Több

Az ArcView 3.2 térbeli elemzésének megszerzése 1.1?

Az ArcView 3.2 térbeli elemzésének megszerzése 1.1?


Továbbra is beszerezhető és felhasználható az ArcView 3.2 Spatial Analyst 1.1 kiterjesztésének egy példánya egy egyetemi végső projekt befejezéséhez?


Ennek a szoftvernek a beszerzésére a legközvetlenebb lehetőség az lesz, ha felveszi a kapcsolatot az Esri helyi irodájával, akinek valószínűleg dolgoznia kell az Esri Redlandsben, Kaliforniában található központján keresztül.

Remélhetőleg van egy "Esri múzeum", amely megőrzi az "egy minden" másolatait a későbbi utókor számára.

Szerintem azonban jobb lesz, ha "megharapja a golyót", és modern alternatív megoldást keres, amint azt @JeffreyEvans javasolja.


A katonai járművek manővereinek térbeli elemzése taktikai helyzetben az ArcView -n

A térbeli mintázat azonosítása az egyik kulcskérdés a földrajzi kutatások térinformatikai alkalmazásában. A tanulmány célja, hogy azonosítsa a manőverező harckocsik térbeli mintáit taktikai működés közben, és működtesse azokat ArcView környezetben. Hat támadási formát elemeznek, és algoritmusokat készítenek a mintákhoz az ArcView Avenue segítségével. A folyamat során először kiszámítják a szakasz manőverezési irányát, és kiszámítják az egyes tankok helyét, vagyis az egyes harckocsik irányát és távolságát az elsőhöz képest. A 6 mintát a szakasz két tankjának iránya és távolsága határozza meg. A térbeli mintázat algoritmusát a manővervezérlő rendszer részeként használják.

1. Bemutatkozás

A tanulmány célja, hogy azonosítsa a támadó műveletekben a manőverező szakaszok térbeli mintáit, és azokat GIS környezetben működtesse. A térbeli minta az egyik kulcskérdés a támadó vagy védekező műveletek irányításában. Ugyanez a helyzet az alacsonyabb szinten is, mint például a harckocsiknál. A támadó hadműveletekben részt vevő katonai egységek manőverezése általában a terepmanuelben leírt bizonyos mintát követi. Az alakulat azonosítása a manőverező csapatok parancsnokságának és irányításának alapjává válik. Bár ebben a tanulmányban a minták felismerését a szakaszok szintjére alkalmazzák, a modell könnyen kiterjeszthető a társaság vagy zászlóalj szintjére. A rendszer az ArcView Avenue -n van programozva. Mivel a rendszer mérete nem túl nagy, ezért a vállalati vagy zászlóalj szintjén elérhető, PC-alapú kis rendszerekben is működtethető. A szolgáltatások vagy tevékenységek térbeli eloszlásának elemzése a földrajz egyik folyamatos témája. Sok elmélet vagy modell foglalkozik ezzel a témával. Christaller hatszögletű mintája a központi helyelméletben jó példa, és a városterjedés ugrásszerű mintázata egy másik tipikus példa (Morill és Dormitzer, 1979). Ebben az értelemben a földrajzi elemzés nagyon közel van, és hatékony lesz a katonai műveletek megértéséhez. A katonai egységek legtöbb taktikai művelete alapvetően földrajzi probléma. Műveleteiket térképeken lehet bemutatni, mivel alapvetően földrajzi jellegűek. A védekező vagy támadó formációk és a támadás manőverezési mintái földrajzilag értelmezhetők.

2. A manőverező harckocsiosztály alakulatainak térbeli elemzése

A szakasz megfelelő felállítása az egyik kulcsfontosságú tényező a küzdelemben. A magasabb rendű parancsnokok valós időben és automatikusan tudni akarják csapataik alakulatait, hogy vezényeljék vagy irányítsák őket. Ha a formációt automatikusan felismeri a számítógépes rendszer, akkor nagyon hatékony és eredményes lesz a parancs.

Egy szakasz vagy társaság meghatározott alakulatot vesz fel, amikor támadást végez. A koreai hadsereg tipikus harckocsizászlóaljában három tank van egy szakaszban, három század egy társaságban és három század egy zászlóaljban. A harckocsi -hadosztály taktikai manőverei során 6 alakulat támadja a harckocsizót. Ék-, oszlop-, vonal-, vee-, balszárny- és jobbszárnyalakzatok (1. ábra). Azokat a taktikai helyzeteket, amelyekben az egyik ilyen formáció alkalmazható, részletesen leírja a Field Manual.

A 6 formáció GIS környezetben történő üzemeltetéséhez két folyamat szükséges. Először egy tartály koordinátarendszerét határozzák meg, másodszor pedig a szakasz térbeli felépítését matematikai kifejezésekkel azonosítják annak érdekében, hogy a fogalmakat működési kifejezéssé alakítsák át.

A térbeli minta azonosításának alapvető eszköze a koordináta -rendszer. Koordináta -rendszerre van szükség ahhoz, hogy a tartály elhelyezkedhessen rajta. Egy téglalap alakú koordináta -rendszert, például az UTM -koordinátarendszert, amely népszerű katonai koordináta -rendszerként, a távolság és az azimut számításának kényelme miatt alkalmazzák. A koordináta -rendszer eredete a szakaszvezető korábbi pozíciója, ahol az értékek (0,0) -ként vannak megadva (x, y) esetén. Ezen a koordináta -rendszeren minden tartály jelenlegi helyzete (x, y) (2. ábra).

A tartályok geometriai mintáinak azonosítása két lépésben történik. Első lépésben minden tartály „abszolút” helyét északról származó azimutként és a vezető tankjától mért távolságként kell kiszámítani. Ezek 1, 2 és d1, d2, a 2. ábrán. A második lépésben az egyes harckocsik „relatív” helyét azimutként számítjuk ki a szakasz irányából és a vezető tankjától való távolság alapján. Ezek 1, 2 és d1, d2, a 2. ábrán. A helyet „relatívnak” nevezik, mivel az egyes tartályok azimutját a szakasz irányvonalából számítják ki, nem északról. A szakasz vezetését úgy határozzák meg, mint azt a vonalat, amely összeköti a szakaszvezető tankjának korábbi és jelenlegi helyszíneit. A címsor azért fontos, mert az, hogy egy tank a vezető tankjának jobb vagy bal oldalán van -e, ezt a sort sorolja be.

Ezután a fenti két lépésből az egyes harckocsik elhelyezkedését azimutként és távolságként lehet ábrázolni az irányvonalhoz és a szakaszvezető tankjának jelenlegi helyéhez képest. A 2. tartály helyét például ( 2, d2) ábrázolja, ahogy a 3. ábrán látható, bár a koordinátája (X2, Y2), mint a 2. ábrán.

Annak érdekében, hogy a tartály azimutját 360 fokos bázis alapján kiszámíthassuk, helyüket kvadránsok szerint kell osztályozni. Az azimut számítása két lépésben történik. Először is, a helyet az X 'és Y' tengely vonalai alapján osztályozzák, amelyek a vezető tartályának jelenlegi helyéről származnak. Ebben az esetben az (X0, Y0) által készített negyedek mindegyikéhez 4 alnegyed tartozik. Másodszor, a címsor két oldalra, jobbra és balra sorolja a címet. E két lépés kombinációjával 6 esetben fordulhat elő egy tartály elhelyezése egy negyedben, amint az a 4. ábrán látható.

A 4. ábrán látható jobb oldali kvadráns esetében három hely, 1 1-A, 1-B és 1-C előtaggal a címsor jobb oldalán található. Ezekkel a folyamatokkal összesen 24 hely lehet, mivel minden negyedben 4 és 6 hely van. Mindazonáltal csak a felét elemezzük azokban a helyekben, ahol y értéke nullánál nagyobb. A következő folyamat a képződmények azonosítása a helyszínek mintájából. Annak érdekében, hogy a képződményt főként azimut segítségével számítsuk ki, a tartály azimutját 360 fokos szögre alakítjuk át a fejléc vonalától kezdődően. Ezután minden negyedben az azimut ( ) 16 szektorba van besorolva, 22,50 minden szektorra. Az irány az elsődleges vonal lesz, ahol az azimut 0 vagy 360.


