Từ đa giác đến đo lường đa dạng liên tục?


11

Đầu tiên; Tôi đã cố gắng tìm một câu hỏi tương tự, nhưng không thành công. Có lẽ đó là vì tôi khá mới với GIS và tôi thực sự không biết chính xác mình đang tìm kiếm cái gì. Nếu ai đó chỉ cho tôi một vấn đề tương tự, tôi rất vui lòng xóa bài đăng này.

Tôi cần tạo một biến số 'liên tục' hoặc raster (trong các ô lưới nhỏ) cho sự đa dạng dân số cho một quốc gia nhất định. Tôi có một shapefile cho thấy sự lan rộng của các nhóm dân tộc trong đa giác (hình 1), và kết quả mà tôi đang tìm kiếm là "chỉ số trung bình của sự đa dạng" trong mỗi đơn vị hành chính (AU, trong trường hợp này là 360 khu vực bầu cử Nigeria).

Hình 1 - Đa giác nhóm dân số

Hình 1. Các nhóm dân số đa giác ở Nigeria

Giải pháp tôi đưa ra là lấy tỷ lệ phần trăm diện tích của mỗi đa giác trong mỗi AU và tính toán chỉ số không đồng nhất từ ​​đó. Nhưng vấn đề là tôi sẽ bỏ qua khá nhiều thông tin do sự phân phối của các đơn vị hành chính. Như thể hiện trong hình. 2, các ô vuông 'a', 'b' và 'c' sẽ có cùng 'chỉ số cách ly', nhưng rõ ràng là chúng không ở cùng một vị trí với các 'điểm nóng'.

Hình 2

Hình 2.

Vì vậy, tôi mặc dù các giải pháp khác có thể là tạo bản đồ lưới và tính khoảng cách đến đường viền gần nhất, nhưng chỉ chia sẻ một đường viền không giống như ở phần trung tâm của bản đồ, nơi một số nhóm sống cùng nhau.

Sau khi tìm thấy câu hỏi này , tôi đoán rằng các đa giác có thể được chuyển thành các điểm bằng cách sử dụng trọng tâm của chúng, và sau đó áp dụng cùng một phương pháp. Nhưng sự thật là tôi mới biết điều này và câu hỏi đó không thực sự được trả lời rõ ràng. Làm thế nào tôi có thể làm một điều như vậy?

Sử dụng một ví dụ khác, tôi muốn tạo một cái gì đó như thế này (hình ảnh từ trang web này ):

1 2

Dựa vào sự phân bố của một số điểm với các đặc điểm định tính khác nhau , hãy đo lường mức độ đa dạng từ đó tôi có thể ước tính "tính không đồng nhất trung bình" của mỗi đơn vị hành chính.

Làm thế nào tôi có thể làm điều đó? Tôi sử dụng R và QGIS, vì vậy tôi không quan tâm đến nền tảng nào là giải pháp dựa trên.

Câu trả lời:


5

Tôi thực sự sẽ cho SpatiaLite đi để hoàn thành nó! Thuận tiện nhất bạn có thể sử dụng plugin QSpatiaLite trong QGIS.

Chỉ cần thiết lập một lưới đa giác với kích thước hợp lý cho lưới. Sau đó giao lưới với đa giác của nhóm dân tộc và tính diện tích của mỗi giao lộ. Với bảng kết quả, bạn có thể tính toán các chỉ số của mình bằng cách sử dụng các khu vực giao nhau, là khu vực của các nhóm dân tộc trong mỗi lưới, như 'số liệu phong phú' (đó là cách một nhà sinh thái học đặt tên cho nó)!

Giả sử lớp dân tộc của bạn được gọi là 'Nhóm dân tộc', với trường 'nhóm' và lưới đa giác được đặt tên là 'Lưới' với trường 'ID', truy vấn SQL này sẽ được áp dụng:

SELECT 
  g.ID AS gID, 
  e.group AS egr,
  AREA(INTERSECTION(e.geometry, g.geometry)) AS egr_area
FROM Grid AS g JOIN EthnicGroups AS e 
ON INTERSECTS(g.Geometry, e.Geometry)
ORDER BY gID, egr_area ASC

Để tính toán số liệu đa dạng với các công thức đặc biệt, tôi sẽ sử dụng R, thu gọn các 'số dư' này, mang lại một giá trị cho mỗi lưới, cuối cùng có thể được nối lại với hình dạng lưới của bạn!

Để có được sự đa dạng trung bình của bạn cho mỗi AU, bạn có thể sử dụng các chỉ số đa dạng mà bạn đã tham gia vào lưới. Một lần nữa bằng cách sử dụng SpatialLite nhóm các giá trị trong đa giác AU với việc áp dụng hàm trung bình.

