Граничная задача (пространственный анализ)
Проблема границ в анализе — это явление, при котором географические закономерности различаются формой и расположением границ, которые проводятся для административных или измерительных целей. Проблема границ возникает из-за потери соседей в анализах, которые зависят от значений соседей. Хотя географические явления измеряются и анализируются в пределах конкретной единицы, идентичные пространственные данные могут выглядеть либо рассредоточенными, либо сгруппированными в зависимости от границы, расположенной вокруг данных. При анализе точечных данных дисперсия оценивается как зависящая от границы. При анализе площадных данных статистику следует интерпретировать на основе границы.
Определение
[ редактировать ]В пространственном анализе четыре основных проблемы мешают точной оценке статистического параметра: проблема границ, проблема масштаба, проблема шаблона (или пространственная автокорреляция ) и проблема модифицируемых единиц площади . [1] Проблема границ возникает из-за потери соседей в анализах, которые зависят от значений соседей. Хотя географические явления измеряются и анализируются в пределах конкретной единицы, идентичные пространственные данные могут выглядеть либо рассредоточенными, либо сгруппированными в зависимости от границы, расположенной вокруг данных. При анализе точечных данных дисперсия оценивается как зависящая от границы. При анализе данных о площади статистические данные следует интерпретировать на основе границы.
В географических исследованиях по отношению к границе учитываются два типа территорий: территория, окруженная фиксированными естественными границами (например, береговыми линиями или ручьями), за пределами которых соседей не существует, [2] или территория, включенная в более крупный регион, определенный произвольными искусственными границами (например, граница загрязнения воздуха в модельных исследованиях или граница города в миграции населения). [3] На территории, изолированной урочищами, пространственный процесс на границах прекращается. Напротив, если область исследования очерчена искусственными границами, процесс продолжается за пределами этой области.
Если пространственный процесс на территории происходит за пределами изучаемой территории или взаимодействует с соседями за пределами искусственных границ, наиболее распространенным подходом является пренебрежение влиянием границ и предположение, что процесс происходит во внутренней области. Однако такой подход приводит к серьезной проблеме неправильной спецификации модели. [4]
То есть для целей измерения или администрирования проводятся географические границы, но границы сами по себе могут приводить к различным пространственным закономерностям в географических явлениях. [5] Сообщается, что различие в способе проведения границы существенно влияет на идентификацию пространственного распределения и оценку статистических параметров пространственного процесса. [6] [7] [8] [9] Разница во многом основана на том факте, что пространственные процессы обычно неограниченны или нечетко ограничены. [10] но процессы выражаются в данных, введенных в границы для целей анализа. [11] Хотя проблема границ обсуждалась в отношении искусственных и произвольных границ, влияние границ также происходит в соответствии с естественными границами, пока игнорируется тот факт, что свойства на участках на естественной границе, таких как ручьи, вероятно, будут отличаться от свойств на участках. внутри границы. [12]
Проблема границ возникает не только в отношении горизонтальных границ, но и в отношении вертикально проведенных границ в соответствии с очертаниями высоты или глубины (Пинеда, 1993). Например, биоразнообразие, такое как плотность видов растений и животных, велико у поверхности, поэтому, если в качестве пространственной единицы используется одинаково разделенная высота или глубина, с большей вероятностью будет обнаружено меньшее количество видов растений и животных, поскольку увеличивается высота или глубина.
Типы и примеры
[ редактировать ]При проведении границы вокруг исследуемой территории возникают два типа проблем измерения и анализа. [7] Первый — это краевой эффект . [13] Этот эффект возникает из-за незнания взаимозависимостей, возникающих за пределами ограниченной области. [13] Гриффит [14] [8] и Гриффит и Амрайн [15] выделены проблемы согласно краевому эффекту. Типичным примером является трансграничное влияние, такое как трансграничные рабочие места, услуги и другие ресурсы, расположенные в соседнем муниципалитете. [16]
Второй — это эффект формы , возникающий в результате искусственной формы, очерченной границей. В качестве иллюстрации эффекта искусственной формы можно привести анализ структуры точек, который имеет тенденцию обеспечивать более высокие уровни кластеризации для идентичной структуры точек внутри более вытянутого блока. [7] Точно так же форма может влиять на взаимодействие и поток между пространственными объектами. [17] [18] [19] Например, форма может повлиять на измерение потоков отправления и назначения, поскольку они часто регистрируются при пересечении искусственной границы. Из-за эффекта, создаваемого границей, информация о форме и площади используется для оценки расстояний перемещения по результатам съемок. [20] или для определения местоположения счетчиков дорожного движения, станций наблюдения за поездками или систем мониторинга дорожного движения. [21] С той же точки зрения Теобальд (2001; взято из [5] ) утверждал, что меры по разрастанию городов должны учитывать взаимозависимости и взаимодействие с близлежащими сельскими районами.
