ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਥਰਮਲ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਟ ਨੈਟਵਰਕ ਲਈ ਥਰਮਲ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ

ਸ਼ਹਿਰ ਦਾ ਖੇਤਰ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਵਿਭਿੰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਵਸਤੂਆਂ (ਕਾਰਕ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸ਼ਹਿਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ) ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਰਚਨਾ (ਬਿੰਦੂ, ਰੇਖਾਵਾਂ, ਬਹੁਭੁਜ) ਵਿੱਚ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਹਿਲੂ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਸਤੂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅੱਜ, "ਸਭਿਆਚਾਰ", "ਸਮਾਜਿਕ ਖੇਤਰ", "ਸਮਾਜਿਕ ਤਣਾਅ", "ਚੰਗੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ", "ਆਰਥਿਕ ਵਿਕਾਸ", "ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੀ ਸਿਹਤ" ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵੱਧਦੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਾਜਿਕ ਸਮੂਹਾਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਮਰਾਂ ਅਤੇ ਲਿੰਗਾਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।

ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਕਲਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਮਨਮਾਨੀਆਂ ਹਨ. ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰਵਾਸ, ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀ "ਸਰਹੱਦ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ" ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਹੁਣ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਧਾਰਨਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਉੱਪਰ ਦੱਸੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਅੱਜ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਨਹਾਰ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਹਿਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਲੇਖ "ਥਰਮਲ" ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਵਿਭਿੰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ (ਬਿੰਦੂ, ਰੇਖਿਕ ਅਤੇ ਖੇਤਰ) ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ (ਕਾਰਕਾਂ) ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਖੇਤਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ (ਕਾਰਕਾਂ) ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਹੀ ਸੰਖਿਆਤਮਕ (ਸਕੋਰ) ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੱਕ ਜਾਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ - ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਾਂ (2D, 3D) ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਗਰਮੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸਾਰ। ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ "ਥਰਮਲ" ਚਿੱਤਰਾਂ (ਖੇਤਰ ਦੇ "ਗਰਮੀ" ਨਕਸ਼ੇ) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੰਗ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ.

ਖੇਤਰੀ ਕਾਰਕ

ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੂਚਕਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਉਹ ਵਸਤੂਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂਕ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਕਾਨਾਂ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਹੂਲਤਾਂ, ਸੜਕਾਂ, ਜੰਗਲ ਅਤੇ ਜਲ-ਸਥਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਸੂਚਕ ਵਸਤੂਆਂ ਹਨ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂਕ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵੀ ਹੋਣਾ। ਪ੍ਰਭਾਵ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ: ATM, ਬਿਲਬੋਰਡ, ਸਮਾਰਕ।

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ, ਜੋ ਦੋਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ - ਕਾਰਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਸੰਕੇਤਕ।

ਹੇਠਾਂ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਾਰਕਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਪੜਾਅ ਹੈ। ਅੱਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਗਰੀਆਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।

ਜਾਣਕਾਰੀ ਖੁੱਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਮਿਹਨਤ-ਮੰਨਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.

ਖੁੱਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਲੀਡਰ, ਸਾਡੀ ਰਾਏ ਵਿੱਚ, ਸਰੋਤ ਓਪਨਸਟ੍ਰੀਟਮੈਪ (OSM) ਹੈ। ਇਸ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

OpenStreetMap (OSM) ਸਰੋਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:

- OSM ਫਾਰਮੈਟ। ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ".osm" ਵਾਲਾ ਮੁੱਖ ਫਾਰਮੈਟ XML ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਚਿੱਤਰ - ਨੋਡ, ਮਾਰਗ, ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

- "ਪੋਲਿਸ਼ ਫਾਰਮੈਟ"। ".mp" ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

- PBF ਫਾਰਮੈਟ। ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ “.osm.pbf” ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਫਾਰਮੈਟ।

ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

- 2 ਜੀ.ਆਈ.ਐਸ
ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ 3-ਪੱਧਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

- KML (ਕੀਹੋਲ ਮਾਰਕਅੱਪ ਭਾਸ਼ਾ) ਫਾਈਲਾਂ
KML (ਕੀਹੋਲ ਮਾਰਕਅਪ ਲੈਂਗੂਏਜ) ਫਾਈਲਾਂ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ ਹਨ ਜੋ ਗੂਗਲ ਅਰਥ, ਗੂਗਲ ਮੈਪਸ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਗੂਗਲ ਮੈਪਸ ਵਿੱਚ ਭੂਗੋਲਿਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

