יותר

להשיג ArcView 3.2 ניתוח מרחבי 1.1?


האם עדיין ניתן להשיג ולהשתמש בעותק של התוסף Spatial Analyst 1.1 ל- ArcView 3.2 על מנת לסיים פרויקט גמר באוניברסיטה?


האפשרות הישירה ביותר שלך להשיג תוכנה זו תהיה על ידי יצירת קשר עם משרד Esri המקומי שלך, שכנראה יצטרך לעבוד דרך המטה של ​​Esri ברדלנדס, קליפורניה.

יש לקוות שיש "מוזיאון אסרי" ששומר עותקים של "אחד מכל דבר" לדורות הבאים.

עם זאת, אני חושב שעדיף לך "לנשוך את הכדור" ולחפש פתרון אלטרנטיבי מודרני כפי שהציע @JeffreyEvans.


ניתוח מרחבי של תמרון כלי רכב צבאיים במצב טקטי ב- ArcView

זיהוי דפוס מרחבי הוא אחד הנושאים המרכזיים ביישום GIS למחקר גיאוגרפי. מחקר זה נועד לזהות דפוסים מרחביים של טנקים מתמרנים בפעולה טקטית ולפעול אותם בסביבת ArcView. שישה דפוסים של היווצרות התקפה מנותחים ואלגוריתמים לדפוסים נעשים באמצעות ArcView Avenue. בתהליך, תחילת חישוב כיוון התמרון של מחלקה ומחושב המיקום של כל טנק, כלומר הכיוון והמרחק של כל טנק ביחס למוביל. 6 הדפוסים מזוהים לפי כיוון ומרחק של שני הטנקים במחלקה. אלגוריתם התבנית המרחבית משמש כחלק ממערכת בקרת התמרון.

1. הקדמה

מטרת מחקר זה היא לזהות דפוסים מרחביים של כיתת תמרון בפעולות התקפיות ולפעול אותם בסביבת GIS. דפוס מרחבי הוא אחד הנושאים המרכזיים בפיקוד ובקרה בפעולות התקפיות או הגנתיות. המצב זהה גם ברמה נמוכה יותר של מחלקות טנקים. תמרון של יחידות צבאיות במבצע התקפי בדרך כלל עוקב אחר דפוס מסוים המתואר במדריך שדה. זיהוי המערך הופך לבסיס הפיקוד והשליטה לתמרון הכוחות. למרות שזיהוי תבניות במחקר זה מיושם ברמת המחלקה ניתן להרחיב את המודל לרמות פלוגה או גדוד בקלות. המערכת מתוכנתת בשדרת ArcView. מכיוון שגודל המערכת אינו גדול ניתן להפעיל אותה במערכות קטנות מבוססות מחשב זמין ברמות פלוגה או גדוד. ניתוח התפלגות התכונות או הפעילויות במרחב הוא אחד הנושאים המתמשכים בגיאוגרפיה. תיאוריות או מודלים רבים עוסקים בנושא זה. התבנית המשושה של כריסטאלר בתורת המקומות המרכזית היא דוגמה טובה ותבנית זינוק בהתפשטות עירונית היא דוגמא אופיינית נוספת (Morill and Dormitzer, 1979). במובן זה הניתוח הגאוגרפי קרוב מאוד ויהיה יעיל להבנת הפעולות הצבאיות. רוב הפעולות הטקטיות של יחידות צבאיות הן בעצם בעיות גיאוגרפיות. ניתן להציג את פעולותיהם במפות מכיוון שהם בעצם גיאוגרפיים. ניתן לפרש גיאוגרפית תצורות הגנתיות או התקפיות ודפוסי תמרון להתקפה.

2. ניתוח מרחבי של תצורות כיתת טנקים

גיבוש הולם של מחלקה הוא אחד הגורמים המרכזיים לזכייה בלחימה. מפקדים בדרג גבוה רוצים לדעת את גיבוש חילותיהם בזמן אמת ובאופן אוטומטי על מנת לפקד עליהם או לשלוט בהם. אם המבנה יזוהה אוטומטית באמצעות מערכת המחשב, אז הוא יהיה מאוד יעיל ויעיל לפיקוד.

מחלקה או פלוגה לוקחת גיבוש ספציפי כשהיא מתמרנת לתקיפה. בגדוד טנקים אופייני בצבא הקוריאה, ישנם שלושה טנקים במחלקה ושלוש מחלקות בפלוגה ושלוש פלוגות בגדוד. ישנם 6 תצורות לתקיפת כיתת טנקים בתמרון טקטי. הם תצורות טריז, עמוד, קו, וי, אגף שמאל, ואגף ימין (איור 1). מצבים טקטיים בהם ניתן לאמץ אחת מהתצורות הללו מתוארים בפירוט במדריך השדות.

על מנת להפעיל את 6 התצורות בסביבת GIS שני תהליכים נחוצים. ראשית מוגדרת מערכת קואורדינטות לטנק ושנית, היווצרות מרחבית של מחלקה מזוהה עם מונחים מתמטיים על מנת להפוך את המושגים למונחים מבצעיים.