В пространственном анализе проблема границ обсуждалась вместе с проблемой модифицируемых единиц площади (MAUP), поскольку MAUP связана с произвольной географической единицей, а единица определяется границей. [22] В административных целях данные для показателей политики обычно агрегируются в рамках более крупных единиц (или счетных единиц), таких как переписные участки, школьные округа, муниципалитеты и округа. [23] [24] Искусственные единицы служат целям налогообложения и предоставления услуг. Например, муниципалитеты могут эффективно реагировать на потребности общественности в пределах своей юрисдикции. Однако в таких пространственно агрегированных единицах невозможно выявить пространственные вариации детальных социальных переменных. Проблема отмечается при измерении средней степени переменной и ее неравномерного распределения в пространстве. [5]
Предлагаемые решения и оценки решений
[ редактировать ]Было предложено несколько стратегий решения проблем географических границ при измерении и анализе. [25] [26] Чтобы определить эффективность стратегий, Гриффит рассмотрел традиционные методы, разработанные для смягчения побочных эффектов: [8] игнорирование эффектов, проведение отображения тора, построение эмпирической буферной зоны, построение искусственной буферной зоны, экстраполяция в буферную зону, использование поправочного коэффициента и т. д. Первый метод (т.е. игнорирование краевых эффектов), предполагает бесконечную поверхность, на которой не возникают краевые эффекты. Фактически, этот подход использовался традиционными географическими теориями (например, теорией центрального места ). Его главный недостаток заключается в том, что эмпирические явления происходят в пределах конечной области, поэтому бесконечная и однородная поверхность нереалистична. [15] Остальные пять подходов схожи тем, что они пытались произвести несмещенную оценку параметров, то есть обеспечить среду, с помощью которой устраняются краевые эффекты. [8] (Он назвал эти оперативные решения в отличие от статистических решений, которые будут обсуждаться ниже.) В частности, эти методы направлены на сбор данных за пределами изучаемой территории и подходят для более широкой модели, то есть картографирования территории или ее территории. ограничивающие территорию исследования. [27] [26] Однако посредством моделирования моделирования Гриффит и Амрайн выявили неадекватность такого чрезмерного метода. [15] Более того, этот метод может вызвать проблемы, связанные со статистикой больших территорий, то есть экологическую ошибку. Расширяя границы исследуемой территории, можно игнорировать микромасштабные изменения внутри границы.
В качестве альтернативы оперативным решениям Гриффит рассмотрел три метода коррекции (т. е. статистические решения ) для устранения смещения вывода, вызванного границами. [8] Они (1) основаны на обобщенной теории наименьших квадратов , (2) используют фиктивные переменные и структуру регрессии (как способ создания буферной зоны) и (3) рассматривают граничную задачу как проблему пропущенных значений. Однако эти методы требуют довольно строгих предположений об интересующем процессе. [28] Например, решение в соответствии с обобщенной теорией наименьших квадратов использует моделирование временных рядов, для которого требуется произвольная матрица преобразования, чтобы соответствовать разнонаправленным зависимостям и множественным граничным единицам, обнаруженным в географических данных. [14] Мартин также утверждал, что некоторые из основных предположений статистических методов нереалистичны или неоправданно строги. [29] Более того, Гриффит (1985) сам также выявил неполноценность этих методов посредством анализа моделирования. [30]
Что особенно применимо при использовании ГИС-технологий, [31] [32] Возможным решением для устранения краевых эффектов и эффектов формы является переоценка пространства или процесса при повторяющихся случайных реализациях границы. Это решение обеспечивает экспериментальное распределение, которое можно подвергнуть статистическим тестам. [7] По сути, эта стратегия проверяет чувствительность результата оценки в соответствии с изменениями в граничных предположениях. С помощью инструментов ГИС границами можно систематически манипулировать. Затем инструменты проводят измерение и анализ пространственного процесса в таких дифференцированных границах. Соответственно, такой анализ чувствительности позволяет оценить надежность и устойчивость местных мер, определенных в искусственных границах. [33] Между тем, изменения в предположениях о границах относятся не только к изменению или наклону углов границы, но также к различению границ и внутренних областей исследования, а также к рассмотрению возможности того, что изолированные точки сбора данных, близкие к границе, могут показывать большие отклонения.
