علائقي جي تجزيي لاءِ حرارتي صلاحيتون استعمال ڪندي

Nizhny Novgorod ۾ گهٽي نيٽ ورڪ لاء حرارتي صلاحيت جي حساب جو هڪ مثال

شهر جو علائقو هڪ پيچيده، متفاوت نظام آهي جيڪو مسلسل تبديلي ۾ آهي. توهان علائقي کي بيان ڪري سگهو ٿا ۽ شهري ماحول جو اندازو لڳائي سگهو ٿا مقامي شيون (فڪٽرز) استعمال ڪندي. علائقي کي بيان ڪرڻ وارا عنصر انهن جي اثر جي نوعيت ۾ مختلف آهن (مثبت، منفي) ۽ جاميٽري ترتيب (پوائنٽ، لائينون، ڪثرت).

اهو اڪثر ڪري ڪافي ڏکيو آهي ته هر فرد جي اثر جي درجي جي حد تائين علائقي جي ترقي جي سطح تي يا ان جي ڪنهن خاص پاسو. اڄ، "ثقافت"، "سماجي دائري"، "سماجي تڪرار"، "سٺو زندگي"، "اقتصادي ترقي"، "آبادي جي صحت" جي طور تي اهڙن تصورن جي وضاحت ۽ وضاحت ڪرڻ جو مسئلو تيزيء سان لاڳاپيل ٿي رهيو آهي. انهن تصورن جو ابهام وڌي ٿو جيڪڏهن اسان انهن کي مختلف سماجي گروهن، مختلف عمرن ۽ جنسن جي آبادي تي لاڳو ڪرڻ چاهيون ٿا.

اهو پڻ نوٽ ڪيو وڃي ٿو ته جديد تصور ۾ شهر جون حدون ڪافي خودمختيار آهن. آبادي جي روزاني لڏپلاڻ، دور دراز علائقن جي ٽرانسپورٽ جي رسائي شهر جي "سرحد کي دٻايو" اڃا به وڌيڪ. مجموعي طور تي استعمال ٿيل تصور عام طور تي شهر جي حدن کي ظاهر ڪري ٿو، پر ساڳئي وقت شهر جي حدن جي تصور کي اڃا به وڌيڪ مبہم بڻائي ٿو.

مٿي بيان ڪيل مسئلن جي باوجود، اڄ جي علائقن جو تجزيو ۽ جائزو سڀ کان وڌيڪ پرجوش ۽ دلچسپ علائقن مان آهن جيڪي شهري ماحول جي ڪيترن ئي مسئلن کي حل ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا.

مضمون ۾ "حرارتي" ماڊل استعمال ڪندي علائقي جو تجزيو ڪرڻ لاء هڪ طريقو غور ڪرڻ جي تجويز آهي. اهو طريقو مختلف نوعيت (پوائنٽ، لڪير ۽ علائقي) جي شين (فڪٽرن) پاران پيدا ڪيل امڪانن جي مطالعي تي ٻڌل آهي. ھن طريقي کي استعمال ڪندي علائقي جو تجزيو ان کي ممڪن بڻائي ٿو مقامي ڊيٽا جي ھڪڙي سيٽ مان منتقل ڪرڻ (فڪٽرز) علائقي کي بيان ڪرڻ واري علائقي جي ھر نقطي تي صحيح عددي (اسڪور) تشخيص ڏانھن.

علائقائي تجزيي جي حصي جي طور تي اڀياس ڪيل امڪانن جو هڪ جسماني تعبير آهي - مختلف طول و عرض جي ماحول ۾ گرمي جي پروپيگيشن (2D، 3D). هن رجحان کي "حرارتي" تصويرن جي صورت ۾ پيش ڪري سگهجي ٿو (علاقي جي "گرمي" نقشن)، تصوير جي رنگ جي شدت تي منحصر علائقي جي ترقي جي درجي جو خيال ڏي.