Thật buồn cười là gần đây tôi đã viết một bài đăng trên blog về vấn đề này, điều này có thể cho bạn một ý tưởng: http://thebiobucket.blogspot.co.at/2014/12/usecase-find-dominant-species-and.html

Theo như tôi quan tâm, tôi khuyên bạn nên bỏ qua ý tưởng về "tính liên tục" trong vấn đề này, bởi vì sự đa dạng chỉ có ý nghĩa liên quan đến đơn vị không gian mà nó dựa trên. Vì vậy, tôi nghĩ rằng tất cả các phương pháp và kỹ thuật ưa thích sử dụng bất kỳ loại trung bình hoặc nội suy nào trên các đơn vị khác ngoài các đơn vị không gian mà chỉ số của bạn dựa vào, sẽ không thêm bất cứ thứ gì có giá trị, mà chỉ che khuất kết quả!

Đây là bản đồ cho thấy sự đa dạng của động vật lưỡng cư (chứ không phải dân tộc;) mà tôi đã sử dụng khá giống nhau: nhập mô tả hình ảnh ở đây

ps: Liên kết này có thể được quan tâm, nếu bạn muốn có được sự đa dạng trong bán kính tìm kiếm nhất định!


4

Trong QGIS, bạn có thể tạo lưới điểm trên đầu đa giác của mình. Bạn sẽ tìm thấy chức năng này trong Vector -> Công cụ nghiên cứu (Tôi nghĩ rằng nó được gọi là bằng tiếng Anh, phiên bản QGIS của tôi bằng ngôn ngữ khác.) Bạn sẽ phải tìm một số mức độ chi tiết hợp lý khi nói đến khoảng cách lưới điểm.

Sau đó, trong menu Vector, bạn thực hiện một thuộc tính Tham gia theo vị trí (được tìm thấy trong Quản lý dữ liệu), sử dụng các điểm làm mục tiêu và đa giác dân tộc làm nguồn.

Bây giờ bạn có một lưới điểm với thuộc tính dân tộc cho mỗi điểm.

Đây là nơi nó có một chút khó khăn. Bạn có thể tạo raster bằng các điểm này, nếu bạn mã hóa lại thuộc tính của mình thành giá trị số (ví dụ: sử dụng công cụ Tạo trường số tương đương trong hộp công cụ xử lý QGIS.) Sau đó, bạn có thể sử dụng Tạo lưới trong Raster -> Phân tích. Tại đây, bạn có thể thử nghiệm với Phân tích trung bình trượt hoặc Phân tích hàng xóm gần nhất. Sau đó, bạn có thể sử dụng số liệu thống kê Zonal (có một số tùy chọn trong hộp công cụ Xử lý, cũng như trong menu raster.)

Bí quyết là làm thế nào để có được chỉ số không đồng nhất trong khi bỏ qua giá trị tùy ý được tạo bằng cách mã hóa lại các thuộc tính thành một chỉ số bằng số, nhưng bạn có thể có một số ý tưởng của riêng bạn ở đây. Không hoàn toàn chắc chắn làm thế nào để đi về điều đó mà không mất quá nhiều thời gian từ những gì tôi được CUNG CẤP để làm ngay bây giờ :)

Một ý tưởng khác là tải lưới điểm của bạn vào cơ sở dữ liệu Spatialite (hoặc PostGIS, nhưng đó là một hoạt động lớn hơn để chạy.) Sau đó, bạn có thể sử dụng SQL và các hàm không gian trong cơ sở dữ liệu để kiểm tra tất cả các điểm trong bán kính đặt từ mỗi điểm đến cung cấp cho nó một chỉ số phương sai cục bộ, và sau đó tạo ra một raster từ giá trị đó. Tôi đã làm việc một chút với điều này gần đây.

Hy vọng điều này cung cấp cho bạn một số ý tưởng! Hãy sử dụng các ý kiến ​​nếu bạn muốn thảo luận thêm.


Cảm ơn rất nhiều!! Tôi sẽ cố gắng giải quyết nó và sẽ quay lại với bạn nếu tôi gặp vấn đề gì thêm (chắc chắn tôi sẽ làm thế).
Fran Villamil

2

Có một số giả định trong câu hỏi của bạn cần được giải quyết trước khi bạn đến câu hỏi thực hiện. Ví dụ bạn cung cấp là một phân tích đa dạng sinh học dựa trên mẫu giống của một loài thực vật nhất định. Tôi đã xem hướng dẫn cho phần mềm được sử dụng để tạo raster này và không có dấu hiệu nào cho thấy điều này phù hợp hoặc đã được áp dụng cho dân số loài người. Trọng tâm của một khu vực văn hóa của con người (mà bạn đề xuất sử dụng để phân tích) không giống với một mẫu (nghĩa là quan sát thực tế) của một bộ sưu tập thực vật.