Részletek

  1. ELŐSZÓ.
  2. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS.
  3. 1. BEMUTATKOZÁS.
  4. 1.1 Miért a statisztika és a mintavétel?
  5. 1.2 Miben különböznek a térbeli adatok?
  6. 1.3 Térbeli adatok és a térbeli elemzés/ statisztika szükségessége.
  7. 1.4 A térbeli elemzés és statisztika alapjai.
  8. 1.5 ArcView megjegyzések és mdashData modell és példák.
  9. I. RÉSZ: KLASSZIKUS STATISZTIKA.
  10. 2 FORGALMAZÁSI LEÍRÓK: EGY VÁLTOZÓ (EGYETLEN).
  11. 2.1 A központi hajlam mértékei.
  12. 2.2 Diszperziós intézkedések.
  13. 2.3 ArcView példák.
  14. 2.4 Magasabb pillanatok statisztikái.
  15. 2.5 Példák ArcView -ra.
  16. 2.6 Alkalmazási példa.
  17. 2.7 Összefoglalás.
  18. 3 KAPCSOLATLEÍRÓ: KÉT VÁLTOZÓ (BIVARIÁTUS).
  19. 3.1 Korrelációs elemzés.
  20. 3.2 Korreláció: Névleges skála.
  21. 3.3 Korreláció: Ordinális skála.
  22. 3.4 Korreláció: intervallum /arány skála.
  23. 3.5 Trendelemzés.
  24. 3.6 ArcView megjegyzések.
  25. 3.7 Alkalmazási példák.
  26. 4 HIPOTÉZIS VIZSGÁLÓ.
  27. 4.1 Valószínűségi fogalmak.
  28. 4.2 Valószínűségi függvények.
  29. 4.3 Középhatártétel és bizalmi intervallumok.
  30. 4.4 Hipotézis tesztelés.
  31. 4.5 Paraméteres teszt statisztika.
  32. 4.6 Az eszközök közötti különbség.
  33. 4.7 Különbség az átlag és a rögzített érték között.
  34. 4.8 Pearson & rsquos korrelációs együttható jelentősége.
  35. 4.9 A regressziós paraméterek jelentősége.
  36. 4.10 Nemparaméteres statisztikák tesztelése.
  37. 4.11 Összefoglalás.
  38. II. RÉSZ: TERÜLETI STATISZTIKA.
  39. 5 PONTOS MINTALEÍRÓK.
  40. 5.1 A pontjellemzők jellege.
  41. 5.2 A ponteloszlások központi hajlama.
  42. 5.3 A ponteloszlások szórása és orientációja.
  43. 5.4 ArcView megjegyzések.
  44. 5.5 Alkalmazási példák.
  45. 6 PONTMINTA -ELEMZŐ.
  46. 6.1 Méretarány és kiterjedés.
  47. 6.2 Quadrat analízis.
  48. 6.3 Rendelt szomszéd elemzés.
  49. 6.4 K-funkció.
  50. 6.5 A pontok térbeli autokorrelációja.
  51. 6.6 Alkalmazási példák.
  52. 7 VONALMINTA -ELEMZŐ.
  53. 7.1 A lineáris jellemzők jellege: vektorok és hálózatok.
  54. 7.2 A lineáris jellemzők jellemzői és tulajdonságai.
  55. 7.3 Iránystatisztika.
  56. 7.4 Hálózati elemzés.
  57. 7.5 Alkalmazási példák.
  58. 8 POLYGON PATTERN ANALYZER.
  59. 8.1 Bevezetés.
  60. 8.2 Térbeli kapcsolatok.
  61. 8.3 Térbeli függőség.
  62. 8.4 Térbeli súly mátrixok.
  63. 8.5 Térbeli autokorrelációs statisztikák és jelölések.
  64. 8.6 Közös számlálási statisztika.
  65. 8.7 Térbeli autokorrelációs globális statisztika.
  66. 8.8 Helyi térbeli autokorrelációs statisztika.
  67. 8.9 Moran szóráskép.
  68. 8.10 Kétváltozós térbeli autokorreláció.
  69. 8.11 Alkalmazási példák.
  70. 8.12 Összegzés.
  71. FÜGGELÉK: ArcGIS térbeli statisztikai eszközök.
  72. A CD-ROM-RÓL.
  73. INDEX.

6.3 GIS Demográfiai elemzés a tervezés során

6.1. Ábra A térinformatikai demográfiai elemzés sémája a tervezés során

6.3.1 A populáció eloszlása ​​és ritkasága

Elemezni kell a lakosság ritkaságát a tervezés során, mivel ez többletköltségeket (személyzet, szövet, kiegészítő szállítás stb.) Okozhat a közszolgáltatásoknak a különböző területek lakosságának történő biztosításában. Ezt politikai határok szerint hajtották végre, és költségessé válik a szolgáltatások olyan területekre történő eljuttatása, amelyek nem sűrűn lakottak a sűrűn lakott területekhez képest. Példának okáért a területek különböző politikai határok között helyezkedhetnek el, és ha figyelembe vesszük a népességet ezen az összesítésen, úgy tűnhet, hogy a területek ugyanazzal a népességgel rendelkeznek, amely a politikai (zónás) alosztálybeli populációból származik. De a tényleges helyzet a helyszínen az lehet, hogy az ilyen területek eltérő népsűrűségűek, nem szabad megfeledkezni arról, hogy a területek eltérő népességi demográfiai összetételűek lesznek, és ezáltal az egyes területek eltérő igényeihez vezetnek.

Mielőtt különböző módszereket keresnénk/keresnénk a lakosság elemzésére az ilyen elemzési tévedések elkerülése érdekében, fontos tudni, hogy miért történik az elemzés ilyen aggregációs szinten, hogy az összesített földrajzi elemzés előnyei beépüljenek fejlesztéseinkbe és fejlesztéseinkbe. Ennek az elemzésnek az indoklása (Openshaw, 1991):

Fontos, hogy a ritkaság következetesen mérhető legyen a blokktámogatási mutatók kidolgozása révén, amelyek alapján a kormány (osztály) szokásos kiadási értékelése

A sűrűségi index egyszerű, és így a politikai döntéshozók könnyen megértik.

A politikai alegységek (zónák) a legkisebb földrajzi egység, amelyre ez az index pontosan kiszámítható, mivel az övezetterületek ismertek.

Azt állították, hogy a zónák némi helyi jelentőséggel bírnak, mint környékek, és ezért természetes építőköveket képeznek

A zónákat számos más kulcsfontosságú mutatóhoz használták, amelyek erőforrás -vonatkozási indexet mutatnak, például a nélkülözési területek meghatározása az egészségügyi szolgáltatások erőforrás -elosztásához.

A zónák határai törvényileg meghatározottak és jogi jelentőséggel bírnak- ez azért fontos, mert az állami kiadásokat hagyományosan csak a hivatalos földrajzi területeket elismerő folyamatok révén osztották fel.

Ezek kezelhetők a számítógép és

Sok (vagy releváns kutatás hiányában) nem volt nyilvánvaló alternatív megközelítés

6.3.2 Térbeli megoszlás az életkor szerint

Hasznos megvizsgálni a városi lakosok életkori megoszlását a városi helyszínek modelljeivel összefüggésben. A legtöbb ilyen modell keveset mond a lakók életkoráról, és azt sugallhatja, hogy hosszú távon bármely korosztály hasonlóan oszlik meg az adott környéken, az általános népességben való eloszlásukhoz. Vagyis, ha az idősek a terület lakosságának 10 százalékát teszik ki, akkor minden háztartás 10 százalékát kell alkotniuk (Goodman, 1986).

Az életkor-eloszlás kérdései általában a tervezés során merülnek fel, amikor egy népesség alcsoportjának növekedésével foglalkoznak ugyanazon korosztályon belül, szemben a kohorsz változásával, amely áthalad a későbbi korközönként (Akkerman, 1992).

Goodman megfogalmazása szerint óvatosnak kell lennie az ilyen következtetésekkel kapcsolatban. A városok fejlődésével a városrészek meghatározott időpontokban épülnek és fejlődnek, vonzva a hasonló korú, családméretű vagy lakhatási preferenciájú lakosokat (nagy/kicsi, családi/többlakásos). A szomszédságok együtt fejlődhetnek és öregedhetnek, és a lakók életkora határozhatja meg őket. A lakosok, bár eredetileg a lakás típusa vagy mérete alapján rajzolták, értékelhetik magát a környéket, és lakóhelyet válthatnak vele.

Az életkori struktúrák térbeli változásainak eredetét megmagyarázó és ennek az eltérés következményeinek előrejelzésére szolgáló modellek kialakításakor figyelembe kell venni az öregedési folyamat demográfiai dinamikáját, felismerve, hogy: (1) mind a fiatalok, mind az idősek viselkedése befolyásolhatja az öregedés térbeli eltérései (2) az alacsony termékenységű, alacsony mortalitású társadalmakban, a termékenység és a halandóság a társadalmat a térbeli homogenitás felé mozdítja el, és (3) az ilyen társadalmakban a migráció a fő folyamat, amely térbeli változásokat idéz elő az életkori struktúrákban. A tervezési folyamatnak figyelembe kell vennie és meg kell vizsgálnia az életkor -újraelosztás következményeit.

