Содержание

Наука об изучении географических объектов и их отображении на картах это

География (от греч. Гео — «земля», графо — «пишу») — комплекс естественных и общественных наук, изучающая географическую оболочку (ее компоненты), закономерности размещения хозяйства и населення.

 

География — единственная наука, которая объединяет знания о климате, почве, рельефе, растительном и животном мире, человеке и производстве — рассматривает окружающий мир как единую систему.

 

 

Объект изучения географии — географическая оболочка, предмет изучения — процессы, закономерности, взаимосвязи между ее компонентамы.

 

С первичной описательной географии со временем сформировалась система географических наук: 

  • естественные, или физико-географические науки: физическая география (включающая землеведение, ландшафтоведение, палеогеографию), геоморфология, климатология, гидрология, океанология, гляциология, география почв, биогеография и т.д.; 
  • общественные географические науки: общая и региональная економическая география, отраслевая, политическая география, география населення т.д.; 
  • картография; 
  • страноведение; 
  • географические дисциплины прикладного характера (медицинская география, география религий и т.д.). 

К источникам географических знаний относятся:

  • карты,
  • атласы,
  • учебники,
  • энциклопедии,
  • словари,
  • справочники,
  • художественная литература,
  • средства массовой информации,
  • Интернет. 

Методы географических исследований: общенаучные и географические.

 

Общенаучные: наблюдение, исторический, математический, физический, химический и т.д.

 

Географические: картографический, палеогеографический, геофизический, геохимический, экономико-географические (статистический, технико-экономический, экономического районирования), космический.


См. также:

Географическое познание Земли в Древнюю эпоху

Географическое познание Земли в эпоху Великих географических открытий

Географическое познание Земли в эпоху Нового времени

География в Новейшее время и современные географические исследования

 




Source: moregeo.com

Картографический метод исследования в ландшафтоведении

Определение понятия

Картографический метод исследования — это метод исследований, основанный на получении необходимой информации с помощью карт для научного и практического познания изображенных на них явлений.

Картографический метод познания действительности столь же широко распространенный и такой же (или почти такой же) древний, как и сравнительно-географический. Прародителями современных карт были наскальные рисунки древнего человека, рисунки на коже, резьба по дереву или кости, позже — первые примитивные «карты» для мореплавания и т.д. Первым осознал значение картографического метода и ввел его в обиход еще Птолемей. Картографический метод продолжал интенсивно развиваться даже в Средние века. Достаточно вспомнить фламандского картографа Меркатора, который создал цилиндрическую равноугольную проекцию карты мира, до сих пор используемую в морской картографии.

Особенно большое значение и развитие картографический метод приобрел в эпоху Великих географических открытий. Первоначально карты использовались исключительно для изображения взаимного размещения и сочетания различных географических объектов, сопоставления их размеров, с целью ориентирования, оценки расстояний. Тематические карты для научных исследований появились лишь в XIX в. А. Гумбольдт был одним из первых создателей карт, на которых изображались абстрактные понятия. В частности, он ввел в науку новый термин «изотермы» — линии, позволяющие изобразить на карте распределение на территории тепла (невидимого на местности). В.В. Докучаев в почвенном картографировании также не только изображал пространственное размещение почв, но и строил легенды карт с учетом генетического принципа и факторов почвообразования. А.Г. Исаченко писал, что с помощью карт может изучаться не только состав и структура географических комплексов, но и элементы их динамики, развития.
Постепенно картографический метод стал неотъемлемой частью самых разнообразных географических исследований. Л.С. Берг отмечал, что карта является началом и концом географического изучения, описания и выделения ландшафта. Н.Н. Баранский также утверждал, что «карта есть «альфа и омега» (т.е. начало и конец) географии. От карты всякое географическое исследование исходит и к карте приходит, с карты начинается и картой кончается». «Карта . способствует выявлению географических закономерностей». «Карта является как бы вторым языком географии .».
По К.А. Салищеву, картографический метод исследования заключается в использовании разнообразных карт для описания, анализа и познания явлений, для получения новых знаний и характеристик, изучения процессов развития, установления взаимосвязей и прогноза явлений.

На начальных этапах познания картографический метод — метод картографирования — используется как метод отображения объективной реальности. Карта служит специфической формой фиксации результатов наблюдений, накопления и хранения географической информации.

Своеобразным протоколом полевых наблюдений является карта фактического материала, дальнейший анализ которой позволяет создать первичную тематическую (специальную) карту. Легенда к карте представляет собой результат классификации изображенных на ней объектов. Таким образом, в создании тематической карты используется не только картографический, но и сравнительный метод, применение которого позволяет провести классификацию фактических данных, выявить определенные закономерности и на их основе выполнить генерализацию, т.е. перейти от конкретного к абстрактному, к формированию новых научных понятий.На основе карты фактического материала может быть составлен целый ряд специальных карт, главной из которых служит ландшафтно-типологическая карта — итог полевого ландшафтного картографирования.
Ландшафтная карта, представляющая собой уменьшенное генерализованное изображение ПТК на плоскости, — это, прежде всего, пространственная знаковая модель природных территориальных комплексов, полученная по определенным математическим законам. И как всякая модель она сама служит источником новой информации о ПТК. Картографический метод исследования как раз и направлен на получение и анализ этой информации с целью более глубокого познания объектов и явлений.
Источником информации в этом случае служит не сама объективная реальность, а ее картографическая модель. Результаты таких опосредованных наблюдений в виде разнообразных качественных или количественных данных фиксируются в виде словесного описания, таблиц, матриц, графиков и т.д. и служат материалом для выявления эмпирических закономерностей с помощью сравнительного, исторического, математических и логических методов.Еще более широкие перспективы для изучения взаимосвязей и зависимостей между объектами, установления основных факторов их формирования и причин наблюдаемого размещения открываются при сопряженном изучении нескольких карт различного содержания. Сопоставляться могут карты одинакового содержания, но составленные и изданные в разное время, либо карты, составленные одновременно, но фиксирующие разные моменты времени (например, серия карт среднемесячных температур, серия палеогеографических карт и т.д.). Главная цель сравнения разновременных карт — изучение динамики и развития изображенных на них объектов и явлений. При этом большое значение имеют точность и достоверность сравниваемых карт.

Источники:
1. Картографический метод исследования/ География для всех/ [Электронный ресурс] 2014, URL: http://www.geogtime.ru/goas-551-1.html (Дата обращения: 10.10.2014).

Составитель: Клочкова Е.

Значение и использование географических карт Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12-3/2016 ISSN 2410-700Х_

УДК 9

Фархутдинова Дилара Рамилевна

студентка БашГУ г. Уфа

E-mail: [email protected] ЗНАЧЕНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ КАРТ

Аннотация

Карты — весьма эффективное средство хранения и передачи пространственной информации. Географические карты имеют огромное значение для изучения географии, а также для жизнедеятельности людей. Они допускают единовременный обзор пространства в любых пределах — от небольшого участка местности до поверхности Земли в целом.

Ключевые слова

географическая карта, Земля, исследование, картография, наука, прогресс.

Географическая карта — изображение модели земной поверхности, содержащее координатную сетку с условными знаками на плоскости в уменьшенном виде [2].

Географические карты служат важнейшим средством изучения земной поверхности, позволяя одновременно обозревать территорию любых размеров. Географические карты применяются в различных отраслях народного хозяйства и науки. Они требуются для производства различных изысканий и проектирования (в качестве основ), для организации землеустройства и административно-хозяйственного управления, для обучения и научных исследований. От каждой карты требуется, чтобы она была достоверной, точной, достаточно полной, обзорной и наглядной.

Географические карты открывают взору всю нашу планету и вместе с тем могут воспроизводить детальную картину ее отдельных частей, характеризуя природу, население, хозяйство и культуру. Они обладают удивительной способностью аккумулировать в себе и передавать в наглядной и концентрированной ферме знания о размещении явлений на Земле, накопленные во всей предыдущей истории человечества. Несомненно, карты принадлежат к великим творениям человеческой мысли. Рожденные общественной практикой и ей обязанные своим непрерывным развитием, географические карты образуют замечательное средство познания объективного мира и пространственного ориентирования, незаменимое во многих областях научной и практической деятельности [3].

Значение карт огромно в жизни и деятельности человека. Карты служат надежным путеводителем на суше и в океане, при движении войск и в туристических походах, для полета на воздушном корабле и для пешеходного маршрута.

В военном деле они являются основным источником информации о местности и обязательным пособием для управления войсками и организации их взаимодействия.

В промышленном, энергетическом и транспортном строительстве карты используются как основа для изысканий, проектирования и переноса в натуру инженерного проекта. Теперь наивыгоднейшие трассы железных дорог, автомагистралей и трубопроводов изыскиваются не в поле, а намечаются по топографическим картам в кабинетах проектных организаций.

Карты широко применяются в сельском хозяйстве при землеустройстве, мелиорации, мероприятиях по повышению плодородия почв, по борьбе с эрозией и вообще для учета и наиболее правильного, эффективного использования всех земельных фондов.

Карты составляют незаменимое пособие для школьного и внешкольного обучения. Они не только хранилище накопленных географических знаний, но и действенное средство для их распространения, подъема общей культуры. Без преувеличения модно сказать, что карты в той или иной степени используются во всех сферах человеческой деятельности.

Исключительно большое значение карт в научных исследованиях. Практически каждое

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12-3/2016 ISSN 2410-700Х

географическое научное исследование начинается с изучения карт и кончается их пополнением и совершенствованием. Посредством карт изучаются процессы развития и прогнозирования различных явлений и процессов, их взаимосвязи. Выдающийся российский географ Д.Н. Анучин писал, что «степень географического познания страны определяется степенью совершенства имеющейся для нее карты». Разработка методов использования карт для целей исследования является одной из важнейших задач современной картографии.

Значение карты в исследованиях Земли очень велико. Прекрасный пример дает геология. Важнейший результат геологических работ образуют карты, которые отражают знания о геологическом строении местности и служат для выяснения закономерностей распространения месторождений полезных ископаемых. На карте могут показываться различные явления, происходящие над земной поверхностью (ветры, температуры воздуха и др.) или внутри ее (эпицентры землетрясений) [1].

Сфера научного применения карт быстро расширяется по мере общего нарастания темпов научного прогресса. Разработка методов использования карт как орудия исследования составляет одну из главных задач современной картографии.

Список использованной литературы:

1. Божилина Е.А. Географическое картографирование: Карты природы

2. Карты географические // Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона : в 86 т. СПб., 1890-1907.

3. Салищев К.А. Картоведение. Учебник. 3-е изд. М.: МГУ, 1990. 400 с.