Sự gần gũi của các nhóm con người (được chia theo bất kỳ chiều nào, ở đây kích thước là dân tộc) có thể được thể hiện dưới dạng thước đo đa dạng hoặc thước đo phân biệt. Một thước đo đa dạng được sử dụng rộng rãi là chỉ số Herfindahl , thay đổi từ 0 đến 1 và nhỏ khi một khu vực có nhiều nhóm nhỏ và lớn khi một khu vực có nhiều nhóm lớn. Nó được tính trong một dân số hoặc khu vực mà không cần tham khảo bất cứ điều gì bên ngoài dân số hoặc khu vực đó. Đây là vấn đề vì bạn quan tâm đến tương tác không gian qua các ranh giới hành chính.

Một biện pháp phân biệt được sử dụng rộng rãi là chỉ số về sự không giống nhau , thay đổi từ 0 đến 1 và nhỏ khi các vùng ngoại ô có cùng phân bố dân số như khu vực lớn hơn và lớn khi các vùng ngoại ô chỉ thuộc nhóm này hoặc nhóm khác. Nó thường được tính trong một khu vực có thông tin nhân khẩu học cho nhiều vùng ngoại ô (ví dụ: bạn có thể tính chỉ số không tương đồng Đen-Trắng cho khu vực đô thị dựa trên dữ liệu nhân khẩu học cho tất cả các vùng Điều tra dân số trong khu vực đô thị). Wong (2002) đã mô hình hóa địa phươngphân tách bằng cách tính toán chỉ số không tương đồng cho mỗi vùng ngoại ô dựa trên dân số của các vùng lân cận lân cận (nghĩa là tiếp giáp) thay vì toàn bộ khu vực. Một hạn chế của biện pháp này là nó chỉ có thể hoạt động cho hai nhóm cùng một lúc. Tuy nhiên, tôi đã sử dụng nó trong nghiên cứu của riêng mình bằng cách sử dụng hai nhóm đông dân nhất trong mỗi khu vực lân cận.

Bạn đã chỉ ra rằng bạn muốn tính đa dạng cho từng đơn vị hành chính (AU). Nhưng bạn cũng nói rằng bạn cần tạo ra một raster liên tục đa dạng. Tôi không rõ nếu bạn thực sự muốn một raster liên tục đa dạng hoặc nếu bạn nghĩ rằng bạn cần điều đó để tính toán sự đa dạng AU. Nếu bạn thực sự muốn đa dạng liên tục, tôi khuyên bạn nên xem O'Sullivan & Wong (2007) , trong đó trực quan hóa sự đa dạng liên tục bằng cách sử dụng công cụ ước tính mật độ hạt nhân. Điều này có tác dụng kế toán cho sự tương tác dân số qua các ranh giới hành chính, mà bạn chỉ ra rằng bạn muốn.

OTOH, nếu bạn thực sự muốn sự đa dạng theo đơn vị hành chính, bạn có thể làm điều đó bằng cách sử dụng chỉ số Herfindahl hoặc chỉ số không tương đồng cục bộ. Nhưng điều đó đòi hỏi thông tin về các đặc điểm nhân khẩu học trong mỗi AU. Tôi cho rằng lý do bạn sử dụng bản đồ khu vực dân tộc là vì bạn không có dữ liệu dân số cho các AU. Nhưng nếu bạn biết dân số của mỗi AU và bạn giao cắt nó với lưới các vùng dân tộc, bạn có thể phân bổ dân số của AU cho các vùng dân tộc. Giả định quan trọng với điều này và các câu trả lời khác được đề xuất cho đến nay là họ cho rằng mật độ dân số không đổi trong cả AU hoặc khu vực dân tộc. Giả định này có vẻ prima facie không thể tin được, nhưng bạn biết dữ liệu tốt hơn tôi và có thể thoải mái với giả định này.

Dựa trên sự hiểu biết của tôi về mục tiêu của bạn, tôi nghĩ cách tiếp cận của tôi sẽ như sau:

  1. Mô hình dân số trong các tiểu đơn vị nơi các tiểu đơn vị có thể là giao điểm của AU và khu vực dân tộc, hoặc một vectơ hoặc lưới raster. Cho đủ thời gian, tôi sẽ muốn thử cả hai cách.
  2. Tính toán chỉ số Herfindahl cho mỗi AU, nhưng, theo Wong (2002), tôi sẽ tính chỉ số Herfindahl dựa trên vùng lân cận của mỗi AU thay vì chỉ dân số trong AU. Cho đủ thời gian tôi sẽ thử nghiệm với cả khu dân cư dựa trên khoảng cách và dựa trên khoảng cách.

Tất nhiên, không ai trong số này được thực hiện kỹ thuật, nhưng nếu bạn cho tôi một số phản hồi về điều này, chúng ta có thể chuyển từ đó.

PS: Các bài báo học thuật tôi liên kết đến được kiểm soát. Nếu OP không có quyền truy cập vào thư viện học thuật, vui lòng liên hệ với tôi qua email và tôi sẽ cung cấp chúng cho bạn.


+1 Có lẽ không chi tiết về mặt kỹ thuật nhưng vẫn rất hữu ích và nhiều thông tin!
Giuse
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.