Az új területfejlesztés megtervezésében a demográfiai összetételnek/struktúrának nagy szerepe van, mivel a különböző korosztályok általában ugyanazon a területen telepednek le. Ezt számos városban tapasztalták, mint például Burnley és munkatársai (1997) elemzése, ahol a költözők szociáldemográfiai profiljaitól Sydney külső külvárosáig (Ausztrália) jelentősen felülreprezentáltak a 25-34 éves korcsoportban (45,1 a költözők % -a), amely a legmagasabb lakásvásárlási csoport. A tanulmányban a lakossággal összehasonlítva a beköltözők erősen elfogultak a felnőtt háztartások felé, akik 75,5% -ot tettek ki, és a költözők is jelentősen felülreprezentáltak a szakmai-vezetői foglalkozásokban (43,4%), összehasonlítva a kereskedőkkel, a hivatalnokokkal, az értékesítéssel vagy az üzemi üzemeltetéssel/dolgozókkal.

Látható, hogy amikor az emberek elérnek egy bizonyos korosztályt, és felelősséget szereznek, hajlamosak állandó lakóhelyet keresni, amelyek a belvároson kívül állnak rendelkezésre, ezt a foglalkozás és a háztartás összetétele is befolyásolja, ami közvetlenül befolyásolja a lakhatási igényeket a népesség nagysága, a lakosság háztartásokra való felosztásának módja, majd a birtokválasztás, a lakáskiadások és a helypreferenciák (Skaburskis, 1997). A két észak-amerikai városban, Torontóban és Kanadában található Vancouver városában tett megállapításokból Skaburskis azt a 30. életévet adja meg, amikor a legtöbb gyermek elhagyja a szüleit, hogy háztartást alakítson ki, ami a Burnley és mtsai (1997) által megadott 25-34 kohorszba tartozik.

A tervezés során figyelembe kell venni az idős lakosság térbeli eloszlását, mivel ezek különböző létesítményeket és ellátást igényelnek. A modelleknek magyarázatokat kell adniuk az idősek migrációjára, a nyugdíjba vonulás, az éghajlat és a család hatásaival kapcsolatos megállapítások, valamint egyéb változók is alátámasztják azt az elképzelést, hogy az idősek jobban reagálnak a kényelemre vagy az életminőség változóira.

Számos oka van annak, hogy az idősebbek bizonyos körzetekben gyűlnek össze. Az életkor-specifikus lakásokon, kórházakon vagy ápolási otthonokon kívül bizonyos lakástípusok kifejezetten az idősebb háztartásokat is kiszolgálhatják. Azok, akiknek már nincs szükségük nagy lakásokra, előnyben részesíthetik a kisebbeket (amelyek földrajzilag korlátozottak), gyakran korlátozva a gyerekeket (ami további koncentrációhoz vezet). A korlátozott jövedelmű emberek kénytelenek lehetnek kisebb egységeket bérelni, vagy olcsó bérlakásokkal rendelkező helyeken (ami ismét földrajzi korlátokat szabhat) (Goodman, 1986).

6.3.3 Megoszlás társadalmi csoportok szerint

A korosztályhoz hasonlóan a lakóhelyek térbeli elkülönítése a társadalmi-demográfiai csoportok szerint a helyi közjavak ízlésének hasonlóságát tükrözi, de ez az életkor szerinti településtől eltérően előfordulhat, hogy az azonos fajtájú háztartások kevésbé veszélyeztetettek a közvetlen közelében való tartózkodás mellett. vagy diszkriminatív piac, ahol bizonyos csoportoktól megtagadják a hozzáférést a teljes lakásállományhoz (Miller és mtsai, 1990).

A térinformatika segítségével vizsgálja meg a térbeli szegregációs tendenciákat, hogy a fejlesztések azokra a területekre irányuljanak, ahol kereslet lesz. A szegregáció mennyiségi mérése a háztartások alterületeken élő demográfiai jellemzők szerinti számításával kezdődik.

6.3.4 A demográfia változó mintázata

Mivel a születések, a halálozások és a háztartások alakulásának változó formái befolyásolják az általános életkor szerkezetét, és mélyreható hatással vannak a munkaerő- és lakáspiacokra, valamint a jóléti ellátásra és a jövedelemtámogatásra vonatkozó állami politikákra. Figyelembe kell venni a demográfiai változások földrajzi mintázatát, hogy ezek a változások nyomon követhetők legyenek azokon a helyeken, ahol azok történnek.

Ezt sokan vizsgálták, többek között Schafer Robert, 1978-as elemzése a nagyvárosi formáról és a demográfiai változásokról, ahol a háztartások szerkezete szerinti választásait vizsgálja, ami azt mutatja, hogy a családi életciklus ezen szakaszai erőteljesen leírják a lakásválasztási hajlandóságot. és még egy értelmes fejkorú és családméretű. A fiatal, nem házas háztartások nagy valószínűséggel választanak lakást házas háztartásokban, ahol a legfiatalabb 6 évesnél idősebb gyermek él, és 30–60 évesek, és a házas, gyermekes és 60 év feletti háztartások választják legkevésbé a lakást. A 60 évesnél idősebb háztartások esetében nő a valószínűség, hogy a lakásválasztás a régi, ha vagy házasságban élnek gyermek nélkül, vagy megözvegyülnek. Minél magasabb a családi jövedelem, annál kisebb a valószínűsége a lakásválasztásnak. Függetlenül attól, hogy a vezető főiskolai végzettségű vagy sem, gyengén befolyásolja a szerkezetválasztást, azok, akik főiskolai végzettséggel rendelkeznek, valamivel nagyobb valószínűséggel választanak lakást. Általánosságban elmondható, hogy a nagyvárosok központjában dolgozó háztartások nagyobb valószínűséggel laknak lakásban, mint azok a háztartások, amelyek feje a külvárosban dolgozik (Schafer, 1978).

A demográfiai elemzés pedig annál kevésbé lesz pontos, minél tovább jut a fizikai és mérhető demográfiai jelenségekhez, különösen, ha tervezési eszközként használják (Chris Paris, 1995). Így a demográfiai elemzések általában a populációk egyes (elsősorban fizikai) jellemzőinek alapos és részletes vizsgálatából indulnak ki, jellemzően a nemzetállamokban, majd a vizsgálat kiterjed a lakosság tagjai közötti kapcsolatokra és más tényezőkre, beleértve a közrendet is.

A háztartások számának növekedése a legtöbb országban jelentősen meghaladta a népesség növekedési ütemét, ezért több lakásra lenne szükség még akkor is, ha a teljes népesség stabil marad. Például Nagy -Britanniában a háztartások átlagos mérete 1961 és 1991 között 3,3 -ról 2,5 főre csökkent (Chris Paris, 1995). Ez a változás önmagában azt jelenti, hogy 1991 -ben a lakosság minden 1000 emberére további 100 lakásra lehetett szükség, mint 40 évvel ezelőtt.

Vaupel szerint James W. úgy fogalmaz, amikor demográfiai elemzéssel vizsgálja az öregedést és a hosszú élettartamot, és a világ országainak többségében a népesség elöregszik. Ez az elmozdulás új demográfiát teremt, alacsony termékenységű és hosszú életű demográfiát. Az időskor rohamosan növekvő népessége példátlan stresszt jelent a társadalmakra, mert új pénzügyi támogatási, szociális támogatási és egészségügyi rendszereket kell kifejleszteni és végrehajtani ".

Ezért fontos, hogy a demográfiai jellemzők elemzése után megmutassuk, hol történik a változás, azaz hol kötnek házasságokat, hol a termékenység állandó vagy változó, a különválás és a válás egyedülálló szülői háztartásokhoz vezet (a nagyvárosi eloszlások: ahol az adott korcsoport) a belvárosban, a szoknyákon belül koncentrálódnak, ahol a nyugdíjasok a terület változásának (térbeli és időbeli) szerint élnek.

6.3.5 Számos alkalmazott módszer

Számos módszert alkalmaztak a populációk demográfiai jellemzők szerinti elhelyezkedésének és megoszlásának elemzésére, köztük a Lorenz -görbéket és a Gini -együtthatót.

