ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಉಷ್ಣ ವಿಭವಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ನಲ್ಲಿ ರಸ್ತೆ ಜಾಲಕ್ಕಾಗಿ ಉಷ್ಣ ವಿಭವವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಉದಾಹರಣೆ

ನಗರ ಪ್ರದೇಶವು ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ನಿರಂತರ ಬದಲಾವಣೆಯಲ್ಲಿದೆ. ನೀವು ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು (ಅಂಶಗಳು) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಗರ ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು. ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅಂಶಗಳು ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವ (ಧನಾತ್ಮಕ, ಋಣಾತ್ಮಕ) ಮತ್ತು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಸಂರಚನೆ (ಬಿಂದುಗಳು, ರೇಖೆಗಳು, ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳು) ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಪ್ರದೇಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಅದರ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಸ್ತುವಿನ ಪ್ರಭಾವದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟ. ಇಂದು, "ಸಂಸ್ಕೃತಿ", "ಸಾಮಾಜಿಕ ಗೋಳ", "ಸಾಮಾಜಿಕ ಉದ್ವೇಗ", "ಉತ್ತಮ ಜೀವನ", "ಆರ್ಥಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ", "ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆರೋಗ್ಯ" ಮುಂತಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತಿದೆ. ನಾವು ವಿವಿಧ ಸಾಮಾಜಿಕ ಗುಂಪುಗಳು, ವಿವಿಧ ವಯಸ್ಸಿನ ಮತ್ತು ಲಿಂಗಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಲ್ಲದೆ, ಆಧುನಿಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲಿ ನಗರದ ಗಡಿಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕು. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ದೈನಂದಿನ ವಲಸೆ, ದೂರದ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಸಾರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವು ನಗರದ "ಗಡಿಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮಸುಕುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ". ಈಗ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಗರದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಗರದ ಗಡಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಇಂದು ಪ್ರದೇಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ನಗರ ಪರಿಸರದ ಅನೇಕ ಒತ್ತುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

"ಥರ್ಮಲ್" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಲೇಖನವು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ವಿವಿಧ ಸ್ವಭಾವಗಳ (ಪಾಯಿಂಟ್, ರೇಖೀಯ ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶ) ವಸ್ತುಗಳ (ಅಂಶಗಳು) ರಚಿಸಿದ ವಿಭವಗಳ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭೂಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾ (ಅಂಶಗಳು) ಗುಂಪಿನಿಂದ ಪ್ರದೇಶದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ (ಸ್ಕೋರ್) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಚಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾದ ವಿಭವಗಳು ಭೌತಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ - ವಿಭಿನ್ನ ಆಯಾಮಗಳ (2D, 3D) ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಶಾಖ ಪ್ರಸರಣ. ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು "ಥರ್ಮಲ್" ಚಿತ್ರಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು (ಪ್ರದೇಶದ "ಶಾಖ" ನಕ್ಷೆಗಳು), ಚಿತ್ರದ ಬಣ್ಣದ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಪ್ರದೇಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹಂತದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರದೇಶದ ಅಂಶಗಳು

ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸೂಚಕಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಂಗಡಿಗಳು, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಸೌಲಭ್ಯಗಳು, ರಸ್ತೆಗಳು, ಕಾಡುಗಳು ಮತ್ತು ಜಲಮೂಲಗಳು ಸೇರಿವೆ.

ಪ್ರಭಾವದ ಸೂಚಕಗಳು ವಸ್ತುಗಳು ಪ್ರತಿಫಲಿತ ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರಭಾವ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ. ಪ್ರಭಾವ ಸೂಚಕಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ಎಟಿಎಂಗಳು, ಬಿಲ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು, ಸ್ಮಾರಕಗಳು.

ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಪ್ರಭಾವದ ಅಂಶಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಎರಡೂ ಪದಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ - ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಸೂಚಕಗಳು.

ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವೆಂದರೆ ಆರಂಭಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಹಂತ. ಇಂದು ವಿವಿಧ ಹಂತದ ವಿವರಗಳ ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ಇದೆ.

ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮುಕ್ತ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಮುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಯಮದಂತೆ, ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಾರ್ಮಿಕ-ತೀವ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ತೆರೆದ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ, ನಾಯಕ, ನಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ OpenStreetMap (OSM) ಆಗಿದೆ. ಈ ಮೂಲದಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಪ್ರತಿದಿನ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

OpenStreetMap (OSM) ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ:

- OSM ಸ್ವರೂಪ. ".osm" ವಿಸ್ತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುಖ್ಯ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು XML ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ - ನೋಡ್ಗಳು, ಮಾರ್ಗಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು.

- "ಪೋಲಿಷ್ ಸ್ವರೂಪ". ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ".mp" ವಿಸ್ತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

- PBF ಸ್ವರೂಪ. ".osm.pbf" ವಿಸ್ತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸ್ವರೂಪ.

ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು:

- 2 ಜಿಐಎಸ್
ಸಂಪನ್ಮೂಲವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಮಾಸಿಕ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ 3-ಹಂತದ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

- KML (ಕೀಹೋಲ್ ಮಾರ್ಕಪ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್) ಫೈಲ್‌ಗಳು
KML (ಕೀಹೋಲ್ ಮಾರ್ಕಪ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್) ಫೈಲ್‌ಗಳು ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಿಗಾಗಿ Google Earth, Google Maps ಮತ್ತು Google Maps ನಲ್ಲಿ ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಫೈಲ್ ಸ್ವರೂಪವಾಗಿದೆ.

KML ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಹೀಗೆ ಮಾಡಬಹುದು:
- ಭೂಮಿಯ ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ವಿವಿಧ ಐಕಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಹಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ
- ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಯ್ದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ವಿವಿಧ ಕೋನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ
- ವಿಭಿನ್ನ ಓವರ್‌ಲೇ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
- ವಸ್ತುವಿನ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಶೈಲಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ, ಹೈಪರ್‌ಲಿಂಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್‌ಲೈನ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು HTML ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ
- ಅಂಶಗಳ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಗುಂಪಿಗಾಗಿ ಫೋಲ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
- ರಿಮೋಟ್ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ನೋಡ್‌ಗಳಿಂದ KML ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಿ
- XNUMXD ವೀಕ್ಷಕದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪ್ರಕಾರ KML ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ

- ರಾಜ್ಯ ನೋಂದಣಿ, ಕ್ಯಾಡಾಸ್ಟ್ರೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಟೋಗ್ರಫಿಗಾಗಿ ಫೆಡರಲ್ ಸೇವೆ "ರೋಸ್ರೀಸ್ಟ್ರ್"
Rosreestr ಪೋರ್ಟಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯು ಅದರ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ, ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಬಂಡವಾಳ ನಿರ್ಮಾಣ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಭೂ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಉಚಿತವಾಗಿ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಪಡೆಯಲು ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ. Rosreestr ಪೋರ್ಟಲ್ ಕೂಡ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪ್ರವೇಶ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

- ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಡೇಟಾವು ಪ್ರದೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಮೂಲವಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇಂದಿನಂತೆ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸೂಚಕಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿದೆ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಅಧಿಕಾರಿಗಳ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ.

- ಅಧಿಕಾರಿಗಳ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಹಿತಿಯು ಸರ್ಕಾರಿ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ.

ಪ್ರಾಂತ್ಯಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವುದು ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ನೀವು ಕಂಡುಕೊಂಡ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬಳಸಬಹುದು; ತೆರೆದ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, OSM ಸಂಪನ್ಮೂಲದಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯು ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದ ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಕು ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕು.

"ಥರ್ಮಲ್" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯ ಭೌತಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಭೂಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಇಂದು ಬಿಸಿ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ನಗರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆಗಳ ತರ್ಕಬದ್ಧ ಆಕರ್ಷಣೆಗೆ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಹರಿಸಲಾದ ವಿವಿಧ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು:

- ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಪ್ರದೇಶದ ಅತ್ಯಂತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ವಿವರವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು.
ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಪ್ರದೇಶದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿಯೂ ಬಿಂದುಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರದೇಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶವು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಸ್ಕೃತಿ, ಉದ್ಯಮ, ವ್ಯಾಪಾರ, ಇತ್ಯಾದಿ.