© Фархутдинова Д.Р., 2016

УДК 52

Фархутдинова Дилара Рамилевна

студентка БашГУ г. Уфа

E-mail: [email protected] СВЯЗИ КАРТОГРАФИИ С ДРУГИМИ НАУКАМИ Аннотация

Картография связана со многими философскими, социально-экономическими, естественными и техническими науками и научными дисциплинами. Практически она взаимодействует со всеми отраслями знаний.

Ключевые слова

картография, карта, Земля, наука, связь.

Картография — наука об исследовании, моделировании и отображении пространственного расположения, сочетания и взаимосвязи объектов, явлений природы и общества [1].

Современная картография очень тесно связана с геодезией, фотограмметрией, топографией, математикой и информатикой, кадастром, а также с философскими и социально-экономическими науками.

Связь картографии с геодезией заключается в использовании данных о форме и размерах Земли и других планет, о методах измерения на земной поверхности. При создании математической основы карт используются результаты астрономо-геодезических измерений. Эти данные необходимы для создания плановой и высотной основы карт, для вычисления фигуры Земли и расчета параметров земного эллипсоида, а также для привязки всех топографических и тематических съемок.

Фотограмметрия разрабатывает методы определения положения, размеров и формы объектов земной поверхности по фотоснимкам аэрокосмических съемок.

Топография дает первичные топографические карты, образующие исходную основу всех географических карт. Топография располагается на стыке и с перекрытием геодезии и фотограмметрии, с

Что такое картография и для чего она нужна? — Природа Мира

Время чтения 2 мин.Просмотры 170Обновлено

Картография – это прикладная наука, которая изучает карты, глобусы и любые иные способы отображения информации о пространственном расположении объектов. Надо сразу заметить, что картография не является приложением одной лишь географии, так как она рассматривает и астрономические карты.

Картография состоит из нескольких более узких дисциплин. Картоведение изучает непосредственно карты, вопросы их изготовления и производства, а также историю картографии.

Наиболее развитый раздел – это математическая картография. Дело в том, что наша планета является сферой, а отображение сферической поверхности на плоскости – весьма непростая математическая задача. Более того, строго доказано, что на плоскости невозможно абсолютно точно отобразить сферическую поверхность, поэтому приходится соглашаться на какие-либо ее искажения. Существует множество способов построить плоское изображение Земли, или, как говорят картографы, картографическую проекцию планеты. Разные проекции обладают разными преимуществами и недостатками. На одних точно отражены площади фигур, но искажены углы, на других, наоборот, углы показаны правильно, но искажаются площади и т. д.

Отдельный раздел математической картографии – картометрия. Он посвящен способам измерения расстояний с помощью карт. Так как они искажают реальное изображение Земли, то просто измерить расстояние между двумя произвольными точками и умножить его на масштаб не получится.

Вопросы оформления карт рассматриваются областью, которая так и называется – составление и оформление карт. Специалисты в этой дисциплине, используя знания психологии, решают, в какие конкретно цвета окрашивать разные страны на карте, какими символами обозначать объекты и даже какой шрифт использовать для тех или иных надписей.

Наконец, в последние десятилетия активно развивается цифровая картография, которая занимается изучением цифровых карт.
Естественно, что картография нужна именно для того, чтобы авторы карт могли составлять их наиболее точным образом, а нам, простым читателям, эти карты были удобны для использования.

Список использованных источников

• http://www.karta-td.ru/info/kartografiya/chto-takoe-kartografiya.html
• https://sci-news.ru/2019/kartografija-chto-jeto-takoe/

Гугломаг

Спрашивай! Не стесняйся!

Задать вопрос

Мне нравится1Не нравится

Не все нашли? Используйте поиск по сайту

План. Карта – онлайн-тренажер для подготовки к ЕНТ, итоговой аттестации и ВОУД

План местности и географическая карта

Математическая основа карт.

План местности – это чертеж местности, выполненный в условных знаках и в крупном масштабе.

Географическая карта – это уменьшенное обобщенное изображение земной поверхности Земли на плоскости при помощи условных знаков. На картах показывают как видимые объекты местности, так и усредненные показатели различных природных явлений (осадков, температуры и т. д.).

Топографическая карта занимает промежуточное положение между планом местности и географическою картой. Топографическая карта имеет градусную сеть, как у географической карты, и условные знаки, как у плана. Масштаб топографической карты крупнее по сравнению с географическими картами, но гораздо мельче, чем масштаб плана. Так как на топографической карте изображаются небольшие по площади территории, на ней практически нет искажений, связанных с шарообразностью Земли. Математической основой карт являются масштаб и картографическая проекция. Масштаб определяет степень уменьшения размеров объектов и расстояний между ними, а картографическая проекция – величину и характер искажений, которые неизбежны, когда шарообразная поверхность Земли (эллипсоид) изображается на плоскости.

Применяются различные виды масштабов:

  • численный;
  • линейный;
  • именнованный.

Для изображения шарообразной поверхности Земли на плоскости географической карты используются картографические проекции. Каждой проекции присущи искажения, вызванные сжатиями и растяжениями при переходе от сферической поверхности к плоскости карты.

Проекции:

  • цилиндрическая;
  • коническая;
  • азимутальная.

Виды карт и способы картографического изображения

Карты, характеризующие географические объекты и явления на определенную тему: растительность, рельеф, промышленность, называют тематическими. Карты общегеографические отображают с одинаковой подробностью разнообразные элементы земной поверхности – рельеф, растительность, воды, населенные пункты, транспортную сеть и др. По охвату территории различают следующие группы карт: 1) карты звездного неба, 2) карты планет и Земли, 3) карты полушарий, 4) карты материков и океанов, 5) карты морей, заливов и проливов, 6) карты стран, 7) карты крупных природных регионов, 8) карты республик, краев, областей, 9) карты городов, 10) карты городских районов.

Способы картографического изображения

Способ значков применяется для отображения локализованных объектов. При этом площадь объектов не выражается в масштабе карты. Ареалы служат для показа районов распространения каких-либо природных или социальных явлений (вечной мерзлоты, мест обитания видов животных или размещения посевов сельхозкультур и т. д.).

Группы карт

Особенности

Крупномасштабные карты

– передают подробное изображение местности;

– являются основными, поскольку предоставляют информацию, используемую при составлении карт других масштабов;

– масштаб от 1:200000 и крупнее;

– рельеф обычно показывается при помощи изогипс (горизонталей), что позволяет определить относительные превышения;

– служат для детального изучения местности.

Среднемасштабные карты

– обычно выпускаются комплектами;

– издаются для нужд регионального планирования или навигации;

– масштаб от 1:200 000 до 1:1000000 включительно;

– содержание карт в основном то же, что у крупномасштабных, но отличается большей генерализацией;

– используются для общего изучения значительных по площади территорий.

Мелкомасштабные карты

– показывается вся поверхность Земного шара или значительные ее части;

– масштаб мельче 1:1000000;

– большинство карт атласов имеет мелкий масштаб, причем по тематике они могут быть очень разными.

Изолиниями на географических картах соединяются точки с одинаковыми значениями какого-либо географического параметра, например атмосферного давления (изобары), температуры воздуха (изотермы), высоты земной поверхности (изогипсы, горизонтали).

Способ картограмм удобен для отображения на картах территориальных различий в распространении некоторых явлений, выраженных в относительных единицах (плотность населения, процент распаханности земель и т. п.), обычно в политико-административных границах. Способ картодиаграмм применяют для изображения пространственного распределения явлений в их абсолютных величинах, например: производство стали, добыча угля по странам и регионам мира. Линейные знаки служат для изображения границ, рек, дорог и т. п. объектов.

Знаки движения применяют для показа перемещения воздушных или водных масс вдоль поверхности земли, направлений транспортных перевозок и т. п. Они представляют собой полосы или стрелки разной формы и цвета, показывающие направление движения, его характер и интенсивность.

Материалы, которые используются при составлении карт, называются картографическими источниками. Они могут быть самыми разнообразными – статистическими, топографическими, аэрокосмическими и т. д.

Процесс отбора и (или) обобщения объектов и явлений при составлении географических карт в соответствии с их назначением, охватом территории и масштабом называется картографической генерализацией (от франц. general – общий, главный).

Градусная сеть, ее элементы. Географические координаты

Параллели (от греч. parallelos – букв, идущий рядом) – это линии, условно проведенные на поверхности Земли параллельно экватору. Параллелей на карте и глобусе можно провести сколько угодно, но обычно на учебных картах их проводят с интервалом 10-20°. Параллели всегда ориентированы с запада на восток. Длина окружности параллелей уменьшается от экватора к полюсам.

Экватор (от лат. aequator – уравнитель) – воображаемая линия на земной поверхности, полученная при мысленном рассечении Земного шара плоскостью, проходящей через центр Земли перпендикулярно оси ее вращения. Все точки на экваторе оказываются равноудаленными от полюсов. Экватор делит Земной шар на два полушария – Северное и Южное.

Меридиан (от лат. meridians – полуденный) – кратчайшая линия, условно проведенная по поверхности Земли от одного полюса до другого.

Сравнительная характеристика меридианов и параллелей

Признаки

Меридианы

Параллели

Направление

С.–Ю.

З.–В.

Название нулевой линии

Гринвичский (Лондонский) меридиан

Экватор

Длина, км

20 000

От 40 000 до 0

Длина одного градуса, км

111

От 111 до 0

Форма на глобусе

Полуокружность

Окружности

Форма на карте полушарий

Срединные меридианы – прямые, остальные – дуги

Экватор – прямая, остальные – дуги

Географические полюсы (от лат. polus – ось) – математически высчитанные точки пересечения воображаемой оси вращения Земли с земной поверхностью. Меридианы можно провести через любые точки на земной поверхности, и все они будут проходить через оба полюса Земли. Меридианы ориентированы с севера на юг, и все имеют одинаковую длину (от полюса до полюса) – около 20000 км. Средняя длина 1° меридиана: 20004 км : 180° = 111 км. Направление местного меридиана в любой точке можно определить в полдень по тени от любого предмета. В Северном полушарии конец тени всегда показывает направление на север, в Южном полушарии – на юг.

Градусная, или картографическая, сеть служит для определения географических координат точек земной поверхности – долгот и широт – или нанесения на карту объектов по их координатам. Все точки данного меридиана имеют одну и ту же долготу, а все точки параллели – одинаковую широту. Географическая широта – это величина дуги меридиана в градусах от экватора до заданной точки. Определить географическую широту любой точки на глобусе или карте – это определить, на какой параллели она находится. К югу от экватора любая точка будет иметь южную широту (сокращенно ю. ш.).

Географическая долгота – это величина дуги параллели в градусах от начального меридиана до заданной точки. Начальный, или нулевой, меридиан выбран условно и проходит через Гринвичскую обсерваторию, находящуюся недалеко от Лондона. К востоку от этого меридиана определяется восточная долгота (в. д.), к западу – западная (з. д.)