علائقائي عوامل

علائقائي تجزيي ۾ شامل آهي ڳولها ۽ پروسيسنگ معلومات جي باري ۾ فڪٽر جيڪي علائقي ۽ انهن جي اشارن کي متاثر ڪن ٿا. اثر انداز ڪندڙ عنصر اهي شيون آهن جيڪي ڀرپاسي واري علائقي کي متاثر ڪن ٿا ۽ انهن جي خاصيتن ۽ مقامي همراهن جو هڪ سيٽ آهي. متاثر ٿيندڙ عنصرن جا مثال شامل آهن دڪان، صنعتي سهولتون، رستا، ٻيلا ۽ پاڻي.

اثر جا اشارا شيون آهن عکاس شين جو اثر ۽ پڻ خاصيتن ۽ فضائي همراهن جو هڪ سيٽ هجڻ. اثر اشارن جا مثال: ATMs، بل بورڊ، يادگار.

هيٺ ڏنل پيشڪش ۾ اسان اثر جي عنصر جي تصور کي استعمال ڪنداسين، جيڪو ٻنهي اصطلاحن کي گڏ ڪري ٿو - عنصر ۽ اثر جي اشارن.

هيٺ ڏنل هڪ مثال آهي مقامي ڊيٽا جو جيڪو ڪم ڪري ٿو اثر انداز ڪندڙ عنصر.

علائقن جي تجزيي تي ڪم ڪرڻ جي اهم مرحلن مان هڪ شروعاتي معلومات گڏ ڪرڻ ۽ پروسيسنگ جو مرحلو آهي. اڄ اتي موجود عنصرن جي باري ۾ تمام گهڻو ڄاڻ آهي جيڪي علائقي تي اثر انداز ڪن ٿا تفصيل جي مختلف درجي جي.

معلومات کليل ذريعن يا محدود ذريعن کان حاصل ڪري سگهجي ٿي. ڪيترين ئي صورتن ۾، کليل معلومات تجزيو لاء ڪافي آهي، جيتوڻيڪ، ضابطي جي طور تي، ان کي ڪافي محنت جي سخت پروسيسنگ جي ضرورت آهي.

کليل ذريعن مان، اڳواڻ، اسان جي راء ۾، وسيلو آهي OpenStreetMap (OSM). هن ذريعن مان حاصل ڪيل معلومات سڄي دنيا ۾ روزانه اپڊيٽ ڪئي ويندي آهي.

OpenStreetMap (OSM) وسيلن جي معلومات هيٺين فارميٽ ۾ پيش ڪئي وئي آهي:

- OSM فارميٽ. ايڪسٽينشن سان مکيه فارميٽ ".osm" استعمال ڪيو ويندو آهي بيان ڪرڻ لاءِ XML گرافڪ تصويرون - نوڊس، رستا، رشتا.

- "پولش فارميٽ". ".mp" واڌ سان گڏ ٽيڪسٽ فارميٽ گرافڪس سان ڪم ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي.

- PBF فارميٽ. ".osm.pbf" واڌ سان گڏ ڊيٽا اسٽوريج فارميٽ.

توھان پڻ استعمال ڪري سگھو ٿا ھيٺ ڏنل معلومات جي ذريعن طور:

- 2 GIS
وسيلن ۾ اعليٰ معيار جي، مھينا پروسيس ٿيل معلومات شامل آھي، جنھن ۾ ادارن ۽ تنظيمن لاءِ 3-سطح جي بھترين درجي بندي آھي.

- KML (Keyhole Markup Language) فائلون
KML (Keyhole Markup Language) فائلون ھڪڙي فائل فارميٽ آھن جيڪي Google Earth، Google Maps، ۽ Google Maps لاءِ موبائل ڊوائيسز ۾ جاگرافيائي ڊيٽا کي ڊسپلي ڪرڻ لاءِ استعمال ٿينديون آھن.