- ಆಯ್ದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕಾರದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು, ವಿಶೇಷ ಮಳಿಗೆಗಳು, ಶಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನಾ ಕೇಂದ್ರಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಹೂಡಿಕೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಇರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಅನುಕೂಲಕರ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು.

- ಪ್ರದೇಶದ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಳಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.
ಈ ನಿರ್ದೇಶನವು ಪ್ರದೇಶದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿವರವಾದ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಅಧ್ಯಯನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ.

- ಹೊಸ ರಸ್ತೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾರ್ಗಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೆಚ್ಚದ ಮಾದರಿಗೆ ಒಂದು ಅಂಶದ ಕೊಡುಗೆಯ ನಿರ್ಣಯ.

- ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಪ್ರಾಂತ್ಯಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಪ್ರದೇಶಗಳ ಹೋಲಿಕೆ).

"ಥರ್ಮಲ್" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನದ ಮೂಲತೆಯು ಭೂಪ್ರದೇಶ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸೂಚಕಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿದೆ - ಸಂಭಾವ್ಯತೆಗಳು, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ವಸ್ತುವಿನ (ಪ್ರಭಾವ ಅಂಶ) ಪ್ರಭಾವದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಧ್ಯಯನದ ಸಾರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಉಷ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ಪದಗಳನ್ನು ಹೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಭೌತಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ನೀಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿವೆ ಬಲ ಕ್ಷೇತ್ರ и ಬಲದ ಕಾರ್ಯ. ಬಲ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಶಕ್ತಿಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಬಲದ ಕಾರ್ಯವು ಬಲದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ನಿಯಮಕ್ಕಾಗಿ, ಬಲ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಸೂತ್ರದಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ:

F=k/r2, ಅಲ್ಲಿ
ಕೆ - ಸ್ಥಿರ;
ಆರ್ - ಸಂವಹನ ವಸ್ತುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರ.

ಬಲದ ಕಾರ್ಯ ϕ ಅನ್ನು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

dϕ=-F*dr, ಅಲ್ಲಿ
ϕ-ಬಲ ಕ್ಷೇತ್ರ ವಿಭವ;
dϕ, dr - ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ಗಳು;
r ಎಂಬುದು ಸಂವಹನ ವಸ್ತುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರ,

ಆದ್ದರಿಂದ ϕ=k/r.

ಫೋರ್ಸ್ ಫೀಲ್ಡ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ϕ ದ ಭೌತಿಕ ಅರ್ಥವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವಾಗ ಬಲ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಕೆಲಸ E ಆಗಿದೆ. ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ನಿಯಮದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಸ್ತುವಿನ ಅಂತರವು r2 ನಿಂದ r1 ಗೆ ಬದಲಾದಾಗ, ಬಲದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸೂತ್ರದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ

E=k*(1/r1-1/r2), ಅಲ್ಲಿ
ಇ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವಾಗ ಬಲ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಮಾಡಿದ ಕೆಲಸ;
r1, r2 - ವಸ್ತುವಿನ ಆರಂಭಿಕ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಸ್ಥಾನ.

ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ, ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ವಸ್ತುಗಳ (ಅಂಶಗಳು) ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಒಂದು ಶಕ್ತಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು (ಶಕ್ತಿ ಕಾರ್ಯ), ಮತ್ತು ಒಟ್ಟು ಉಷ್ಣ ವಿಭವವಾಗಿ ಪ್ರದೇಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟ (ಬಲ ಕ್ಷೇತ್ರ) ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ (ಅಂಶಗಳು). ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ, ಉಷ್ಣ ವಿಭವವು ತಾಪಮಾನವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು "ಥರ್ಮಲ್" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯು ಪ್ರದೇಶದ ಒಂದು ಬಿಂದುವಿನ ಮೇಲೆ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳ ಒಟ್ಟು ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾವು ಬಿಂದುಗಳು, ರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು, ವಿಸ್ತೃತ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ತುಣುಕಿಗೆ, ಬಿಂದುವಿನಿಂದ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯನ್ನು ವಸ್ತುವಿನ ತುಣುಕಿನ (ಅಂಶ) ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾದ ಗುಣಕದೊಂದಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.

