जीआईएस आंकड़ों की एक भौगोलिक सूचना प्रणाली है। IDRISI में स्थानिक-अस्थायी सांख्यिकी में सहायता करें

स्थानिक-अस्थायी आँकड़े

जीआईएस सांख्यिकी की विशेषताएं और लाभ

तरीके और प्रक्रियाएं सांख्यिकीय विश्लेषणप्राकृतिक और सामाजिक-आर्थिक दोनों तरह की कई भौगोलिक घटनाओं की स्टोकेस्टिक प्रकृति के कारण भौगोलिक अनुसंधान में मॉडलिंग का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। मानक गैर-स्थानिक सांख्यिकीय एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं के उपयोग के साथ-साथ, गणितीय सांख्यिकी की एक नई शाखा के तरीकों का अब भूगोल में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है - स्थानिक आँकड़ेया भू-सांख्यिकी.

जीआईएस वातावरण में सांख्यिकीय मॉडलिंग और विश्लेषण में क्या विशेषताएं हैं और नया क्या है?

जीआईएस आँकड़ों के मुख्य लाभों में से एक सांख्यिकीय मॉडलिंग की प्रक्रिया को उसके सभी चरणों में देखने की समृद्ध संभावनाएं हैं, जो विश्लेषण के लिए आवश्यक लोगों के चयन से शुरू होती हैं। भौगोलिक स्थल, विभिन्न कंप्यूटर आरेखों और गतिशील रूप से जुड़ी "विंडो" के रूप में मध्यवर्ती परिणामों की इंटरैक्टिव ग्राफिकल प्रस्तुति, और भू-सांख्यिकीय सतहों और संस्करणों की जटिल 3D छवियों के साथ समाप्त होती है। इस प्रकार, एक सूचना वातावरण बनाया जाता है जिसमें एक शोधकर्ता के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग और भौगोलिक घटनाओं के विश्लेषण की प्रक्रिया में निर्णय लेना बहुत आसान होता है।

इस बात पर ध्यान दिया जाना चाहिए कि। वर्तमान में, जीआईएस में सांख्यिकीय मॉडलिंग टूल की एक निश्चित कमी है। उदाहरण के लिए, लोकप्रिय वाणिज्यिक जीआईएस पैकेज ARC / INFO, SPANS और GENAMAP सांख्यिकीय विश्लेषण की एक सीमित सीमा प्रदान करते हैं। निचला स्तर(वर्णनात्मक आँकड़े), जिसमें बुनियादी आँकड़ों की गणना, डेटा परिवर्तन और बुनियादी आँकड़े शामिल हैं। दूसरी ओर, ये पैकेज मैक्रो भाषाओं को लागू करते हैं जो उपयोगकर्ता को अपने स्वयं के सांख्यिकीय मॉड्यूल विकसित करने की अनुमति देते हैं। दुर्भाग्य से, जीआईएस डेटाबेस और सांख्यिकीय ग्राफिक्स तक पहुँचने के लिए एक उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस की कमी इन भाषाओं को अप्रभावी बनाती है। अपवाद एसएएम सांख्यिकीय विश्लेषण मॉड्यूल है, जिसमें सी भाषा में लिखे गए कार्यक्रमों का एक सेट होता है। यह मॉड्यूल एआरसी / इंफो पर्यावरण में संचालित होता है और एएमएल मैक्रो भाषा का उपयोग मानता है।

सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषा एस-प्लस पर विशेष ध्यान दिया जाना चाहिए, जिसके उपयोग से जीआईएस में गतिशील "विंडो" इंटरफ़ेस और कंप्यूटर ग्राफिक्स के उपयोग के कारण भू-सांख्यिकीय मॉडलिंग की संभावनाओं का काफी विस्तार होता है।

जीआईएस आँकड़ों के विकास में एक और दिशा एक इंटरफ़ेस का विकास है जो मानक सांख्यिकीय पैकेजों के साथ वाणिज्यिक जीआईएस पैकेजों के निकट संबंध की संभावना प्रदान करता है, उदाहरण के लिए MINITAB, SPSS, SAS और अन्य। इस मामले में, जीआईएस से आवश्यक फाइलों को निर्यात करने के लिए, एक नियम के रूप में, एएससीआईआई प्रारूप का उपयोग किया जाता है।

उपरोक्त का एक विकल्प एक ऐसा दृष्टिकोण प्रतीत होता है जिसमें जीआईएस कार्यों को मानक सांख्यिकीय पैकेज में जोड़ा जाता है। उदाहरण के लिए, एसपीएसएस पैकेज के आधुनिक संस्करणों में विषयगत मानचित्र बनाने की क्षमता है, हालांकि यह अभी तक पूर्ण स्थानिक जीआईएस कार्यों के कार्यान्वयन के लिए नहीं आया है।

आईडीआरआईएसआई में अंतरिक्ष-समय के आंकड़े

स्पेस-टाइम स्टैटिस्टिक्स के तरीकों के जीआईएस कार्यान्वयन के एक उदाहरण के रूप में, आइए हम आईडीआरआईएसआई पैकेज के सांख्यिकीय ब्लॉक पर विचार करें। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस लोकप्रिय रास्टर जीआईएस पैकेज में, सांख्यिकीय मॉडलिंग विधियों के स्पेक्ट्रम का शायद सबसे अधिक प्रतिनिधित्व किया जाता है, जो उपलब्धता और उपयोग में आसानी के साथ-साथ इसे एक मायने में अद्वितीय बनाता है।

सांख्यिकीय ब्लॉक IDRISI में शामिल विधियों के पूरे सेट को सशर्त रूप से दो समूहों में विभाजित किया जा सकता है: गैर-स्थानिक और स्थानिक आँकड़े। उनके बीच मुख्य अंतर यह है कि स्थानिक आँकड़ों की विधियाँ और प्रक्रियाएँ स्पष्ट रूप से भू-इमेजिंग वस्तुओं (रेखापुंज कोशिकाओं की निकटता और निकटता) के स्थानिक संबंधों को ध्यान में रखती हैं, जबकि गैर-स्थानिक आँकड़े इन संबंधों पर विचार नहीं करते हैं, खुद को विशेषता डेटा के सरल समूहों तक सीमित रखते हैं। रेखापुंज कोशिकाओं, कोशिकाओं से जुड़ा हुआ है।