KML فائلن سان توهان ڪري سگهو ٿا:
- مختلف آئڪن کي انسٽال ڪريو ۽ ڌرتيء جي مٿاڇري تي جڳهن کي ظاهر ڪرڻ لاء دستخط ڪريو
- ڪئميرا پوزيشن کي تبديل ڪندي چونڊيل شيون لاء مختلف زاوي ٺاهي
- مختلف اوورلي تصويرون استعمال ڪريو
- ڪنهن شئي جي ڊسپلي کي ترتيب ڏيڻ لاءِ انداز بيان ڪريو، هائپر لنڪس ۽ ان لائن تصويرون ٺاهڻ لاءِ HTML ڪوڊ لاڳو ڪريو
- فولڊر استعمال ڪريو عناصر جي درجه بندي گروپن لاءِ
- متحرڪ طور تي ريموٽ يا مقامي نيٽ ورڪ نوڊس مان KML فائلون وصول ۽ تازه ڪاري ڪريو
- XNUMXD ناظر ۾ تبديلين جي مطابق KML ڊيٽا حاصل ڪريو

- وفاقي سروس اسٽيٽ رجسٽريشن، ڪيڊسٽري ۽ ڪارٽوگرافي "Rosreestr"
Rosreestr پورٽل تي معلومات ان جي مواد ۽ لاڳاپي لاء قيمتي آهي، پر، بدقسمتي سان، اهو سرمائي تعميراتي منصوبن ۽ زمين جي پلاٽن لاء مفت گرافڪس حاصل ڪرڻ ممڪن ناهي. Rosreestr پورٽل پڻ وڏي مقدار ۾ محدود رسائي جي معلومات تي مشتمل آهي.

- شمارياتي ادارن
شمارياتي ڊيٽا علائقي جي باري ۾ معلومات جو هڪ جائز ذريعو آهي، جڏهن ته، اڄ تائين، شمارياتي ادارن مان ڊيٽا صرف هڪ خاص تعداد جي اشارن لاء موجود آهي، خاص طور تي شمارياتي ادارن جي رپورٽن ۽ علائقائي اختيارين جي رپورٽن ۾.

- اختيارين جي معلومات سسٽم
اعليٰ معيار جي معلومات سرڪاري انفارميشن سسٽم ۾ موجود هوندي آهي، پر ان جو صرف هڪ ننڍڙو حصو عوامي ڊومين ۾ شايع ڪيو ويندو آهي ۽ تجزيو لاءِ موجود هوندو آهي.

علائقن جو تجزيو ڪرڻ سان معلومات جي ٺهڻ تي ڪا خاص ضرورت لاڳو نه ٿيندي آهي؛ حقيقت ۾، توهان هر شيءِ استعمال ڪري سگهو ٿا جيڪا مليل هئي؛ کليل ذريعن کان معلومات عام طور تي مٽائي سگهجي ٿي. بهرحال، اهو ياد رکڻ گهرجي ته صرف OSM وسيلن مان حاصل ڪيل معلومات اڻڄاتل علائقي جو تجزيو ڪرڻ لاء ڪافي آهي.

"حرارتي" ماڊل استعمال ڪندي علائقي جو تجزيو. امڪانن جي جسماني تفسير

جيئن اڳ ذڪر ڪيو ويو آهي، علائقائي تجزيو اڄ هڪ گرم موضوع آهي ۽ مختلف شهري ماحول ۾ انفراسٽرڪچر جي ترقي ۾ سيڙپڪاري جي معقول ڪشش لاءِ هڪ طاقتور اوزار آهي.

علائقائي تجزيو استعمال ڪندي حل ٿيل مسئلن جي مختلف قسمن کي ڪيترن ئي وڏن علائقن ۾ گڏ ڪري سگھجي ٿو:

- هر نقطي تي علائقي جي سڀ کان وڌيڪ تفسير ۽ تفصيلي تشخيص حاصل ڪرڻ.
مسئلي کي حل ڪرڻ سان، توھان حاصل ڪري سگھوٿا پوائنٽن جو ھڪ سيٽ علائقي جي ھر نقطي تي، عام طور تي علائقي جي ترقي جي سطح جو خيال ڏيو، ۽ گڏوگڏ ھڪڙي خاص موضوع واري علائقي ۾. اهڙو موضوع ٿي سگهي ٿو، مثال طور، ثقافت، صنعت، واپار وغيره.