KML ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
- ਧਰਤੀ ਦੀ ਸਤਹ 'ਤੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਈਕਨਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰੋ
- ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਦਲ ਕੇ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣ ਬਣਾਓ
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਓਵਰਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
- ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਡਿਸਪਲੇ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਹਾਈਪਰਲਿੰਕਸ ਅਤੇ ਇਨਲਾਈਨ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ HTML ਕੋਡ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
— ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਲੜੀਵਾਰ ਸਮੂਹ ਲਈ ਫੋਲਡਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
- ਰਿਮੋਟ ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ ਨੈਟਵਰਕ ਨੋਡਾਂ ਤੋਂ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ KML ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ
- XNUMXD ਦਰਸ਼ਕ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ KML ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ

- ਸਟੇਟ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਕੈਡਸਟ੍ਰੇ ਅਤੇ ਕਾਰਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਲਈ ਸੰਘੀ ਸੇਵਾ "Rosreestr"
Rosreestr ਪੋਰਟਲ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਸਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਪਰ, ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਇਹ ਪੂੰਜੀ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪਲਾਟਾਂ ਲਈ ਮੁਫਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ. Rosreestr ਪੋਰਟਲ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਪਹੁੰਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

- ਅੰਕੜਾ ਸੰਸਥਾਵਾਂ
ਅੰਕੜਾ ਡੇਟਾ ਖੇਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਸਰੋਤ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅੱਜ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਅੰਕੜਾ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਖਾਸ ਸੂਚਕਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਕੜਾ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰੀ ਅਥਾਰਟੀਆਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ।

- ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਰਕਾਰੀ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਹਿੱਸਾ ਜਨਤਕ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਰਚਨਾ 'ਤੇ ਕੋਈ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨਹੀਂ ਲਗਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ; ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਲੱਭਿਆ ਗਿਆ ਸੀ; ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲਣਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕੱਲੇ OSM ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਅਣਜਾਣ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ।

ਇੱਕ "ਥਰਮਲ" ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਭੌਤਿਕ ਵਿਆਖਿਆ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅੱਜ ਇੱਕ ਗਰਮ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਹਿਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਖਿੱਚ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।

ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

- ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਖੇਤਰ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ।
ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਖੇਤਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ਾ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ। ਅਜਿਹਾ ਵਿਸ਼ਾ ਖੇਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਉਦਯੋਗ, ਵਪਾਰ, ਆਦਿ।

- ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਸਤੂਆਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬੈਂਕਾਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਟੋਰਾਂ, ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਅਤੇ ਮਨੋਰੰਜਨ ਕੇਂਦਰਾਂ, ਆਦਿ) ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਸਥਾਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।

- ਖੇਤਰ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।
ਇਹ ਦਿਸ਼ਾ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਮਾਰਕੀਟ ਸਥਿਤੀ ਜੋ ਅਧਿਐਨ ਅਧੀਨ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੋਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

- ਨਵੀਆਂ ਸੜਕਾਂ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਰੂਟਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਲਾਗਤ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਨ।

- ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ)।

"ਥਰਮਲ" ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਮੌਲਿਕਤਾ ਖੇਤਰੀ ਵਿਕਾਸ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹੈ - ਸੰਭਾਵੀ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਵਸਤੂ (ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ) ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਸਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਥਰਮਲ ਸੰਭਾਵੀ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਕਹਿਣ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਭੌਤਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਰਸ ਖੇਤਰ и ਫੋਰਸ ਫੰਕਸ਼ਨ. ਬਲ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਊਰਜਾ ਦਾ ਆਯਾਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਬਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬਲ ਦਾ ਮਾਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਗਰੈਵੀਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਿਯਮ ਲਈ, ਫੋਰਸ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:

F=k/r2, ਕਿੱਥੇ
k - ਸਥਿਰ;
r - ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ।

ਬਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ϕ ਸਮੀਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:

dϕ=-F*dr, ਕਿੱਥੇ
ϕ—ਫੋਰਸ ਫੀਲਡ ਸੰਭਾਵੀ;
dϕ, dr - ਅੰਤਰ;
r ਪਰਸਪਰ ਆਬਜੈਕਟ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਹੈ,

ਇਸ ਲਈ ϕ=k/r.