समूह में गैर-स्थानिक आँकड़ेआईडीआरआईएसआई पैकेज में निम्नलिखित प्रक्रियाएं शामिल हैं:

जियोइमेज कोशिकाओं के संख्यात्मक मूल्यों के आवृत्ति वितरण के हिस्टोग्राम का हिस्टोग्राम-निर्माण। इस प्रक्रिया में वितरण के कई सांख्यिकीय मापदंडों की गणना शामिल है: गणितीय अपेक्षा और संपूर्ण छवि के भीतर विशेषता विशेषता के मूल्यों का मानक विचलन। सारांश जानकारी को ग्राफिकल और संख्यात्मक रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है। पहले मामले में, हिस्टोग्राम का सामान्य ग्राफ स्क्रीन पर प्रदर्शित होता है, और दूसरे में - प्रतिनिधित्व के संचयी, आनुपातिक और संचयी-आनुपातिक रूपों में मूल्यों के प्रत्येक वर्ग (अंतराल) की संख्यात्मक (आवृत्ति) विशेषता। वितरण आवृत्तियों।

EXTRACT-प्रक्रिया जो एक जियोइमेज की चयनित वस्तुओं (एक निश्चित प्रकार की कोशिकाओं का एक सेट) की सारांश सांख्यिकीय विशेषताओं को प्रदान करती है। इस मामले में, अंतिम सांख्यिकीय संकेतक स्क्रीन पर तालिका के रूप में प्रस्तुत किए जा सकते हैं, या एक अलग फ़ाइल के रूप में सहेजे जा सकते हैं। परिकलित मापदंडों में शामिल हैं: न्यूनतम, अधिकतम, कुल, अंकगणितीय माध्य, मानक विचलन, और अन्य।

वापसी- प्रतिगमन विश्लेषणदो जियोइमेज (या दो संबंधित विशेषता फ़ाइलें)। प्रक्रिया के परिणामस्वरूप, एक वितरण आरेख (सहसंबंध क्षेत्र), एक प्रवृत्ति रेखा ग्राफ, और प्रतिगमन की सांख्यिकीय विशेषताओं की एक तालिका: प्रतिगमन समीकरण, सहसंबंध गुणांक और संबंधित महत्व संकेतक स्क्रीन पर प्रदर्शित होते हैं।

क्रॉसस्टैब प्रतिगमन विश्लेषण का एक गुणात्मक एनालॉग है, जो दो भू-छवियों की सांख्यिकीय निर्भरता को प्रकट करने की अनुमति देता है, जिनमें से गुण गुणात्मक पैमाने (क्रमिक या नाममात्र) पर मापा जाता है। इस प्रक्रिया का मुख्य परिणाम एक आकस्मिक तालिका है जो तुलनात्मक भू-छवियों के विभिन्न श्रेणियों (गुणात्मक विशेषताओं के मूल्यों) के युग्मित संयोजनों की घटना की आवृत्ति को दर्शाती है। इसी समय, सांख्यिकीय निर्भरता संकेतकों और संबंधित मापदंडों के गुणात्मक एनालॉग्स की गणना की जाती है: क्रैमर के "xy-वर्ग" संकेतक, स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या, और अन्य। इसके अलावा, CROSSTAB एक नया परिणामी (संयुक्त) जियोइमेज बनाने की क्षमता प्रदान करता है, जिसकी श्रेणियां मूल मर्ज किए गए जियोइमेज की श्रेणियों के युग्मित संयोजन हैं (तार्किक और फ़ंक्शन को निष्पादित करने के परिणामस्वरूप)।

दिए गए वितरण मापदंडों (गणितीय अपेक्षा और मानक विचलन) के साथ सांख्यिकीय वितरण मॉडल (सामान्य और सीधा) के आधार पर यादृच्छिक काल्पनिक भू-छवियों का यादृच्छिक-उत्पादन और निर्माण। कुछ घटनाओं के घटित होने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए इस प्रक्रिया का उपयोग स्टोकेस्टिक सतह के निर्माण के लिए किया जा सकता है।

आईडीआरआईएसआई पैकेज के स्थानिक आंकड़ों के लिए प्रक्रियाओं के समूह में शामिल हैं:

TREND प्रक्रिया, जो REGRESS प्रक्रिया का एक स्थानिक एनालॉग है। इसकी मदद से, प्रवृत्ति प्रतिगमन सतह का निर्धारण और निर्माण किया जाता है एक्स-वाई निर्देशांकरास्टर जियोइमेज पर सेट करें। तीन प्रकार के प्रतिगमन बहुपदों को लागू करना संभव है: रैखिक, द्विघात और घन। इस प्रक्रिया का उपयोग अतिरिक्त रूप से किया जाता है, जब इंटरपोलेशन और स्पष्टीकरण के उद्देश्य से किसी दिए गए जियोइमेज के भीतर किसी विशेषता के मूल्यों के वितरण में किसी महत्वपूर्ण स्थानिक प्रवृत्ति की उपस्थिति को प्रकट करना आवश्यक होता है।

AUTOCORR - मोरन के "I" आँकड़ों का उपयोग करते हुए स्थानिक स्वसहसंबंध गुणांक की गणना। इस मामले में, संपूर्ण भू-छवि, या इसके अलग-अलग हिस्सों को स्वत: सहसंबंध विश्लेषण में शामिल किया जा सकता है। यह प्रक्रिया रास्टर जियोइमेज की विशेषता विशेषता के मूल्यों के वितरण में स्थानिक निर्भरता की उपस्थिति को प्रकट करना संभव बनाती है।

