Jump to content

Основа территориальной выборки

Территориальная основа выборки является альтернативой самому традиционному типу основы выборки .

Основу выборки часто определяют как список элементов совокупности, которые мы хотим изучить посредством выборочного обследования . Несколько более общая концепция предполагает, что основа выборки — это инструмент, который позволяет идентифицировать элементы генеральной совокупности и получить к ним доступ, даже если явный список не существует. [1] Традиционные основы выборки иногда называют основами списков. [2] [3]

Во многих случаях подходящие списки отсутствуют. Это может произойти по нескольким причинам, например:

  • Существующие списки, такие как переписи населения , слишком устарели и уже не соответствуют нынешней реальности.
  • Мы нацелены на популяцию, список которой невозможен, например, на виды диких животных.
  • Население представляет собой непрерывный объект в данной географической области, и определение его элементов не является простым. Это часто случается с выборочными обследованиями, предназначенными для получения статистики окружающей среды .

Основы территориальной выборки обычно определяются двумя элементами:

  • Границы целевого региона в заданной картографической проекции .
  • Тип географических единиц, из которых будет осуществляться выборка. Можно выделить три основных типа агрегатов:
    • Очки. В принципе точки безразмерны, но из практических соображений им можно приписать определенный размер, например 1 х 1 м. Подходящий размер зависит от точности инструмента, используемого для определения местоположения точки. Возможными инструментами являются устройства GPS , ортофото или спутниковые изображения . Точечная выборка может быть основана на двухэтапной схеме: кластерная выборка на первом этапе и выборка точек на втором этапе. Другой вариант — двухфазная схема некластеризованных точек: на первом этапе отбирается большая выборка. Стратификация проводится только для выборки первого этапа, а стратифицированная выборка выбирается на втором этапе.
    • Трансекты . Трансекта – это отрезок прямой заданной длины. Выборка трансектов полезна для оценки общей длины линейных элементов ландшафта.
    • Единицы площади, определяемые полигонами. На жаргоне сельскохозяйственных обследований единицы площади обычно называются «сегментами». [4] даже если сегмент по геометрии скорее соответствует понятию разреза, используемому в рамках выборки площади. Сегменты могут быть выделены путем фотоинтерпретации или созданы автоматически, обычно на основе регулярной сетки. [1] Оптимальный размер сегментов зависит от пространственной автокорреляции контролируемых процессов и функции стоимости , которая связывает цену сбора данных с размером единицы выборки. [5]

Области применения

[ редактировать ]

Старейшей областью применения основ выборки по площадям, вероятно, была инвентаризация лесов , одна из областей с наиболее очевидным географическим компонентом, в которой традиционный подход списочной выборки не может быть применен. По той же причине рамки территорий кажутся естественным инструментом для многих экологических тем, таких как обследование почвы и других тем, которые требуют инструментов пространственной статистики .

Различные подходы к территориальному охвату широко обсуждались и сравнивались в сельскохозяйственной статистике. В 1930-е годы Национальная служба сельскохозяйственной статистики Министерства сельского хозяйства США ввела рамки выборки по площади для оценки посевных площадей и урожайности на основе выборки площадных единиц (сегментов). [4] ). Французский опрос Терути [6] выбрал в 1960-х годах подход, основанный на систематической выборке кластеров точек. В итальянском исследовании AGRIT были изучены различные подходы, сравнивались сегментные и точечные методы. [7] Объединенный исследовательский центр ЕС провел большое количество исследований по методологии формирования выборки территорий и обследований территорий для изучения сельского хозяйства, лесного хозяйства, окружающей среды и населенных пунктов. [8] [9]

Растущее число применений спутниковых изображений повысило интерес к основам выборки территорий не только из-за использования дистанционного зондирования для статистики , но и потому, что интеграция спутниковых изображений улучшила качество выборок и связанных с ними оценщиков. [10] но также и потому, что может потребоваться выборка спутниковых изображений. [5] [11] Проверка тематических карт, созданных с помощью анализа спутниковых изображений, стала одной из основных областей применения инструментов территориальной выборки. [12]