См. также
[ редактировать ]- Закон географии Арбиа
- Концепции и методы в современной географии
- затухание расстояния
- экологическое заблуждение
- Нечеткий архитектурно-пространственный анализ
- Геоинформационная система
- Уровень анализа
- Изменяемая проблема временных единиц
- Первый закон географии Тоблера
- Второй закон географии Тоблера
- Проблема неопределенного географического контекста
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Берт, Джеймс Э.; Барбер, Джеральд М. (2009). Элементарная статистика для географов (3-е изд.). Гилфорд Пресс. ISBN 978-1572304840 .
- ^ Хенли, С. (1981). Непараметрическая геостатистика . Спрингер Нидерланды. ISBN 978-94-009-8117-1 .
- ^ Хейнинг, Роберт (1990). Пространственный анализ данных в социальных науках и науках об окружающей среде, Роберт Хейнинг . Издательство Кембриджского университета. дои : 10.1017/CBO9780511623356 . ISBN 9780511623356 .
- ^ Аптон, Бернард Финглтон (1985). Анализ пространственных данных на примере: Том 1: Расположение точек и количественные данные . Чичестер, Великобритания: Wiley. ISBN 978-0471905424 .
- ^ Перейти обратно: а б с Сообщество и качество жизни: потребности в данных для принятия обоснованных решений . Вашингтон, округ Колумбия: Совет по наукам о Земле и ресурсам, Отдел исследований Земли и жизни, Национальный исследовательский совет, Национальная академия издательств. 2002. ISBN 978-0309082600 .
- ^ Кресси, Ноэль AC (1993). Статистика для пространственных данных . Ряд Уайли по вероятности и статистике. Уайли. дои : 10.1002/9781119115151 . ISBN 9781119115151 .
- ^ Перейти обратно: а б с д Стюарт Фотерингем, А.; Роджерсон, Питер А. (январь 1993 г.). «ГИС и проблемы пространственного анализа». Международный журнал географических информационных систем . 7 (1): 3–19. дои : 10.1080/02693799308901936 .
- ^ Перейти обратно: а б с д и Гриффит, Д.А. (август 1983 г.). «Краевая задача пространственного статистического анализа». Журнал региональной науки . 23 (3): 377–87. дои : 10.1111/j.1467-9787.1983.tb00996.x . ПМИД 12279616 .
- ^ Мартин, Р.Дж. (3 сентября 2010 г.). «Некоторые комментарии к методам коррекции граничных эффектов и методам пропущенных значений» . Географический анализ . 19 (3): 273–282. дои : 10.1111/j.1538-4632.1987.tb00130.x .
- ^ Люнг, Йи (3 сентября 2010 г.). «О неточности границ» . Географический анализ . 19 (2): 125–151. дои : 10.1111/j.1538-4632.1987.tb00120.x .
- ^ Миллер, Харви Дж. (3 сентября 2010 г.). «Потенциальный вклад пространственного анализа в географические информационные системы для транспорта (ГИС-Т)». Географический анализ . 31 (4): 373–399. дои : 10.1111/j.1538-4632.1999.tb00991.x .
- ^ Мартин, Р.Дж. (1989). «Роль пространственных статистических процессов в географическом моделировании» . В Гриффите, Д.А. (ред.). Пространственная статистика: прошлое, настоящее и будущее . Сиракьюс, Нью-Йорк: Институт математической географии. стр. 107–129.
- ^ Перейти обратно: а б Гао, Фэй; Кихал, Вахида; Мер, Нолвенн Ле; Сурис, Марк; Деген, Северин (2017). «Влияет ли краевой эффект на степень пространственной доступности для поставщиков медицинских услуг?» . Международный журнал географии здравоохранения . 16 (1): 46. дои : 10.1186/s12942-017-0119-3 . ПМЦ 5725922 . ПМИД 29228961 .
- ^ Перейти обратно: а б Гриффит, Дэниел А. (3 сентября 2010 г.). «К теории пространственной статистики». Географический анализ . 12 (4): 325–339. дои : 10.1111/j.1538-4632.1980.tb00040.x .