औसत केंद्र (भारित या बिना भारित) की केंद्र-गणना और जियोइमेज के कई बिंदुओं के लिए मानक त्रिज्या। माध्य केंद्र को किसी दिए गए बिंदुओं के समूह के "गुरुत्वाकर्षण केंद्र" के रूप में माना जा सकता है, जबकि मानक त्रिज्या गैर-स्थानिक डेटा के लिए मानक विचलन के लिए एक सीधा सादृश्य है और इसका उपयोग स्थानिक फैलाव (प्रसार) के माप के रूप में किया जाता है। उनकी सबसे संभावित स्थिति से अंक।

QUADRAT-प्रक्रिया का उपयोग तथाकथित बिंदुओं के स्थान की प्रकृति को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। "डॉट इमेज"। उत्तरार्द्ध नियमित, यादृच्छिक या क्लस्टरिंग हो सकता है। इस प्रक्रिया के परिणामों में से एक भिन्नता सूचकांक के अनुपात की गणना है गणितीय अपेक्षा, जो 3 सूचीबद्ध विकल्पों में से किसी एक को चुनने के लिए एक मानदंड के रूप में काम कर सकता है। इसके अलावा, क्वाडराट जियोइमेज बिंदुओं के घनत्व की गणना करता है।

पैटर्न प्रक्रिया जो पड़ोसी के साथ एक निश्चित सेल की तुलना के आधार पर विभिन्न मात्रात्मक उपायों की गणना करके पिछले एक की क्षमताओं का विस्तार करती है। इन उपायों में सापेक्ष उपलब्धता, व्यापकता, प्रभुत्व, विखंडन और कुछ अन्य के संकेतक शामिल हैं। वे सभी उपयोगी साबित होते हैं, उदाहरण के लिए, परिदृश्य की रूपात्मक संरचना के अध्ययन में।

CRATIO-चयनित बहुभुज की सघनता की डिग्री की गणना। इस मामले में, किसी दिए गए बहुभुज के लिए परिकलित क्षेत्रफल/परिधि अनुपात की तुलना वृत्त के लिए सबसे कॉम्पैक्ट ज्यामितीय आकृति के समान अनुपात से की जाती है।

शख्सियत-गणना और स्थानिक और लौकिक प्रोफाइल का निर्माण। नतीजतन, प्रोफ़ाइल की एक ग्राफिक छवि प्राप्त की जाती है, जिसे एक अलग फ़ाइल के रूप में आगे के विश्लेषण के लिए सहेजा जा सकता है।

स्थानिक चयन की चयनित योजना के अनुसार बिंदुओं की वेक्टर फ़ाइल का नमूना-पीढ़ी: व्यवस्थित, यादृच्छिक या स्तरीकृत-यादृच्छिक। इस प्रक्रिया का उपयोग माप की सटीकता का आकलन करने की समस्या को हल करने के साथ-साथ आगे के शोध के लिए बिंदुओं के स्थानिक चयन की प्रक्रिया में किया जा सकता है।

आईडीआरआईएसआई पैकेज के संस्करण 4.1 में मॉड्यूल शामिल है अंतरिक्ष-समय के आँकड़ेटीएसए, जो कारक विश्लेषण के तरीकों में से एक को लागू करता है - प्रमुख घटकों की विधि - रास्टर जियोइमेज में परिवर्तन की गतिशीलता का अध्ययन करने की प्रक्रिया में, एक समय श्रृंखला के तत्वों के रूप में माना जाता है। टीएसए मॉड्यूल ऑपरेशन के परिणामस्वरूप, उपयोगकर्ता को एक निश्चित अवधि में जियोइमेज में बदलाव के रुझानों और विसंगतियों के बारे में "संपीड़ित" अनुपात-अस्थायी जानकारी प्राप्त होती है। इस मामले में, एक नियम के रूप में, लंबी अवधि की श्रृंखला (20 से अधिक अवलोकन) पर विचार किया जाता है, क्योंकि वास्तविक "फैक्टराइजेशन" अलग-अलग समय पर भू-छवियों के एक सेट पर किया जाता है। एक अलग क्रम के घटकों ("कारक") की गणना करके और संबंधित भू-छवियों का निर्माण करके, भौगोलिक घटनाओं के अनुपात-लौकिक गतिशीलता के सूक्ष्म पैटर्न और विसंगतियों को प्रकट करना संभव है।

जीआईएस सांख्यिकी - 5 में से 5.0 1 वोट के आधार पर

"2GIS सांख्यिकी" व्यापक दर्शकों के लिए अभिप्रेत है, लेकिन सबसे पहले यह उन लोगों के लिए रुचिकर होगा जिन्हें अपने काम के लिए शहरों पर वस्तुनिष्ठ डेटा की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, शहर के बुनियादी ढांचे के बारे में सामग्री तैयार करने वाले पत्रकार, क्षेत्र में अर्थव्यवस्था के एक विशेष क्षेत्र के विकास का अध्ययन करने वाले उद्यमी, तैयारी करने वाले छात्र अनुसंधान कार्यआदि। आंकड़े 2GIS संदर्भ पुस्तकों के आधार पर बनते हैं, जिन्हें कंपनी के विशेषज्ञों द्वारा मासिक आधार पर अद्यतन और अद्यतन किया जाता है, और कई शहरों में - दैनिक आधार पर।

2जीआईएस कंपनी

रूसी कंपनी 2GIS शहर के नक्शे के साथ इसी नाम की इलेक्ट्रॉनिक निर्देशिका प्रकाशित करती है। 2जीआईएस की पहली रिलीज 1999 में जारी की गई थी, आज यह उत्पाद रूस के 180 से अधिक शहरों के साथ-साथ विदेशों में कई शहरों (इटली, यूक्रेन और कजाकिस्तान में) को कवर करता है। 2जीआईएस संदर्भ पुस्तक तीन संस्करणों में उपलब्ध है: पीसी के लिए, ऑपरेटिंग सिस्टम आईओएस, एंड्रॉइड, विंडोज मोबाइल, सिम्बियन के साथ मोबाइल डिवाइस और ऑनलाइन सेवा के रूप में map.2gis.ru। सभी 2GIS उत्पाद उपयोगकर्ताओं के लिए निःशुल्क हैं और प्रत्येक शहर में मासिक रूप से अपडेट किए जाते हैं (कई प्रमुख शहरों में ऑनलाइन संस्करण दैनिक है)। 2 जीआईएस के पीसी संस्करण के उपयोगकर्ताओं के दर्शक 13 मिलियन से अधिक लोग हैं, मोबाइल संस्करण - 2.5 मिलियन लोग, ऑनलाइन संस्करण - प्रति माह 1.5 मिलियन अद्वितीय आगंतुक।