Широта и долгота любой точки Земли составляют ее графические координаты.

Ориентирование на местности. Работа с планом и географической картой

Ориентирование – определение своего местоположения относительно сторон горизонта. На географической карте направления определяются с помощью градусной сети. Направление север–юг соответствует направлению меридианов, запад–восток – направлению параллелей.

На плане местности направление север–юг показывается стрелкой. Если же на плане нет стрелки, считается, что оно соответствует направлению вверх–вниз.

Измерения на местности. Направления определяют по азимуту. Всякая окружность содержит 360°. Окружность компаса также поделена на 360°.

Азимут – это угол на местности, образуемый двумя лучами: один из них всегда направлен на север, другой – на точку наблюдений. От направления на север азимуты отсчитываются по часовой стрелке.

Для того чтобы измерить азимут по топографической карте или плану местности, нужно:

1) через начальную точку определяемого направления провести линию, параллельную направлению север–юг;

2) провести линию, соединяющую точку и объект, на который требуется определить азимут;

3) с помощью транспортира измерить образовавшийся угол (азимут), учитывая, что азимут всегда отсчитывается по часовой стрелке.

Измерение расстояний на местности. Чтобы определить расстояние между двумя точками на карте, вначале измеряют это расстояние, а затем, пользуясь любым видом масштаба карты, узнают действительное значение этого расстояния на местности.

Абсолютная высота (от лат. absolutus – независимый) – это расстояние по вертикали от какой-либо точки на поверхности Земли до среднего уровня поверхности океана.

Маршрутная съемка отличается от полярной тем, что съемку производят с нескольких полюсов. Полюсы съемки располагают в пределах взаимной видимости. 

Определение поясного времени по карте. Солнечное время в точках, расположенных на одном меридиане, называют местным. Из-за того что в каждый момент суток оно различно на всех меридианах, им неудобно пользоваться. Поэтому международным соглашением введено поясное время. Для удобства всю поверхность Земли разделили по меридианам на 24 пояса по 15 градусов долготы. Время каждого часового пояса отличается от соседнего на 1 час. Нумерация поясов ведется от 0 до 23 с запада на восток.

Нулевой часовой пояс – это пояс, срединным меридианом которого является Гринвичский (нулевой) меридиан.

Во всех пунктах, находящихся в пределах одного часового пояса, считается одно и то же поясное время. Поясное время – это местное время срединного меридиана данного пояса.

Развитие навыков работы с картой

Карта, как известно, является языком географии. Следовательно, необходимо научить учащихся работать с картой, причем делать это необходимо на протяжении всего курса изучения географии.

“Карта” — один из самых сложных разделов в содержании географического образования. С нее начинается изучение курса географии. Однако теперь в связи с сокращением количества часов географии в 6-м классе вопросам изучения карты уделяется все меньше и меньше внимания.

При изучении содержания данной темы формируются следующие географическое умение – умение читать карту, ориентироваться на ней. Кроме того, в содержание темы включены такие вопросы, как:

  • определение по карте географических координат;
  • измерение расстояний на карте с помощью масштаба и линий градусной сети;
  • изображение рельефа на карте и многие другие.

Усвоение основного содержания темы требует детальной проработки и повторения учебного материала на всем протяжении школьного курса географии.

Умение работать с картой имеет огромное значение для формирования общей культуры личности. Умения и навыки, полученные при изучении этой темы, пригодятся не только в учебной и научной деятельности, но и в повседневной жизни, в быту (использование атласов автомобильных дорог, туристских карт-схем и др.). Карты позволяют устанавливать причинно-следственные связи, как в природе, так и между природными и социально-экономическими явлениями.

Для того чтобы читать карту, необходимо знать ее азбуку – условные знаки. Без знания, которых нельзя читать и понимать карту. Первоочередной задачей для ученика 6-го класса, является определить, какие же могут быть условные знаки, то есть знать классификацию условных знаков. (Приложение 1)

Для сравнения учащимся предлагается сравнить условные знаки на старых картах и современным. На старых картах знаки были рисованными, в настоящее время на планах чаще используют графические условные знаки. Сравнивая “старое” и “новое” изображение условных знаков нужно привести учеников к мысли о том, что главным требованием к изображению уловных знаков является: простота, непохожесть друг на друга, изображение значка, напоминает сам предмет или вызывает какие-то ассоциации. (Рисунок 1)

Изучение условных знаков плана местности можно продолжить с помощью разнообразных тренировочных упражнений и заданий.

Примеры таких заданий:

1. Ответить на вопросы (Рисунок 2)

Прочитать рассказ. (Рисунок 3)

Работая с условными знаками, может быть задано домашнее задание на составления текста с использование условных знаков.

Примеры выполнения учащимися домашнего задания.

(Рисунок 4); (Рисунок 5)

Изучив тему “План местности” наступает черед географической карты. Знакомясь с картами, начинаем разговор с истории карт. Рассматриваем, какие изменения произошли на карте с древних времен до наших дней. (Рисунок 6)

Разговаривая о картах необходимо так же говорить о том, как же карты составляются. Как известно поверхность Земли имеет сложную форму, геоид. Для изображения поверхности геоида на плоскости используются картографические проекции. (Рисунок 7)

Начиная работать с картой, нужно объяснить ученикам, что одно из самых важных при работе с картой это умение находить географические координаты. Ориентироваться по географической карте и находить точное местоположение объектов на земной поверхности позволяет градусная сеть – система параллелей и меридианов. Умение работать с меридианами и параллелями является одним из важных разделов географии. Ведя урок нужно четко понимать, что нельзя сосредотачивать внимание лишь на географических координатах, необходимо осознавать что меридианы и параллели это еще и линии направлений. Меридианы показывают направление север – юг, а параллели восток – запад. (Рисунок 8)

Кроме этого с помощью градусной сетки можно найти расстояние между двумя объектами. Освоение математических методов работы на карте вызывает большие трудности у учеников, так как масштаб и координатную сеть на уроках математики они изучаю позже. Для определения расстояний нужно использовать следующие правила.

Правило 1. Определение расстояние в направлении север – юг (по меридиану).

Необходимо помнить следующее: 1 градус по меридиану равен примерно 111 км.;

Правило учим на уроке. Отрабатываем, выполняя задание. Например: определите протяженность Африки вдоль меридиана 20° в.д. 111 км x  67 = 7437 км.

Правило 2. Определение расстояние в направлении восток – запад (по параллели).

Необходимо помнить следующее: значение 1 градуса по параллели изменяется от экватора к полюсам; значение 1 градуса нужно прочесть на карте полушарий в атласе.

Правило учим на уроке, отрабатываем, выполняя задание. Например: определите протяженность Индийского океана по параллели 30° ю.ш. 84 x 96,5 км = 8106 км.

Результаты округляем до сотен километров, так как измерения приблизительны. Получим в первом случае 7400 км, во втором 8100 км.

Для закрепления умения работать с географическими координатами можно давать различные по сложности задания.

Примеры таких заданий.

1. Задания, которые помогают определить форму параллелей и меридианов и особенности их изображения на глобусе.

  1. Какую форму имеют параллели (меридианы) на глобусе? На карте?
  2. Как изменяется длина параллели от экватора к полюсам?

2. Задания, которые помогут ученикам перейти к определению географических координат.

  1. В каких полушариях находится остров Гренландия?
  2. В каких полушариях находится Северный Ледовитый океан?

3. Задания, которые выполняются на контурной карте и способствуют наглядному осознанию назначения меридианов и параллелей как линий направлений.

  1. Вы находитесь в западном полушарии, в Антарктиде, в точке, где пересекаются 110-й меридиан и 80-я параллель. Укажите направления по сторонам горизонта.
  2. Вы находитесь на острове Кергелен в Индийском океане, в точке пересечения 70-го меридиана и 50-й параллели. Укажите направления на запад и север.

4. Задания, которые призваны показать учащимся, какую информацию можно получить, опираясь на свойства меридианов и параллелей как линий направлений.

1. По физической карте мира определите:

В каком направлении:

а) протекает река Амазонка в Южной Америке, если она впадает в Атлантический океан;
б) протекает река Миссисипи в Северной Америке, если она впадает в Мексиканский залив;
в) протекает река Нил в Африке, если она впадает в Средиземное море?

5. Задания являются тренировочными по определению географических координат объектов.

1. Определите географические координаты:

А) Городов Каир, Париж, сидней, Вашингтон

6. Задания выполняются на контурной карте.

1. Более полувека искали загадочную Землю Санникова. Академик В. А. Обручев указывал возможный район ее расположений: 78° с. ш. и 145° в. д. Обозначьте его на карте.

2. В 1937 г. была создана первая советская полярная станция на Северном полюсе. В день, когда четверку отважных сняли с льдины ледоколы, И.Д. Папанин записал в дневнике: “Мы покидаем льдину на координатах 71° нордовой, 20° вестовой, пройдя за 274 суток дрейфа свыше 2500 км”. Обозначьте маршрут и направление дрейфа “СП-1” на карте.

Продолжая накапливать знания о карте, мы подходим к тому, что для того чтобы научиться читать карту, надо понимать их легенду. В легенде дается расшифровка условных знаков, которые были использованы при составлении данного плана или карты.

Для изображения явлений природы и общества на картах применяют различные способы картографирования. (Рисунок 9) Способом ареалов показывают районы распространения чего-либо, например животных, растений, некоторых полезных ископаемых. Знаки движения используют для показа морских течений, ветров, транспортных потоков. Качественным фоном показывают, например, государства на политической карте, а количественным фоном — подразделение территории по какому-либо количественному показателю.

Для показа средней величины явления на какой-либо территории наиболее целесообразно использовать принцип равных интервалов. Один из путей получения интервала — деление разности между самым большим и самым маленьким показателем на 5. Например, если самый большой показатель — 100, самый маленький — 25, разность между ними — 75, ее 1/5 — 15, то интервалы будут: 25—40, 40—55, 55—70, 70—85 и 85 — 100. При показе этих интервалов на карте более светлый фон или редкая штриховка изображают меньшую интенсивность явления, более темные тона и густая штриховка — большую. Такой способ картографического изображения называется картограммой.

К способу картодиаграммы прибегают, чтобы показать суммарную величину явления на какой-либо территории, например производство электроэнергии, численность учащихся школ, запасы пресной воды и т. д.

Завершая знакомство с картой, мы должны точно знать и понимать что все карты разные. Существует несколько признаков, по которым можно все карты разделить на группы.

1. По содержанию карты могут быть тематическими и общегеографическими. На тематических картах подробно отображается всего одно или несколько явлений. Примеры тематических карт: карта растительности, климатическая карта, геологическая карта, почвенная карта, политическая карта и т. д. На общегеографических картах с одинаковой подробностью изображают и природные (рельеф, реки, озера, растительность), и социально-экономические (населенные пункты, дороги, промышленные предприятия) объекты.