הכלי הבסיסי לזיהוי תבנית מרחבית הוא מערכת קואורדינטות. מערכת קואורדינטות נחוצה על מנת להצביע על מיקום הטנק עליה. מערכת קואורדינטות מלבנית, כגון מערכת קואורדינטות UTM הפופולרית כמערכת קואורדינטות צבאית, מאומצת בגלל נוחותה בחישוב המרחק והאזימוט. מקור מערכת הקואורדינטות הוא מיקום המיקום הקודם של מנהיג המחלקה, כאשר הערכים ניתנים כ (0,0) עבור (x, y). המיקום הנוכחי של כל טנק מיוצג כ (x, y) במערכת קואורדינטות זו (איור 2).

זיהוי דפוסים גיאומטריים של טנקים מעובד בשני שלבים. בשלב הראשון, המיקום ה'מוחלט 'של כל טנק מחושב כאזימוט מהצפון ומרחק מהטנק של המנהיג. הם 1, 2 ו- d1, d2, בהתאמה באיור 2. בשלב השני, המיקום ה'יחסי 'של כל טנק מחושב כאזימוט מכיוון כיוון הכיתה והמרחק מטנק המנהיג. הם 1, 2 ו- d1, d2, בהתאמה באיור 2. המיקום נקרא 'קרוב' מכיוון שהאזימוט של כל טנק מחושב מקו הכותרת של המחלקה לא מהצפון. כותרת המחלקה נקבעת כקו המחבר בין המקומות הראשונים והנוכחים של הטנק של מנהיג המחלקה. קו הכותרת חשוב כיוון שמא אם טנק נמצא בצד ימין או שמאל של הטנק של המנהיג מסווג לפי קו זה.

לאחר מכן, משני השלבים שלעיל, ניתן לייצג את מיקומו של כל טנק כאזימוט ומרחק ביחס לקו הכותרת ולמיקום הנוכחי של הטנק של מנהיג המחלקה, בהתאמה. המיקום של טנק מס '2, למשל, מיוצג כ ( 2, d2) כפי שמוצג באיור 3 למרות שהקואורדינטות שלו הן (X2, Y2) כמו באיור 2.

על מנת לחשב את האזימוט של טנק במונחים של בסיס של 360 מעלות יש לסווג את מיקומם לפי רבע. חישוב האזימוט מעובד בשני שלבים. ראשית, המיקום מסווג לפי קווי ציר X 'ו- Y' שמקורם במיקום הנוכחי של טנק המנהיג. במקרה זה, ישנם 4 רבעי משנה לכל רבע שנעשה על ידי (X0, Y0). שנית, המיקום מסווג לשני צדדים, ימין ושמאל, לפי קו הכותרת. על ידי שילוב שני השלבים הללו יכולים להיות 6 מקרים של מיקום טנק לרבע כפי שמוצג באיור 4.

עבור הרבע הימני באיור 4 שלושה מיקומים עם קידומת 1 1-A, 1-B ו- 1-C הם אלה בצד ימין של קו הכותרת. עם תהליכים אלה יכולים להיות לגמרי 24 מיקומים מכיוון שיש 4 רבעים ו -6 מיקומים בכל רבע. עם זאת, רק מחצית מהם, עבור המיקומים שבהם הערך של y גדול מאפס, נותחו במחקר זה. התהליך הבא הוא זיהוי תצורות מתבנית המיקומים. על מנת לחשב את היווצרות בעיקר על ידי אזימוט אזימוט של טנק הופך לזווית על בסיס 360 מעלות החל מקו הכותרת. ואז עבור כל רבע, האזימוט ( ) מסווג ל -16 מגזרים עם 22.50 לכל מגזר. כיוון הכותרת הופך לקו העיקרי שבו האזימוט שווה ל 0 או 360.