  1. ^ Перейти обратно: а б «Справочник по генеральным основам выборки для сельскохозяйственной статистики» . docplayer.net . Проверено 11 декабря 2023 г.
  2. ^ Тернер, Энтони Г. (5 декабря 2003 г.). «Системы выборки и эталонные выборки» (PDF) . Показатели целей развития тысячелетия . Проверено 6 января 2024 г.
  3. ^ Карфанья, Элизабетта (2015). «Объединение рамок списков с различными типами рамок областей» (PDF) . Международный статистический институт, Материалы 60-го Всемирного статистического конгресса ISI . Проверено 6 января 2024 г.
  4. ^ Перейти обратно: а б Борян, Клэр; Ян, Чжэнвэй; Ди, Липинг; Хант, Кевин (ноябрь 2014 г.). «Новый автоматический метод стратификации для построения основы выборки сельскохозяйственных площадей США на основе уровня данных о возделываемых землях» . Журнал IEEE по избранным темам прикладных наблюдений Земли и дистанционного зондирования . 7 (11): 4317–4327. Бибкод : 2014IJSTA...7.4317B . дои : 10.1109/JSTARS.2014.2322584 . ISSN   1939-1404 . S2CID   11727236 .
  5. ^ Перейти обратно: а б Гальего, Франсиско Хавьер (20 марта 2012 г.). «Эффективность выборки изображений очень высокого разрешения для оценки площади в Европейском Союзе» . Международный журнал дистанционного зондирования . 33 (6): 1868–1880. Бибкод : 2012IJRS...33.1868G . дои : 10.1080/01431161.2011.602993 . ISSN   0143-1161 . S2CID   128680455 .
  6. ^ Чакир, Раджа; Лоран, Тибо; Руис-Газен, Энн; Тома-Аньян, Кристина; Винь, Селин (ноябрь 2016 г.). «Пространственный масштаб в моделях землепользования: применение к исследованию Терути-Лукаса» . Пространственная статистика . 18 : 246–262. Бибкод : 2016SpaSt..18..246C . дои : 10.1016/j.spasta.2016.06.009 .
  7. ^ Бенедетти, Роберто, изд. (2010). Методы сельскохозяйственных обследований: на основе документов, представленных на международных конференциях по сельскохозяйственной статистике 1998, 2001, 2004 и 2007 годов . Чичестер: Уайли. ISBN  978-0-470-74371-3 .
  8. ^ Гальего Пинилья, Франциско (2015). Основы территориальной выборки для сельскохозяйственной и экологической статистики: Краткое руководство для развивающихся стран . Люксембург: Издательское бюро Европейского Союза. стр. 3–25. ISBN  978-92-79-54000-4 .
  9. ^ Тенерелли, Патриция; Гальего, Хавьер Ф.; Эрлих, Даниэле (сентябрь 2015 г.). «Моделирование плотности населения в поддержку оценки риска стихийных бедствий» . Международный журнал по снижению риска стихийных бедствий . 13 : 334–341. Бибкод : 2015IJDRR..13..334T . дои : 10.1016/j.ijdrr.2015.07.015 .
  10. ^ Карфанья, Элизабетта; Гальего, Ф. Хавьер (14 декабря 2006 г.). «Использование дистанционного зондирования для сельскохозяйственной статистики» . Международный статистический обзор . 73 (3): 389–404. дои : 10.1111/j.1751-5823.2005.tb00155.x . S2CID   15112469 .
  11. ^ Ашар, Фредерик; Ева, Хью Д.; Стибиг, Ханс-Юрген; Майо, Филипп; Гальего, Хавьер; Ричардс, Тимоти; Маленгро, Жан-Поль (9 августа 2002 г.). «Определение темпов вырубки влажных тропических лесов мира» . Наука . 297 (5583): 999–1002. Бибкод : 2002Sci...297..999A . дои : 10.1126/science.1070656 . ISSN   0036-8075 . ПМИД   12169731 . S2CID   46315941 .
  12. ^ Олофссон, Понт; Фуди, Джайлз М.; Герольд, Мартин; Стеман, Стивен В.; Вудкок, Кертис Э.; Вулдер, Майкл А. (25 мая 2014 г.). «Передовая практика оценки площади и оценки точности изменений земель» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 148 : 42–57. Бибкод : 2014RSEnv.148...42O . дои : 10.1016/j.rse.2014.02.015 . ISSN   0034-4257 .
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 2850a4b9640f815aea9561f186eafae6__1711634280
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/28/e6/2850a4b9640f815aea9561f186eafae6.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Area sampling frame - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)