सेवा का उपयोग करना बहुत आसान है। आपको बस रुचि के क्षेत्रों और शहरों को इंगित करने की आवश्यकता है। नतीजतन, इन शहरों की तुलना निर्दिष्ट क्षेत्र में संगठनों (शाखाओं सहित) की कुल संख्या के साथ-साथ प्रति 100 हजार निवासियों की संख्या से देखना संभव होगा - इससे विभिन्न शहरों की तुलना करना आसान हो जाता है आकार। कुल मिलाकर, "सांख्यिकी 2GIS" में रूस के 70 शहरों में गतिविधि के 80 से अधिक क्षेत्रों पर डेटा शामिल है (कई बड़े शहरों को उपग्रहों के साथ ध्यान में रखा जाता है)। अल्पावधि में, stat.2gis.ru मासिक गतिशीलता में शहरों में रुचि के क्षेत्रों के विकास को ट्रैक करने का अवसर प्रदान करेगा।

उदाहरण के लिए, 2GIS के अनुसार, सबसे अधिक एटीएम वाला रूस का शहर सोची है। अगले ओलंपिक की राजधानी में प्रति 100 हजार निवासियों पर 159 एटीएम हैं। मॉस्को इस रेटिंग में केवल 54 वें स्थान पर है - प्रति 100 हजार निवासियों पर 81 एटीएम। इस सूचक (136) में दस लाख से अधिक की आबादी वाले शहरों में कज़ान पहले स्थान पर है।

हालांकि, अगर हम फर्मों की पूर्ण संख्या पर विचार करते हैं, तो मास्को, जैसा सबसे बड़ा शहररूस लगभग हर जगह अग्रणी है। विशेष रूप से, राजधानी में व्यापार केंद्रों की संख्या के बराबर नहीं है (उनमें से 908 यहां हैं)। सेंट पीटर्सबर्ग (513) दूसरे स्थान पर है, और फिर शीर्ष पांच में है, लेकिन नेताओं से व्यापक अंतर के साथ, निज़नी नोवगोरोड (86), नोवोसिबिर्स्क (82) और येकातेरिनबर्ग (70) का अनुसरण करते हैं। दूसरी ओर, जनसंख्या के मामले में, देश में व्यापार केंद्रों के साथ सबसे अच्छी तरह से सेंट पीटर्सबर्ग है - उत्तरी राजधानी में प्रति 100 हजार निवासियों पर 11 व्यापार केंद्र हैं।

आप "" का पूरी तरह से नि: शुल्क उपयोग कर सकते हैं; मीडिया या इंटरनेट पर सेवा डेटा प्रकाशित करते समय, आपको 2GIS के लिंक की आवश्यकता होती है।

सांख्यिकी सेवा 2GIS API पर बनाई और संचालित होती है, इस टूल की मदद से कोई भी इंटरनेट संसाधन 2GIS मैप्स और संदर्भ डेटा का मुफ्त में उपयोग कर सकता है।

2GIS की प्रेस सेवा द्वारा प्रदान की जाने वाली सामग्री।

Esri से सामग्री के आधार पर

स्थानिक सांख्यिकी और भू-सांख्यिकी को समझना

जीआईएस परियोजनाओं पर सांख्यिकी, स्थानिक सांख्यिकी और भू-सांख्यिकी कैसे लागू होते हैं? मैट आर्टज़, वैज्ञानिक जीआईएस अनुप्रयोगों के प्रबंधक, और डॉ लॉरेन स्कॉट, आर्कजीआईएस के लिए भू-प्रसंस्करण उपकरण विकसित करने और भू-स्थानिक संदर्भ में सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करने में विशेषज्ञ। नीचे इसे प्रश्न/उत्तर के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

पारंपरिक आँकड़े, स्थानिक आँकड़े और भू-सांख्यिकी कैसे भिन्न हैं?

पारंपरिक या गैर-स्थानिक आँकड़े आमतौर पर दो तरह से उपयोग किए जाते हैं। पहले में, हमारे पास संख्यात्मक डेटा का एक बड़ा सेट होता है जिसका हम अध्ययन करना चाहते हैं, और हम उन्हें व्यवस्थित और सारांशित करने के लिए वर्णनात्मक आंकड़ों का उपयोग करते हैं। दूसरे मामले में, हमारे पास डेटा का एक नमूना है, और हम यह समझना चाहते हैं कि यह सामान्य आबादी को कितनी अच्छी तरह दर्शाता है।

स्थानिक सांख्यिकी की आवश्यकता कब उत्पन्न होती है?

स्थानिक सांख्यिकी विधियों को विशेष रूप से स्थानिक, भौगोलिक डेटा के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्हें अंतरिक्ष-क्षेत्र, लंबाई, निकटता, दिशा, अभिविन्यास, या डेटासेट में वस्तुओं की कुछ बातचीत जैसी अवधारणाओं की विशेषता है, व्यक्त की गई गणितीय भाषा... इस प्रकार स्थानिक आँकड़े पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों से भिन्न होते हैं।

किस प्रकार के स्थानिक आँकड़े हैं?