פרטים

  1. הַקדָמָה.
  2. הכרות.
  3. 1. הקדמה.
  4. 1.1 מדוע סטטיסטיקה ודגימה?
  5. 1.2 מה מיוחד בנתונים מרחביים?
  6. 1.3 נתונים מרחביים והצורך בניתוח/ סטטיסטיקה מרחבית.
  7. 1.4 יסודות הניתוח המרחבי והסטטיסטיקה.
  8. 1.5 הערות ArcView ו- mdashData ודוגמאות.
  9. חלק א ': סטטיסטיקה קלאסית.
  10. 2 תיאורי הפצה: משתנה אחד (univariate).
  11. 2.1 מדדי נטייה מרכזית.
  12. 2.2 אמצעי פיזור.
  13. 2.3 דוגמאות ArcView.
  14. 2.4 סטטיסטיקות רגעים גבוהים יותר.
  15. 2.5 ArcView דוגמאות.
  16. 2.6 דוגמא ליישום.
  17. 2.7 סיכום.
  18. 3 תיאורי מערכות יחסים: שני משתנים (דו -משתתיים).
  19. 3.1 ניתוח מתאם.
  20. 3.2 מתאם: סולם נומינלי.
  21. 3.3 מתאם: קנה מידה סדיר.
  22. 3.4 מתאם: סולם מרווח /יחס.
  23. 3.5 ניתוח מגמות.
  24. 3.6 הערות ArcView.
  25. 3.7 דוגמאות ליישומים.
  26. 4 בודקי היפותזה.
  27. 4.1 מושגי הסתברות.
  28. 4.2 פונקציות הסתברות.
  29. 4.3 משפט הגבול המרכזי ומרווחי ביטחון.
  30. 4.4 בדיקת השערות.
  31. 4.5 סטטיסטיקות מבחן פרמטרי.
  32. 4.6 הבדל באמצעים.
  33. 4.7 ההבדל בין ממוצע לערך קבוע.
  34. 4.8 המשמעות של מקדם המתאם של פירסון ו- rsquos.
  35. 4.9 משמעות פרמטרי הרגרסיה.
  36. 4.10 בדיקת סטטיסטיקה לא פרמטרית.
  37. 4.11 סיכום.
  38. חלק ב ': סטטיסטיקה מרחבית.
  39. 5 תיאורי דפוסים נקודתיים.
  40. 5.1 אופי הנקודות.
  41. 5.2 נטייה מרכזית של חלוקת נקודות.
  42. 5.3 פיזור והתמצאות חלוקת נקודות.
  43. 5.4 הערות ArcView.
  44. 5.5 דוגמאות ליישומים.
  45. 6 מנתחי תבנית נקודתיים.
  46. 6.1 קנה מידה והיקף.
  47. 6.2 ניתוח רביעיות.
  48. 6.3 ניתוח שכנים מסודר.
  49. 6.4 פונקציה K.
  50. 6.5 מתאם אוטומטי של נקודות.
  51. 6.6 דוגמאות ליישומים.
  52. 7 מנתחי דפוסי קו.
  53. 7.1 אופי התכונות הלינאריות: וקטורים ורשתות.
  54. 7.2 מאפיינים ותכונות של תכונות לינאריות.
  55. 7.3 סטטיסטיקה מכוונת.
  56. 7.4 ניתוח רשת.
  57. 7.5 דוגמאות ליישום.
  58. 8 מנתחי דוגמאות פוליגון.
  59. 8.1 מבוא.
  60. 8.2 מערכות יחסים מרחביות.
  61. 8.3 תלות מרחבית.
  62. 8.4 מטריצות למשקלים מרחביים.
  63. 8.5 סטטיסטיקות וסימונים של קורוקציה אוטומטית מרחבית.
  64. 8.6 סטטיסטיקות ספירה משותפת.
  65. 8.7 סטטיסטיקה גלובלית של מתאם אוטומטי מרחבי.
  66. 8.8 סטטיסטיקות של מתאם אוטומטי מרחבי.
  67. 8.9 מורן פזורת.
  68. 8.10 מתאם אוטומטי מרחבי.
  69. 8.11 דוגמאות ליישומים.
  70. 8.12 סיכום.
  71. נספח: כלים לסטטיסטיקה מרחבית של ArcGIS.
  72. אודות התקליטור.
  73. אינדקס.

6.3 ניתוח דמוגרפי של GIS בתכנון

איור 6.1. סכמת הניתוח הדמוגרפי של GIS בתכנון

6.3.1 פיזור האוכלוסייה והדלילות

יש צורך בניתוח דלילות האוכלוסייה בתכנון מכיוון שהוא עלול לגרום לעלויות נוספות (כוח אדם, בד, תחבורה נוספת וכו ') בהפקת שירותים ציבוריים לאוכלוסייה באזורים שונים. זה בוצע על פי גבולות פוליטיים זה הופך להיות יקר להסיע שירותים לאזורים, שאינם מאוכלסים בצפיפות בהשוואה לאזורים המאוכלסים בצפיפות. אם ניקח דוגמא האזורים עשויים להיות בגבולות פוליטיים שונים ובהתחשב באוכלוסייה באותה צבירה האזורים עשויים להיות בעלי אותה אוכלוסייה, הנגזרת מאוכלוסיית החלוקה הפוליטית (אזורית). אך המצב בפועל בשטח עשוי להיות שלאזורים כאלה יש צפיפות אוכלוסין שונה, ולא לשכוח כי אזורים יהיו בעלי הרכב דמוגרפי אוכלוסין שונה ובכך מובילים לצרכים שונים עבור כל אזור.

לפני שאנו מחפשים/מחפשים דרכים שונות לנתח אוכלוסייה כדי להימנע מטעות ניתוח כזו, חשוב לדעת מדוע ניתוח מתבצע ברמת צבירה כזאת, כך שיתרונות של ניתוח גיאוגרפי מצטבר ישולבו בהתפתחויות ובשיפור שלנו. ניתן לראות את ההצדקות לניתוח זה כ (Openshaw, 1991):

חשוב שתהיה מידה עקבית של דלילות באמצעות פיתוח מדדי הענקת בלוקים לפיהם הערכת ההוצאה הסטנדרטית של הממשלה (המחלקה)

מדד הצפיפות פשוט וניתן להבין אותו בקלות על ידי קובעי המדיניות.

חלוקות משנה (אזורים) פוליטיות הן היחידה הגיאוגרפית הקטנה ביותר שאפשר לחשב מדד זה במדויק מכיוון שאזורי האזור ידועים.

נטען כי אזורים הם בעלי משמעות מקומית מסוימת כשכונות ולכן הם מספקים אבן בניין טבעית

אזורים שימשו למספר אינדיקטורים מרכזיים אחרים עם מדד השלכות משאבים כמו הגדרת אזורי קיפוח להקצאת משאבי שירותי בריאות.

גבולות האזורים מוגדרים סטטוטורית ובעלי משמעות משפטית- זה חשוב מכיוון שהוצאה ציבורית הוקצתה באופן קונבנציונאלי רק באמצעות תהליכים המכירים באזורים גיאוגרפיים רשמיים.

