다각형에서 다양성의 지속적인 측정까지?

가장 먼저; 나는 성공하지 않고 비슷한 질문을 찾으려고 노력했다. 어쩌면 내가 GIS를 처음 접했기 때문에 내가 정확히 무엇을 찾고 있는지 알지 못하기 때문일 수 있습니다. 누군가 비슷한 문제를 지적하면이 게시물을 기꺼이 제거하십시오.

특정 국가의 인구 다양성에 대한 '연속'또는 래스터 (작은 격자 셀) 변수를 만들어야합니다. 나는 인종 그룹이 다각형으로 확산되어 있음을 보여주는 형태 파일을 가지고 있으며 (그림 1) 내가 찾은 결과는 각 행정 단위 (AU의 경우 '다양성의 평균 지표')입니다. 360 나이지리아 선거구).

그림 1. 나이지리아의 인구 집단 다각형

내가 생각해 낸 해결책은 각 AU에서 각 다각형의 면적 백분율을 가져 와서 이질성 지수를 계산하는 것이 었습니다. 그러나 문제는 관리 단위의 배포로 인해 많은 정보를 남겨두고 있다는 것입니다. 그림과 같이. 도 2에서, 사각형 'a', 'b'및 'c'는 동일한 '분리 지수'를 갖지만, '핫 스폿'과 동일한 위치에 있지 않다는 것이 명백하다.

그림 2.

따라서 다른 솔루션으로 그리드 맵을 만들고 가장 가까운 경계까지의 거리를 계산할 수 있지만 한 경계 만 다시 공유하는 것은 여러 그룹이 함께 사는지도의 중앙 부분과 동일하지 않습니다.

이 질문을 찾은 후에 는 다각형을 중심을 사용하여 점으로 변환 한 다음 동일한 방법을 적용 할 수 있다고 생각합니다. 그러나 진실은 내가 이것에 익숙하지 않다는 것입니다. 그 질문은 실제로 명확하게 대답되지 않았습니다. 어떻게 그런 짓을 할 수 있습니까?

다른 예를 사용하여 다음과 같은 것을 만들고 싶습니다 ( 이 웹 사이트의 이미지 ).

질적 특성 이 다른 일부 점의 분포를 고려할 때 각 관리 단위의 '평균 이질성'을 추정 할 수있는 다양성을 측정하십시오.

어떻게 할 수 있습니까? R과 QGIS를 사용하므로 어떤 플랫폼이 솔루션을 기반으로하는지 상관하지 않습니다.

SpatiaLite에이 작업을 수행하도록하겠습니다. 가장 편리하게 QGIS에서 QSpatiaLite 플러그인을 사용할 수 있습니다.

격자 셀에 알맞은 크기의 다각형 격자를 설정하기 만하면됩니다. 그런 다음 그리드를 인종 그룹의 다각형과 교차시키고 각 교차점의 면적을 계산하십시오. 결과 표를 사용하면 각 격자 셀의 인종 그룹 영역 인 교차 영역을 '풍부한 측정 기준'(생태학자가 명명 한 방식)으로 사용하여 지수를 계산할 수 있습니다!

민족 그룹 레이어를 'EthnicGroups'라고하고 필드가 'group'이고 다각형 그리드의 이름이 'ID'인 'Grid'라고 가정하면이 SQL 쿼리가 적용됩니다.

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

특수 수식을 사용하여 다양성 메트릭을 계산하려면 R을 사용하여 이러한 '풍부함'을 축소하고 각 그리드 셀에 대해 하나의 값을 생성하여 그리드 형상에 다시 결합 할 수 있습니다!

각 AU에 대한 평균 다양성을 얻으려면 그리드에 가입 한 다양성 지수를 사용할 수 있습니다. 다시 SpatialLite를 사용하여 평균 함수를 적용하여 AU- 폴리곤 내의 값을 그룹화합니다.