2. Также карты различаются по охвату территории. Классификация карт по размерам изображенной на них территории включает следующие группы карт:

1) карты звездного неба;

2) карты планет и Земли;

3) карты полушарий;

4) карты материков и океанов;

5) карты морей, заливов, проливов;

6) карты стран;

7) карты крупных природных регионов;

8) карты республик, краев, областей, административных районов;

9) карты городов;

10) карты городских районов.

3. Карты делятся на группы по масштабу. Выделяют крупномасштабные (топографические) карты с масштабом 1:200000 и крупнее, средне-масштабные карты с масштабом от 1:200000 до 1:1000000 и мелкомасштабные карты с масштабом мельче 1:1000000, предназначенные для изучения больших территорий.

4. Существует классификация карт по назначению, учитывающая разнообразие сфер человеческой деятельности. Например, научно-справочные карты предназначены для выполнения научных исследований и получения справочной информации, туристские карты — для получения информации об интересных объектах местности, кафе, гостиницах, технические карты — для решения инженерных задач. Учебные карты — главное наглядное пособие при изучении географии, а также геологии, истории и др.

Существуют современные компьютерные программы обработки информации для составления карт. Геоинформатика — новое направление в географии, изучающее структуру, связи, динамику и функционирование в пространстве и во времени природных и социально-экономических систем посредством компьютерного моделирования и картографирования. Геоинформационные системы (ГИС) — это компьютерные базы данных, в которых хранится информация в виде карт различного содержания и сведений об объектах, нанесенных на эти карты. Эта информация выводится на экран монитора или на принтер в виде карт любого масштаба, таблиц, графиков, диаграмм по каждому информационному блоку ГИС.

По пространственному охвату различают глобальные, общегосударственные, региональные, локальные, городские ГИС. По назначению ГИС подразделяют на земельные, экологические, геологические, морские, учебные и др. В ГИС учебного полигона, например, могут входить следующие блоки:

1) топографический, включающий карту с отметками высот;

2) геоморфологический, включающий геоморфологическую карту и характеристику форм и элементов рельефа, данные мониторинга рельефа;

3) гидрологический, включающий карту водных объектов и информацию о каждом водном объекте;

4) геоботанический, включающий карту растительности с информацией о каждом растительном сообществе;

5) хозяйственный, включающий карту хозяйственных объектов и видов хозяйственной деятельности;

6) блок, включающий информацию о природных комплексах полигона и степени человеческой нагрузки на них;

7) блок мониторинга, включающий карту пунктов мониторинга и результаты наблюдений;

8) учебно-методический, включающий карту с ландшафтными профилями и учебными маршрутами по полигону и собранный фактический материал

Литература.

  1. Крылова О.В., Интересный урок географии. Книга для учителя, М., Просвещение, 2003 г.
  2. Петрова Н.Н., Гусева Е.Е., Лихолат Т.В., План и карта, м., Дрофа, 2004 г.
  3. Петрова Н.Н, география начальный курс 6 класс, М., Дрофа, 1997 г.
  4. Элькин Г.Н., Физическая география. Справочно-информационные материалы к урокам, СПб изд-во “Паритет”, 2003 г.
  5. Герасимова Т.П., Грюнберг Г.Ю., Неклюкова Н.П. Физическая география. М., Просвещение, 1998 г.
  6. Коринская В.А., Душина И.В.,. Щенев В.А. География материков и океанов. М., Просвещение, 1998 г.

Визуализируй это / Хабр

Несколько лет назад я делал сайт о рыбалке и публиковал на нём карту окресностей города, отмечая интересные места. Я так увлёкся картами, что и сегодня занимаюсь дизайном геосервисов, а на досуге экспериментирую с картографическими визуализациями. Недавно я визуализировал

статистику работы московского велопроката

, а ранее опубликовал

высотную модель города

в виде разноцветной сетки улиц.

Это здорово, когда большие массивы данных об окружающем нас мире становятся визуальными, осязаемыми. Привлекает меня в этом не множество разноцветных линий или точек на тёмном фоне, а возможность наглядно показать и рассказать окружающим интересную историю, сделать эти данные полезными для людей. Мне хочется, чтобы увлечённых этой темой людей становилось больше — делиться знаниями друг с другом, обсуждать идеи.


Дома в центре Москвы разного цвета в зависимости от площади здания.
Данные: © Участники OpenStreetMap

О дизайне в картографии я уже рассказывали ещё буду рассказывать, ведь об этом можно рассказать много интересного. В этой истории, речь пойдёт не про традиционные карты.

Я задумал собрать что знаю про картографические визуализации и рассказать об этом. В итоге, у меня получился онлайн-курс «Визуализация геоданных»  —  серия мини-лекций об общих принципах и инструментах для работы с геоданными. К каждой части я собрал ссылки на дополнительные материалы и примеры рабочих файлов, чтобы можно было погрузиться в детали и попробовать что-то сделать самостоятельно. Этот пост собран из материалов курса.

На самом деле, нет принципиальной разницы между обычными бумажными картами и новомодными картографическими визуализациями  —  принцип любой карты: наглядное представление наших знаний о реальном мире. 

Я бы выделил несколько характерных компонент хорошей картографической визуализации: 

  • данные  —  хорошая визуальная история основывается только на качественных данных; 
  • технологии  —  так уж случилось, что технологии упрощают обработку больших объёмов данных и делают возможным, то, чего невозможно было бы сделать вручную; 
  • дизайн  — процесс создания, конструирования карты и осознанное стремление сделать карту удобной и понятной для пользователей.

Соединяя хорошо подобранные данные, технологии и дизайн можно сделать много интересных визуализаций. Покажу несколько для примера:

Один из ярких примеров хорошей истории с геоданными  —  визуализация всех голландских зданий по годам постройки. Помимо зрелищности, на этой карте очень наглядно рассказывается история — как застраивались города.


Все здания в Нидерландах стилизованные по годам постройки

Помимо визуализации нидерландских зданий есть похожие проекты: Бруклин, Нью-Йорк, Москвa.

Ребята из MapBox визуализировали 1 500 000 треков RunKeeper  —  пробежки, прогулки, поездки на велосипедах. Хорошо видны популярные места для прогулок. Я даже нашёл веломаршруты из дома на работу летом.


1 500 000 треков RunKeeper Данные карты: © Участники OpenStreetMap

Хороший пример в котором соеденились данные, технологии и дизайн  — Watercolor Maps от Stamen Design, калифорнийской дизайн-студии, которая давно и очень успешно занимается картографическими визуализациями. В случае с этой картой можно с уверенностью утверждать, что получился великолепный арт-объект.


© Watercolor Maps от Stamen. Данные карты: © Участники OpenStreetMap

Геоданные

Ни одна карта не может быть картой, если она не содержит данных. Данные получают приставку «гео» в тот момент, когда у информации появляется привязка к местности и её можно отобразить на карте. Обычно привязку объекта к местности осуществляют с помощью географических координат — долготы и широты, а там, где требуется трёхмерное представление, указывают ещё и высоту.

Геоданные разделяют на два основных типа: растровые и векторные. 

Растровые геоданные, как нетрудно догадаться, это обычные растровые изображения с геопривязкой. Наиболее знакомый всем пример растровых геоданных — спутниковые снимки.


«Облачные улицы» на Чёрном море, снимок 8 января 2015 года © NASA Earth Observatory

Помимо спутниковых снимков, растр используется для цифровых моделей рельефа, где каждый пиксель изображения содержит информацию о высоте над уровнем моря в этой точке местности. Для лучшей узнаваемости частей города, я дополнил картинку сеткой основных улиц.


Высотная модель Москвы © U.S. Geological Survey, SRTM30, данные карты © Участники OpenStreetMap

Растровые данные могут быть и не статичными картинками, технологии позволяют встраивать видео в интерактивную карту. 

Векторные геоданные описываются набором или последовательностью координат, геометрией и атрибутивными значениями. Есть три основных типа векторных данных:

  • точки  —  для задания точечного объекта достаточно пары координат, пример точечных объектов на карте  —  POI (points of interest)
  • линии  —  геометрия линии задаётся последовательностью пар координат, наиболее знакомый пример линейных объектов — дороги на карте
  • полигоны  —  задаются координаты вершин, здания  —  пример полигональных геоданных

Помимо типа геометрии и расположения не менее важна атрибутивная информация. В векторных данных каждый объект может содержать дополнительную атрибутивную информацию. Используя эти атрибуты можно делать выборки объектов и применять к ним различные стилевые правила. На примере слоя дорог из OpenStreetMap: по атрибуту «type» можно выбрать дороги со значением соответствующему «primary» и выделить их на карте особым стилем. 


Пример слоя дорог, по значению атрибута «type» выделены главные улицы. Данные карты © Участники OpenStreetMap

Для удобства работы с атрибутами в большинстве инструментов есть возможность просматривать данные в виде таблицы. К слову сказать, атрибуты могут заполняться заранее, а могут и вычисляться в зависимости от каких-либо параметров объекта. Картинка обложки к этому посту — здания из OpenStreetMap в центре Москвы, цвет которых зависит от площади дома.

Для векторных геоданных было разработано большое число разнообразных форматов, расскажу о наиболее популярных:

  • Shapefiles — изначально этот формат использовался только для ГИС-пакетов компании Esri, но оказался удобен в использовании и стал стандартом и для других геоинформационных приложений;
  • KML (Keyhole Markup Language) — язык разметки геоданныз на основе XML. Очень долгое время Google Earth был самым доступным инструментом работы с геоданными в интернете, поэтому KML-файлы получили широкое распространение в интернете и картографических сервисах;
  • GPX — текстовый формат, опять же на основе XML, в основном активно используется для записи GPS-треков. Пример GPX-файла можно экспортировать из RunKeeper;
  • GeoJSON — текстовый формат, за счёт удобства применения этого формата в JavaScript в последнее время стал активно использоваться для интерактивной картографии;
  • CSV — за счёт своей простоты текстовый формат распространённый формат хранения геоданных, координаты указываются в колонках таблицы и как правило, CSV используется для точечных объектов. 

Инструменты

Тема картографии только кажется специфичной, сложной и запутанной, сейчас всё больше и больше различных технологий и инструментов для «бытовой картографии» становятся доступными для обычным пользователям. Попробую дать краткий обзор того, чем часто пользуюсь сам. 

QuantumGIS


Quantum GIS

(сокращённо QGIS)— настоящая ГИС в классическом понимании. Продукт кроссплатформенный c открытым исходным кодом и является прекрасной альтернативой дорогостоящим ГИС-пакетам. 