उनमें से काफी कुछ हैं। पारंपरिक वर्णनात्मक आँकड़ों के समान वर्णनात्मक स्थानिक आँकड़े हैं। उदाहरण के लिए, यदि मानचित्र पर कई बिंदु हैं, तो हम उन बिंदुओं की उत्पत्ति का पता लगा सकते हैं। (पारंपरिक आंकड़ों में, यह डेटा मानों के एक सेट के माध्य से मेल खाती है।) हम यह भी निर्धारित कर सकते हैं कि ये बिंदु केंद्र के बारे में किस हद तक बिखरे हुए हैं (जो मोटे तौर पर मूल्यों के एक सेट के लिए पारंपरिक मानक विचलन से मेल खाती है)।

अन्य सांख्यिकीय विधियां स्थानिक पैटर्न का विश्लेषण करती हैं: हम यह पता लगाते हैं कि अध्ययन किए जा रहे डेटा को कैसे संरचित किया जाता है। उदाहरण के लिए, क्या विशेषताएँ संकुलित हैं या वे कमोबेश समान रूप से बिखरी हुई हैं? क्या बड़े मूल्य एक ही स्थान पर केंद्रित हैं? क्या डेटा में हॉट स्पॉट हैं? स्थानिक पैटर्न विश्लेषण उपकरण उपभोक्ता खर्च के असामान्य पैटर्न की पहचान करने में मदद करते हैं: बीमारी, अपराध या आग की असामान्य रूप से उच्च दर वाले क्षेत्रों का पता लगाएं, या पर्यावरण प्रदूषकों के प्रसार को ट्रैक करें। इन विधियों के लिए कई अनुप्रयुक्त और वैज्ञानिक अनुप्रयोग हैं।

स्थानिक संबंधों को पहचानने और परिमाणित करने से जुड़े एक प्रकार के स्थानिक आँकड़े भी हैं। आइए कल्पना करें कि हमारे पास 911 कॉलों के लिए हॉट स्पॉट का नक्शा है, और हम यह समझना चाहते हैं कि ऐसी जगहों से बड़ी संख्या में कॉल क्यों आए। हम रिश्तों का अध्ययन करने के लिए प्रतिगमन और स्थानिक प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं और स्थानिक वितरण के लिए जिम्मेदार कारकों की पहचान कर सकते हैं - ऐसे कारक जो बता सकते हैं कि 911 कॉल इतने अधिक क्यों हैं।

भू-सांख्यिकी क्या है?

भू-सांख्यिकी एक प्रकार का स्थानिक सांख्यिकी है। एक उदाहरण है क्रिगिंग, एक शक्तिशाली भू-सांख्यिकीय तकनीक जो पारंपरिक प्रक्षेप की क्षमताओं का विस्तार करती है। यह न केवल आस-पास की विशेषताओं का उपयोग करता है, बल्कि उन क्षेत्रों में कुशल और सटीक भविष्यवाणी करने के लिए स्थानिक संबंधों का भी उपयोग करता है जहां कोई माप या अवलोकन डेटा नहीं है।

परंपरागत रूप से, भू-सांख्यिकी का उपयोग भूवैज्ञानिक डेटा और डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है वातावरणजैसे बारिश या राहत डेटा। लक्ष्य बिंदुओं के एक सेट से एक सतह बनाना है। भू-सांख्यिकीय विधियों का व्यापक रूप से तेल और गैस उद्योग और खनन में उपयोग किया जाता है। लेकिन वास्तव में, भू-सांख्यिकी लगभग किसी भी प्रकार के स्थानिक रूप से निरंतर या स्थानिक रूप से विस्तारित घटना से संबंधित डेटा का विश्लेषण और भविष्यवाणी करने के लिए आदर्श है।

Esri उत्पादों में कौन-से भू-सांख्यिकीय और स्थानिक सांख्यिकी उपकरण उपलब्ध हैं?

कई लोगों ने शायद आर्कजीआईएस भू-सांख्यिकीय विश्लेषक प्लग-इन के बारे में सुना है, जिसमें भू-सांख्यिकीय उपकरणों का एक सेट होता है। वर्षा, तापमान, भूविज्ञान, या मिट्टी जैसी स्थानिक रूप से निरंतर घटना पर नमूना डेटा के साथ काम करने के लिए यह सबसे उपयोगी है, और जहां लक्ष्य सतह बनाना है - एक संभाव्यता सतह, एक पूर्वानुमान सतह, या एक त्रुटि सतह। इस सॉफ़्टवेयर उत्पाद में पिछले कुछ वर्षों में सुधार किया गया है, और अब इसकी क्षमताएं पहले से ही सतह बनाने के कार्य से बहुत आगे हैं। इस मॉड्यूल के उपकरणों का उपयोग वैज्ञानिक अनुसंधान और अनुप्रयुक्त समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल करने के लिए किया जा सकता है।

किसी भी लाइसेंस स्तर पर आर्कजीआईएस के मूल में स्थानिक वितरण, पैटर्न, प्रक्रियाओं और संबंधों के विश्लेषण के लिए उपकरणों के साथ एक स्थानिक सांख्यिकी टूलबॉक्स भी शामिल है। ये सांख्यिकीय उपकरण आपको कई समस्याओं को हल करने की अनुमति देते हैं, जिसमें मुख्य प्रवृत्ति का निर्धारण या परिवर्तन की सामान्य दिशा की पहचान करना, गर्म और ठंडे स्थान या स्थानिक आउटलेयर, संचयी क्लस्टरिंग या स्कैटरिंग पैटर्न का आकलन करना और स्थानिक संबंधों को मॉडलिंग करना शामिल है। और ये उपकरण पहले से ही बहुत से लोगों द्वारा उपयोग किए जाते हैं, वे व्यापक मांग में हैं!

क्या आर्कजीआईएस उपयोगकर्ताओं के लिए अन्य सांख्यिकीय उपकरण उपलब्ध हैं?