- ھڪڙي خاص قسم جي سيڙپڪاري جي شين کي رکڻ لاء سڀ کان وڌيڪ فائدي واري جڳھن جو تعين ڪرڻ (مثال طور، بئنڪ، خاص اسٽور، شاپنگ ۽ تفريحي مرڪز، وغيره).

- علائقي جي سڀ کان وڌيڪ اثرائتي استعمال جو تجزيو.
هي هدايت علائقي جي خاصيتن جي تفصيلي مطالعي جي اجازت ڏئي ٿو، مارڪيٽ جي صورتحال جيڪا مطالعي هيٺ علائقي ۾ ترقي ڪئي آهي، ۽ مشهور اختيارن جي سڃاڻپ.

- قيمت ماڊل ۾ ھڪڙي عنصر جي مدد جو تعين، نون رستن ۽ نون رستن جي اڀار جو مثال استعمال ڪندي.

- هڪ علائقي جي مختلف پهلوئن جو تجزيو ۽ مختلف علائقن جو تجزيو (علائقن جو مقابلو).

"حرارتي" ماڊل استعمال ڪندي آرٽيڪل ۾ تجويز ڪيل علائقي جي تجزيي جي طريقي جي اصليت خطي جي ترقي جي اشارن جي استعمال ۾ آهي - امڪاني، عددي اصطلاحن ۾ پيش ڪيل ۽ علائقي تي اعتراض (اثر عنصر) جي اثر جي درجي کي ظاهر ڪري ٿو.

مطالعي جي جوهر کي سمجهڻ لاء، اهو ضروري آهي ته حرارتي صلاحيت جي باري ۾ چند لفظن کي پاڻ کي چوڻ ۽ ان جي جسماني تشريح ڏيو.

فزڪس ۾ اهڙا تصور آهن جيئن قوت جو ميدان и طاقت جو ڪم. قوت جي ميدان ۾ توانائي جو طول و عرض آھي، قوت جي ڪم کي قوت جي طول و عرض آھي.

آفاقي ڪشش ثقل جي قانون لاءِ، قوت جي ميدان کي فارمولا ذريعي بيان ڪيو ويو آهي:

F=k/r2، ڪٿي
k - مسلسل؛
r - رابطي واري شين جي وچ ۾ فاصلو.

قوت فعل ϕ اظهار جي ذريعي طئي ڪيو ويو آهي:

dϕ=-F*dr، ڪٿي
ϕ- قوت جي ميدان جي صلاحيت؛
dϕ، dr - فرق؛
r وچ ۾ مفاصلو آهي شيون،

تنهن ڪري ϕ=k/r.

قوت جي ميدان جي صلاحيت جو جسماني مطلب ϕ اهو ڪم آهي E جيڪو فورس فيلڊ طرفان ڪيو ويندو آهي جڏهن هڪ خاص رستو گذري ويندو آهي. آفاقي ڪشش ثقل جي قانون جي صورت ۾، جڏهن ڪنهن شئي جو فاصلو r2 کان r1 ۾ تبديل ٿئي ٿو، ته قوت جو ڪم فارمولا ذريعي طئي ڪيو ويندو آهي.

E=k*(1/r1-1/r2)، ڪٿي
E اهو ڪم آهي جيڪو قوت جي ميدان طرفان ڪيو ويندو آهي جڏهن هڪ خاص رستو گذري ٿو؛
r1، r2 - اعتراض جي شروعاتي ۽ آخري پوزيشن.