Работая с картографией, QGIS стал для меня незаменимым инструментом для работы с геоданными. В первую очередь это возможности просмотра, редактирования, импорта и экспорта различных форматов, а также возможности анализа и работы с выборками объектов. Например, мне часто требуется отфильтровать объекты по какому-либо признаку или выбрать их в какой-либо конкретной области. 


Quantum GIS 2.6.1: Слой зданий © OpenStreetMap c категориями по площади, просмотр атрибутов объекта.

Кроме этого у QGIS есть возможности стилизации карты, экспорта изображения карты для печати и публикации в интернете. У Квантума большое сообщество разработчиков, заинтересованных в развитии проекта, и на сегодняшний день разработано большое количество плагинов, которые значительно расширяют функциональные возможности программы.

CartoDB


CartoDB

— онлайн сервис работы с вашими геоданными, по сути хостинг геоданных с возможностями визуализации и публикации ваших же данных. Основная схема работы с сервисом такая: требуется загрузить данные, настроить их отображение и уже можно использовать готовую визуализацию — опубликовать ссылку на проект или разместить карту на сайте. 


Настройка визуализации землетрясений в CartoDB

В скринкасте про CartoDB я показал как можно за несколько минут создать анимированную визуализацию землетрясений (случившихся за 30 дней, по данным USGS). У CartoDB очень удобно всё сделано для того, чтобы пользователь с любым уровнем подготовки смог бы разобраться с сервисом, а для тех, кому требуется помощь ребята стартовали специальный сайт The Map Academy на котором публикуют примеры и скринкасты, обучающие работе с сервисом, а в блоге публикуется лучшая карта недели созданная с помощью этого сервиса. Для более продвинутых возможностей у CartoDB есть API.

TileMill

На самом деле, компания

MapBox

, которая разработала

TileMill

* за эти пару лет уже убежала далеко вперёд: для кастомизации карт выпустили более функциональный продукт

Design Studio

, онлайн-сервис тоже имеет богатые возможности работы с геоданными, а

для разработчиков

предлагается широкий спектр API. В

своём блоге

команда регулярно публикует впечатляющие примеры визуализаций.

MapBox как и CartoDB позволяет хранить ваши геоданные в облаке и публиковать их на различных платформах. Основное отличие: CartoDB позволяет стилизовать и отображать их поверх уже какой-либо готовой карты, а в сервисах MapBox можно кастомизировать и карту, и объекты, которые хотелось бы на ней отобразить. При этом, в CartoDB можно подключить тайлы карты, подготовленной в MapBox.

Основная идея стилизации карт в TileMill заключается в следующем: вы добавляете данные по слоям на карту, и можете стилизовать настроить стиль отображения слоя с помощью CartoCSS  — языка настройки внешнего вида, очень похожего на CSS. Картинки в посте про типы данных, или картинка для обложки как раз готовились в TileMill, и если один раз разобраться и понять принцип, делается это удобно, быстро и легко.


MapBox TileMill

Подготовленную карту можно экспортировать или как статичную картинку, или опубликовать в облачное хранилище для дальнейшего использования карты в интернете или на мобильных устройствах. Хранение данных в MapBox — платный сервис по подписке, при этом есть бесплатный тарифный план, которого хватает для знакомства с базовыми возможностями сервиса. 

 * — пользователям MacOS 10.10 Yosemite нужно скачивать dev-версию

API Яндекс.Карт


API Карт от Яндекса

— невероятно богат на различные возможности карты. Для первого знакомства с JavaScript API рекомендую посмотреть на примеры из «

Песочницы

» — тут можно довольно быстро разобраться как добавить интерактивную карту на страницу с различными параметрами, настроить поведение карты или же добавить различные объекты. 

В скринкасте про API я скачал информацию о станциях велопроката в CSV формате, сконвертировал с помощью QGIS эти данные в GeoJSON и далее визуализировал их с помощью API Яндекс.Карт несколькими способами:

К слову сказать, работать с GeoJSON-файлами можно чуть более изящным способом, при помощи

ymaps.GeoQuery

. Например, все загруженные объекты можно

сразу добавить в коллекцию геообъектов

и управлять параметрами отображения уже для всего набора данных.

Код этих примеров можно найти на GitHub

в материалах к скринкасту

.


Кластеризация пунктов велопроката

Кластеризацию и рисование кругов я использовал в эксперименте с визуализацией общественных туалетов — круги мне очень пригодились показать 5-минутные радиусы, а модуль тепловых карт я использовал в проекте статистки работы московского велопроката.


Тепловая карта в проекте статистики московских Велобайков

Это, конечно же, далеко не все возможности API. При желании можно собрать на основе API Карт достаточно интересный интерактивный проект. Найти интересные примеры визуализаций можно в блоге, клубе разработчиков, «песочнице» или в документации.


Тема картографии бесконечна, и чем больше я погружаюсь в неё, тем более безграничной мне кажется эта картографическая вселенная.  Особо внимательные читатели наверняка заметили, что рассказ получился про данные и про технологии, а про дизайн в этой истории сказано мало. В это приключение отправимся позже — пока что я собираю материалы по теме, структурирую и осмысляю собранное. 

Итак, самые важные ссылки, для дальнейшего погружения в тему визуализации геоданных.

Видезаписи скринкастов:

  1. «Введение в курс и примеры» (2:25)
  2. «Типы и форматы геоданных» (3:50)
  3. «Quantum GIS» — обзор базовых возможностей (9:51)
  4. «CartoDB» — онлайн-сервис визуализации данных (11:38)
  5. «MapBox TileMill» — стилизация карты с CartoCSS (19:27)
  6. «API Яндекс.Карт» — показ точек на карте в JavaScript (10:25)

Ссылки и рабочие файлы для примеров: github.com/minikarma/geotalk

Для обсуждения темы я стартовал группу в Фейсбуке  — «Бытовая картография». Очень здорово будет найти единомышленников и обсуждать подобные темы там, делиться экспериментами и опытом.

Планирую продолжить пополнять материалы по мере возможности и буду рад дополнениям и пожеланиям.

Ссылки

Подготавливая информацию к курсу, я насобирал некоторый набор ссылок для самостоятельного изучения. Делюсь и с вами. Будет здорово, если поделитесь в коментариях чем-нибудь интересным со мной.

Интересные примеры:

Блоги и сайты:Общеобразовательное про карты:Доступные данные:Про форматы данных:

GIS (Географическая информационная система) | Национальное географическое общество


Географическая информационная система (ГИС) — это компьютерная система для сбора, хранения, проверки и отображения данных, относящихся к местоположению на поверхности Земли. Связывая, казалось бы, несвязанные данные, ГИС может помочь отдельным лицам и организациям лучше понять пространственные закономерности и взаимосвязи.

Технология

ГИС является важной частью инфраструктуры пространственных данных, которую Белый дом определяет как «технологию, политику, стандарты, человеческие ресурсы и связанные с ними действия, необходимые для получения, обработки, распространения, использования, обслуживания и сохранения пространственных данных.”

ГИС может использовать любую информацию, включая местоположение. Местоположение может быть выражено разными способами, такими как широта и долгота, адрес или почтовый индекс.

С помощью ГИС можно сравнивать и противопоставлять много разных типов информации. Система может включать данные о людях, такие как население, доход или уровень образования. Он может включать информацию о ландшафте, например о расположении ручьев, различных видах растительности и различных почвах.Он может включать информацию о местонахождении заводов, ферм и школ, ливневых канализаций, дорог и линий электропередач.

С помощью технологии ГИС люди могут сравнивать расположение различных предметов, чтобы понять, как они связаны друг с другом. Например, с помощью ГИС на одной карте могут быть указаны участки, производящие загрязнение, такие как фабрики, и участки, чувствительные к загрязнению, такие как водно-болотные угодья и реки. Такая карта поможет людям определить, где водоснабжение наиболее подвержено риску.

Сбор данных

Форматы данных

Приложения

ГИС включают как аппаратные, так и программные системы. Эти приложения могут включать картографические данные, фотографические данные, цифровые данные или данные в электронных таблицах.

Картографические данные уже представлены в виде карты и могут включать такую ​​информацию, как расположение рек, дорог, холмов и долин. Картографические данные могут также включать данные обследований и картографическую информацию, которые могут быть непосредственно введены в ГИС.

Интерпретация фотографий — основная часть ГИС. Интерпретация фотографий включает анализ аэрофотоснимков и оценку появившихся деталей.

Цифровые данные также можно вводить в ГИС. Примером такого рода информации являются компьютерные данные, собранные со спутников, которые показывают землепользование — расположение ферм, городов и лесов.

Дистанционное зондирование — еще один инструмент, который можно интегрировать в ГИС. Дистанционное зондирование включает изображения и другие данные, полученные со спутников, воздушных шаров и дронов.

Наконец, ГИС может также включать данные в виде таблиц или электронных таблиц, например демографические данные о населении. Демографические данные могут варьироваться от возраста, дохода и этнической принадлежности до недавних покупок и предпочтений в Интернете.

Технология

GIS позволяет накладывать все эти различные типы информации, независимо от их источника или исходного формата, поверх друг друга на одной карте. ГИС использует местоположение в качестве ключевой индексной переменной, чтобы связать эти, казалось бы, несвязанные данные.

Ввод информации в ГИС называется сбором данных.Данные, которые уже находятся в цифровой форме, такие как большинство таблиц и изображений, снятых со спутников, можно просто загрузить в ГИС. Однако карты сначала необходимо отсканировать или преобразовать в цифровой формат.

Двумя основными типами файловых форматов ГИС являются растровые и векторные. Растровые форматы — это сетки из ячеек или пикселей. Растровые форматы полезны для хранения различных данных ГИС, таких как высота или спутниковые снимки. Векторные форматы — это многоугольники, в которых используются точки (называемые узлами) и линии. Векторные форматы полезны для хранения данных ГИС с четкими границами, такими как школьные округа или улицы.

Пространственные отношения

Технология

GIS может использоваться для отображения пространственных отношений и линейных сетей. Пространственные отношения могут отображать топографию, такую ​​как сельскохозяйственные поля и ручьи. На них также могут отображаться модели землепользования, например расположение парков и жилых комплексов.

Линейные сети, иногда называемые геометрическими сетями, часто представлены в ГИС дорогами, реками и коммунальными сетями. Линия на карте может обозначать дорогу или шоссе.Однако со слоями ГИС эта дорога может указывать границу школьного округа, общественного парка или другой демографической или земельной области. Используя сбор разнообразных данных, линейную сеть реки можно нанести на карту ГИС, чтобы указать потоки различных притоков.

ГИС должна согласовывать информацию со всех различных карт и источников, чтобы они соответствовали друг другу в одном масштабе. Масштаб — это соотношение между расстоянием на карте и фактическим расстоянием на Земле.