6.3.5.1 Lorenz -görbék és Gini -együttható

A Lorenz -görbe egy grafikus módszer, amelyet széles körben használnak a populáció térbeli eloszlásának elemzésére koncentráció és diszperzió szempontjából (Hornby, 1984 és Witherick, 1990). A Lorenz -görbe eljárásainak rajza a következő. Az átlagos népsűrűséget minden egyenértékű egységre, például a vizsgált területet alkotó övezeti vagy politikai egységekre számítják ki. Ezeket a területi egységeket ezután az adott rangsorban előírt sűrűségi osztályuk szerint rangsorolják, majd kiszámítják a teljes népesség százalékos arányát és a teljes terület százalékos arányát, amelyet az egyes sűrűségi osztályba tartozó egységek számolnak el. Az egyes sűrűségosztályokból származtatott két érték lehetővé teszi annak helyzetének grafikonon történő ábrázolását.

A Lorenz -görbék alkalmazhatók a demográfiai jellemzők ingadozásának számszerűsítésére, különösen az életkor szerinti megoszlásban (Goodman 1986). Az idős lakosság példáját követve az idősek megoszlásának eltéréseit pontosabban úgy határozzuk meg, hogy a lakosság környékbeli megfigyelését a legkisebbtől a legnagyobbig rangsoroljuk. Az elemzés ezután azt jelzi, hogy a legalacsonyabb rangú (az idős lakosságot tekintve) pl. A népszámlálás alapjául szolgáló övezetek 20 százaléka (népszámlálási dokumentumok) 5 százaléka az időseket, a következő 20 százalék további 8 százaléka az időseket (vagy a legalacsonyabb 40 százalék 13 százalékát).

A Gini -együtthatókat (ezentúl Ginis) gyakran használják a Lorenz -görbék összegzésére. Tekintsük a Lorenz -görbét, amelyben a pályák kumulatív százalékát ábrázoljuk az idősek kumulatív százalékához képest. A Gini összehasonlítja az L területet az átló (egyenlő eloszlást jelent) és a Lorenz görbe között az átló alatti teljes területtel, T. ahogy az L/T 0 (1) -hez közelít, a vizsgált populáció több (kevésbé) egyenlően oszlik el (lásd Goodman, 1986).

A regressziós paramétereket és a Gini -t kiszámítják, és a különböző területek együtthatóinak beállításával meg lehet határozni az adott demográfiai jellemzők koncentrációját. Ez a módszer az előre meghatározott politikai vagy övezeti felosztástól függ, így hiányzik a változó földrajzi vonatkozás, és ki kell egészíteni térinformatikai térbeli elemzéssel annak bemutatására, hogy a koncentráció hogyan változik a figyelembe vett népszámlálási traktusokban.

6.3.5.2 A homályos mérési demográfiai változások kis részterületeken

A növekvő demográfiai adatok felhasználása a tervezésben rámutat arra, hogy strukturális megfontolásokra van szükség a kistérségi demográfiában, ami nagyon fontos, mivel a változások leginkább hozzáférhető mutatói a városrészek sokaságában e kis területek demográfiai paraméterei. A demográfiai változások mérését sok kis városi részterületen nem támogatja a kohorsz -demográfia (Akkerman, 1992).

A kis területek homályos rendezése az egész városban segít megcélozni azokat a kis területeket, amelyekre különös figyelmet kell fordítani a várostervezésben. A kis terület megcélzása több paramétert biztosít, és ezeknek a paramétereknek a változása minden kis területen konfigurálja a változás profilját. Ezenkívül a kistérségi demográfiai változások homályos mérése olyan profilú változást biztosít, amely tükrözi a sokaság egészét.

6.3.6 Térbeli felbontási probléma

Bár a demográfiai összesítésnek négy fő előnye lehet, azaz az adatok összesítése nem jelent nagy terhet a számítási erőforrásokra, de elegendő betekintést nyújt a rendszerszintű viselkedésbe azáltal, hogy megkönnyíti az embercsoportok viselkedésének megértését (Fotheringham és Rogerson, 1993), térbeli összesítés az egyszerűsítés egyik formája, amely elősegíti egy összetett probléma megértését, és térbeli összesítéssel a rossz minőségű adatok hibái hajlamosak megszűnni.

A számítástechnikai korlátok azonban már történelem, mivel a modern elektronikus számítógépek képesek nagy adatmennyiségek kezelésére, ha nagymértékben széttagolt térbeli ábrázolást alkalmaznak, különösen akkor, ha a GIS technológia képes kezelni a szükséges legfinomabb felbontást.

A szétbontott modellek lehetővé teszik az egyéni viselkedés megismerését, és ebből az aggregációt akkor lehet elvégezni, ha az elemzőt nem érdekli az egyéni viselkedés.

Bár térbeli összesítéssel a rossz minőségű adatok hibái általában megszűnnek. A kutatási bizonyítékok azonban azt sugallják, hogy egy adott adathalmaz esetében az adatok téri egységekbe történő összesítése olyan hibákat generál, amelyeket Modifiable Areal Unit Problem (MAUP) néven hívnak elő, és amelyek esetlegesen hamis értelmezéseket hoznak az elemzésekből, pusztán az adatok önkényes összevonása eredményeképpen (Openshaw , 1984 Fotheringham és Rogerson, 1993 Casillas, 1987 és Lee, 1995), és akár olyan kapcsolatokat is létrehozhatnak, amelyek nem léteznek (Thomas és Huggett, 1980). Ezenkívül az összesítés eredményei a modellezőktől függően változnak. Így a téri összesítés valószínűleg több problémát fog okozni, mint a hibák törléséből származó előnyök. Mindenesetre az előny csak akkor jelentkezik, ha az adatminőség gyenge. A lakossági felmérési adatok nagyon jó minőségűek, és az egyes részletekig rendelkezésre állnak. Annak ellenére, hogy az adatokat a magánélet védelme miatt nem adták ki mikroadatok szintjén, a tervezőnek elemeznie kell és ki kell használnia a nem összesített adatok használatának előnyeit. A szoftvervezérlés a magánélet védelmére használható, miután a felhasználók mikroadatok szintjén elemezték az adatokat.

A fő alapelv az, hogy az adatokat eredeti eredeti formájában tartsuk fenn. Ez a nem összesített megközelítés, amely a pontszerű folyamatok elemzésére szolgáló módszereket használ, amelyek megőrzik az adatok folyamatos jellegét, megoldja az elemzés néhány problémáját, amelyek gyakran önkényes területi egységeken, például irányítószám-határokon vagy politikai határokon alapulnak.


Az ArcView 3.2 térbeli elemzésének megszerzése 1.1? - Földrajzi információs rendszerek

A térinformatika és a térbeli elemzés hosszú és produktív kapcsolatot ápoltak az elmúlt évtizedekben (Fotheringham és Rogerson 1994 Goodchild 1988 Goodchild et al., 1992). A térinformatikát kulcsfontosságúnak tekintették a térbeli elemzési módszerek megvalósításában, hozzáférhetőbbé téve azokat a felhasználók szélesebb köre számára, és remélhetőleg szélesebb körben használják a hatékony döntések meghozatalában és a tudományos kutatás támogatásában. Azzal érveltek (Goodchild, 1988), hogy ebben az értelemben a térbeli elemzés és a térinformatika közötti kapcsolat analóg a statisztika és a statisztikai csomagok között. Speciális térinformatikai csomagok jelentek meg, amelyek kifejezetten térbeli elemzésre irányultak (Bailey és Gatrell 1995, Fisher és mtsai, 1996). Anselin és mások megvitatták, hogy a térinformatikai módszerek térinformatikai megvalósítása miként vezet új, feltáró hangsúlyt.

A & kvótaterületi elemzés & quot kifejezés az idő és a fegyelem során különböző definíciókat vett fel. Openshaw, 1997 és Baily és munkatársai, 1995 a térbeli elemzést a térben elhelyezkedő jelenségek mennyiségi vizsgálataként határozzák meg, amely általános képesség a térbeli adatok különböző formákra történő manipulálására és ennek eredményeként további jelentések kinyerésére.

A „térbeli elemzés” kifejezés a földrajzi adatok elemzésének, számításának, vizualizálásának, egyszerűsítésének és elméletezésének számos technikáját foglalja magában. A térbeli elemzés módszerei olyan egyszerűek lehetnek, mint a térképről történő mérés, vagy kifinomultak, mint a numerikus elemzésen alapuló összetett geo -számítási eljárások. A térbeli elemzés statisztikai leírás vagy magyarázat a hely- vagy attribútuminformációkról, vagy mindkettőről (Goodchild, 1987). Számos térbeli elemzési technika létezik: a csoportosítás vagy a közelség mérése, pufferelés, utazási idő számítása, akadálymentesítés számítása, térbeli interakciós modellek, térbeli függőség, hely/kiosztás.