אלה ניתנים לניהול בהתחשב במחשב ו

בהעדר הרבה (או כל מחקר רלוונטי לא הייתה גישה חלופית ברורה

6.3.2 התפלגות מרחבית לפי גיל

כדאי לבחון את חלוקת הגילאים של התושבים העירוניים בהקשר של מודלים של מיקומים עירוניים, רוב המודלים הללו אומרים מעט על גיל התושבים שהם עשויים להציע כי בטווח הארוך, כל קבוצת גיל צריכה להיות מופצת באופן דומה, בשכונה הספציפית, לפיזורם באוכלוסייה הכללית. כלומר, אם הקשישים מהווים 10 אחוזים מאוכלוסיית האזור, הם צריכים לכלול 10 אחוזים מכל בית (גודמן, 1986).

סוגיות של חלוקת גיל מתעוררות בדרך כלל בתכנון כאשר מתמודדים עם צמיחת תת-אוכלוסייה בתוך אותו מרווח גילאים בניגוד לשינוי בקבוצה שעוברת במרווחי גילאים עוקבים (Akkerman, 1992).

כפי שניסח זאת גודמן צריך להיות זהיר לגבי מסקנות כאלה. ככל שהערים מתפתחות, השכונות נבנות ומתפתחות בזמנים ספציפיים, ומושכות אליהן תושבים עם גילאים דומים, גדלים משפחתיים או העדפות דיור (גדולה/קטנה, משפחה אחת/דירה מרובת ילדים). השכונות עשויות להתפתח ולהזדקן יחד, ועשויות להגיע להגדרה על ידי גילאי התושבים. התושבים, אם כי במקור ציירו אותם לפי סוג או גודל הדיור, עשויים להעריך את השכונה עצמה ולשנות מגורים בה.

ניסוח המודלים להסבר מקורות השונות המרחבית במבני הגיל ולניבוי ההשלכות של וריאציה זו צריך לקחת בחשבון את הדינמיקה הדמוגרפית של תהליך ההזדקנות, מתוך הכרה בכך: (1) התנהגותם של צעירים ומבוגרים כאחד יכולה להשפיע שונות במרחב ההזדקנות (2) בפריון נמוך, חברות תמותה נמוכה, פוריות ותמותה יניעו את החברה לעבר הומוגניות מרחבית ו (3) בחברות כאלה, הגירה היא התהליך העיקרי שיוצר וריאציה מרחבית במבני הגיל. תהליך התכנון חייב לקחת בחשבון ולחקור את ההשלכות של חלוקת גילאים.

לתכנון לפיתוח אזורים חדשים ההרכב/המבנה הדמוגרפי ממלא תפקיד גדול, שכן קבוצות גיל שונות נוטות להתיישב באותו אזור. זה נחווה בערים רבות כמו הניתוח שבוצע על ידי ברנלי ואח ', (1997), כאשר מהפרופילים הסוציו-דמוגרפיים של מובילים ועד פרברי סידני (אוסטרליה) היו מיוצגים במידה ניכרת בקבוצת הגילאים 25-34 (45.1 % מהמובילים) שהיא קבוצת שיא לרכישת דירות. במחקר, בהשוואה לאוכלוסיית התושבים, הובלות היו מגמתיות מאוד כלפי משקי בית מבוגרים המסתכמים ב -75.5%, וגם המובילים היו מיוצגים במידה ניכרת בעיסוקים מקצועיים-ניהוליים (43.4%) בהשוואה לסוחרים, אנשי דת, מכירות או הפעלת מפעלים/עובדים.

ניתן לראות שכאשר אנשים מגיעים לקבוצת גיל מסוימת ומקבלים אחריות הם נוטים לחפש מגורים קבועים, הזמינים מחוץ לעיר הפנימית, הדבר מושפע גם מהכיבוש ומהרכב הבית, שיש לו השפעה ישירה על ביקוש הדיור בהתאם גודל האוכלוסייה, אופן החלוקה באוכלוסייה למשקי בית, ולאחר מכן לפי בחירת הקביעות, הוצאות הדיור והעדפות המיקום (Skaburskis, 1997). מהממצאים שנעשו בשתי ערים בצפון אמריקה טורונטו וונקובר בקנדה, סקאבורסקי נותן את גיל 30 כאשר רוב הילדים עוזבים את הוריהם כדי להקים משקי בית, הנמצאים בתוך קבוצת המחקר 25-34 שנתנו ברנלי ואח '(1997).

יש לשקול בתכנון את ההתפלגות המרחבית של אוכלוסיית הקשישים, מכיוון שהם דורשים מתקנים וטיפול שונה. הדוגמניות צריכות לספק הסברים על הגירה של קשישים, ממצאים בנוגע להשפעות הפנסיה, האקלים והמשפחה, כמו גם משתנים אחרים, תומכים ברעיון כי קשישים מגיבים יותר לנוחות או למשתני איכות חיים.