Часто ГИС приходится манипулировать данными, потому что разные карты имеют разные проекции.Проекция — это метод передачи информации с искривленной поверхности Земли на плоский лист бумаги или экран компьютера. Различные типы проекций решают эту задачу по-разному, но все они приводят к некоторым искажениям. Чтобы перенести изогнутую трехмерную форму на плоскую поверхность, неизбежно требуется растяжение одних частей и сжатие других.

Карта мира может показывать либо правильные размеры стран, либо их правильные формы, но не может и того, и другого. ГИС берет данные с карт, созданных с использованием разных проекций, и объединяет их, чтобы всю информацию можно было отобразить в одной общей проекции.

Карты ГИС

После того, как все необходимые данные были введены в систему ГИС, их можно объединить для создания большого количества индивидуальных карт, в зависимости от того, какие слои данных включены. Одно из наиболее распространенных применений технологии ГИС — сравнение природных объектов с деятельностью человека.

Например, карты ГИС могут отображать, какие искусственные объекты находятся рядом с определенными природными объектами, например, какие дома и предприятия находятся в районах, подверженных наводнениям.

Технология

GIS также позволяет пользователям «копать глубже» в определенной области с множеством видов информации. Карты одного города или района могут содержать такую ​​информацию, как средний доход, продажи книг или схемы голосования. Любой слой данных ГИС может быть добавлен или удален на ту же карту.

Карты

ГИС можно использовать для отображения информации о численности и плотности. Например, ГИС может показать, сколько врачей в районе по сравнению с его населением.

С помощью технологии ГИС исследователи также могут отслеживать изменения с течением времени.Они могут использовать спутниковые данные для изучения таких тем, как наступление и отступление ледяного покрова в полярных регионах, а также то, как этот охват изменился с течением времени. Полицейский участок может изучить изменения в данных о преступности, чтобы определить, куда назначить сотрудников.

Одним из важных способов использования технологии ГИС, основанной на времени, является создание покадровой фотографии, которая показывает процессы, происходящие на больших площадях и в течение длительных периодов времени. Например, данные, показывающие движение жидкости в океане или воздушных течениях, помогают ученым лучше понять, как влага и тепловая энергия перемещаются по земному шару.

Технология

ГИС иногда позволяет пользователям получить доступ к дополнительной информации о конкретных областях на карте. Человек может указать место на цифровой карте, чтобы найти другую информацию об этом месте, хранящуюся в ГИС. Например, пользователь может щелкнуть школу, чтобы узнать, сколько учеников зачислено, сколько учеников на одного учителя или какие спортивные сооружения есть в школе.

Системы

GIS часто используются для создания трехмерных изображений. Это полезно, например, для геологов, изучающих сейсмические разломы.

Технология

GIS делает обновление карт намного проще, чем обновление карт, созданных вручную. Обновленные данные можно просто добавить в существующую программу ГИС. Затем новую карту можно распечатать или отобразить на экране. Это пропускает традиционный процесс рисования карты, который может занять много времени и денег.

Вакансии ГИС

Люди, работающие в самых разных областях, используют ГИС-технологии. ГИС-технологии можно использовать для научных исследований, управления ресурсами и планирования развития.

Многие предприятия розничной торговли используют ГИС, чтобы определить, где разместить новый магазин. Маркетинговые компании используют ГИС, чтобы решить, кому продавать магазины и рестораны и где этот маркетинг должен быть.

Ученые используют ГИС для сравнения статистики населения с такими ресурсами, как питьевая вода. Биологи используют ГИС для отслеживания моделей миграции животных.

Городские, государственные или федеральные власти используют ГИС, чтобы помочь спланировать свои действия в случае стихийного бедствия, такого как землетрясение или ураган.Карты ГИС могут показать этим должностным лицам, какие районы наиболее подвержены опасности, где найти убежища и какие маршруты следует использовать людям, чтобы добраться до безопасного места.

Инженеры

используют технологию ГИС для поддержки проектирования, внедрения и управления коммуникационными сетями для телефонов, которые мы используем, а также инфраструктуры, необходимой для подключения к Интернету. Другие инженеры могут использовать ГИС для разработки дорожных сетей и транспортной инфраструктуры.

Нет ограничений на виды информации, которые можно анализировать с помощью технологий ГИС.

Пространственные данные — обзор

Создание данных

Пространственные данные традиционно генерировались с помощью картографических данных в полевых условиях, но последние технологические разработки расширили возможные возможности для создания данных для использования в ГИС. Наиболее распространенным методом сбора пространственных данных является использование приемников глобальной системы позиционирования (GPS). Сбор данных GPS может осуществляться с помощью специального устройства GPS, которое взаимодействует с группой спутников для измерения положения устройства GPS на поверхности земли.Помимо устройств GPS для отдыха и научных исследований, производимых такими компаниями, как Garmin и Trimble, сбор данных GPS также можно проводить со многих смартфонов, планшетов и других мобильных устройств, которые содержат приемник GPS, который позволяет им использовать один и тот же спутник. сеть для расчета местоположения.

Хотя сбор данных GPS предлагает способы генерировать пространственную информацию в полевых условиях, большая часть пространственных данных создается без отрыва от компьютера. Геокодирование — это ключевой метод создания пространственной информации для данных общественного здравоохранения.Геокодирование относится к процессу преобразования адресов в географические координаты, которые затем могут быть сохранены в базе данных ГИС и нанесены на карту. Многие программы ГИС содержат справочные базы данных уличных адресов, которые позволяют геокодировать на месте , но есть также онлайн-инструменты, которые могут преобразовывать пакеты адресов в пространственные координаты x- и y- . В некоторых случаях геокодирование проводится в меньшем географическом масштабе, отображая наблюдения за состоянием здоровья на уровне города, почтового индекса или штата / провинции.Геокодирование позволяет исследователям добавлять информацию о пространственном местоположении к наблюдениям в базе данных о здоровье с использованием существующих полей (таких как округ или почтовый индекс), которые уже были собраны.

Другой компьютерный подход к созданию пространственных данных — это интерпретация изображений. Это может относиться к использованию спутниковых изображений, сделанных из космоса, или аэрофотоснимков, сделанных с самолетов. Данные дистанционного зондирования, полученные со спутников, могут использоваться для различных приложений пространственных данных. Например, спутниковые изображения земной поверхности, полученные с помощью программы Landsat, можно разделить на категории землепользования и земного покрова, которые затем можно интегрировать в анализ ГИС.Точно так же данные со спутника «Миссия по измерению тропических осадков» содержат информацию о поверхностной влажности, которая может быть обработана для получения пространственных оценок количества осадков и осадков. Аэрофотоснимки обычно содержат меньше спектральных диапазонов, чем спутниковые изображения, поэтому их нельзя преобразовать в такое количество различных продуктов данных; однако эти фотографии часто доступны с более высоким разрешением и могут позволить исследователям идентифицировать конкретные известные места, здания или интересующие области.Таким образом, аэрофотосъемка особенно полезна в процессе предварительной оцифровки, которая относится к созданию слоев пространственных данных путем отметки интересующих мест (например, медицинских центров) на карте или фотографии в среде ГИС. В конце концов, основная карта или фотография, называемая базовой картой, может быть удалена, а пространственная база данных, содержащая интересующие местоположения, может быть интегрирована с другими данными. Доступность бесплатных аэрофотоснимков высокого разрешения в Интернете от картографических сервисов Google и Bing сделала оперативную оцифровку незаменимым методом создания пространственных данных.

Совместное картирование — это метод исследования на уровне сообществ, который позволяет местным жителям или участникам исследования указывать важные закономерности, места или явления на карте (Dunn, 2007). Этот подход основывается на местных знаниях, чтобы определить пространственные местоположения для дискретных факторов, таких как расположение источника воды, или более субъективных переменных, таких как небезопасные места для ходьбы. Совместное картографирование также может использоваться в сочетании с некоторыми из вышеупомянутых пространственных технологий, таких как сбор данных GPS и интерпретация изображений через Интернет, для определения ключевых местоположений или пространственных закономерностей в рамках исследования здоровья.

7 лучших типов тематических карт для геопространственных данных | by Abdishakur

Картограммы широко используются для передачи статистических значений в различных географических масштабах, от глобального до местного. Однако у них есть некоторые ограничения. Одним из особых недостатков использования картограмм является то, что области неоднородны, и поэтому отображаемые результаты могут не отображать правильные результаты. Например, в визуальном восприятии могут преобладать большие географические области.

Остерегайтесь нормализации атрибута для картограммы.В противном случае визуальная карта вводит в заблуждение

Сильные стороны:

  • Отображение плотности (отношения) количеств с использованием цвета.

Слабые стороны:

  • Визуал имеет тенденцию к обобщению
  • Неравномерные области

Карта распределения точек или карта плотности точек — это тип тематической карты, в которой используются точки (вариации знаков) для отображения наличия или отсутствия функции. Обычно один балл назначается за большее количество.Например, на карте ниже одна точка представляет 100 коренных жителей Австралии.

Точечная карта распределения — Источник Австралия Демографическая статистика

Эта карта ясно показывает тенденцию или пространственную картину проживания коренных народов по всей Австралии.

Обратите внимание, что точки в основном генерируются случайным образом.

Сильные стороны:

  • Правильный способ визуализации пространственных закономерностей.
  • Эффективный способ представления различных категорий с помощью цветов

Слабые стороны:

  • Случайно сгенерированные точки могут отличаться от одной итерации к другой.
  • Если показано без границ, мы не знаем, где находятся эти точки.

Градуированные карты являются альтернативой картографическим картам. Разница заключается не в использовании цвета для обозначения атрибутов или статистики функций; Градуированная карта символов использует точки. Данные, вероятно, хранятся в полигонах, а затем преобразуются в точки центроида для этих областей. Мы используем этот тип карты, когда намереваемся визуализировать количества, а не плотности на карте Choropleth.

Источник: Carto

Мы разделяем количества атрибутов пространственных объектов на классы, используя различные методы классификации, такие как квантиль, естественные разрывы и равный интервал.Например, приведенная выше карта с градуированными символами разделяет население некоторых городов на пять классов. Каждый из этих классов имеет определенный размер точки в зависимости от классификации населения в этом городе.

Прочность:

  • Он лучше показывает сырые количества, а не плотности с картограммами.
  • Указывает, где и сколько (количество).

Слабость:

  • Они менее точны, чем карты распределения.
  • Требуется предварительная обработка для получения центроидов.
  • Перекрывающиеся круги (можно использовать прозрачность)

Тепловые карты отображают плотность точек на географической карте и могут эффективно визуализировать интенсивность переменной с помощью цветовой шкалы. На тепловой карте показаны горячие точки или скопления точек. Этот метод часто используется, когда географические границы не так важны.

Сильные стороны:

  • Это упрощает понимание взаимосвязей между точками данных и общей тенденцией.