A térbeli elemzés során a fókusz egy térbeli adathalmaz, azaz olyan adathalmaz, amelyben minden megfigyelés egy helyszínre vagy területre (földrajzi helyre) vonatkozik. A demográfiai adatok nagy részét térbeli összefüggésben gyűjtik össze, és az értelmezéshez statisztikai elemzést igényelnek. A térbeli adatok elemzésének módszerei közé tartozik az adatok leírása, a térképi interpoláció, a feltáró adatelemzések (leíró statisztika), a magyarázó elemzések és a megerősítő adatelemzések (statisztikai következtetés, valamint a modellek fejlesztése és tesztelése) (Haining, 1990).

Chou szerint (1997) a térbeli elemzés eredete a kvantitatív földrajz és a regionális tudomány 1960 -as évek elején kialakult fejlődésében rejlik. A kvantitatív (főleg statisztikai) eljárások és technikák használata a térképeken ábrázolt vagy koordinátákkal meghatározott pontok, vonalak, területek és felületek mintáinak elemzésére két- vagy háromdimenziós térben jellemezte a kezdeti szakaszt. Később nagyobb hangsúlyt fektettek a földrajzi tér bennszülött sajátosságaira, a térbeli választási folyamatokra és ezeknek a bonyolult térbeli rendszerek tér-időbeli fejlődésére gyakorolt ​​hatásaira.

Fotheringham és Rogerson (1994) nemrég készített egy szerkesztett kötetet, amely a térbeli elemzésre és a térinformatikára összpontosít. Egy áttekintő fejezetben Bailey (1994) hasznos különbséget tesz az adatok térbeli összefoglalása és az adatok térbeli elemzése között. Az előbbi a térinformációk szelektív visszakeresését és ezen információk statisztikai összefoglalóinak kiszámítását, táblázását vagy feltérképezését szolgáló funkciókat hivatott magában foglalni. Bailey szerint ez a funkcionalitáskategória magában foglalja a térbeli lekérdezést és számos más technikát is, például a Boole -műveleteket, a térképátfedést és a puffergenerálást, amelyeket sok felhasználó általában elemzési funkciónak tekint.

Eközben a térbeli elemzés kifejezés olyan módszerekre van fenntartva, amelyek vagy a térbeli adatok mintáit vizsgálják, vagy összefüggéseket keresnek az ilyen minták és más attribútumok térbeli (és talán időbeli) variációi között, vagy a térbeli vagy térbeli-időbeli modellezési módszerekre. Ezek közül a második a hálózati elemzést, a hely-elosztási modelleket, a helyszínválasztást és a szállítási modelleket foglalja magában, amelyeket Bailey sok GIS-ben meglehetősen fejlettnek ítél. The former type of spatial analysis, however, which Bailey refers to as statistical spatial analysis or simply spatial statistics, is currently poorly represented in the technology of GIS. This type of analysis would include such areas as nearest neighbour methods and K-functions, Kernel and Bayesian smoothing methods, spatial autocorrelation, spatial econometric modelling, and spatial general linear models. The level of integration of these types of methods with GIS has barely gone beyond the use of GIS to select input data and display model results. At the software level, this same integration generally involves only loose coupling between GIS and spatial statistical packages in the form of ASCII data transfer or specially programmed interfaces (Steven Reader, 1996).

Spatial analysis dimension

A map is an excellent medium, and a first impression of spatial variation can be picked up from a map. However, in order to identify significant patterns in data we have to go beyond the visual interpretation of data illustrated in form of maps i.e. need spatial analysis.

Spatial analysis involves operations in which results depend on data locations - move the data, and the results change. For example, if you move one household from one block to another in the same area their population center moves, but the average weight for household doesn't. That distinction identifies the two basic types of geo-referenced measures: spatially dependent or independent. The population center calculation is spatially dependent measurement, and the average weight considering the entire population is independent. Note that the term "measurement" is a derived relationship, not a dataset characteristic. Spatial analysis involves deriving new spatial information, not repacking existing data."

2.4.1.1 Spatial and aspatial analysis

Quantitative data analysis is either spatial or aspatial. Spatial analysis is focused on the role of space and relies on the explicitly specified spatial variables in the explanation or the predication of a phenomenon. It involves processing information about geography. For aspatial analysis, spatial component and spatial information are not required for analysis and explanation. Spatial data set consists of a collection of measurement or observation on one or more attributes taken at specific locations (Haining, 1990).

Basic elements of spatial information

The analysis of spatial order and spatial association requires the following three elements of spatial information:

1. Location: the exact location of every spatial feature must be available. In this study the location of a feature is expressed by x and y coordinates

2. Attribute data provides important information about the properties of the spatial features under consideration.

3. Topology is defined as the spatial relationships between map features (Chou, 1997). For point features, we may need to know if a point is closer to specific location than other similar location.

From Chou, 1997, Burrough, 1986, DeMers, 1997) GISs are indispensable for spatial analysis because of their ability to integrate all the three elements of spatial on formation in locally consistent manner. A database management system handling only attribute is best useful for aspatial statistical analysis. A computer system capable of handling location and attribute data but not topological elements is suitable for automated cartography, but not spatial analysis. A typical automated cartography system provides mapping functions for organization and presentation of spatial information. In a spatial relationships among map features can be effectively processed only by using GIS that provides the functionality to handle all three types of elements

Need for spatial analysis techniques

Spatial analysis is in many ways fundamental to the effective use and further exploitation of GIS in many different applied contexts like in demography. Spatial analysis and modelling of human spatial systems is now rapidly emerging as a new grand challenge area, for the late 1990s, (Openshaw, 1995a). Although from a GIS perspective, the analysis and modelling tasks only become important once GIS has become an established technology. It is apparent that this post-GIS revolution era has been reached and that the focus of research attention is now moving on from Geographic Information Handling to Geographic Information using with the obvious greatly increased emphasis on creating appropriate analysis and modelling functionality (Openshaw, 1999).

A spatial analysis is designed to answer questions pertaining to the spatial order and/or spatial association of a phenomenon. Thus spatial analysis has explicitly expressed objectives. The type of spatial features under consideration and the nature of the problem collectively determine both the data elements and available methods of required for the analysis.

In spatial analysis, what is being looked for are geographically localized patterns at disaggregated level and it is these features that are often of greatest interest and also the hardest to find.

2.4.2 Criteria for identifying spatial analysis techniques

While there is a general consensus that the lack of spatial analysis functionalities in current GIS seriously limits the usefulness of GIS as a research tool to analyse spatial data and relationships [Goodchild 1987, Openshaw 1991, Fischer and Nijkamp 1992, Anselin and Getis 1993], there is no agreement about what kinds of spatial analysis techniques and methods are most relevant to GIS environments. Openshaw [1991, 1994a] suggests several criteria that aim to distinguish between GISable and GIS irrelevant technology. The most important GIS relevancy criteria that SDA tools should ideally attempt to meet may be summarized as follows:

  • A GISable SDA tool should be able to handle large and very large numbers [from a few tens to millions] of spatial objects without difficulties, and thus meet the large-scale data processing needs in GIS.

GIS relevant SDA techniques should be sensitive to the special nature of spatial information.

The most useful GISable SDA techniques and models will be frame independent [i.e. invariant under alternative spatial partitioning of a study region].

GIS relevant SDA should be a safe technology [i. e. the results should be reliable, robust, resilient, error and noise resistant, and not based in any important way on standard distributions].

GISable SDA techniques should be useful in an applied sense, [i.e. focus on spatial analysis tasks that are relevant to GIS environments].

The results of SDA operations should be feltérképezhető to afford understanding and insight, since GIS is a highly visual and graphics oriented technology.

From above it can be seen that there is no agreement about what kinds of spatial analysis techniques and methods are most relevant to GIS environments for specific fields like demographic data analysis. My point of focus in this study is to look at the statistical spatial analysis methods used for demographic data, then investigate which of the methods can be used in GIS environment to take advantage of the existing GIS spatial analysis tools

Spatial analysis can be classified into five categories based on the data requirements (Chou, 1997):

1. Point pattern analysis for point features. It is this method, which is mainly used in this study, as the features to be represented, are people in form of dots other methods will assist in the georeferencing.