बेशक। Esri Business Analyst ऐसे टूल प्रदान करता है जो बाज़ार हिस्सेदारी, सेवा क्षेत्रों, बिक्री क्षेत्रों और लीड की पहचान करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करते हैं। और मॉड्यूल के साथ इन उपकरणों के लिए बहुत सारा डेटा आता है। आर्कजीआईएस स्पैटियल एनालिस्ट एक्सटेंशन में रिमोट सेंसिंग डेटा सहित रैस्टर डेटा को वर्गीकृत करने में मदद करने के लिए सांख्यिकीय उपकरण शामिल हैं। इसके अलावा, अन्य आर्कजीआईएस उत्पादों में सांख्यिकीय उपकरण उपलब्ध हैं। और आर्कजीआईएस में जियोप्रोसेसिंग वातावरण को पारंपरिक सांख्यिकीय पैकेजों से जोड़कर आसानी से बढ़ाया जा सकता है। आप अपने खुद के उपकरण भी बना सकते हैं; ये कस्टम टूल किसी भी अन्य आउट-ऑफ़-द-बॉक्स जियोप्रोसेसिंग टूल की तरह ही काम करेंगे।

उपयोग करने वालों के लिए सॉफ्टवेयर SAS, एक संयुक्त SAS और Esri उत्पाद जिसे SAS ब्रिज कहा जाता है, एक साथ दो वातावरणों में काम करना आसान बनाता है। ऐसी नमूना स्क्रिप्ट भी हैं जिन्हें Esri संसाधन साइट () से डाउनलोड किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, ArcGIS वातावरण में R, एक ओपन सोर्स सांख्यिकीय पैकेज का उपयोग करने के लिए।

स्थानिक सांख्यिकी और भू-सांख्यिकी का उपयोग करने के क्या लाभ हैं?

जब आप अपने डेटा का उनके स्थानिक संदर्भ से बाहर विश्लेषण करते हैं, तो स्थान और समय जैसे महत्वपूर्ण घटक विचार से बाहर हो जाते हैं। परिणामस्वरूप, आपको पूरी कहानी का आधा ही दिखाई देता है। आखिर सब कुछ अंतरिक्ष में और समय में होता है, और अगर हम इसे अनदेखा करते हैं, तो हमारा विश्लेषण अधूरा हो जाता है। पारंपरिक आँकड़ों और स्थानिक आँकड़ों के बीच यह एक महत्वपूर्ण अंतर है: पारंपरिक आँकड़ों में, अक्सर यह माना जाता है कि डेटा में तथाकथित स्थानिक स्वतःसंबंध नहीं है।

स्थानिक स्वसहसंबंध क्या है?

इसके पेचीदा नाम के बावजूद, अवधारणा बहुत सरल है: स्थानिक स्वतःसंबंध का अर्थ है कि आपके डेटा में स्थानिक संरचना है। यह संरचना क्लस्टर, किसी प्रकार का प्रकीर्णन और अन्य विशेषताएं हो सकती है। लेकिन किसी भी मामले में, इसका मतलब है कि आपकी सुविधाओं का वितरण या आपकी सुविधाओं से जुड़े डेटा मान यादृच्छिक नहीं हैं। नौकरियां, घर, निर्माण, खरीदारी, सड़कें, या कुएं पूरे क्षेत्र में बेतरतीब ढंग से वितरित नहीं किए जाते हैं; उन्हें शहरों, काउंटी और विभिन्न भूमि उपयोग क्षेत्रों में समूहों में बांटा गया है। स्थानिक स्वसहसंबंध के साथ डेटा कुछ पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों में की गई धारणाओं के अनुरूप नहीं है और इसलिए इसे अक्सर पारंपरिक सांख्यिकीविदों द्वारा विश्लेषण में बाधा के रूप में देखा जाता है।

दूसरी ओर, जीआईएस विश्लेषक और स्थानिक सांख्यिकीविद, जब वे अपने डेटा में स्थानिक ऑटोसहसंबंध देखते हैं, जब वे क्षेत्र में डेटा समूहों का निरीक्षण करते हैं, क्योंकि यह सक्रिय स्थानिक प्रक्रियाओं को इंगित करता है, एनिमेटेड होते हैं। और यह बहुत अच्छा है! कुछ इस क्लस्टरिंग या संरचना का कारण बन रहा है, कुछ विभिन्न प्रकार के संबंधों और स्थानिक पैटर्न को जन्म देता है; और यह "कुछ" अक्सर वही होता है जो हमें सबसे ज्यादा दिलचस्पी देता है और उनका अधिक पूरी तरह से विश्लेषण करने में मदद करता है। देश के इस हिस्से में लोग पहले क्यों मरते हैं? कौन से कारक समझा सकते हैं कि इस स्कूल जिले में बच्चे लगातार परीक्षा में अच्छा प्रदर्शन क्यों करते हैं?

स्थानिक प्रक्रियाएं अक्सर "नग्न" आंखों के लिए अदृश्य होती हैं, लेकिन स्थानिक सांख्यिकी टूलबॉक्स से उनकी ताकत और परिणामों के पैमाने को मापने के लिए उपकरणों का उपयोग करना - स्थानिक क्लस्टरिंग या स्कैटरिंग, हॉट स्पॉट या स्थानिक आउटलेयर - हम उनके बारे में बहुत कुछ सीखते हैं और बेहतर शुरुआत करते हैं। हमारे डेटा को समझें।

जीआईएस समुदाय में लोगों के बीच स्थानिक आंकड़ों के बारे में सबसे आम गलत धारणा क्या है?

जीआईएस समुदाय में सबसे आम गलत धारणा इसकी जटिलता है! लोग "सांख्यिकी" शब्द सुनते हैं और उन्हें तुरंत विश्वविद्यालय के पाठ्यक्रम की अप्रिय यादें होती हैं, जिसके बाद वे विषय में रुचि खो देते हैं। और यह बहुत खेदजनक है, क्योंकि कई विशेषज्ञों के अनुसार, चिकित्सकों सहित, पारंपरिक आँकड़े दिलचस्प हैं, और स्थानिक आँकड़े बस इतने आकर्षक हैं! और वे उतने कठिन नहीं हैं जितने पहले लगते हैं। स्थानिक आँकड़ों के कुछ क्षेत्र बहुत ही सरल अवधारणाओं के साथ काम करते हैं, लेकिन फिर भी शक्तिशाली परिणाम प्रदान करते हैं और महत्वपूर्ण विश्लेषण उपकरण हैं।

क्या आप एक सरल लेकिन शक्तिशाली सांख्यिकीय उपकरण का उदाहरण दे सकते हैं?