Слабые стороны:

  • Если цвет не используется надлежащим образом, это может повлиять на читаемость визуализации.
  • Цветовые переходы могут отображать восприятие, которого нет.

Картограмма — это тип тематической карты, в которой размер области масштабируется, чтобы быть пропорциональным объекту, который она представляет. Следовательно, измененный размер передает выбранные атрибуты объекта. В этом случае картограммы искажают размеры площадей.

Существуют различные типы картограмм, и наиболее часто используемая из них — это так называемые «заразные» картограммы, в которых сохраняется топология, но форма сильно искажена (показано ниже).

Картограмма

Сильные стороны:

  • Хорошо показывает числа, такие как количество людей.

Слабые стороны:

  • Поскольку географические области искажены, области могут быть нераспознаваемыми.
  • Предназначены только для аудитории, знающей карты.

Двумерные хороплеты похожи на хороплетные карты за одним исключением. Вместо использования одной переменной для отображения плотности, двумерные хороплетные карты используют сразу две переменные. Этот метод сравнивает два разных распределения на одной карте.

Двумерная карта из городского атласа 1970-х годов Бюро переписи населения США.

Наилучшие варианты использования двумерных картограмм — это когда у вас есть два разных атрибута, которые вы хотите отобразить одновременно.

Сильные стороны:

  • Визуализируйте две темы одновременно
  • Эстетически красиво

Слабые стороны:

  • Сложный и иногда трудно читаемый
  • Трудно иметь интерактивную версию двумерной карты.

Другой тип, тесно связанный с двумерной хороплетной картой, — это значение по альфа-карте. Значение по альфа — это метод двумерной хороплетки, в котором мы рассматриваем две переменные, которые влияют друг на друга, например, результаты выборов и плотность населения. Вторая переменная действует как эквалайзер для другой интересующей переменной.

Значение по альфа-карте

VBA изменяет цвет фона с помощью альфа-переменной (прозрачности). Таким образом, более низкие значения уходят на второй план, а более высокие — всплывают.Карты VBA появились, чтобы уменьшить смещение больших размеров картограмм.

Сильные стороны:

  • Отображать двумерные отношения с классами более 3
  • Эстетически красиво

Слабые стороны:

  • Сложно и иногда трудно читать
  • Трудно иметь интерактивную версию двумерной карты .

Мы посмотрели 7 наиболее часто используемых тематических карт. Есть другие, которые не включены в этот список, но также имеют другие пользовательские приложения.Сообщите мне ваши любимые тематические типы карт.

Географические информационные системы на сегодняшний день и за его пределами

1.3 Географические информационные системы сегодня и в будущем

Цель обучения

  1. Цель этого раздела — определить и описать, как применяется географическая информационная система (ГИС), ее развитие и будущее.

До этого момента основной задачей этой главы было представить концепции, важные для географии, которые также имеют отношение к географическим информационным системам (ГИС).Более того, введению этих концепций предшествовал обзор нашего пространственного мышления и природы географических исследований. Этот последний раздел посвящен определению ГИС, описанию ее использования и изучению ее будущего.

Определение ГИС

Так что же такое ГИС? Это компьютерное программное обеспечение? Это набор компьютерного оборудования? Это услуга, которая распространяется и доступна через Интернет? Это инструмент? Это система? Это наука? Ответ на все эти вопросы: «ГИС — это все вышеперечисленное и многое другое.”

С точки зрения программного обеспечения ГИС представляет собой компьютерную программу особого типа, способную хранить, редактировать, обрабатывать и представлять географические данные и информацию в виде карт. Есть несколько поставщиков программного обеспечения для ГИС, например, Environmental Systems Research Institute Inc. (http://www.esri.com), который распространяет ArcGIS, и PitneyBowes (http://www.pbinsight.com), который распространяет MapInfo GIS. Хотя онлайн-картографические сервисы и интерфейсы предоставляются такими компаниями, как Google, Yahoo !, и Microsoft, такие сервисы (пока) не считаются полноценными ГИС-платформами.Существуют также варианты ГИС с открытым исходным кодом, такие как GRASS (http://grass.itc.it), который свободно распространяется и поддерживается сообществом разработчиков открытого исходного кода. Все программное обеспечение ГИС, независимо от производителя, состоит из системы управления базами данных, которая способна обрабатывать и интегрировать два типа данных: пространственные данные и данные атрибутов.

Пространственные данные Факты о местонахождении и положении явлений на поверхности земли. относятся к интересующим географическим объектам реального мира, таким как улицы, здания, озера и страны, и их соответствующие местоположения.Помимо местоположения, каждый из этих объектов также обладает определенными интересными чертами или атрибутами — характеристиками и качествами объектов и явлений, расположенных на поверхности Земли, такими как имя, количество этажей, глубина или численность населения. Программное обеспечение ГИС отслеживает как пространственные, так и атрибутные данные и позволяет нам связывать два типа данных вместе для создания информации и облегчения анализа. Один из популярных способов описать и визуализировать ГИС — это представить ее в виде многослойного торта.Каждый слой торта представляет различную географическую тему, такую ​​как водные объекты, здания и дороги, и каждый слой накладывается один на другой (см. Рисунок 1.8 «ГИС как слоеный пирог»).

Рисунок 1.8 ГИС как слоеный пирог

В качестве оборудования ГИС состоит из компьютера, памяти, запоминающих устройств, сканеров, принтеров, блоков глобальной системы позиционирования (GPS) и других физических компонентов. Если компьютер расположен в сети, сеть также можно рассматривать как неотъемлемый компонент ГИС, поскольку он позволяет нам обмениваться данными и информацией, которые ГИС использует в качестве входных данных и создает в качестве выходных данных.

В качестве инструмента ГИС позволяет нам хранить, анализировать и обмениваться огромным объемом данных и информации. От относительно простой задачи составления карты пути урагана до более сложной задачи определения наиболее эффективных маршрутов сбора мусора в городе — ГИС используется в государственном и частном секторах. Онлайновые и мобильные службы картографии, навигации и определения местоположения также персонализируют и демократизируют ГИС, предоставляя карты и картографию широким массам.

Это всего лишь несколько определений ГИС.Как и в случае с несколькими географическими концепциями, обсуждавшимися ранее, не существует единого или общепринятого определения ГИС. Вероятно, существует столько же определений ГИС, сколько людей используют ГИС. В этом отношении именно такие люди, как вы, изучают, применяют, разрабатывают и изучают ГИС новыми и интересными способами, которые объединяют их.

Три подхода к ГИС

Помимо признания множества определений ГИС, также конструктивно выявить три общих и частично совпадающих подхода к пониманию ГИС — прикладной подход, подход разработчика и научный подход.Хотя большинство пользователей ГИС, вероятно, отождествляют себя с одним подходом больше, чем с другим, они не исключают друг друга. Более того, по мере развития ГИС и, в более общем плане, информационных технологий, следующие категории будут соответствующим образом преобразованы и видоизменены.

Прикладной подход к ГИС рассматривает ГИС в первую очередь как инструмент. Это также, пожалуй, самый распространенный вид ГИС. С этой точки зрения ГИС используется для ответа на вопросы, поддержки принятия решений, ведения реестра географических данных и информации и, конечно же, для создания карт.Как инструмент, возможно, есть определенные навыки, которые необходимо приобрести и которые потребуются для правильного использования и применения ГИС. Прикладной подход к ГИС больше касается использования и применения ГИС для решения проблем, чем самой ГИС.

Например, предположим, что мы хотим определить лучшее место для нового супермаркета. Какие факторы важны для принятия этого решения? Информация о демографических характеристиках района, существующих супермаркетах, местонахождении поставщиков, правилах зонирования и доступной недвижимости имеет решающее значение для этого решения.Платформа ГИС может интегрировать такую ​​информацию, которая получена от бюро переписи населения, риэлторов, местного агентства по зонированию и даже из Интернета. Затем можно провести анализ пригодности с помощью ГИС, результаты которого покажут лучшие места для супермаркета с учетом различных местных географических возможностей (например, демография / потребители) и ограничений (например, цепочка поставок, зонирование и недвижимость. ограничения), которые существуют.

Существует несколько профессиональных сообществ и организаций, занимающихся использованием и применением ГИС, например Ассоциация городских и региональных информационных систем (http: // urisa.org) и Глобальная ассоциация инфраструктуры пространственных данных (http://www.gsdi.org).

В отличие от предыдущего примера, в котором ГИС применяется для ответа или решения определенного вопроса, подход разработчиков к ГИС касается разработки ГИС как программного обеспечения или технологической платформы. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, как используется и применяется ГИС, подход разработчика связан с улучшением, уточнением и расширением самого инструмента и технологии и в основном относится к сфере компьютерных программистов и разработчиков программного обеспечения.

Продолжающуюся интеграцию и развитие ГИС, карт, Интернета и веб-картографии можно рассматривать как результат подхода разработчиков к ГИС. В этом отношении предоставление людям карт, средств навигации и удобных ГИС через Интернет является основной задачей. Базовый и в значительной степени скрытый логический и компьютерный код, который позволяет нам задавать вопросы о том, как добраться из точки A в точку B на веб-сайте навигации или узнать, где находится новый ресторан или день открытых дверей в Интернете. Карты на основе карт по большей части являются прерогативой программистов и разработчиков ГИС.Open Source Geospatial Foundation (http://www.osgeo.org) — еще один пример сообщества разработчиков ГИС, работающих над созданием и распространением программного обеспечения ГИС с открытым исходным кодом.

Это подход разработчиков к ГИС, который стимулирует и внедряет инновации, основывается на существующих и будущих потребностях прикладного подхода и руководствуется ими. Таким образом, он действительно находится на переднем крае, он динамичен и представляет собой область значительного роста в будущем.

Научный подход к ГИС не только совпадает с подходами приложений и разработчиков, но также больше касается более широких вопросов и того, как география, познание, интерпретация карт и другие геопространственные вопросы, такие как точность и ошибки, имеют отношение к ГИС и наоборот (см. Longley et al.2005). Этот конкретный подход часто называют географической информационной наукой (GIScience). Область академических наук, которая занимается расширением знаний о географической информации, а также ее интересуют социальные последствия и последствия использования и распространения технологии ГИС. От изучения распространения ошибок до изучения того, как ГИС и связанные с ними технологии переопределяют конфиденциальность, ГИС-наука одновременно является агентом изменений, а также агентом понимания.