2. Network analysis for line features

3. Spatial modelling for polygon features

4. Surface analysis for volumetric data and

5. Grid analysis for regularly spaced data

2.4.3 Spatial statistical analysis and GIS

As it has evolved over the past three decades, spatial analysis is more than spatial statistics. A closer look at the development and current achievements of spatial analysis shows that, despite the very large number of rather diverse contributions, two main fields of study can be identified: (Chou, 1997). Spatial Statistical data analysis providing more adequate and specialized frameworks and methodologies to deal with a wide range of spatial effects and spatial process models, and Spatial modelling including a wide range of different models such as, for example, deterministic and stochastic process models as well as policy models in the environmental sciences, and location allocation models, spatial interaction models, spatial choice models and regional economic models in the social sciences.

The linkage between spatial statistical analysis and geographic information systems is an important step in providing additional spatial analytical capabilities to a GIS to carry out demographic spatial analysis. This is a lot of research going on the linkage between spatial statistical analysis and geographic information systems, in Fotheringham, et al, 1994 the linkage has been basically suggested in three different ways.

1. The first strategy is GIS and spatial statistical analysis can be maintained as two separate packages and simply exchange data between the two systems. In Carver, 1997 we see that to export spatial data from the GIS to standard statistical systems is not an adequate solution, because the nature of spatial data requires specific spatial analytical functions. But Anselin et al. (1993) have combined SpaceStat, a program for the analysis of spatial data, with the ArcInfo GIS using this approach.

2. The second strategy is GIS functions can be embedded within spatial analysis or modelling. In caver, 1997 it is noted that embedding GIS functions into a spatial statistical package seems to be an overwhelming exercise and not really realistic.

3. The third strategy, is Spatial analysis can be fully integrated within the GIS software. That a full integration of spatial analysis tools into a GIS seems most promising (Hansen, 1996), and that using this strategy we can utilize the interactivity between maps, charts and spatial statistics to get a good feeling of patterns and relationships within the data.

However, in this study the aim is to look at ways how demographic statistical analysis techniques can be used in the GIS spatial analysis methods.

Spatial representation issues

Another set of very important issues concern spatial representation. It can be observed that much spatial analysis with zonal data has so far been performed with little regard for the basic spatial representation issue. Zonal data typically provide an aggregation of more micro scaled observations. Data for individual people and households are aggregated and in the process information is lost and an area profile created that may or may not be a good representation of the micro data that was used to construct the zonal data. Sometimes zones might be re-aggregated a number of times. Only if the zones are completely homogenous with respect to the micro data they represent will there be no possibility of spatial representation error (Openshaw, 1996). In practice the heterogeneity of the micro data patterns interact with the location of zonal boundaries and zone size to generate all manner of complexity. However, it is important to appreciate that the entities and geographical objects a zoning system might be expected to represent need not only be micro data, they could be much larger geographical features such as a town or village or neighbourhood and that similar spatial representation issues also occur here.

In the pre-GIS era, it was quite an achievement to gain access to any small area data. The available spatial data handling technology did not exist to allow flexible geographic areal definitions. People used what was offered or available. However, in the post GIS era this is no longer the case. The technical constraints have dissolved. The re-discovery of the modifiable areal unit problem in the late 1980s is one reflection of the greatly increased degree of geographic flexibility that now exists. The challenge is that of discovering methods of analysis that are appropriate for spatial zonal data that are modifiable due to their nature. This is probably the most important of all GIS relevant spatial analysis tasks that still needs to be handled. It is this wave the dissertation is parting hanging over

Many end-users merely want answers to fairly abstract questions such as, are there any patterns, where are they, what do they look like? Additionally, it is apparent that spatial analysis will soon no longer be the exclusively preserve of the expert researcher but that the technology needs to be packaged for much more general use. This implies that it must be understandable, intrinsically safe, usable by the non-expert, and useful.

From above it can be seen that there is no agreement about what kinds of spatial analysis techniques and methods are most relevant to GIS environments for specific fields like demographic data analysis. My point of focus in this study is to look at the statistical spatial analysis methods used for demographic data, requirement of demographic out put for planning, then investigate which of the methods can be used in GIS environment to take advantage of the existing GIS spatial analysis tools.

In the pre-GIS era, it was quite an achievement to gain access to any small area data. The available spatial data handling technology did not exist to allow flexible geographic areal definitions. People used what was offered or available. However, in the post GIS era this is no longer the case. The technical constraints have dissolved. The re-discovery of the modifiable areal unit problem in the late 1980s is one reflection of the greatly increased degree of geographic flexibility that now exists. The challenge is that of discovering methods of analysis that are appropriate for spatial zonal data that are modifiable due to their nature. This is probably the most important of all GIS relevant spatial analysis tasks that still needs to be handled. It is this wave the dissertation is parting hanging over.

2.4.4 The Nature of Geographical Data

Phenomena in the real world can be observed in three "modes", namely, spatial, temporal, and thematic (Modarres, 1998). The spatial mode deals with variation from place to place the temporal mode deals with variation from time to time (one slice to another) and the thematic mode deals with variation from one characteristic to another (one layer to another). All measurable or describable properties of the world can be considered to fall into one of these modes, viz. place, time and theme, however, an exhaustive description of all three modes at the same time is not possible with today's technology (Modarres, 1998). Therefore, in reality, when observing real-world phenomena, we usually hold one mode "fixed", vary one in a "controlled" manner, and "measure" the third holding geography fixed and varying time gives longitudinal data while holding time fixed and varying geography gives cross-sectional data. Here we are concerned with cross-sectional data analysis. For example, using a census of population we could fix a time (e.g. 2000) control for location using census zones and measure and analysis a theme such as the percentage of persons having higher education. This is the way demographic data is handled in 2D but this trend is changed in multi-dimensional analysis in order to change the level of control of location and this further dealt with at different level in 3D

Demographic Surface Analysis

Like any analysis in GIS, demographic data, which is usually referenced by point and area, has to be geocoded before any analysis can take place. For surface analysis using IDW, the first step is to partition the study area into a regular raster grid or TIN. The next step is to generating demographic layers which involves putting each DC on different layers, i.e. to identify all cells basing the absence or presence of DC to produce a layer according that DC in which the values in the layer uniquely identify each characteristic, an example is plate 1c showing different religions in the study area.

Although GIS software like ArcView GIS can associate spatial and aspatial attributes, for this to be done at micro level further modeling are needed. Starting with the conceptual model where the demographic components of the individual persons are outlined, then mathematical models in order to operationally conceptual models formulated by representing them with mathematical constructs and finally with the possibilities of scale models to organize mathematical models so that the real world features can be represented (Craglia et al, 1999). All this is done in GIS using a combination of raster and vector presentation of spatial elements to lead to spatially disaggregate models that are able to over come some of the disadvantage of zonal models. This type of analysis is termed micro simulation (Wegener, 1999) and there are four fields in which GIS can support micro techniques of analysis and modeling: storage of spatial data, generation of new data using analytical tools such as overlay or buffering, disaggregating of data using appropriate micro simulation algorithms, and visualization.

Surface Neighborhood Analysis

Unlike neighborhood analysis in 2D, with surface neighborhood analysis we are in position to show and predicate spatial demographic influence which can be carried out in a number of ways like radial analysis, similarity, and proximity analysis of different DC, etc.

Demographic radial analysis: this is distances between the people and DCs. For a fixed radial distance, it can be done by interpolation using a fixed radius so that the radius gives the spatial extent being influenced by location of a demographic at specific location. From a different perspective, this technique can be seen to give locations of DC according distance

Similarity analysis:when it comes to analyzing spatially where there are similar DCs, GIS provides the capability to do this. Taking the example the number of persons per building (plate 6a) this can be reclassified using ArcView Spatial Analyst and using the total number of people per building as the height information to drive a raster surface of continuous variation, so that buildings having less 5 or persons and their spatial influence are assigned one (represented by brown color) and those having more than 5 take on two (gray color) see plate 6b. Making it easy to determine which areas follow in which range and it also provides us with the power to change the level of detail required as instead of the first used five groups we have only two.

Közelség elemzése: This is used in demographic spatial analysis to shows area influenced by a certain DC for example plate 2b gives proximity analysis of the population basing on the race in the study area plate 2a, it can be viewed spatially, areas which are under influence of particular race. This aid the analyst to determine areas dominated by a particular race, it has practical application in allocation to avoid conflicts or if the aim is racial integration then know areas where to allocate other races to come up with the desired balance. Also when using sampled data, it has further application where by can make decision about where the particular DC (race) is likely to be located and in case of movement the likely areas places. Other example include plate 1c which gives spatial distribution and location of the various religions in study area from plate 1b and plate 3b showing spatial location of martial status in Heritage area from plate 3a.

Demographic sudden spatial change

In planning we are interested to know where there sudden change in DC spatially. For example plate 6e derived from number persons per building, we able to see where the numbers are varying spatially like around the red spot, there is sudden change, which necessities special attention and further investigation.