علائقي جي تجزيي جي ڪم لاء، علائقي تي شيون (عوامل) جي اثر کي هڪ قوت سمجهي سگهجي ٿو (پاور فنڪشن)، ۽ علائقي جي ترقي جي سطح ڪل حرارتي صلاحيت جي طور تي (قوت جو ميدان) سڀني شين مان (عوامل). فزڪس جي مسئلن ۾، حرارتي امڪاني درجه حرارت آهي، ۽ "حرارتي" ماڊل استعمال ڪندي علائقي جي تجزيي جي مسئلن ۾، امڪاني علائقي ۾ هڪ نقطي تي تمام اثر انداز ڪندڙ عنصر جي مجموعي اثر جي نمائندگي ڪري ٿو.

فضائي ڊيٽا پوائنٽن، لائينن، ۽ ڪثرت تي مشتمل آهي. امڪانن کي ڳڻڻ لاءِ، وڌايل مقامي ڊيٽا کي ننڍن حصن ۾ ورهايو ويو آهي. هر ٽڪرا لاءِ، نقطي کان امڪاني حساب سان هڪ ضرب سان حساب ڪيو ويندو آهي برابر شئي جي ٽڪري جي سائيز (فڪٽر).

ڊيٽا کي ويجھي هڪجهڙائي جي اصول جي بنياد تي semantic گروپن ۾ ورهايل آهي. مثال طور، واپار جون شيون شيون گڏ ڪيون وينديون آهن. اتي ٻيلن جي شين جا گروپ، پاڻي جا لاش، آباديون، ٽرانسپورٽ اسٽاپ وغيره. مطلب جي لحاظ کان متحد گروپ هڪ عنصر جي نمائندگي ڪن ٿا. سڀني شين (فڪٽرن) جي ذريعي وڃڻ کان پوء، اسان وڌيڪ پروسيسنگ لاء مناسب حرارتي صلاحيت جو هڪ سيٽ حاصل ڪندا آهيون.

امڪانن جو استعمال ("گرمي نقشا") توهان کي اجازت ڏئي ٿو ته مقامي ڊيٽا کان "حرارتي" تصويرن ڏانهن منتقل ڪرڻ جي شين جي تصويرن (فڪٽرز) جي علائقي تي اثر انداز (امکانات جو تصور). اهڙي منتقلي اهو ممڪن بڻائي ٿو ته علائقي جي هر نقطي تي عنصر جي موجودگي جي درجي کي طئي ڪرڻ ۽ وڌيڪ تجزيو ڪرڻ، يعني. شهر جي ترقيءَ جي مختلف طرفن کي رنگ ۾ ڏيکاريو. اهڙيء طرح، اسان علائقي جي هر نقطي لاء مختلف شدت جي چمڪ حاصل ڪندا آهيون.

نزني نووگوروڊ جي علائقي جي "حرارتي" تصويرن جا مثال ڪيترن ئي عنصر جي حوالي سان هيٺ ڏنل آهن.

Nizhny Novgorod جو "حرارتي" نقشو، "فارميسي زنجير" عنصر کي ظاهر ڪري ٿو

Nizhny Novgorod جو "گرمي" نقشو، فڪر کي ظاهر ڪري ٿو "بالغ لاء پولي ڪلينڪ"

Nizhny Novgorod جو ”حرارتي“ نقشو، ”ٻارن جي ڪلينڪ“ جي فڪر کي ظاهر ڪري ٿو

Nizhny Novgorod جو "حرارتي" نقشو، "صنعتي علائقن" جي عنصر کي ظاهر ڪري ٿو

علائقي جي "حرارتي" تصويرن کي ممڪن بڻائي ٿو ته اثر جي مختلف شين مان امڪانن جي تسلسل کي طئي ڪرڻ. اڳيون، اهو ضروري آهي ته حاصل ڪيل امڪانن کي هڪ لازمي خاصيت ۾ گڏ ڪيو وڃي جيڪا علائقي جي تشخيص جي اجازت ڏئي ٿي ڪيترن ئي عنصر جي بنياد تي. اهو هڪ طريقو جي ضرورت آهي جيڪا توهان کي معلومات جي وڏي مقدار جو تجزيو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي، شيون سڃاڻڻ، ۽ ڊيٽا جي طول و عرض کي گھٽائي، معلومات جي گھٽ ۾ گھٽ مقدار کي وڃائڻ. انهن طريقن مان هڪ آهي پرنسپل جزو تجزيو (PCA). هن طريقي جي باري ۾ وڌيڪ تفصيل ۾ ملي ڪري سگهجي ٿو وڪيپيڊيا.