- ^ Перейти обратно: а б с Гриффит, Дэниел А.; Амрайн, Карл Г. (3 сентября 2010 г.). «Оценка методов коррекции граничных эффектов в пространственном статистическом анализе: традиционные методы» . Географический анализ . 15 (4): 352–360. дои : 10.1111/j.1538-4632.1983.tb00794.x .
- ^ Макгуайр, Джеймс (1999). Что работает: сокращение повторных правонарушений: руководящие принципы, основанные на исследованиях и практике . Дж. Уайли. ISBN 978-0471956860 .
- ^ Арлингхаус, Сандра Л.; Нистуэн, Джон Д. (январь 1990 г.). «Геометрия граничных разменов». Географическое обозрение . 80 (1): 21. дои : 10.2307/215895 . JSTOR 215895 .
- ^ Фергюсон, Марк Р.; Канароглу, Павлос С. (3 сентября 2010 г.). «Представление формы и ориентации пунктов назначения в моделях пространственного выбора». Географический анализ . 30 (2): 119–137. дои : 10.1111/j.1538-4632.1998.tb00392.x .
- ^ Гриффит, Дэниел А. (1982). «Геометрия и пространственное взаимодействие». Анналы Ассоциации американских географов . 72 (3): 332–346. дои : 10.1111/j.1467-8306.1982.tb01829.x . ISSN 0004-5608 . JSTOR 2563023 .
- ^ Роджерсон, Питер А. (июль 1990 г.). «Игла Бюффона и оценка расстояний миграции». Математические исследования народонаселения . 2 (3): 229–238. дои : 10.1080/08898489009525308 . ПМИД 12283029 .
- ^ Кирби, HR (1997) Игла Буффона и вероятность перехвата поездок на короткие расстояния с помощью нескольких экранных исследований. Географический анализ, 29 64–71.
- ^ Роджерсон, Питер А. (2006). Статистические методы по географии : пособие для студентов (2-е изд.). МУДРЕЦ. ISBN 978-1412907965 .
- ^ Опеншоу, Стэн (1983). Проблема изменяемой единицы площади (PDF) . ISBN 0 86094 134 5 .
- ^ Чен, Сян; Да, Синьюэ; Уайденер, Майкл Дж.; Делмелль, Эрик; Кван, Мэй-По; Шеннон, Джерри; Расин, Расин Ф.; Адамс, Аарон; Лян, Лу; Пэн, Цзя (27 декабря 2022 г.). «Систематический обзор проблемы модифицируемых единиц площади (MAUP) в общественных исследованиях окружающей среды в области продуктов питания» . Городская информатика . 1 . дои : 10.1007/s44212-022-00021-1 . Проверено 27 декабря 2022 г.
- ^ Мартин, Р.Дж. (1987) Некоторые комментарии к методам коррекции граничных эффектов и методам пропущенных значений. Географический анализ 19, 273–282.
- ^ Перейти обратно: а б Вонг, Д.В.С., и Фотерингем, А.С. (1990)Городские системы как примеры ограниченного хаоса: исследование взаимосвязи между фрактальным измерением, размером ранга и миграцией из деревни в город. Географический Анналер 72, 89–99.
- ^ Рипли, Б.Д. (1979) Тесты на «случайность» пространственных точечных рисунков. Журнал Королевского статистического общества, серия B 41, 368–374.
- ^ Йоу, Э.-Х. и Кириакидис, ПК (2008) Прогнозирование от площади к точке в граничных условиях. Географический анализ 40, 355–379.
- ^ Мартин, Р.Дж. (1989) Роль пространственных статистических процессов в географическом моделировании. В книге Д. А. Гриффита (редактор) «Пространственная статистика: прошлое, настоящее и будущее». Институт математической географии: Сиракьюс, Нью-Йорк, стр. 107–129.
- ^ Гриффит, Д.А. (1985) Оценка методов коррекции граничных эффектов в пространственном статистическом анализе: современные методы. Географический анализ 17, 81–88.
- ^ Хаслетт Дж., Уиллс Г. и Анвин А. (1990) ПАУК: интерактивный статистический инструмент для анализа пространственно распределенных данных. Международный журнал географических информационных систем 3, 285–296.
- ^ Опеншоу, С., Чарльтон, М. и Ваймер, К. (1987) Машина географического анализа марки I для автоматического анализа данных о точечных узорах. Международный журнал географических информационных систем 1, 335–350.
- ^ BESR (2002) Сообщество и качество жизни: потребности в данных для принятия обоснованных решений. Совет по наукам о Земле и ресурсам: Вашингтон, округ Колумбия.