내가 최근 에이 문제를 다루는 블로그 게시물을 작성 한 것이 재미있어서 http://thebiobucket.blogspot.co.at/2014/12/usecase-find-dominant-species-and.html

내가 우려하는 한, 다양성은 그것이 기반으로하는 공간 단위와 관련하여 의미가 있기 때문에 이와 관련하여 '연속성'이라는 개념을 건너 뛸 것을 권고합니다. 따라서 지수가 의존하는 공간 단위 이외의 다른 단위에 대해 평균화 또는 보간을 사용하는 모든 접근 방법과 멋진 기술은 가치있는 것을 추가하지 않지만 결과를 모호하게합니다.

다음은 제가 똑같은 방법을 사용했던 양서류 (민족이 아닌) 다양성을 보여주는지도입니다.

추신 : 주어진 검색 반경 내에서 다양성을 원한다면 이 링크 가 흥미로울 수 있습니다!

QGIS에서는 다각형 위에 포인트 그리드를 생성 할 수 있습니다. 이 기능은 Vector-> Research tools에서 찾을 수 있습니다 (영어로, QGIS 버전이 다른 언어로되어 있다고 생각합니다). 포인트 그리드 간격과 관련하여 합리적인 세분성을 찾아야합니다.

그런 다음 벡터 메뉴에서 점을 대상으로 사용하고 민족 다각형을 소스로 사용하여 위치 (데이터 관리 아래에 있음)별로 결합 속성을 수행합니다.

이제 각 포인트에 대한 민족 속성이있는 포인트 그리드가 생겼습니다.

여기 약간 까다로워집니다. 속성을 숫자 값으로 다시 코딩하면 (예 : QGIS 처리 도구 상자에서 동등한 숫자 필드 만들기 도구를 사용하여) 이러한 점을 사용하여 래스터를 생성 할 수 있습니다. 그런 다음 래스터-> 분석에서 그리드 만들기를 사용할 수 있습니다. 여기에서 슬라이딩 평균 또는 가장 가까운 이웃 분석을 실험 한 다음 영역 통계를 사용할 수 있습니다 (처리 도구 상자와 래스터 메뉴에 여러 옵션이 있음).

속임수는 속성을 숫자 인덱스로 코딩하여 생성 된 임의의 값을 무시하면서 이질성 인덱스를 얻는 방법이지만 여기에 자신의 아이디어가있을 수 있습니다. 내가 지금하고있는 일에서 너무 많은 시간을 소비하지 않고 그 일을하는 방법을 잘 모르겠습니다 :)

또 다른 아이디어는 포인트 그리드를 Spatialite 데이터베이스 (또는 PostGIS에로드하지만 실행하는 데 더 큰 작업 임)에로드하는 것입니다. 그런 다음 데이터베이스의 SQL 및 공간 함수를 사용하여 각 포인트에서 설정된 반경 내의 모든 포인트를 테스트 할 수 있습니다. 지역 분산 지수를 제공 한 다음 해당 값에서 래스터를 생성합니다. 나는 최근에 이것으로 조금 일했다.

이것이 당신에게 몇 가지 아이디어를 제공하기를 바랍니다! 더 논의하고 싶다면 의견을 자유롭게 사용하십시오.

귀하의 질문에는 구현 질문에 도달하기 전에 해결해야 할 많은 가정이 있습니다. 제공하는 예는 주어진 식물 종의 품종 샘플을 기반으로하는 생물 다양성 분석입니다. 이 래스터를 생성하는 데 사용 된 소프트웨어 의 설명서 를 살펴 보았으며 이것이 인구에 적합하거나 적용되었다는 징후는 없습니다. 인간 문화 영역의 중심 (분석에 사용하도록 제안)은 식물 수집의 샘플 (즉, 실제 관찰)과 어떤 식으로도 유사하지 않습니다.

인간 소집단의 근접성 (임의의 차원을 따라 나뉘며, 여기서 차원은 민족성 임)은 다양성 측정 또는 분리 측정으로 표현 될 수 있습니다. 널리 사용되는 다양성 측정법 중 하나는 Herfindahl 지수로 , 0에서 1까지 다양하며 면적이 작은 그룹이 많을 때는 작고 면적이 큰 그룹을 가질 때는 작습니다. 인구 나 지역 밖의 어떤 것도 언급하지 않고 인구 나 지역 내에서 계산됩니다. 관리 경계에 걸친 공간 상호 작용에 관심이 있기 때문에 문제가됩니다.