ನಿಕಟ ಹೋಲಿಕೆಯ ತತ್ವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಪಾರದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನದಿಂದ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅರಣ್ಯ ವಸ್ತುಗಳು, ಜಲಮೂಲಗಳು, ವಸಾಹತುಗಳು, ಸಾರಿಗೆ ನಿಲ್ದಾಣಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳಿವೆ. ಅರ್ಥದಿಂದ ಒಂದಾದ ಗುಂಪುಗಳು ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳ (ಅಂಶಗಳು) ಮೂಲಕ ಹೋದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಉಷ್ಣ ವಿಭವಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನಾವು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ.

ವಿಭವಗಳ ಬಳಕೆಯು ("ಶಾಖ ನಕ್ಷೆಗಳು") ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾದಿಂದ "ಉಷ್ಣ" ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವದ ವಸ್ತುಗಳ (ಅಂಶಗಳು) (ವಿಭವಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ) ಚಲಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಪ್ರದೇಶದ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅಂಶದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ನಗರದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವಿವಿಧ ದಿಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ. ಹೀಗಾಗಿ, ನಾವು ಪ್ರದೇಶದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಿಂದುವಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ತೀವ್ರತೆಯ ಹೊಳಪನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ.

ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ ಪ್ರದೇಶದ "ಥರ್ಮಲ್" ಚಿತ್ರಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.

ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ನ "ಥರ್ಮಲ್" ನಕ್ಷೆ, "ಫಾರ್ಮಸಿ ಚೈನ್" ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ

ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ನ "ಶಾಖ" ನಕ್ಷೆ, "ವಯಸ್ಕರಿಗೆ ಪಾಲಿಕ್ಲಿನಿಕ್ಸ್" ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ

ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ನ "ಥರ್ಮಲ್" ನಕ್ಷೆ, "ಮಕ್ಕಳ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯಗಳು" ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ

ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ನ "ಥರ್ಮಲ್" ನಕ್ಷೆ, "ಕೈಗಾರಿಕಾ ವಲಯಗಳು" ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ

ಪ್ರದೇಶದ "ಥರ್ಮಲ್" ಚಿತ್ರಗಳು ಪ್ರಭಾವದ ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ವಿಭವಗಳ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಂದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರದೇಶದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಒಂದು ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿ ಪಡೆದ ವಿಭವಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಇದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (PCA). ಈ ವಿಧಾನದ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು ವಿಕಿಪೀಡಿಯ.

ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಆರಂಭಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ವಿಧಾನದ ಮೂಲತತ್ವವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ - ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಧಾನವು ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು (ಅಂಶಗಳನ್ನು) ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಧಾನದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಹೊಸ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ - ಮೂಲ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿವಳಿಕೆ ನೀಡುವ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳು, ಅದರ ಸಹಾಯದಿಂದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ, ಅದರ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. .

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿವೆ - ಕೆಲವು ಗುಣಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಅಂಶಗಳ ವಿಭವಗಳ ಮೊತ್ತ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾವುದೇ ಅಂಶವು ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಆದರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ಪ್ರದೇಶದಾದ್ಯಂತ ಬದಲಾಗದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಧಾನವು ಈ ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ಮುಖ್ಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಮಾಹಿತಿಯ ಅವರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಆದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ - ಅಂದರೆ. ಪ್ರದೇಶದಾದ್ಯಂತ ಹರಡುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಯಮದಂತೆ, ಸುಮಾರು ನೂರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಮೊದಲ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕವು ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯ (ವ್ಯತ್ಯಾಸ) 50% ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು.

ಮುಖ್ಯ ಘಟಕ, ಪ್ರದೇಶದ ಕೆಲವು ಅಮೂರ್ತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ಸೂಚಕವಾಗಿ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮುಖ್ಯ ಘಟಕದೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಅಂಶಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಮುಖ್ಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಯಮದಂತೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳು ಮುಖ್ಯ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ:

- ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟ;
- ಪ್ರದೇಶದ ಸಾರಿಗೆ ಘಟಕ;
- ಹವಾಮಾನ ವಲಯಗಳು;
- ಕೃಷಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟ;
- ಪ್ರದೇಶದ ಆರ್ಥಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.

ಅಂಕಿಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ ಹಲವಾರು ನಗರಗಳ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.

ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ನಲ್ಲಿ ನಗರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಮೊದಲ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ

ಯೆಕಟೆರಿನ್ಬರ್ಗ್ನಲ್ಲಿ ನಗರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಮೊದಲ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ

ಕಜಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ನಗರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಮೊದಲ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ

ಪೆರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ನಗರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಮೊದಲ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ

ಸಮರಾದಲ್ಲಿ ನಗರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಮೊದಲ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ

ಖಬರೋವ್ಸ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ನಗರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಮೊದಲ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ

ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು: ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್

ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪದ ನಗರ ಪರಿಸರದ ವಲಯಗಳ ಹುಡುಕಾಟವಾಗಿದೆ. ಈ ಹುಡುಕಾಟವು ಪ್ರದೇಶದ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಈ ಏಕರೂಪದ ವಲಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಬಳಸಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು - ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗುಂಪಿನ ಸಾಮೀಪ್ಯದ ತತ್ವವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.

ಟೆರಿಟರಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಎರಡು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

- ಪ್ರದೇಶದ ಉತ್ತಮ ಗ್ರಹಿಸಿದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು;
- ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಕಲನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಹಂಚಿಕೆ.

ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಆಯ್ದ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಈ ಅಂಶಗಳು ಬೆಲೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅಂಶಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರ.

ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ: ಕೆ-ಎಂದರೆ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಡೆಂಡ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ವಿಧಾನ. ಪ್ರಾಂತ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ವಿಧಾನವು ಸ್ವತಃ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ, ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನ "ಬೆಳೆಯುವುದು" ಇದರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಯೋಜನವು ಪ್ರದೇಶದ ರಚನೆಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅದರ ಕೆಲಸದ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿದೆ: ಅಸಮಾನವಾದವುಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಬದಲು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಏಕೀಕರಣ.

K- ಮೀನ್ಸ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ (ಕೆಳಗಿನ ಚಿತ್ರ) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.

ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರದೇಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟದೊಂದಿಗೆ ಸಮೂಹಗಳ ಅನುಸರಣೆ

ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರದೇಶದ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ನಮಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯ ವಿಷಯಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಗರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟ, ಪ್ರದೇಶದ "ಗಣ್ಯತೆ" ಮಟ್ಟ, ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮಟ್ಟ, ಪ್ರದೇಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಂಶವಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ವಿಷಯಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.

ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಕೆಲವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ (ತಜ್ಞರ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ), ನಾವು ಪ್ರದೇಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಒಂದು ಅಂಶದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ.

ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮೊದಲ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿವಳಿಕೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲ ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ, ಮತ್ತು ಆಯ್ದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರದೇಶದ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್.

ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮೊದಲ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕೆಳಗಿನ ಅಂಕಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.

ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ನಕ್ಷೆ "ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ವಸ್ತುಗಳು"

ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್ ಅವರ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ನಕ್ಷೆ "ಸಾಮಾಜಿಕ ಗೋಳ"

ಸಮಗ್ರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮಾಹಿತಿಯ ಕನಿಷ್ಠ ನಷ್ಟದೊಂದಿಗೆ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರದೇಶದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ನಗರ ಪರಿಸರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ, ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಸೌಲಭ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಅನುಕೂಲಕರ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಇಂದು ಪ್ರಾಂತ್ಯಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.

ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವಭಾವದ ಅಂಶಗಳಿಂದ "ಥರ್ಮಲ್" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಪ್ರದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನವು ಅಂಶಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲ, ಅಂದರೆ ಇದು ಆರಂಭಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪುನರುಕ್ತಿ, ಹಾಗೆಯೇ ತೆರೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಯಾವುದೇ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನಿಯಮಿತ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಶಾಂತಿ.

ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮೀಸಲಾಗಿರುವ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅವುಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ನಾವು ಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ:

- ಹೊಸ ವಸ್ತುವನ್ನು ಇರಿಸುವಾಗ ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು;
- ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಬೆಲೆ ಮೇಲ್ಮೈ ನಿರ್ಮಾಣ;
- ವಸ್ತುಗಳ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಲಾಭದಾಯಕತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ.

ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳಿಂದ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಹಿಮ್ಮುಖ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳಿವೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೂಲ: www.habr.com