طريقي جو خلاصو اهو آهي ته شروعاتي پيٽرولر جو هڪ لڪير ميلاپ ڳولڻ جيڪو تجزيي جي علائقي ۾ تمام مضبوط طور تي تبديل ڪري ٿو. مقامي ڊيٽا لاءِ - علائقي ۾ سڀ کان وڌيڪ مضبوط تبديلي.

پرنسپل جزو جو طريقو انهن شين (فڪٽرن) جي سڃاڻپ ڪري ٿو جيڪي علائقي تي تمام گهڻو تبديل ٿين ٿا. طريقي جي نتيجي ۾، نوان متغير ظاهر ٿيندا آهن - بنيادي اجزاء، جيڪي اصل ڊيٽا جي ڀيٽ ۾ وڌيڪ معلوماتي آهن، جن جي مدد سان اهو علائقو جو تجزيو، بيان ۽ تصور ڪرڻ آسان آهي، جنهن تي ماڊل ٺاهڻ آسان آهي. .

پرنسپل جزا تجزياتي اظهار آهن - شروعاتي عنصرن جي امڪانن جو مجموعو خاص ڪوفيفينٽس سان. بهرحال، جيڪڏهن ڪنهن به عنصر جو علائقي تي هڪ اهم اثر آهي، پر تجزيي واري علائقي ۾ تبديل نٿو ٿئي، پرنسپل جزو جو طريقو هن عنصر کي پرنسپل اجزاء جي جوڙجڪ ۾ شامل نه ڪندو.

مکيه جزا معلومات جي نزولي ترتيب ۾ ترتيب ڏنل آهن - يعني. سڄي علائقي ۾ پکڙيل. پهرين پرنسپل جزا انفرادي عنصرن جي ڀيٽ ۾ خاص طور تي وڌيڪ معلومات کڻندا آهن ۽ علائقي کي چڱي طرح بيان ڪن ٿا. ضابطي جي طور تي، جڏهن اٽڪل سؤ عنصر استعمال ڪيو وڃي ٿو، پهريون پرنسپل حصو سڄي علائقي جي سڀني معلومات (تغير) جو تقريبا 50٪ کڻندو آهي. پرنسپل اجزاء هڪ ٻئي سان لاڳاپا نه هوندا آهن ۽ هر نقطي تي علائقي جي خاصيتن جي طور تي ماڊل لاء استعمال ڪري سگھجن ٿيون.

مکيه جزو، جيئن علائقي جي ڪجهه خلاصي طور تي ڳڻپيو ويو اشاري، واضح نالو ۽ درجه بندي نه آهي. بهرحال، عنصرن جو هڪ سيٽ جيڪو مضبوط طور تي بنيادي جزو سان لاڳاپو رکي ٿو اسان کي اجازت ڏئي ٿو ته مکيه جزن جي تشريح ڪري. ضابطي جي طور تي، هيٺيان عنصر بنيادي اجزاء سان لاڳاپيل آهن:

- بنيادي ڍانچي جي ترقي جي سطح؛
- علائقي جي ٽرانسپورٽ جو حصو؛
- موسمي علائقن؛
- زرعي ترقي جي سطح؛
- علائقي جي اقتصادي صلاحيت.

وڌيڪ تجزيو، جنهن ۾ ڪلسترنگ شامل آهي، اڳتي وڌندي پهرين چند اهم پرنسپل جزن سان.