널리 사용되는 분리 척도는 비 유사성 지수로 , 0에서 1까지 다양하며 하위 영역이 더 큰 지역과 같은 인구 분포를 갖는 경우에는 작고 하위 영역이 독점적으로 하나의 그룹이거나 다른 경우에는 크다. 일반적으로 많은 하위 영역에서 인구 통계 정보를 사용할 수있는 지역 내에서 계산됩니다 (예 : 대도시 지역의 모든 인구 조사 지역에 대한 인구 통계 데이터를 기반으로 대도시 지역의 비 유사성 지수를 계산할 수 있음). ((2002) 은 로컬 모델영역 전체가 아닌 인접 (즉, 인접한) 하위 영역의 인구를 기반으로 각 하위 영역에 대한 비 유사성 지수를 계산하여 분리합니다. 이 측정의 한계는 한 번에 두 그룹에 대해서만 작동 할 수 있다는 것입니다. 그러나 나는 이웃의 각 영역 내에서 가장 인구가 많은 두 그룹을 사용하여 내 연구에 사용했습니다.

각 관리 단위 (AU)의 다양성을 계산하려는 것으로 표시했습니다. 그러나 또한 다양성의 지속적인 래스터를 만들어야한다고 말합니다. 실제로 다양성의 지속적인 래스터를 원하거나 AU 다양성을 계산하기 위해 필요하다고 생각하는지는 분명하지 않습니다. 실제로 연속 다양성을 원한다면 커널 밀도 추정기를 사용하여 연속 다양성을 시각화하는 O'Sullivan & Wong (2007)을 살펴 보는 것이 좋습니다 . 이것은 행정 경계에 걸친 인구 상호 작용을 설명하는 효과가 있으며, 이는 원하는 것을 나타냅니다.

OTOH, 관리 단위별로 다양성을 원한다면 Herfindahl 지수 또는 로컬 비 유사 지수를 사용하여 그렇게 할 수 있습니다. 그러나 각 AU 내 인구 통계 학적 특성에 대한 정보가 필요합니다. 귀하가 민족 지역지도를 사용하는 이유는 AU에 대한 민족 인구 데이터가 없기 때문이라고 가정합니다. 그러나 각 AU의 인구를 알고이를 민족 영역 그리드와 교차 시키면 AU의 인구를 민족 영역에 할당 할 수 있습니다. 이것과 지금까지 제안 된 다른 답변에 대한 중요한 가정은 인구 밀도가 AU 또는 민족 지역 전체에서 일정하다고 가정한다는 것입니다. 이 가정은 원초적 인 것처럼 보인다 믿기 ​​어려울지라도, 당신은 나보다 데이터를 더 잘 알고 있으며,이 가정에 익숙 할 것입니다.

귀하의 목표에 대한 나의 이해를 바탕으로, 나의 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 소단위가 AU와 민족 지역의 교차점이 될 수있는 소단위 내의 모형 모집단 또는 벡터 또는 래스터 그리드. 충분한 시간이 주어지면 두 가지 방법으로 시도하고 싶습니다.
2. 각 AU에 대한 Herfindahl 지수를 계산하지만 Wong (2002)에 이어 AU 내의 모집단이 아니라 각 AU의 주변 지역을 기준으로 Herfindahl 지수를 계산합니다. 충분한 시간이 주어지면 연속성 기반과 거리 기반 환경을 모두 실험 할 것입니다.

물론,이 중 어느 것도 기술적 인 구현에 도달하지 못하지만, 이것에 대한 피드백을 주면 거기서 나아갈 수 있습니다.

추신 : 내가 연결 한 학술 논문이 문을 열었습니다. OP가 학술 도서관에 액세스 할 수없는 경우 이메일을 통해 저에게 연락하시면 언제든지 알려 드리겠습니다.