1.1.2.1. Demographic vertical nearest neighbor analysis

Here the concern is the means of expressing or being to see how the DCs are location in relation to each in terms of 3D. This has been developed to be able to represented population especially in urban areas where they have the same x, y location but different z values e.g. residences of multi storage buildings. Using the above-developed 3D-DM we are able to locate in 3D of individuals when the need arises.

2.4.4.1 Quantitative spatial-vertical analysis

We some times need to know how the quantity of a DC varies as move from one location to the next, which can t be got by the aspatial and spatial 2D analysis means. Demonstrating using figure 4.4, quantitative spatial-vertical analysis is like setting and demarcating the level on the side of the box at which the clay in the box should reach, then calculate the mass, compare it with the existing one them determine how much quantity of clay to add to the box.

By calculating the surface area with same planimetric area, which ensures the same spatial extent the volume gives the quantity of the DC. It can be applied from another perspective as the area and volume can be varied by changing the height, thus enabling to set the DC like if use age as the height information then can set the height to say 65 to check only those who are above 65 years old, how the vary spatially. These are accomplished using ArcView 3D analyst and employing the area and volume calculation functions.

2.4.4.2 Balancing demographic spatially

To have a quick visualization of the issue, take the same example of figure 4.4, then balancing demographic spatially is like making the clay in the box flat which is achieved by moving some clay from the places where is high to depressions but not taking any clay out of the box. The traditional cut and fill function combined with the line of sight, offers planner the ability to check where there is excess of the DC. Where the line of sight checks the linear spatial uniformity of DC (chapter three) i.e. where a given a target is visible from a set position, height, and direction which implies that along that line the demographic is within the limit and if not then apply the cut-fill function. As also the surfaces shows the different demographic variables then can know areas dominated a particular variable, which helps in relocation and location target being either to balance or avoid conflict.

2.4.4.3 Demographic spatial limit

Another visibility structure is the horizon of a viewpoint (V) at specific MODC i.e. demographic spatial limit which is used and defined here as boundary of the demographic viewshed and determines the farthest point on the surface that is visible from V for every radial direction around V in the x y plane. The procedure starts from the derivation of the viewshed as above, then at edges of the viewshed (horizon) draw/demarcate the boundary that forms the demographic spatial limit.

2.4.4.4 Linear demographic variation

This linear visibility analysis uses visibility query algorithms with the simplest visibility query problem consisting in determining the mutual visibility of two points (ESRI, 1998) like observation point P and the target point R ( Error! Reference source not found. ). In a "brute-force" approach, this reduces to finding either the surface edges on a TIN are intersected by the vertical plane passing through segment PR. For each intersected element (edge or cell), a test is performed to decide whether it lies above PR or not and the two points are reported as visible in case of a positive answer and not visible for negative answer [1] . Taking the example of the number of people per building and using the same observer positions (P, T, and Q) and target position (R) for three different MODC different obstruction point, extent of sight, and different linearly visible location are obtained. Using line of sight having observer and target point with same MODC (4 persons per building) all do not see the target with one from T blocked ( Error! Reference source not found. ). By making observers MODC (one person per building) lower than target point (6 persons per building), limited linear spatial extent is visible with all not seeing the target and one from T being blocked just after a short distance from observation position ( Error! Reference source not found. ). Using higher observers MODC (6 persons per building) and lower target point (1 person per building) although can see a bigger linear spatial extent two of the lines of sight from T and P cannot reach the target point ( Error! Reference source not found. ). Using line of sight having observer and target point with same MODC (6 persons per building) more linear spatial extent is visible with two sights from T and P not seeing the target ( Error! Reference source not found. ).

Line of sight helps to know linearly which spatial extent has DC with the set observer and target MODC. The of sight tells you whether a given target is visible from a point of observation, also find out what is visible along the line of sight

2.4.5 GIS analysis for Demographic predication

It is always important to predict the likely trend of demographics so that planning does not become out dated within a short time. Here the concern is demographics as the basis for objective and criteria for decision-making. These can be categorized and presented as: 1) single objective/single criteria decision-making, 2) single objective/multi-criteria decision-making, and 3) multi-objective/multi-criteria decision-making. The technique being employed mostly is map overlay and can easily be implemented in a GIS (Tomlin, 1990).

The single objective/single criteria is concerned with decisions that have a single reason or perspective to motivate a decision and a single criterion upon which to base the decision (UNITAR, 1993). An example of such a decision rule may be: if elderly population spatial clustering exceeds X then designate as an area of high ageing risk i.e. for any given area the size being occupied by elderly population as a proportion of the total population and study area should not exceed X . The objectives being to evaluate the effect of the projected population values and draw conclusions as to which areas will be having elderly population exceeding the set percentage, achieved by thresholding which involves reclassifying those areas of study area that would be in theory below the threshold value. Classification is designed to put features in framework that that allows understanding how they function in a similar fashion among members of the same group or differently from members of other groups (DeMers, 1997, 2000). Classification is feature aggregation, which is carried out in both raster and vector in raster GIS is done by renumbering the grid cells so that the cells to be in the same category have the same cell numbers. Utilizing this classification other techniques being looked at to help in planning analysis basing on demographic prediction include spatial classification like similarity analysis, progressive analysis and spatial influence like radial analysis, proximity analysis, etc (as discussed in the previous section).

Although this analysis can be done in vector GIS taking the example of ArcView by running a query to extract only the elderly population from the database, geocode them, use the spatial nearest neighbor script to count the number of elderly and compare it with the total population in another theme. It can best, easily, and quickly done in raster GIS, taking the example of IDRISI for windows. Where by use the IDRISI function to import ArcView Shapefile and the use the convert function to change it to raster format, let the population layer be called POPDEM.

By reclassifying POPDEM using the RECLASS module we can create a new image (ELDERLY) of all areas below the threshold and therefore not liable for elderly population. The problem with this image is that it still contains areas that are not supposed to be occupied (inhabitable areas like rivers, forest reserves, etc) and it is therefore difficult to distinguish the areas of land that will be populated. In order to remove the inhabitable areas we again use RECLASS on LANDUSE (layer containing land use information as it indicates residential area) and assign a value of 1 to all residential areas and all other areas to 0, this image depicts all habitable areas, and is saved as HABITABLE. In order combine the two images and produce an image that shows just the land areas that will be populated we use CROSSTAB and the cross-classification option. Cross-classification can be liked to a multiple overlay showing all combinations of the logical ÉS művelet. The result is a new image (CROSS) that shows the locations of all combinations of the categories in the original images (IDRISI, 1998). Cross-classification thus produces a map representation of all non-zero entries in the cross-tabulation file, and in the case of CROSS shows three classifications: inhabitable area, land projected to be populated, and land areas that will not be populated

Demographics as location indictor: GIS modeling techniques can also be used to model planning policies. For instance, to direct development into the vicinity of established neighborhoods with specific DCs, GIS can scan for proximity to such areas according to DC. First, a map layer is produced to identify the existing population in the study areas. This map will then be used to identify and separate out required cells, which have DC. This map of required cells then becomes one of input layers for example in the allocation using the Spatial Interaction Map (Lee, 1995)

Last modified TIME @ "d MMMM yyyy" 29 October 2000 által Wadembere, M. I.

[1] As an illustration, this is achieved using ArcView GIS spatial analyst and 3D analyst by adding a grid or TIN theme of DC, making it active, use line of sight tool from analysis tool menu the most important part is specifying the DC level of observer and target position so that it is offset above the surface


Letöltés most!

Megkönnyítettük a PDF -e -könyvek megtalálását ásás nélkül. And by having access to our ebooks online or by storing it on your computer, you have convenient answers with Gis Tutorial 2 Spatial Analysis Workbook Gis Tutorials Pdf. To get started finding Gis Tutorial 2 Spatial Analysis Workbook Gis Tutorials Pdf, you are right to find our website which has a comprehensive collection of manuals listed.
Könyvtárunk a legnagyobb ezek közül, amelyek szó szerint több százezer különböző terméket képviselnek.

Finally I get this ebook, thanks for all these Gis Tutorial 2 Spatial Analysis Workbook Gis Tutorials Pdf I can get now!

Nem gondoltam, hogy ez működni fog, a legjobb barátnőm megmutatta nekem ezt a weboldalt, és ez így is van! Megkapom a legkeresettebb e -könyvet

wtf ez a nagyszerű e -könyv ingyen ?!

Barátaim annyira őrültek, hogy nem tudják, hogy van nálam minden kiváló minőségű e -könyv, amivel nem rendelkeznek!

