböző lépésközökkel az alábbi ábrákon láthatók.
Nizhny Novgorod városának lefedettségi hálója (vörös pontok). Nizhny Novgorod régió lefedettségi hálója (kék pontok).
4. lépés. A terület tényezőinek fragmentumokra osztása
A további elemzéshez a terület kiterjedt tényezőit diszkrét tényezőkké kell alakítani, hogy minden hálócsomópont tartalmazza az abban jelen lévő tényezőkről szóló információt. A lineáris tényezőket szakaszokra, a felületi tényezőket fragmentumokra osztják.
A bontási lépés a terület nagysága és a tényező sajátosságai alapján kerül kiválasztásra. Nagy területeknél (mezők) a bontási lépés 100-150 m lehet, míg kisebb területeknél (városok) ez 25-50 m között változik.
Az adatbázisban a bontás eredményei táblázatos formában kerülnek tárolásra, minden egyes szegmenshez a következő információkkal:
- tényező azonosító;
- a kapott bontási szegmensek középpontjai (x, y);
- a bontási szegmensek hossza/területe.
5. Lépés: A tényezőkből származó potenciálok számítása
Az egyik lehetséges és érthető megközelítés az alapinformációk elemzésére az, hogy a tényezőket a befolyásoló objektumok potenciáljainak tekintjük.
Használjuk a Laplace-egyenlet fundamentális megoldását a kétdimenziós esetben – a ponttól való távolság logaritmusát.
Figyelembe véve a potenciál végső értékének nullához való követelményét és a potenciál nagy távolságokon való korlátozását, a potenciál a következőképpen határozható meg:
ha r<r1 (1)
ha r2>r>=r1
ha r>=r2
A pontforrásból származó befolyás potenciáljának formája
A logaritmikus függvénynek nullánál korlátozottnak kell lennie, és ésszerűen korlátozottnak egy bizonyos távolságra a tényezőktől. Ha nem korlátoznánk a potenciált nagy távolságokon a tényezőtől, rengeteg információt kellene figyelembe venni a vizsgált pont távolában, amely gyakorlatilag nem befolyásolja az elemzést. Ezért bevezetünk egy tényező hatósugarát, amelyen túl a tényező hozzájárulása a potenciálhoz nulla.
A város esetében a tényező hatósugarát félórás gyalogos hozzáférésre – 2000 méterre – állapítjuk meg. A terület esetében félórás szállítási hozzáférésről – 20 000 méterről – beszélhetünk.
Így, a potenciál értékeinek kiszámítása után, minden tényezőtől összesített potenciált kapunk minden csomópontban a rendszeres rácsban.
6. Lépés: Tényezők kiválasztása a terület tematikus integrált jellemzőinek létrehozásához
Ebben a lépésben a terület tematikus integrált jellemzőinek létrehozásához a legfontosabb és informatívabb tényezőket választjuk ki.
A tényezők kiválasztása automatikusan végezhető, ha meghatározzuk a paraméterek (korreláció, hatás százaléka stb.) bizonyos határait, vagy szakértői úton, a feladat témájának ismeretével és a terület bizonyos ismeretével.
Miután a legfontosabb és leginformatívabb tényezők ki lettek választva, a következő lépéshez lehet lépni — a főkomponensek értelmezése.
7. Lépés. A főkomponensek módszerének alkalmazása az integrált mutatók előállítására a területen. Klaszterezés.
A terület tényezőiről szóló kezdeti információ, amelyet az előző lépésben potenciálokká alakítottunk át, minden hálózati csomópont számára kiszámítva új integrált mutatókká egyesül — főkomponensekké.
A főkomponens módszer elemzi a tényezők változékonyságát a vizsgált területen, és ennek az elemzésnek az eredményei alapján megtalálja a legjobban változó lineáris kombinációjukat, amely lehetővé teszi a változásuk mértékének kiszámítását — a területi szórást.
Vegyük a feladatot a lineáris modell funkciójának megközelítési modelljének kialakítására megadott értékekhez.
(2)
Ahol i — a komponens száma,
n — a számított értékekben részt vevő komponensek száma.
j — a területi pont csomópontjának indexe, j=1..k.
k — a területi hálózat összes csomópontjának száma, amelynél a főkomponensek számítva lettek.
— a modell i-edik főkomponenséhez tartozó együttható.
— az i-edik főkomponens értéke a j-edik pontban.
B — a modell szabad tagja.
— a tényező j-edik pontjában a potenciál, amire a modellt építjük.
Határozzuk meg az egyenlet ismeretlenségeit. (2) a legkisebb négyzetek módszerével, a főkomponensek tulajdonságait felhasználva:
(3)
Ahol i és i2 — a komponensek számai, i<>i2.
j — a terület csomópontjának indexe.
k — a terület összes csomópontjának száma.
(4)
(3) a komponensek közötti korreláció hiányát jelenti.
(4) — bármely komponens összegértéke nulla.
Kapjuk:
(5)
Itt a jelölések az egyenlethez hasonlóan, (2), 
jelenti a potenciál átlagértékét.
Ez az eredmény így értelmezhető:
A modell egy egyszerű kifejezés, amely a modellezett mennyiség átlagértékéből és minden komponens számára egyszerű korrekciókból áll. Minimálisan a végeredménynek tartalmaznia kell a szabad B tagot és az első főkomponenst. Az alábbiakban bemutatjuk az első főkomponens hőtérképeit a Nizhny Novgorod területén.
