특정 GIS 원칙의 이름을 잊어 버렸고 새로 고침이 필요합니다 ...
시나리오 : 일부 관리 영역을 나타내는 다각형이 있다고 가정합니다. 단순성을 위해 사각형이라고 가정 해 봅시다. 이 광장 어딘가에 9 채의 주택이 있다고 가정 해 보자. 이 정사각형을 틱택 토 보드와 같이 9 개의 동일한 부분으로 나누면 각 정사각형 내의 주택 수를 계산하려고합니다.
분명히, 9 개의 작은 사각형으로 나뉘어 진 9 개의 집은 사각형 당 1 개의 집입니다. 그러나 나는 아홉 집 모두가 어디에나있을 수 있다는 것을 안다. 그들 중 9 명 모두 다음과 같이 오른쪽 상단에있을 수 있습니다.
또는 맨 아래 행에 각각 3 개가 있고 다음과 같이 상위 6 개에 아무도 없을 수 있습니다.
이처럼 사각형 당 한 집을 가정한다면
이 잘못된 가정은 무엇입니까? 이것이 수정 가능한 영역 단위 문제 (MAUP) 입니까?
답변:
다른 과학자들 사이에서 지리학자들은 이러한 패턴을 만들어 낸 과정을 더 잘 이해하는 데 도움이되기를 희망하는 지리적 패턴을 찾고 있습니다. 표시된 것처럼이 프로세스는 현상이있는 위치의 매핑으로 시작됩니다. 종종 위에서 생성 한지도 를 포인트 패턴 맵이라고 합니다.
독자가 그러한지도를 조사 할 때 관심있는 변수의 공간 분포 (또는 공간 또는 지리적 배열)와 패턴이 있는지 여부를 찾으려고합니다. 일반적으로 점 패턴 맵에 대해 정의 된 4 가지 유형의 분포가 있습니다 (위에 그려 짐). 이것들은:
에서 위키 백과 :
육안 조사 이외에도, 영역 전체에 걸쳐 주파수 또는 지점 밀도 분석 (사분면 분석 을 통해 수행함 ) 또는 인접 지점 사이의 거리 ( 가장 가까운 이웃 분석을 통해 수행함 ) 를 사용해야합니다. .
또한 수정 가능한 면적 단위 문제 ( 수정 가능한 단위 문제 라고도 함)에 대해서도 언급했습니다 .
공간 분석에서 4 가지 주요 문제는 경계 문제, 스케일 문제, 패턴 문제 (또는 공간 자기 상관) 및 수정 가능한 면적 단위 문제 (Static parameter)의 정확한 추정을 방해합니다 (Barber 1988).
이 예제에서는 관련이 있다고 생각하지만 다른 문제도 언급하고 싶습니다.
경계 문제 분석은 지리적 패턴이 관리 또는 측정을 위해 그려 경계의 모양과 배열에 의해 차별화되는 현상이다.
간단한 예를 들어, 특정 민족 그룹의 많은 사람들을 대표하는 포인트가있는 경우 사용 된 경계에 따라 센서스 지구와 같은 포인트의 분포에 대해 다른 관점을 가질 수 있습니다.
점들이 서로 가까이 있지만 다른 인구 조사 구역에 있다면 분포에 대한 잘못된 이해를 얻을 수 있습니다.이 분포는이 연구 영역에서 소수 민족의 분포를 나타 내기 때문입니다. 반대로, 다른 경계를 사용하면 윤리 그룹의 상당한 영역 집중을 나타내는 다른 견해를 얻을 수 있습니다. 결국, 인종 차별이나 인종 통합을 관찰하든 혼란 스러울 수 있습니다.
이것은 "스케일"과 "모양"의 관점에서 두 가지 측면에서 논의 될 수 있습니다.
다양한 집계 통계 값은 더 많은 집계 영역 데이터를 사용할 때 체계적인 방식으로 달라질 수 있습니다.
간단한 그림 : 각 셀은 점 개수가 포함 된 다각형 영역입니다.
6 10 3
5
2
6
4
12
3
5
8
12
4
12
1
3
그런 다음 다각형을 집계하여 평균 점수를 얻습니다.
8 4
4
8
4
10
8
2
그리고 한 번 더 :
6
6
6
6
이봐, 우리는 고른 분포를 얻었다! 한마디로 : 공간 집계는 일반적으로지도에 표시된 변동을 최소화하는 경향이 있습니다.
또 다른 간단한 예를 들어, 그것은 당신이 당신의 포인트를보고있는 규모에 달려 있습니다. 포인트 패턴은 Wikipedia 이미지를 참조하십시오. 디지털지도를 축소하면 정규 분포가 군집 된 것처럼 보일 수 있습니다.
수직 또는 수평을 사용하여 위의 표에서 다각형을 집계 할 수 있습니다 (동서 이웃이 아닌 인접한 남북 결합). 이는 다양한 영역 정의가 데이터 분배 및 설명 통계 값에 상당한 영향을 줄 수 있음을 의미합니다.
요컨대, 위에서 언급 한 방법은 사람이지도에서 쉽게 읽을 수있는 문제의 유형을 평가하는 데별로 좋지 않습니다. 면적 패턴과 점 분포를 구별하려면 공간 자기 상관 법 을 사용해야합니다 .
제 생각에는 여기에 두 가지 다른 가정이 있습니다. 수정 가능한 Areal Unit Problem은 여러분이 쓴 것처럼 그 중 하나입니다. 이것은 행정 구역의 인공 경계 문제입니다.
그러나 당신이 묘사하는 주요 문제는 확률 분포의 가정입니다. 정보 규모를 향상시키고 싶을 것입니다. 그러나 집의 위치에 대한 정보는 없습니다. 첫 번째 예에서는 군집 분포, 두 번째 예에서는 정규 분포, 마지막 예에서는 균일 한 분포를 가정합니다. 분포를 모르면 분포 중 하나가 발생할 확률에 대해 아무 것도 말할 수 없습니다.
분포를 알지 못하면 면적을 나눌 때 균일 한 분포가 사용됩니다. 또는 알려진 분포를 기반으로 kriging 또는 시뮬레이션과 같은 지리 통계 방법을 사용합니다.