Nagyon könnyű minőségi e -könyveket beszerezni)

annyi hamis oldal. ez az első, ami működött! Nagyon köszönöm

wtffff ezt nem értem!

Csak válassza ki a kattintás, majd a letöltés gombot, és fejezze be az ajánlatot az e -könyv letöltésének megkezdéséhez. Ha van egy felmérés, amely mindössze 5 percet vesz igénybe, próbálja ki az Önnek megfelelő felmérést.


Tentative schedule

1. nap
Introduction to Modeling: Spread-sheet and other exercises that illustrate the modeling process, terminology,
deterministic and stochastic models, what to leave out of a model, scale and resolution, age or stage structured
models, modeling without good data.

2. nap
Decision Analysis: Decision trees, decision-making under uncertainty, linear programming and where it fits,
multi-objective decision-making, soft versus hard approaches.

Day 3
Expert Systems (morning): What they are, developing small expert systems, where they might be useful,
importance of explanations. Introduction to Ecosystem Modeling (afternoon): Single patch system models,
Markov models, state and transition models.

4. nap
Ecosystem Modeling continued: Frame-based modeling, the incremental top-down approach, qualitative
models, using other people s models, adaptive management.

5. nap
Spatially Explicit Models: Cellular automata, fire-spread models, animal movement models, models involving
climate change, where GIS fits.

Selected publications by Dr. Tony Starfield:

Rupp, T.S., Chapin, F.S. III. , Starfield, A.M., Response of subarctic vegetation to transient climatic change
on the Seward Peninsula in north-west Alaska, Global change biology. Glob. chang. biol.
June 2000. v. 6 (5) p. 541-555.

Epstein, H.E. Walker, M.D., Chapin, F.S. III., Starfield, A.M., A transient, nutrient-based model of arctic
plant community response to climatic warming., Ecological applications June 2000. v. 10 (3), p. 824-841

Hahn, B.D., Richardson, F.D., Starfield, A.M. Frame-based modelling as a method of simulating
rangeland production systems in the long term.Agricultural systems, Oct 1999. v. 62 (1), p. 29-49.

Starfield, A.M. Chapin, F.S. III. Model of transient changes in arctic and boreal vegetation in response
to climate and land use change. Ecological applications, Aug 1996. v. 6 (3) p. 842-864.

Turner, M.G.,Collins, S.L.,Lugo, A.E.,Magnuson, J.J., Rupp, T.S., Swanson, F.J., Disturbance dynamics
and ecological response: the contribution of long-term ecological research BioScience. Bioscience
Jan 2003. v. 53 (1) p. 46-56.

Starfield, A.M. Cumming, D.H.M., Taylor, R.D., Quadling, M.S. A frame-based paradigm for dynamic
ecosystem models. AI applications., 1993. v. 7 (2/3), p. 1-13.
Location: Stacks Call Number: QA76.76.E95A5

Tester, J.R., A.M. Starfield, L.E. Frelich, 1997. Modeling for ecosystem management in Minnesota
pine forests, Biological Conservation, 80:313-324.

Nicolson CR, Starfield AM, Kofinas GP, Kruse JA, 2002. Ten heuristics for interdisciplinary
modeling projects ECOSYSTEMS 5 (4): 376-384 JUN 2002

ArcView 3.2 for the Nez Perce Tribe, May 29 - June 2, 2001

GPS with Trimble GPS units and Pathfinder Office, June 15, 2001

Moscow High School Environmental Club, June 22, 2001

ArcView 3.2 for Latah County, August 13-14 2001

ArcView 3.2 for WSU Library, November 19-20, 2001

ArcView 8.1 for Idaho State Parks January 15 - 17, 2002

ArcGIS 8.2 January, 7-9, 2003

ArcGIS 8.2 March 19-21, 2003

ArcGIS 8.3 Latah County, June 30 - July 1, 2003

ArcGIS 8.3, Geodatabase, ArcPad Jan 5-9, 2004

ArcGIS 8.3, Nez Perce Tribe, March 11-12, 2004

Spatial Analysis Techniques, August 18-19, 2004

Fire Regime Condition Class Training, September 8-11, 2004

Ecological Modeling Workshop (Dr. Starfield), March 14-18, 2005

Fire Regime Condition Class Training, September 8-11, 2005

ArcGIS 9.1, The Nature Conservancy, November 21-23, 2005

ArcGIS 9.1 for Society of American Foresters, March 31, 2006

GPS in theory and practice for the Umatilla Tribe, December 11, 2007

Working with Soil Data in GIS, Society of American Foresters, March 22, 2008


1.2 Disease mapping

The mapping of disease risk has a long history in public health surveillance. Disease maps provide a rapid visual summary of spatial information and allow the identification of patterns that may be missed in tabular presentations (Elliott and Wartenberg 2004) . Such maps are crucial for describing the spatial and temporal variation of the disease, identifying areas of unusually high risk, formulating etiological hypotheses, measuring inequalities, and allowing better resource allocation.

Disease risk estimates are based on information of the observed disease cases, the number of individuals at risk, and possibly, also covariate information such as demographic and environmental factors. Bayesian hierarchical models are used to describe the variability in the response variable as a function of risk factor covariates and random effects that account for unexplained variation. The use of Bayesian modeling provides a flexible and robust approach that permits to take into account the effects of explanatory variables and accomodate spatial and spatio-temporal correlation, and provides a formal expression of uncertainty in the risk estimates (Moraga 2018) . Bayesian inference can be implemented via Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods or by using integrated nested Laplace approximation (INLA) which is a computationally effective alternative to MCMC designed for latent Gaussian models (Lindgren and Rue 2015) .

Health data are often obtained by aggregating point data over subareas of the study region such as counties or provinces due to several reasons such as patient confidentiality. Often, disease risk models aim to obtain low variance estimates of disease risk within the same areas where data are available. One limitation of this approach is that disease risk maps obtained at this resolution are unable to show how risk varies within areas which difficulties targeting health interventions and directing resources where they are most needed. A better approach is to use point data and build models that exploit correlation between nearby data points and include high spatial resolution covariates to produce disease risk estimates in a continuous surface (Moraga et al. 2017 Diggle et al. 2013) . Maps obtained with this type of models offer high spatial resolution estimates with which to more precisely implement public health programs where they can have the greatest impact.


Letöltés most!

Megkönnyítettük a PDF -e -könyvek megtalálását ásás nélkül. And by having access to our ebooks online or by storing it on your computer, you have convenient answers with Gis Tutorial 2 Spatial Analysis Workbook Gis Tutorials Pdf. To get started finding Gis Tutorial 2 Spatial Analysis Workbook Gis Tutorials Pdf, you are right to find our website which has a comprehensive collection of manuals listed.
Könyvtárunk a legnagyobb ezek közül, amelyek szó szerint több százezer különböző terméket képviselnek.

Finally I get this ebook, thanks for all these Gis Tutorial 2 Spatial Analysis Workbook Gis Tutorials Pdf I can get now!

Nem gondoltam, hogy ez működni fog, a legjobb barátnőm megmutatta nekem ezt a weboldalt, és ez így is van! Megkapom a legkeresettebb e -könyvet

wtf ez a nagyszerű e -könyv ingyen ?!

Barátaim annyira őrültek, hogy nem tudják, hogy van nálam minden kiváló minőségű e -könyv, amivel nem rendelkeznek!

Nagyon könnyű minőségi e -könyveket beszerezni)

annyi hamis oldal. ez az első, ami működött! Nagyon köszönöm

wtffff ezt nem értem!

Csak válassza ki a kattintás, majd a letöltés gombot, és fejezze be az ajánlatot az e -könyv letöltésének megkezdéséhez. Ha van egy felmérés, amely mindössze 5 percet vesz igénybe, próbálja ki az Önnek megfelelő felmérést.


Computer science and GIS professionals.

@qu:"Spatial Databases covers all of the major themes of the field -- representation, query languages, computational geometry, spatial indexing -- using geographic information systems as the principal application domain and motivation. It is an excellent introduction for computer science professionals interested in exploring GIS, and an excellent resource for GIS professionals interested in learning more about the computer science foundations of the field."
@source:—Michael F. Goodchild, National Center for Geographic Information and Analysis, and University of California, Santa Barbara

@qu:"Spatial Databases is a well-written, comprehensive treatment of a multi-disciplinary field, spanning computational geometry, database modeling, object-orientation, and query processing. The book presents both advanced research and commercial systems in a clear and accessible manner. This book is essential for understanding the current state of the art. Well done!"
@source:—Professor Dennis Shasha, New York University


Nézd meg a videót: ArcView 1 - Introduction