स्थानिक सांख्यिकी टूलबॉक्स में सबसे सरल उपकरण औसत केंद्र उपकरण है। यह सभी X-निर्देशांकों के औसत और फिर सभी Y-निर्देशांकों के औसत की गणना करता है। औसत केंद्र इन औसत एक्स और वाई निर्देशांक के साथ बिंदु है। क्या आसान हो सकता है? लेकिन इस टूल से आप बहुत ही सार्थक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, हमने पिछले 100 वर्षों में काउंटी द्वारा कैलिफोर्निया राज्य के लिए जनसंख्या डेटा देखा। हम जनसंख्या का केंद्र खोजना चाहते थे और देखना चाहते थे कि क्या यह समय के साथ बदल गया है। इसलिए, हमने एक भारित औसत केंद्र की गणना की। सदी की शुरुआत में, जनसंख्या केंद्र सैन फ्रांसिस्को के पास था, जो बैंकिंग उद्योग के विकास को दर्शाता है। प्रत्येक बाद के दशक के साथ, जनसंख्या का केंद्र दक्षिण में स्थानांतरित हो गया। सबसे पहले, यह बदलाव बहुत जल्दी हुआ, तेल, हॉलीवुड, एयरोस्पेस, आदि से जुड़े दक्षिणी कैलिफोर्निया के आर्थिक विकास के लिए धन्यवाद। हालांकि, सदी के अंत तक, प्रक्रिया धीमी हो गई।

यही है, यहां तक ​​​​कि इस तरह का एक साधारण उपकरण भी एक जटिल स्थानिक प्रवृत्ति को देखने की अनुमति देता है; औसत केंद्र की गति और दिशा अंतर्निहित स्थानिक प्रक्रियाओं के बारे में दिलचस्प जानकारी प्रदान करती है, इस मामले में, दक्षिण में यह जनसंख्या आंदोलन।

लेकिन कुछ उपकरण अभी भी औसत केंद्र की तरह सरल नहीं हैं?

हाँ यही है। अधिकांश जीआईएस उपकरण बहुत सरल हैं। आप बस पैरामीटर दर्ज करें और टूल चलाएं। हालांकि, कुछ स्थानिक सांख्यिकी उपकरण अधिक जटिल हैं: उनका उपयोग करने से पहले, आपको स्थानिक संबंधों, विश्लेषण के पैमाने, अध्ययन क्षेत्र की सीमाओं आदि के बारे में सोचने की आवश्यकता है। इसलिए, Esri इसे ArcGIS प्रलेखन में शामिल करने का बहुत अच्छा काम कर रहा है। अच्छा विवरणउपकरण का सही तरीके से उपयोग कैसे करें और किसी दिए गए विश्लेषणात्मक कार्य के लिए उपयुक्त पैरामीटर का चयन कैसे करें।

जीआईएस परियोजनाओं में आंकड़ों के उपयोग के बारे में मुझे और जानकारी कहां मिल सकती है?

वी किताब Esri गाइड टू GIS विश्लेषण, खंड 2: स्थानिक माप और सांख्यिकी (ESRI गाइड टू GIS विश्लेषण। खंड 2: स्थानिक माप और सांख्यिकी; एंडी मिशेल द्वारा) प्रत्येक अध्याय स्थानिक सांख्यिकी टूलबॉक्स टूल में से एक पर केंद्रित है। यह उन नए स्थानिक आँकड़ों, उनके तरीकों और लाभों के लिए एक महान संसाधन है।

जीआईएस उपयोगकर्ता पुस्तक के लिए स्थानिक सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण यह पुस्तक इलेक्ट्रॉनिक रूप में सीडी पर जारी की गई है। यह न केवल स्थानिक सांख्यिकीय विश्लेषण के तरीकों और उपकरणों की व्याख्या करता है, बल्कि दुनिया के विभिन्न हिस्सों में वास्तविक जीवन के स्थानों और उनके आवेदन की परिस्थितियों के उदाहरण भी प्रदान करता है। चूंकि इन मामलों के लिए स्थानिक डेटासेट एक ही डिस्क पर उपलब्ध हैं, पाठक उन्हें आर्कजीआईएस में डाउनलोड कर सकते हैं और उदाहरणों में दिए गए चरणों का पालन करके और नक्शे के माध्यम से परिणाम प्रस्तुत करके निर्देशों का पालन कर सकते हैं। लेखक डेटा में अनिश्चितता और मॉडल में अनिश्चितता के बीच संबंधों की व्याख्या करता है, अनिश्चितता और त्रुटियों के संभावित स्रोतों पर चर्चा करता है, विशिष्ट सांख्यिकीय वितरण की दृष्टि से जांच करता है, और संवेदनशीलता और अनिश्चितता विश्लेषण करने के तरीकों को प्रस्तुत करता है। पुस्तक निरंतर, क्षेत्रीय और असतत डेटा के बीच अंतर, नियतात्मक और सांख्यिकीय मॉडल के फायदे और नुकसान पर भी चर्चा करती है। जीआईएस डेटा विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय दृष्टिकोण पुस्तक का पहला (प्रारंभिक) भाग, कई व्याख्यात्मक चित्रण और इसकी सामग्री के साथ, अलग पीडीएफ फाइलों के रूप में उपलब्ध है।

दोनों पुस्तकें Esri प्रेस द्वारा प्रकाशित की गई हैं। इसके अलावा, कई मुफ्त वेबिनार और ट्यूटोरियल यहां उपलब्ध हैं प्रशिक्षण केंद्र Esri (Esri Virtual Campus: www.esri.com/training/main), ArcGIS रिसोर्स साइट () पर। GISandScience.com ब्लॉग में कई व्यावहारिक संसाधन भी हैं जो स्थानिक आँकड़ों और स्थानिक विश्लेषण का एक सिंहावलोकन प्रदान करते हैं।