הן מספר סיבות לכך שאנשים מבוגרים שלי מתאספים בשכונות ספציפיות. מלבד דיור, בתי חולים או בתי אבות הספציפיים לגיל, סוגי דיור מסוימים עשויים להתאים באופן מפורש למשקי בית מבוגרים. מי שכבר לא צריך יחידות דיור גדולות עשוי להעדיף יחידות דיור קטנות יותר (שהן מוגבלות גיאוגרפית), לרוב עם מגבלות על ילדים (מה שמוביל לריכוז נוסף). אנשים עם הכנסה מוגבלת עשויים להיאלץ לשכור יחידות קטנות יותר, או במקומות עם דיור להשכרה לא יקר (מה שעלול שוב להטיל מגבלות גיאוגרפיות) (Goodman, 1986).

6.3.3 התפלגות לפי קבוצה חברתית

כמו בקבוצת גיל, הפרדה מרחבית למגורים לפי קבוצה סוציו-דמוגרפית משקפת דמיון בטעמים של טובות ציבוריות מקומיות, אך בניגוד ליישוב לפי גיל זה עשוי לצאת כאשר משקי בית מאותו גזע נפלו פחות מאוימים על ידי בחירה להתגורר בסמיכות. או שוק מפלה שבו קבוצות מסוימות נמנעות מגישה לכל מלאי הדיור (Miller, et al, 1990).

על ידי שימוש ב- GIS לבחינת מגמות ההפרדה המרחבית כך שההתפתחויות יופנו כלפי התחומים שבהם יהיה ביקוש. מדד כמותי של הפרדה מתחיל בספירות של משקי בית לפי מאפיינים דמוגרפיים המתגוררים באזורי משנה.

6.3.4 שינוי דפוס הדמוגרפיה

מכיוון ששינוי דפוסי הלידות, מקרי המוות והיווצרות משק הבית משפיעים על מבנה הגיל הכולל עם השלכות עמוקות על שוקי העבודה והדיור, כמו גם על מדיניות הציבור בנושא מתן רווחה ותמיכת הכנסה. יש לשקול את התבנית הגיאוגרפית של השינוי הדמוגרפי, כך שניתן לעקוב אחר שינויים אלה היכן שהם מתרחשים.

זה נחקר על ידי אנשים רבים, כולל שאפר רוברט, ניתוח של 1978 על צורת מטרופולין ושינוי דמוגרפי, שם הוא בוחן את הבחירות המבניות של משקי בית, מה שמראה כי שלבים במחזור חיי המשפחה מספקים תיאור רב עוצמה של הנטייה לבחור דירה. ועוד גיל משמעותי אז לגיל הראש והמשפחה. סביר להניח שמשקיעים צעירים ורווקים יבחרו דירה למשקי בית נשואים עם הילד הצעיר מעל גיל 6 וראשו בני 30 עד 60 ומשפחות נשואות עם ילדים וראש מעל 60 שנים נוטות פחות לבחור דירה. ההסתברות הזקנה לבחור דירה עולה למשקי בית מעל גיל 60 אם הם נשואים ללא ילדים בבית או אלמנים. ככל שההכנסה המשפחתית גבוהה יותר, הסיכוי לבחירת דירה נמוך יותר. בין אם הראש בעל השכלה גבוהה או לא, יש לו השפעה חלשה על בחירת המבנה ובין בעלי השכלה גבוהה יש סיכוי גבוה יותר לבחור דירה. באופן כללי, משקי בית עם ראשים העובדים במרכז המטרופולין נוטים יותר לגור בדירות מאשר משקי בית שראשיהם עובדים בפרברים (Schafer, 1978).

והניתוח הדמוגרפי הופך להיות פחות מדויק ככל שהוא מתקדם מתופעות דמוגרפיות פיזיות ומדידות, במיוחד כאשר הוא משמש ככלי תכנון (Chris Paris, 1995). לפיכך הניתוח הדמוגרפי נטה להתחיל מבדיקה מדוקדקת ומפורטת של כמה מאפיינים (בעיקר פיזיים) של אוכלוסיות, הכלולות בדרך כלל בתוך מדינות לאום, ולאחר מכן הרחבת הסריקה ליחסים בין בני האוכלוסייה לבין גורמים אחרים, כולל מדיניות ציבורית.

הגידול במספר משקי הבית חרג מאוד מקצב גידול האוכלוסייה ברוב המדינות ולכן יהיה צורך בעוד דירות גם אם האוכלוסייה הכוללת תישאר יציבה. אם ניקח לדוגמא את גודל משק הבית הממוצע בבריטניה הגדולה ירד מ -3.3 ל -2.5 אנשים בין השנים 1961-1991 (כריס פריז, 1995). שינוי זה לבדו מרמז על כך שייתכן כי נדרשו 100 דירות נוספות לכל 1000 נפשות באוכלוסייה בשנת 1991 מאשר היה 40 שנה קודם לכן.

כפי שאמר וופל, ג'יימס וו אומר זאת כאשר הוא בוחן הזדקנות ואריכות ימים באמצעות ניתוח דמוגרפי והאוכלוסייה ברוב מדינות העולם מזדקנת. שינוי זה יוצר דמוגרפיה חדשה, דמוגרפיה של פוריות נמוכה וחיים ארוכים. האוכלוסיות הגדלות במהירות של קשישים מפעילות לחצים חסרי תקדים על חברות, מכיוון שצריך לפתח וליישם מערכות חדשות של תמיכה כלכלית, תמיכה חברתית וטיפול רפואי & quot.