انگن اکرن ۾ توهان روسي فيڊريشن جي ڪيترن ئي شهرن جي علائقي ۾ پهرين پرنسپل اجزاء جي گرافاتي نمائندگي ڏسي سگهو ٿا.

پهريون مکيه حصو Nizhny Novgorod ۾ شهري بنيادي ڍانچي جي ترقي جي سطح characterizing

يڪاترينبرگ ۾ شهري بنيادي ڍانچي جي ترقي جي سطح کي بيان ڪرڻ جو پهريون مکيه حصو

پهريون مکيه حصو کازان ۾ شهري بنيادي ڍانچي جي ترقي جي سطح characterizing

پرم ۾ شهري بنيادي ڍانچي جي ترقي جي سطح کي بيان ڪرڻ جو پهريون مکيه حصو

سمارا ۾ شهري بنيادي ڍانچي جي ترقي جي سطح کي نمايان ڪرڻ جو پهريون مکيه حصو

Khabarovsk ۾ شهري بنيادي ڍانچي جي ترقي جي سطح characterizing پهريون مکيه حصو

لازمي خاصيتون: ڪلسترنگ

علائقي جي تجزيي تي ڪم جو وڌيڪ مرحلو شهري ماحول جي علائقن جي ڳولا آهي جيڪي معيار ۾ هڪجهڙا آهن. هي ڳولا علائقي جي هر نقطي تي پرنسپل اجزاء جي قدرن جي تجزيو تي ٻڌل آهي. انهن هڪجهڙائي واري علائقن جي ڳولا جو مسئلو ڪلسترنگ استعمال ڪندي حل ڪري سگهجي ٿو - خاصيتن جي هڪ سيٽ جي قربت جي اصول جي بنياد تي علائقن کي گروپ ڪرڻ جو عمل.

علائقائي ڪلسترنگ جا ٻه مقصد آهن:

- علائقي جي بهتر سمجھي تصوير ٺاهڻ؛
- انفرادي ماڊل جي تاليف لاء علائقن جي مختص.

علائقا تجزيي لاءِ چونڊيل عنصرن جي مطابق ڪلسٽر ڪيا ويا آهن. اهي عنصر ٿي سگهن ٿا قيمت تي اثرانداز ٿيندڙ عنصر يا عنصر جيڪي علائقي جي ترقيءَ جا ڪجهه پهلو بيان ڪن ٿا، مثال طور، سماجي ميدان.

هتي ٻه عام ڪلاسيڪل ڪلسترنگ طريقا آهن: K- مطلب طريقو ۽ ڊينڊروگرام طريقو. جڏهن علائقن سان ڪم ڪري رهيا آهن، ڪ-مطلب جو طريقو پاڻ کي سٺو ثابت ڪيو آهي، جنهن جي خاصيت آهي "وڌندڙ" ڪلستر جي ترقي جي پوائنٽن ۾ نئين شين کي شامل ڪندي. K-means طريقي جو فائدو ان جي ڪم جي علائقي جي ٺهڻ جي قدرتي عمل سان هڪجهڙائي ۾ آهي: هڪجهڙائي جي انضمام، بلڪه مختلف ماڻهن کي الڳ ڪرڻ جي.

K-ميان طريقو استعمال ڪيو ويو حسابن لاءِ Nizhny Novgorod (هيٺ ڏنل شڪل).

نزني نووگوروڊ جي مثال کي استعمال ڪندي علائقي جي ترقي جي سطح سان ڪلستر جي تعميل

تجويز ڪيل طريقي سان، اهو ممڪن آهي ته مختلف عنوانن تي علائقي جو جائزو وٺڻ. اسان لاءِ دلچسپي جا موضوع ٿي سگهن ٿا، مثال طور، شهري بنيادي ڍانچي جي ترقيءَ جي سطح، علائقي جي ”اشرافيه“ جي سطح، ثقافتي ترقيءَ جي سطح، علائقي جي ترقيءَ جو سماجي جزو. اهي موضوع غير متعين ٿيل لازمي تصور آهن، ۽ ڪيترن ئي هڪٻئي سان لاڳاپيل عنصر تي مشتمل آهن.