A fő összetevők alapján homogén területek építhetők. Ezt meg lehet tenni minden paraméter alapján, vagy például csak az árképzők szerint - azaz klaszterezést lehet végezni. Ehhez használható . Minden homogén terület esetén kiszámítják az 1. fő összetevő átlagos értékét, amely a terület fejlettségi szintjét jellemzi.
Az árképző paraméterek szerinti klaszterezés példájaként a Nizsnyi Novgorodi területet mutatjuk be.
Továbbá, az így nyert fő összetevők modellparamétereként felhasználva, árfelületet kapunk a területre.
A Nizsnyi Novgorod árfelülete
8. lépés. Modellek létrehozása az új objektum építési helyének kiválasztásához
Az új objektum (továbbiakban: 'objektum') elhelyezéséhez legvonzóbb hely kiválasztásához a 'objektum' elhelyezkedését az őt körülvevő infrastruktúrával kell összehasonlítani. Az 'objektum' működéséhez elegendő erőforrásnak kell rendelkezésre állnia, figyelembe kell venni számos pozitív és negatív hatást gyakoroló tényezőt is. E tényezők összessége meghatározható az 'objektum' működéséhez szükséges 'tápláló' környezetként. Az 'objektum' stabil működésének alapja a terület erőforrásainak és az objektumok számának összhangja.
Ezeknek az összehasonlításoknak az eredménye a potenciál, amely minden terület egyes pontjára vonatkozóan kiszámítható, és lehetővé teszi az új 'objektum' elhelyezésének vizuális és analitikai elemzését.
Például a kereskedelem terén fontos a folyamatos vásárlóáramlás, így a kereskedelmi objektumok szempontjából figyelembe kell venni azokat a tényezőket is, amelyek biztosítják ezt az áramlást (például szociális infrastruktúrák, munkahelyek, lakóhelyek, közlekedési főutak stb.).
Másrészt, amikor minden feltételt teljesítenek a kereskedelmi objektumok működésének biztosítására, figyelembe kell venni a kereskedelmi objektumok sűrűségét is, mivel a környezet 'fogyasztása' csökkenti a vásárlási lehetőségeket. Az emberek áramlása nem korlátlan, és ez vonatkozik pénzügyi erőforrásaikra valamint fizikai lehetőségeikre is.
A feladat megoldási algoritmusának lényege, hogy a fő összetevők függvényeként kapott potenciál maximálisan közelít a „tárgy” típusú objektumok kollektív potenciáljához; ezután kiszámítjuk a modell potenciálja és a „tárgy” típusú objektumok potenciálja közötti különbséget; az így kapott különbségből levonjuk egy „objektum” hozzájárulásának potenciálját; a kapott negatív értékeket nullára cseréljük, azaz kizárjuk azokat a helyeket, ahol nem elegendő erőforrás áll rendelkezésre az új „objektum” működtetéséhez.
A végrehajtott lépések eredményeként olyan területek pontjait kapjuk, ahol a potenciál pozitív értéket mutat, azaz kedvező elhelyezkedést biztosít a „tárgyunk” számára.
Más szavakkal, rendelkezésünkre állnak az összes, rendelkezésünkre álló tényező potenciáljai, és az a tényező, amely mentén modellt kívánunk építeni és elemezni a kiválasztott szakterületet (kereskedelem, ipar, kultúra, szociális szféra stb.).
Ehhez szükséges kiválasztani a tényezőket a környezeti változók - fő összetevők - kidolgozásához, és ezt követően ezeken alapuló modelleket számítani.
A tényezők kiválasztását javasoljuk az összes tényező korrelációs elemzése révén, a szakterület referencia tényezőjével. Például kultúra terén ezek lehetnek színházak, az oktatási rendszerben iskolák stb.
Kiszámítjuk a referencia potenciál és az összes tényező potenciálja közötti korrelációt. Azokat a tényezőket választjuk ki, amelyek korrelációs együtthatója abszolút értékben meghalad egy bizonyos nagyságot (jellemzően a minimális korrelációs együtthatót 0,3-ra állítják be).
(6)
ahol 
— az i-edik tényező korrelációs együtthatójának abszolút értéke a referencia tényezővel.
A korrelációt a területet lefedő hálózat minden csomópontján számítjuk.
A modell potenciálja és az új objektummal azonos típusú objektumok potenciálja közötti különbség (2) megmutatja a terület potenciálját, amely új objektumok elhelyezésére használható.
Ennek eredményeként megkapjuk a potenciál értékét, amely jellemzi a „tárgy” elhelyezésének előnyességi fokát a vizsgált területen.
Az alábbiakban példát láthatunk arra, hogyan lehet grafikus formában megjeleníteni az új „objektum” elhelyezési javasolt területeit.
Így tehát a legjobb elhelyezési hely kiválasztásának feladata eredményeként a terület pontszámaival jellemezhető minden egyes helyszínen, amely a befektetési objektum elhelyezésének potenciáljáról ad tájékoztatást, azaz minél magasabb a pontszám, annál előnyösebb az objektum elhelyezése.
Összegzésként érdemes megemlíteni, hogy ebben a cikkben csak egy feladatot vizsgáltunk, amely a területek elemzése segítségével megoldható, ha rendelkezésünkre állnak nyílt forrásokból származó adatok. Valójában a megoldható feladatok száma nagyon nagy, és csupán a fantáziánkon múlik.
Forrás: habr.com