לפיכך חשוב לאחר ניתוח המאפיינים הדמוגרפיים להראות היכן מתרחש השינוי כלומר היכן מתרחשים נישואין, היכן הפריון קבוע או משתנה, פרידה וגירושין המובילים למשקי בית חד הוריים (ההתפלגויות התוך-מטרופוליניות: היכן קבוצת הגיל הספציפית מרוכזים בעיר הפנימית, בחצאיות החוצות, בה מתגוררים הגמלאים כיצד האזור משתנה (מרחבית וזמנית).

6.3.5 מספר שיטות בשימוש

מספר שיטות שימשו לניתוח המיקום וההתפלגות של אוכלוסיות לפי מאפיינים דמוגרפיים, בין אלה עקומות לורנץ ומקדמי ג'יני.

6.3.5.1 עקומות לורנץ ומקדם ג'יני

עקומת לורנץ היא שיטה גרפית בשימוש נרחב לניתוח ההתפלגות המרחבית של האוכלוסייה מבחינת ריכוז ופיזור (Hornby, 1984 ו- Witherick, 1990). ציור הליכי עקומת לורנץ כדלקמן. צפיפות האוכלוסייה הממוצעת מחושבת עבור כל היחידות השוות, כגון יחידות אזוריות או פוליטיות המרכיבות את שטח המחקר. לאחר מכן מדורגות אותן יחידות שטח לפי שיעורי הצפיפות שלהן שיש להטיל על אותה דרגה, ואז יחושב אחוז האוכלוסייה הכוללת ואחוז השטח הכולל שכל היחידות הנופלות בכל סוג צפיפות. שני הערכים הנגזרים עבור כל סוג צפיפות מאפשרים אם כן להתוות את מיקומה על גרף.

ניתן להתאים את עקומות לורנץ לכימות וריאציות המאפיינים הדמוגרפיים במיוחד בהתפלגות לפי גיל (גודמן 1986). אם ניקח את הדוגמה של אוכלוסיית קשישים, את השונות בהתפלגות הקשישים ביתר דיוק על ידי דירוג התצפית ברמת השכונה של האוכלוסייה מהקטן לגדול. לאחר מכן עולה הניתוח כי הדירוג הנמוך ביותר (מבחינת אוכלוסיית קשישים) למשל. 20 אחוזים מהאזורים שעליהם מבוסס המפקד (מסעי מפקד) היו 5 אחוזים מהקשישים, 20 אחוזים הבאים היו עם 8 אחוזים נוספים מהקשישים (או לחילופין של -40 האחוזים הנמוכים ביותר היו 13 אחוזים).

מקדמי ג'יני (מכאן והלאה, ג'יניס) משמשים לעתים קרובות לסיכום עקומות לורנץ. שקול את עקומת לורנץ שבה מתווה האחוז המצטבר של מסלולים מול האחוז המצטבר של קשישים. הג'יני משווה את שטח L, בין האלכסון (המסמן חלוקה שווה) לעקומת לורנץ, לכל האזור מתחת לאלכסון, T. כאשר L/T מתקרב 0 (1) האוכלוסייה הנחקרת מתפזרת פחות (פחות) שווה בשווה (ראה גודמן, 1986).

פרמטרי הרגרסיה והג'יני מחושבים ועל ידי הגדרת המקדמים של אזורים שונים ניתן לקבוע את ריכוז המאפיינים הדמוגרפיים הספציפיים. שיטה זו תלויה בחלוקה פוליטית או אזורית שנקבעה מראש, ולכן אין בה את ההיבט הגיאוגרפי המשתנה ויש להשלים אותה על ידי ניתוח מרחבי של GIS כדי להראות כיצד הריכוז משתנה במסגרות המפקד הנחשבות.

6.3.5.2 שינוי דמוגרפי מדידה מטושטש באזורי משנה קטנים

הנתונים הדמוגרפיים הגוברים בשימוש בתכנון מצביעים על צורך בשיקולי מבנה בדמוגרפיה בשטחים קטנים וחשובים מאחר והאינדיקטורים הנגישים ביותר לשינוי ברחבי ריבוי עירוני של שכונה הם הפרמטרים הדמוגרפיים של אזורים קטנים אלה לאורך זמן. מדידת השינוי הדמוגרפי בהמון אזורי תת עירוניים קטנים אינה נתמכת על ידי הדמוגרפיה של עוקבות (Akkerman, 1992).

הזמנה מטושטשת של אזורים קטנים ברחבי העיר מסייעת למקד את אותם אזורים קטנים מסוימים שעשויים לדרוש תשומת לב מיוחדת בתכנון עירוני. המיקוד לאזור קטן מספק מספר פרמטרים ותצורת השינוי בפרמטרים אלה בכל אזור קטן מספקת מדד לפרופיל השינוי שלו. יתר על כן, המדידה המטושטשת של השינוי הדמוגרפי בשטח קטן מספקת פרופיל של שינוי המשקף את ההמון כולו.

6.3.6 בעיה ברזולוציה מרחבית

למרות שלצבור הדמוגרפי עשויות להיות ארבעת היתרונות העיקריים, כלומר צבירת נתונים אינה מספקת עומס רב על משאבי המחשוב, אך נותנת תובנות מספקות על התנהגות חובקת המערכת על ידי הקלה על הבנת ההתנהגות של קבוצות אנשים (Fotheringham ו Rogerson, 1993), צבירה מרחבית. היא צורת פישוט, המעודדת את הבנתנו בבעיה מורכבת, ועל ידי צבירה מרחבית, טעויות בנתונים באיכות ירודה יטו לבטל.