ਬਲ ਫੀਲਡ ਪੋਟੈਂਸ਼ਲ ϕ ਦਾ ਭੌਤਿਕ ਅਰਥ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਫੋਰਸ ਫੀਲਡ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕੰਮ E ਹੈ। ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਗਰੈਵੀਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਦੂਰੀ r2 ਤੋਂ r1 ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

E=k*(1/r1-1/r2), ਕਿੱਥੇ
E ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਫੋਰਸ ਫੀਲਡ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕੰਮ ਹੈ;
r1, r2 - ਵਸਤੂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਸਥਿਤੀ।

ਕਿਸੇ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ, ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਵਸਤੂਆਂ (ਕਾਰਕ) ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਪਾਵਰ ਫੰਕਸ਼ਨ), ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਥਰਮਲ ਸੰਭਾਵੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ (ਫੋਰਸ ਖੇਤਰ) ਸਾਰੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ (ਕਾਰਕ) ਤੋਂ। ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਥਰਮਲ ਸੰਭਾਵੀ ਤਾਪਮਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ "ਥਰਮਲ" ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਸੰਭਾਵੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਕੁੱਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂ, ਰੇਖਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਹੁਭੁਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਟੁਕੜੇ ਲਈ, ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਨੂੰ ਵਸਤੂ ਦੇ ਟੁਕੜੇ (ਕਾਰਕ) ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਗੁਣਕ ਨਾਲ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਰਥ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਪਾਰਕ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਦੁਆਰਾ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਜੰਗਲੀ ਵਸਤੂਆਂ, ਜਲ-ਸਥਾਨਾਂ, ਬਸਤੀਆਂ, ਆਵਾਜਾਈ ਸਟਾਪ ਆਦਿ ਦੇ ਸਮੂਹ ਹਨ। ਅਰਥ ਦੁਆਰਾ ਸੰਯੁਕਤ ਸਮੂਹ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਾਰੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ (ਕਾਰਕਾਂ) ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਅਗਲੇਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਥਰਮਲ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਸੰਭਾਵੀ ("ਗਰਮੀ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ") ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ (ਕਾਰਕਾਂ) ਦੇ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ "ਥਰਮਲ" ਚਿੱਤਰਾਂ (ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ) ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਖੇਤਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਕਾਰਕ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ. ਸ਼ਹਿਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਖੇਤਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤੀਬਰਤਾ ਦੀ ਚਮਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੇ "ਥਰਮਲ" ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ.

ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਦਾ “ਥਰਮਲ” ਨਕਸ਼ਾ, “ਫਾਰਮੇਸੀ ਚੇਨ” ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਦਾ "ਹੀਟ" ਨਕਸ਼ਾ, "ਬਾਲਗਾਂ ਲਈ ਪੌਲੀਕਲੀਨਿਕ" ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਦਾ "ਥਰਮਲ" ਨਕਸ਼ਾ, "ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕ" ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਦਾ "ਥਰਮਲ" ਨਕਸ਼ਾ, ਕਾਰਕ "ਉਦਯੋਗਿਕ ਜ਼ੋਨ" ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਖੇਤਰ ਦੇ "ਥਰਮਲ" ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇਕਾਗਰਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅੱਗੇ, ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਸੰਭਾਵੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਟੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਪ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਪੀਸੀਏ) ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ.

ਵਿਧੀ ਦਾ ਸਾਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਸੁਮੇਲ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਲਈ - ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਧੀ ਵਸਤੂਆਂ (ਕਾਰਕਾਂ) ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਵਿਧੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਨਵੇਂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ - ਮੁੱਖ ਭਾਗ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। .

ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਮੀਕਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਕੁਝ ਕੁ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਜੋੜ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਾਰਕ ਦਾ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਰਚਨਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਘਟਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਆਰਡਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰੇ ਇਲਾਕੇ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਦਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਲਗਭਗ ਸੌ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਖੇਤਰ ਲਈ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਵਿਭਿੰਨਤਾ) ਦਾ ਲਗਭਗ 50% ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮੁੱਖ ਭਾਗ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੇਤਰ ਦੇ ਕੁਝ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਿਣਿਆ ਗਿਆ ਸੂਚਕ, ਦਾ ਕੋਈ ਸਪਸ਼ਟ ਨਾਮ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜੋ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਹਨ, ਸਾਨੂੰ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਕ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਹਨ:

- ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ;
- ਖੇਤਰ ਦੇ ਆਵਾਜਾਈ ਹਿੱਸੇ;
- ਜਲਵਾਯੂ ਖੇਤਰ;
- ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ;
- ਖੇਤਰ ਦੀ ਆਰਥਿਕ ਸੰਭਾਵਨਾ.

ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਸਮੇਤ, ਪਹਿਲੇ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ।

ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਰਸ਼ੀਅਨ ਫੈਡਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕਈ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਵਿੱਚ ਸ਼ਹਿਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ

ਯੇਕਾਟੇਰਿਨਬਰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਹਿਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ

ਕਾਜ਼ਾਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਹਿਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ

ਪਰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਹਿਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ

ਸਮਾਰਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਹਿਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ

ਖਾਬਾਰੋਵਸਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਹਿਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਖ ਭਾਗ

ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ

ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਕੰਮ ਦਾ ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਸ਼ਹਿਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਹੈ ਜੋ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਇਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਮਰੂਪ ਜ਼ੋਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਨੇੜਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਿਕ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।

ਟੈਰੀਟਰੀ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦੇ ਦੋ ਟੀਚੇ ਹਨ:

- ਖੇਤਰ ਦਾ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝਿਆ ਗਿਆ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਉਣਾ;
- ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੰਕਲਨ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।

ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਚੁਣੇ ਗਏ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕਲੱਸਟਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਕ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਕੁਝ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਮਾਜਿਕ ਖੇਤਰ।

ਇੱਥੇ ਦੋ ਆਮ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਹਨ: K- ਮਤਲਬ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਡੈਂਡਰੋਗ੍ਰਾਮ ਵਿਧੀ। ਪ੍ਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਵਿਧੀ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿਕਾਸ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ ਦਾ "ਵਧਣਾ" ਹੈ। ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਵਿਧੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਖੇਤਰੀ ਗਠਨ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ: ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਮਾਨ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ।

K- ਦਾ ਮਤਲਬ ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ (ਹੇਠਾਂ ਚਿੱਤਰ) ਲਈ ਗਣਨਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਨਾਲ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ

ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸ਼ਹਿਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ, ਖੇਤਰ ਦੀ "ਕੁਲੀਨਤਾ" ਦਾ ਪੱਧਰ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ, ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸਮਾਜਿਕ ਹਿੱਸਾ। ਇਹ ਥੀਮ ਗਲਤ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਅਟੁੱਟ ਸੰਕਲਪ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਕਾਰਕ ਹਨ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ (ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਸਮੇਤ), ਅਸੀਂ ਥੀਮੈਟਿਕ ਨਕਸ਼ੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਇੰਟੈਗਰਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਵਜੋਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭਾਗ, ਅਤੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਖੇਤਰ ਦਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ।

ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਲਈ ਪਹਿਲੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਥੀਮੈਟਿਕ ਨਕਸ਼ੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਥੀਮੈਟਿਕ ਨਕਸ਼ਾ "ਸਭਿਆਚਾਰਕ ਵਸਤੂਆਂ"

ਨਿਜ਼ਨੀ ਨੋਵਗੋਰੋਡ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਥੀਮੈਟਿਕ ਨਕਸ਼ਾ "ਸਮਾਜਿਕ ਖੇਤਰ"

ਇੰਟੈਗਰਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਹਿਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਉਸਾਰੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ, ਨਵੀਆਂ ਸਹੂਲਤਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਹੇਵੰਦ ਸਥਾਨ ਲੱਭਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੜਾਅ ਹੈ।

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਕਾਰਕਾਂ ਤੋਂ "ਥਰਮਲ" ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਭਾਵ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਜਾਂ ਲੋੜਾਂ ਨਹੀਂ ਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਰੋਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਖੁੱਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸੀਮਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਸ਼ਾਂਤੀ

ਖੇਤਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ:

- ਨਵੀਂ ਵਸਤੂ ਰੱਖਣ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਥਾਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ;
- ਮਾਰਕੀਟ ਮੁੱਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤ ਸਤਹ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ;
- ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਮੁਨਾਫੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ।

ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਤੋਂ ਕਾਰਕਾਂ ਤੱਕ ਉਲਟ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵੀ ਹਨ, ਜੋ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਖੇਤਰ ਲਈ ਕਾਰਕਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com