تجزيي لاءِ پيرا ميٽرز کي چونڊڻ لاءِ ڪجهه الگورٿم استعمال ڪندي (ماهرن جي شموليت سميت)، اسان موضوعي نقشا حاصل ڪنداسين جيڪي علائقي جي ترقيءَ جي هڪ پهلوءَ جو خيال ڏين.

انٽيگرل خاصيتون سمجھي وينديون آھن پھريون پرنسپل اجزاء، بنيادي طور تي سڀ کان وڌيڪ معلوماتي پھريون پرنسپل جزو، ۽ علائقي جي ڪلسترنگ چونڊيل پيرا ميٽرن جي مطابق.

ترقيءَ جي مختلف پهلوئن لاءِ پهرين پرنسپل جزن جا موضوعي نقشا هيٺ ڏنل انگن اکرن ۾ پيش ڪيا ويا آهن.

موضوعي نقشو "ثقافتي شيون" Nizhny Novgorod جو مثال استعمال ڪندي

موضوعي نقشو "سماجي ميدان" Nizhny Novgorod جو مثال استعمال ڪندي

انٽيگرل خاصيتون اهو ممڪن بڻائين ٿيون ته ڪنهن علائقي جي خاصيتن کي سمجهڻ لاءِ ڪيترن ئي عنصرن کي استعمال ڪندي معلومات جي گهٽ ۾ گهٽ نقصان سان.

آخر ۾، اهو هڪ ڀيرو ٻيهر نوٽ ڪرڻ جي قابل آهي ته اڄ علائقن جي تجزيي شهري ماحول جي ترقي، تعمير ۾ سيڙپڪاري لاء جڳهن جي چونڊ، نئين سهولتن ۽ ٻين ڪمن لاء سڀ کان وڌيڪ فائدي واري جڳهه کي ڳولڻ جي مسئلن کي حل ڪرڻ ۾ هڪ انتهائي اهم مرحلو آهي.

مختلف نوعيت جي عنصرن مان ”حرارتي“ ماڊل استعمال ڪندي آرٽيڪل ۾ تجويز ڪيل علائقائي تجزيي جو طريقو عنصرن جي سيٽ لاءِ نازڪ نه آهي، يعني اهو ابتدائي معلومات تي پابنديون يا گهرجون لاڳو نٿو ڪري.

ذريعن جي معلومات جي تنوع ۽ بيڪارگي، گڏوگڏ کليل ڊيٽا استعمال ڪرڻ جو موقعو، مهيا ڪري ٿو ڪنهن به علائقي جو تجزيو ڪرڻ لاءِ لامحدود امڪان امن.

هيٺين اشاعتن ۾ جيڪي علائقائي تجزيي جي مسئلن لاء وقف ڪيا ويا آهن، اسان بنيادي اجزاء ۽ طريقن کي استعمال ڪندي ماڊل گڏ ڪرڻ جي خاصيتن کي ظاهر ڪرڻ جي منصوبابندي ڪريون ٿا جيئن ته:

- نئين شئي کي رکڻ دوران بهترين جڳھ چونڊڻ؛
- مارڪيٽ جي قيمت استعمال ڪندي شين جي هڪ خاص قسم جي قيمت جي سطح جي تعمير؛
- سرگرمي جي هڪ خاص قسم جي منافعي جو اندازو لڳائڻ جي شين جي مقام تي منحصر ڪري ٿو.

پرنسپل اجزاء کان فيڪٽرز تائين ريورس منتقلي لاء طريقا پيش ڪرڻ جا منصوبا پڻ آھن، جن جي نتيجي ۾ ھڪڙي علائقي لاء فيڪٽرز مان ھڪڙو نمونو حاصل ڪرڻ ممڪن آھي.

جو ذريعو: www.habr.com