कोंस्टेंटिन क्रिवोरुचको की पुस्तक "एनालिसिसिंग डेटा यूजिंग स्पैटियल स्टैटिस्टिक्स फॉर जीआईएस यूजर्स", जिन्होंने एस्री में विभाग के प्रमुख के रूप में काम किया था। इंटरनेशनल इकोलॉजिकल यूनिवर्सिटी (पूर्व में रेडियोइकोलॉजी संस्थान) में प्रयोगशाला का नाम रखा गया है नरक। सखारोवा (मिन्स्क, बेलारूस)

जीआईएस - सांख्यिकी की भौगोलिक सूचना प्रणाली

सांख्यिकीय मोर्चे के प्रिय प्रतिनिधि, न केवल डिजिटल, सारणीबद्ध, बल्कि डेटा प्रस्तुत करने के ग्राफिकल तरीकों का भी उपयोग करते हैं, जो उनकी स्पष्टता और अभिव्यक्ति के साथ विचार और विश्लेषण की सुविधा प्रदान करते हैं। आप व्यक्तिगत संकेतकों के उतार-चढ़ाव की सीमाओं को तुरंत देख सकते हैं, प्रक्रियाओं की गतिशीलता का पता लगा सकते हैं। हालाँकि, नुकसान भी हैं। इनमें एक निश्चित सन्निकटन शामिल है जो कि सारणियों द्वारा दिए गए विस्तृत विवरण की असंभवता से जुड़ा है। साथ ही निर्माण और मानचित्रण की जटिलता।

लागू भौगोलिक सांख्यिकी कार्यक्रम... इसके साथ, आप जीआईएस को भौगोलिक मानचित्र से जोड़ सकते हैं। इस प्रकार, आप चयन परिणामों को सारणीबद्ध और चित्रमय दोनों रूपों में डाउनलोड करने में सक्षम होंगे।

सांख्यिकी की भौगोलिक सूचना प्रणाली बन गई आधुनिक दुनियासांख्यिकीय डेटा के संग्रह, भंडारण, प्रसंस्करण और दृश्य प्रदर्शन के लिए एक अनिवार्य उपकरण। जीआईएस आंकड़ों के माध्यम से, आप प्रबंधन और योजना, संसाधन लेखांकन, निगरानी आदि के लिए विश्लेषणात्मक और व्यावहारिक कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला का समाधान प्रदान कर सकते हैं। जीआईएस आंकड़ेएक सॉफ्टवेयर पैकेज है जो शक्तिशाली गणना कार्यक्षमता और बहुपरत इलेक्ट्रॉनिक मानचित्रों के साथ विषयगत और ग्राफिकल डेटाबेस को जोड़ता है। यह विभिन्न पैमानों के कार्टोग्राफिक स्वरूपों में जानकारी प्रस्तुत करने के लिए महान अवसर खोलता है।

सांख्यिकी में सांख्यिकीय मानचित्रों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, किसी भी संकेतक (खनन, फसल की पैदावार, तापमान, जनसांख्यिकीय, आदि परिवर्तन) के स्तर से भौगोलिक क्षेत्रों के वितरण को प्रदर्शित करने के लिए। सब कुछ के लिए जो अध्ययन क्षेत्र में किसी भी घटना के प्रसार की डिग्री को चिह्नित कर सकता है।

कार्यक्रम आपको मंडलियों, वर्गों, स्तंभों को रखने की अनुमति देता है - कोई भी ग्राफिक संकेत जो निर्दिष्ट मात्रात्मक और गुणात्मक संकेतकों के आधार पर मानचित्र पर वांछित टुकड़ों में भिन्न होता है। प्रपत्र में डेटा प्रस्तुत करना ज्यामितीय आकारआरेख, आप विशेषता कर सकते हैं भौगोलिक स्थितिकेवल संलग्न विवरण में। और इसे किसी मानचित्र या क्षेत्र की योजना पर ओवरले करके, आपको एक कार्टोडायग्राम प्राप्त होगा। यानी आप सारणीबद्ध डेटा के आधार पर गतिशील सांख्यिकीय मानचित्र तैयार करेंगे।

MosMap मार्कर भी लोकप्रिय को लागू करना आसान बनाता है कार्टोग्राम प्राप्त करने के लिए कार्य... चयनित मानदंडों के आधार पर, आप घनत्व, रंग संतृप्ति में भिन्न हो सकते हैं। इस प्रकार, आपके द्वारा निर्दिष्ट क्षेत्रीय विभाजन के प्रत्येक क्रम के भीतर संकेतक की तीव्रता को दर्शाता है।
बैकग्राउंड के अलावा, आप पॉइंट कार्टोग्राम भी बना सकते हैं। इस मामले में, प्रत्येक बिंदु किसी भी सेट या उनके समूह की एक इकाई का प्रतिनिधित्व कर सकता है, ले जा सकता है अंकीय मूल्यऔर अन्य गुण। ऐसे बिंदुओं को भौगोलिक मानचित्र पर अपलोड करके, आप कुछ प्रक्रियाओं और घटनाओं की अभिव्यक्ति के घनत्व और आवृत्ति को ट्रैक करने में सक्षम होंगे। और सतह पर उनके वितरण को दिखाते हुए कुछ मात्राओं (आइसोलिन्स) के निरंतर मूल्यों की रेखाएँ भी खींचते हैं।

सांख्यिकी की भौगोलिक सूचना प्रणालीआपको डेटा की अनुमति देगा। न केवल भूमि उपयोग के प्रकार या इस या उस घटना के वितरण के क्षेत्र और क्षेत्र को दिखाएं, बल्कि मात्रात्मक संकेतकों का भी विश्लेषण करें। पर प्राप्त परिणामों की कल्पना करें भौगोलिक नक्शाऔर उन्हें टेबल और ग्राफिक दोनों फाइलों में सेव करें।