אך מגבלות המחשוב הן כיום היסטוריה שכן מחשבים אלקטרוניים מודרניים מסוגלים להתמודד עם כמויות גדולות של נתונים כאשר ייצוג מרחבי מופרד במיוחד, כאשר טכנולוגיית GIS מסוגלת להתמודד עם רמת הרזולוציה הטובה ביותר הנדרשת.

מודלים מפוזרים מאפשרים ללמוד על התנהגות אינדיבידואלית ומכאן ניתן לבצע את הצבירה במקום בו האנליטיקאי אינו מעוניין בהתנהגות הפרט.

למרות שעל ידי צבירה מרחבית, טעויות בנתונים באיכות ירודה יטו לבטל. עם זאת, עדויות מחקריות מצביעות על כך שבמערכת נתונים נתונה, צבירת נתונים ליחידות מרחביות יוצרת שגיאות הנקראות Modificationable Areal Problem Problem (MAUP), לפיהן יתכן שפרשנויות שווא נעשות מניתוחים רק כתוצאה מצבירות שרירותיות של הנתונים (Openhaw , 1984 פות'ינגהאם ורוג'רסון, 1993 קסיאס, 1987 ולי, 1995) ואף עשויים לייצר מערכות יחסים, שאינן קיימות (תומס והאגט, 1980). בנוסף תוצאות הצבירה משתנות בהתאם לדוגמניות. לפיכך, צבירה מרחבית עשויה ליצור בעיות רבות יותר מהיתרונות הנגזרים מביטול הטעויות שלה. בכל מקרה, ההטבה מתרחשת רק כאשר איכות הנתונים ירודה. נתוני סקר האוכלוסין הם באיכות גבוהה מאוד וזמינים עד לפרטים בודדים. למרות שהנתונים לא פורסמו ברמת מיקרו-נתונים בגלל בעיות הגנה על פרטיות, על המתכנן לנתח ולנצל את היתרונות של שימוש בנתונים לא מצטברים. ניתן להשתמש בבקרת תוכנה להגנה על הפרטיות לאחר שהמשתמשים ניתחו את הנתונים ברמת מיקרו-נתונים.

העיקרון הבסיסי העיקרי הוא שמירה על הנתונים בצורתם האינדיבידואלית המקורית. גישה זו שאינה מצטברת, תוך שימוש בשיטות לניתוח תהליכי נקודה, השומרות על אופין המתמשך של הנתונים, פותרת כמה מבעיות הניתוח המבוססות על יחידות שטח לעתים קרובות שרירותיות כגון גבולות מיקוד או גבולות פוליטיים.


להשיג ArcView 3.2 ניתוח מרחבי 1.1? - מערכות מידע גיאוגרפיות

GIS וניתוח מרחבי נהנו ממערכת יחסים ארוכה ופרודוקטיבית בעשורים האחרונים (Fotheringham ו Rogerson 1994 Goodchild 1988 Goodchild et al., 1992). GIS נתפס כמפתח ליישום שיטות ניתוח מרחבי, הנגשתן למגוון רחב יותר של משתמשים, ובתקווה שימוש נרחב יותר בקבלת החלטות אפקטיביות ובתמיכה במחקר מדעי. נטען (Goodchild, 1988) כי במובן זה הקשר בין ניתוח מרחבי ל- GIS מקביל לזה שבין סטטיסטיקה לחבילות הסטטיסטיות. חבילות GIS מיוחדות המיועדות במיוחד לניתוח מרחבי צצו (Bailey and Gatrell 1995, Fisher et al, 1996). אנסלין ואחרים דנו בדרכים בהן יישום שיטות הניתוח המרחבי ב- GIS מוביל לדגש חדש וחקר.

המונח "ניתוח מרחבי" הניח הגדרות שונות לאורך זמן ומשמעת. Openshaw, 1997 ו- Baily, et al, 1995 מגדירים ניתוח מרחבי כמחקר כמותי של תופעות הנמצאות בחלל, יכולת כללית לתפעל נתונים מרחביים לצורות שונות ולחלץ משמעות נוספת כתוצאה מכך.

המונח "ניתוח מרחבי" כולל מגוון רחב של טכניקות לניתוח, מחשוב, ויזואליזציה, פישוט ותיאורטיות לגבי נתונים גיאוגרפיים. שיטות הניתוח המרחבי יכולות להיות פשוטות כמו לקיחת מדידות ממפה או מתוחכמות כמו הליכים גיאוגרפיים מורכבים המבוססים על ניתוח מספרי. הניתוח המרחבי הוא תיאור או הסבר סטטיסטי של מידע מיקום או תכונות או שניהם (Goodchild, 1987). ישנן טכניקות רבות של ניתוח מרחבי: מדדי אשכולות או קרבה, חוצץ, חישובי זמן נסיעה, חישובי נגישות, מודלים של אינטראקציה מרחבית, תלות מרחבית, מיקום/הקצאה.

