En este artículo, consideramos el algoritmo y los resultados del análisis de grandes áreas sin restricciones en sus bordes, utilizando el
método de potenciales térmicos y el método de componentes principales . Como información inicial, se dio preferencia a los datos abiertos, principalmente con OSM. El estudio se realizó en el territorio de 40 sujetos de la parte europea de la Federación de Rusia, en su conjunto con una superficie total de 1,8 millones de kilómetros cuadrados.
Algunas tareas resueltas por el método potencial:- La definición de un conjunto de estimaciones puntuales en cada punto del territorio, dando una idea del nivel de desarrollo del territorio en general, y en alguna área temática en particular. Por ejemplo, comercio, industria, servicios, etc.
- Encontrar zonas homogéneas (grupos) del territorio analizado y sus límites exactos.
- Cálculo de recomendaciones para la colocación de una nueva instalación , incluida una instalación compuesta, que incluye otras instalaciones.
- Encontrar modelos de valor de costo o territorio para cada grupo.
- Comparación de territorios, es decir, compilación de clasificaciones de territorios (que se discutirá en este artículo).
Alcance de la investigaciónLos problemas mencionados se resuelven para el nivel de la ciudad (varios cientos de kilómetros cuadrados con una precisión espacial de 25 metros) y el nivel de las regiones (varios cientos de miles de kilómetros cuadrados con una precisión espacial de 250 metros). El artículo describe los métodos para analizar el territorio en una nueva escala: la unificación de ciudades, regiones y distritos en un solo espacio.
Los principales métodos de investigación:- Utiliza información espacial abierta, principalmente OSM, y métodos para procesarla.
- Para tener en cuenta el grado de influencia de los objetos de diferente naturaleza en el territorio, se utiliza el método de potenciales .
- Para reducir la dimensión del problema y mejorar la calidad de los modelos, se utiliza el método del componente principal .
- Para calcular modelos lineales, se utiliza el método de mínimos cuadrados .
- Para el análisis, se utilizan métodos de agrupamiento para determinar regiones homogéneas. Cada grupo tiene su propio modelo; los modelos se unen en los límites de los grupos.
El estudio se realizó a nivel de entidades constituyentes de la Federación de Rusia y las grandes ciudades, con su posterior unificación.
En primer lugar, presentamos el algoritmo y los resultados del estudio de los territorios homogéneos de las entidades constituyentes de la Federación de Rusia: el Distrito Federal Volga, el Distrito Federal Central, el Distrito Federal Sur, el Distrito Federal Noroeste y parte del Distrito Federal Ural, por lo que el área total de investigación fue de aproximadamente 1,8 millones de kilómetros cuadrados.
Descripción de la tecnología de investigación:- Recopilación de información de fuentes de fuentes de datos abiertas (nuestra preferencia es OpenStreetMap) en el contexto de cada tema de la Federación Rusa. La información inicial se descarga con el radio máximo de influencia Rmax para todos los factores (por ejemplo, en nuestro caso el radio máximo de influencia fue de 50 km, es decir, descargaremos la información con un buffer de 50 km).
- El mallado se lleva a cabo claramente dentro de los límites del sujeto de la Federación Rusa (el paso de malla para este estudio es de 1 kilómetro), y el procedimiento para dividir los factores de influencia en fragmentos para el cálculo adicional de potenciales se lleva a cabo teniendo en cuenta el amortiguador construido para tener en cuenta la influencia de los factores en el borde del sujeto.
- El cálculo de los valores potenciales y el llenado de los resultados del cálculo en los nodos de la cuadrícula se realiza dentro de los límites del tema de la Federación de Rusia.
- La unión de las entidades constituyentes de la Federación de Rusia en un "proyecto único". Es decir, en esta etapa, combinamos todas las cuadrículas construidas para cada sujeto antes en una sola. Por lo tanto, obtenemos una cuadrícula que cubre un área de 1.8 millones de kilómetros cuadrados. y que contiene 1,8 millones de nodos (puntos de análisis) y 88 factores de influencia (en nuestra opinión, los factores OSM más influyentes son los objetos puntuales y extendidos (carreteras, bosques, ríos, objetos de infraestructura)).
- Cálculo de indicadores integrales utilizando el método del componente principal.
- Busca áreas homogéneas.