תחת ניתוח מרחבי, המיקוד הוא מערך נתונים מרחבי כלומר מערכת נתונים שבה כל התצפית מופנית לאתר או לאזור (מיקום גיאוגרפי). חלק ניכר מהנתונים הדמוגרפיים נאספים בהקשר מרחבי ודורשים ניתוח סטטיסטי לצורך פרשנות. שיטות ניתוחי נתונים מרחביים כוללים תיאור נתונים, אינטרפולציה של מפות, ניתוחי נתונים חקרניים (סטטיסטיקות תיאוריות), ניתוחי הסבר וניתוח נתונים מאומתים (הסקה סטטיסטית ופיתוח ובדיקת מודלים) (Haining, 1990).

לדברי צ'ו, (1997) מקורות הניתוח המרחבי נעוצים בהתפתחות בתחילת שנות השישים של הגיאוגרפיה הכמותית והמדע האזורי. השימוש בהליכים וטכניקות כמותיות (סטטיסטיות בעיקר) לניתוח דפוסי נקודות, קווים, שטחים ומשטחים המתוארים במפות או מוגדרים על ידי קואורדינטות במרחב דו-ממדי או תלת-ממדי, אפיין את השלב הראשוני. בהמשך הושם דגש רב יותר על המאפיינים המקומיים של המרחב הגיאוגרפי, על תהליכי בחירה מרחבית והשלכותיהם על האבולוציה המרחבית-זמנית של מערכות מרחביות מורכבות.

Fotheringham ו Rogerson (1994) הפיקו לאחרונה כרך ערוך המתמקד בניתוח מרחבי וב- GIS. בפרק סקירה, ביילי (1994) מבדילה שימושית בין סיכום מרחבי של נתונים לבין ניתוח מרחבי של נתונים. הראשון אמור לכלול פונקציות לשליפה סלקטיבית של מידע מרחבי וחישוב, טבלאות או מיפוי של סיכומים סטטיסטיים של מידע זה. במונחים של ביילי, קטגוריה זו של פונקציונליות תכלול הן שאילתות מרחביות והן טכניקות רבות אחרות, כגון פעולות בוליאניות, כיסוי מפות וייצור מאגר, שמשתמשים רבים תופסים כפונקציות ניתוח.

בינתיים, המונח ניתוח מרחבי שמור לשיטות החוקרות דפוסים בנתונים מרחביים או מבקשות למצוא קשרים בין דפוסים כאלה לבין הווריאציה המרחבית (ואולי הזמנית) של תכונות אחרות, או לשיטות של דוגמנות מרחבית או מרחבית-זמנית. השני מאלה יכלול ניתוח רשתות, מודלים של הקצאת מיקום, בחירת אתרים ודגמי תחבורה, שכולם נחשבים על ידי ביילי למפותחים למדי בתוך GIS רבים. 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. ה. 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 ניתן למיפוי 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.

ניתוח קרבה: 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 וגם מבצע. 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 על ידי 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


הורד עכשיו!

הקלנו עליך למצוא ספרים אלקטרוניים ב- PDF ללא כל חפירה. 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.
הספרייה שלנו היא הגדולה מביניהן שמייצגות ממש מאות אלפי מוצרים שונים.

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

לא חשבתי שזה יעבוד, החבר הכי טוב שלי הראה לי את האתר הזה וזה כן! אני מקבל את הספר האלקטרוני המבוקש ביותר שלי

wtf הספר האלקטרוני הנהדר הזה בחינם ?!

החברים שלי כל כך כועסים שהם לא יודעים איך יש לי את כל הספר האלקטרוני באיכות גבוהה שהם לא יודעים!

קל מאוד להשיג ספרים אלקטרוניים איכותיים)

כל כך הרבה אתרים מזויפים. זה הראשון שעבד! הרבה תודות

wtffff אני לא מבין את זה!

פשוט בחר את הלחיצה שלך ואז כפתור ההורדה והשלם הצעה להתחיל בהורדת הספר האלקטרוני. אם יש סקר זה לוקח רק 5 דקות, נסה כל סקר שמתאים לך.


Tentative schedule

יום 1
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.

יום 2
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.

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

יום 5
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. גלוב. 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.


הורד עכשיו!

הקלנו עליך למצוא ספרים אלקטרוניים ב- PDF ללא כל חפירה. 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.
הספרייה שלנו היא הגדולה מביניהן שמייצגות ממש מאות אלפי מוצרים שונים.

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

לא חשבתי שזה יעבוד, החבר הכי טוב שלי הראה לי את האתר הזה וזה כן! אני מקבל את הספר האלקטרוני המבוקש ביותר שלי

wtf הספר האלקטרוני הנהדר הזה בחינם ?!

החברים שלי כל כך כועסים שהם לא יודעים איך יש לי את כל הספר האלקטרוני באיכות גבוהה שהם לא יודעים!

קל מאוד להשיג ספרים אלקטרוניים איכותיים)

כל כך הרבה אתרים מזויפים. זה הראשון שעבד! הרבה תודות

wtffff אני לא מבין את זה!

פשוט בחר את הלחיצה שלך ואז כפתור ההורדה והשלם הצעה להתחיל בהורדת הספר האלקטרוני. אם יש סקר זה לוקח רק 5 דקות, נסה כל סקר שמתאים לך.


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


צפו בסרטון: GIS. Trabajar con ortofotografías (סֶפּטֶמבֶּר 2021).