Los territorios estudiados se unen en áreas homogéneas de acuerdo con factores que describen cualquier lado del desarrollo del territorio, por ejemplo, la esfera social, el comercio, la industria.
La siguiente imagen muestra imágenes de áreas homogéneas del "proyecto único" en el contexto de: industria, comercio, servicios.
Territorios homogéneos de la parte europea de la Federación de Rusia por el factor "industria"
Territorios homogéneos de la parte europea de la Federación de Rusia por el factor "industria" (fragmento de Moscú)
Territorios homogéneos de la parte europea de la Federación de Rusia por el factor "comercio"
Territorios homogéneos de la parte europea de la Federación de Rusia por el factor de "comercio" (fragmento de Moscú)
Territorios homogéneos de la parte europea de la Federación de Rusia por el factor de "servicio"
Territorios homogéneos de la parte europea de la Federación de Rusia por el factor "servicios" (fragmento de Moscú)En las imágenes presentadas, los centros de las entidades constituyentes de la Federación de Rusia predominan con bastante claridad, pero también se puede observar que algunas regiones homogéneas (regiones resaltadas por el mismo color) se encuentran en casi todos los temas. En otras palabras, estos territorios homogéneos (en importancia) en diferentes entidades son los más atractivos, tanto en inversión como en otros planes.
La siguiente etapa del estudio fue la recopilación de calificaciones de los sujetos de la parte europea de la Federación de Rusia, que se dan en las tablas a continuación.
Las calificaciones compiladas muestran el mejor kilómetro cuadrado, los mejores 100 metros cuadrados. km y los mejores 20,000 km cuadrados. Cabe señalar que este no es un fragmento específico de un territorio de 1, 100 o 20,000 km2, sino un conjunto de nodos de cuadrícula (puntos de análisis) construidos sobre un tema que tienen las mejores características integrales, es decir, estos nodos pueden ubicarse aleatoriamente en el territorio del tema de la Federación de Rusia.
Tabla 1. Valoración de los sujetos de la Federación de Rusia (los mejores 1 km2)
Tabla 2. Valoración de los sujetos de la Federación Rusa (los mejores 100 km2)
Tabla 3. Calificación de las entidades constituyentes de la Federación de Rusia (los mejores 20,000 kilómetros cuadrados)
Moscú y la región de Moscú, San Petersburgo y la región de Leningrado, la región de Sverdlovsk, la región de Chelyabinsk, la región de Nizhny Novgorod y Tatarstán ocupan los primeros puestos en el ranking. Sin embargo, vale la pena prestar atención a que la calificación es "flotante" dependiendo de la escala de la investigación (los sujetos de la Federación de Rusia cambian de lugar), es decir, el conjunto de los mejores nodos se ve afectado por el hecho de que consideramos -1 km cuadrados o 100 km cuadrados, o 20 000 km cuadrados
Resolviendo un problema similar para los centros de las entidades constituyentes de la Federación de Rusia (seleccionamos 40 centros más grandes y más grandes), establecimos el paso de construir una cuadrícula de 100 metros y obtener los siguientes resultados.
Tabla 4. Calificación de los centros de las entidades constituyentes de la Federación de Rusia (el mejor 0.01 Km. Cuadrados - el mejor punto en el territorio)
Tabla 5. Calificación de centros de entidades constituyentes de la Federación Rusa (los mejores 10 km2)
Tabla 6. Calificación de los centros de las entidades constituyentes de la Federación de Rusia (los mejores 200 km2)
Por lo tanto, como en la tarea a nivel de las entidades constituyentes de la Federación de Rusia, la calificación resultó depender de la escala estudiada. Esto se debe a que el número de nodos de cuadrícula (puntos de análisis) con los mejores indicadores integrales varía según la escala seleccionada.
En conclusión, vale la pena señalar que cualquier calificación es algo propicio para la discusión, sin embargo, llevamos a cabo una investigación sobre datos abiertos utilizando nuevos métodos de análisis del territorio, lo que nos permite transferir los métodos existentes a una escala menor: el nivel de las entidades constitutivas de la Federación de Rusia, los distritos federales y más allá.
La escala variable y los nuevos métodos nos permiten analizar objetos distantes entre sí como un todo, teniendo en cuenta la influencia mutua de los territorios entre sí.