В свете быстрых темпов технологических инноваций и инноваций в области ГИС, в сочетании с повсеместным применением ГИС, постоянно возникают новые вопросы о технологии ГИС и ее использовании. Одна из наиболее обсуждаемых тем касается конфиденциальности и, в частности, того, что называется конфиденциальностью местонахождения. Другими словами, кто имеет право просматривать или определять ваше географическое положение в любой момент времени? Ваши родители? Ваша школа? Ваш работодатель? Ваш оператор сотовой связи? Правительство или полиция? Когда вы готовы сообщить о своем местонахождении? Есть ли время или место, где вы предпочитаете быть «вне сети» или недоступным для вас? Несколько лет назад такие вопросы, касающиеся частной жизни, не вызывали особого беспокойства.Однако с появлением GPS и его интеграцией в автомобили и другие мобильные устройства быстро возникают вопросы, дебаты и даже судебные процессы, касающиеся конфиденциальности местоположения и того, кто имеет право на такую ​​информацию.

Как следует из названия, подход разработчиков к ГИС связан с разработкой ГИС. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, как используется и применяется ГИС, подход разработчика связан с улучшением, уточнением и расширением самого инструмента и в основном относится к сфере компьютерных программистов и разработчиков программного обеспечения.Например, появление веб-картографии стало результатом подхода разработчиков к ГИС. В этом отношении проблема заключалась в том, как донести ГИС до людей через Интернет, и не обязательно как люди будут использовать ГИС в Интернете. Подход разработчиков к ГИС стимулирует и вводит инновации и руководствуется потребностями прикладного подхода. Таким образом, он действительно находится на переднем крае, он динамичен и представляет собой область значительного роста в будущем.

Фьючерсы на ГИС

Определения и подходы к ГИС, описанные ранее, иллюстрируют объем и широту этого особого типа информационных технологий.Кроме того, по мере того, как ГИС становятся все более доступными и широко распространенными, всегда будут возникать новые вопросы, на которые нужно ответить, новые приложения, которые необходимо разработать, и инновационные технологии, которые необходимо интегрировать.

Заметным событием стало появление так называемой геопространственной сети. Геопространственная сеть или geoweb относится к интеграции огромного количества контента, доступного в Интернете (например, текста, фотографий, видео и музыки), с географической информацией, такой как местоположение. Добавление такой географической информации к такому контенту называется геотегированием и аналогично геокодированию.Интеграция географической информации с таким содержанием открывает новые способы доступа, поиска, организации, совместного использования и распространения информации.

Картографические гибридные приложения или веб-приложения, которые объединяют данные и информацию из одного источника и отображают их с помощью онлайн-картографических приложений, являются примером работы geoweb. Существуют гибридные приложения практически для всего, чему можно назначить место, от ресторанов и музыкальных фестивалей до ваших фотографий и любимых походов. Несколько примеров таких мэшапов с отображением можно найти в Интернете на таких сайтах, как http: // googlemapsmania.blogspot.com.

Хотя geoweb не обязательно может считаться ГИС, он определенно основан на тех же концепциях и идеях географии и может когда-нибудь включать ГИС. Возможно, более важно то, что распространение ГИС и появление geoweb повысили географическую осведомленность, снизив барьеры для просмотра, использования и даже создания карт и связанных с ними географических данных и информации. Хотя эта демократизация ГИС и, в более общем плане, информации и технологий дает несколько преимуществ, следует также признать, что есть также последствия и последствия.

Как и в случае с любой другой технологией, следует проявлять большую осторожность при использовании и применении ГИС. Например, когда вы в последний раз спрашивали, что изображено на карте? Хорошо это или плохо, но карты являются одними из наиболее авторитетных форм информации и являются предметом главы 2 «Анатомия карты». Как будущие специалисты по ГИС, вы будете иметь возможность сильно влиять на то, как принимаются решения и как другие видят мир и относятся к нему с помощью карт, которые вы создаете в среде ГИС.Поэтому то, что и как вы выбираете для отображения, является нетривиальным упражнением. Осведомленность о наших предубеждениях, ограничениях и предпочтениях позволяет нам с уверенностью использовать все преимущества географических информационных систем.

Основные выводы

  • Не существует единого или универсального определения ГИС; он определяется и используется по-разному.
  • Одной из ключевых особенностей ГИС является интеграция пространственных данных с атрибутивными данными.

Упражнения

  1. Изучите Интернет, чтобы сопоставить гибридные приложения, соответствующие вашим личным интересам. Как их можно улучшить?
  2. Создайте свой собственный мэшап карт с помощью бесплатного картографического онлайн-сервиса.

Время и ГИС: способы изображения времени на карте

Знаменитый географ Иммануил Кант утверждал, что география — это изучение знания в определенном месте, а история — это изучение знания во времени.Поскольку карта представляет собой стационарный объект, который предназначен для обозначения физического местоположения, возникает соблазн подумать, что он не позволит вам отображать изменения во времени, как это сделали бы анимация или график. Итак, если вам нужно сравнить информацию в определенном месте и за определенный период времени одновременно, как вы можете это сделать?

Пространственно-временная визуализация — методы представления времени на карте

Пространственно-временная визуализация — это способы проиллюстрировать на карте изменения в области с течением времени.Задача отображения времени на интерактивных картах (например, веб-картография) проще. В отличие от печатных карт, эти карты могут быть созданы со встроенной анимацией, которая позволяет пользователю видеть изменения в области с течением времени. На некоторых интернет-картах есть ползунки, которые позволяют зрителю увидеть моментальный снимок точного момента времени, о котором они хотят знать, просто сдвинув ползунок к соответствующей дате, как эта карта европейской истории. Другие анимированы и позволяют зрителю видеть замедленную иллюстрацию, охватывающую заданный период времени.

Приложения, такие как myHistro, добавляют к Google Maps временную шкалу, которая позволяет пользователю перемещаться во времени, чтобы увидеть пространственную связь. Пользователи могут зарегистрироваться, чтобы получить доступ к бесплатному приложению и построить свои собственные пространственные истории, основанные на времени.

Пространственно-временное картографирование в Google Maps с использованием myhist

Отображение времени на статической карте

Само собой разумеется, что бумажные карты не имеют этого преимущества, а это означает, что картографам необходимо проявить немного больше творчества при составлении карт, чтобы отображать изменения во времени. которые происходят в одном и том же географическом пространстве.Картографам приходится иметь дело с отображением пространственных изменений во времени, которые являются четырехмерными, на двухмерной карте. Чтобы включить время на единую карту (в отличие от показа двух или более карт рядом, чтобы продемонстрировать временные изменения), требуется некоторое воображение, чтобы визуализировать пространственно-временную связь. Затенение, толщина границы и временные шкалы используются с переменным успехом, чтобы показать изменения в пространстве с течением времени.

Самый простой способ показать пространственные изменения во времени: расположенные рядом карты, каждая из которых показывает отрезок времени.

Одной из основных причин, по которой пользователю карты может потребоваться графическое представление времени на своей карте, является понимание того, как данная область изменилась за указанный период. Это может быть что-то вроде того, как менялись границы страны или штата с течением времени или как менялись природные особенности в той или иной области. Создатели карт могут продемонстрировать, как меняются области, несколькими способами, обычно с помощью различных границ, затенения или даже стрелок.

Если вы хотите увидеть, как границы области менялись с течением времени, важно визуально различать границы «до» и «после».В подобных ситуациях использование разных толщин линий для представления информации «до» и «после» является широко используемой тактикой. Например, исходные границы США до покупки Луизианы могут быть представлены пунктирной линией. Границы США впоследствии можно будет представить как сплошную. Это, вероятно, наиболее распространенный способ продемонстрировать изменение политических границ от одной эпохи к другой.

Затенение и раскраска — еще один распространенный способ показать, как области меняются с течением времени.Это особенно полезно для демонстрации таких вещей, как вырубка лесов и изменение среды обитания. В этих ситуациях исходный диапазон обычно обозначается одним цветом, а новый диапазон накладывается другим цветом. На черно-белых картах вместо цвета обычно используется штриховка или перекрестная штриховка.

В 1944 году инженерный корпус армии США опубликовал карту изменений в нижнем течении реки Миссисипи. Цветовое кодирование, озаглавленное «Древнее течение Меандрового пояса Миссисипи», позволило картографу показать радикально разные потоки реки с течением времени.

Древний курс Меандрового пояса Миссисипи, Инженерный корпус армии США, 1944.

Белым показано русло реки в 1944 году, зеленым — 1880, красным — 1820 и желтым — 1765.

Увеличено с учетом древнего курса реки Пояс Меандр Миссисипи, Инженерный корпус армии США, 1944.

Иногда карты используются для иллюстрации движения во времени. В этих ситуациях время и расстояние могут быть представлены стрелками или линиями, показывающими направление движения, и точками, показывающими исходную точку, конечную точку и важные промежуточные остановки, помеченные датами.Этот метод особенно полезен при отображении миграции группы, такой как стая птиц или кочевое население.

Чарльз Минар создал одно из самых известных проявлений пространственно-временной визуализации. В 1861 году французский инженер Чарльз Жозеф Минард создал свою ставшую знаменитой карту потока, на которой был изображен злополучный марш 1812 года солдат Наполеона в Москву и обратно в суровые зимние месяцы. Минард ловко и остро продемонстрировал ужасающую болезненность солдат Наполеона во времени и пространстве, когда они шли в Россию, а затем обратно в Польшу.

Carte figurative des pertes following en hommes de l’Armée Française dans la campagne de Russie 1812-1813 гг. Шарля Минара, 1861 г. Щелкните по графику, чтобы увеличить изображение.

Очень важно маркировать карты, демонстрирующие изменения с течением времени. Обычно области до и после будут отмечены прямо на самой карте, если позволяет пространство. В противном случае ключ карты объяснит, какие границы, оттенки или цвета представляют какой момент времени.

Одна из самых важных вещей, которую пользователи карты должны понимать при интерпретации данных с карты региона с течением времени, — это то, как эти данные были отобраны.Когда дело доходит до отображения изменений в регионе, данные можно собирать через регулярные промежутки времени (например, каждые десять лет) или только после того, как изменение имело место (например, до и после войны). Это важно, когда дело доходит до картирования таких предметов, как изменения в экосистемах — карта леса, сокращающегося за период в пятьдесят лет, может выглядеть так же, как карта леса, сокращающегося после внезапного лесного пожара, но на самом деле это фрагменты выборочных данных, которые эти карты основаны на очень сильно отличаются друг от друга.

Различные линии, разные цвета, штриховка, стрелки и точки — это всего лишь несколько простых способов представить изменения в географической области. У креативных картографов есть множество способов использовать карты, чтобы показать изменения в регионе с течением времени, независимо от того, отслеживают ли они сокращающийся тропический лес, растущую империю или мигрирующую бабочку.

Дополнительные статьи и приложения по анализу времени в ГИС

AirTime
Департамент полиции города Филадельфии, Группа ГИС-услуг и Департамент здравоохранения начали разработку набора приложений с использованием MapObjects и Spatial Analyst, которые позволяют визуализировать точечные и Данные GRID из данных о качестве воздуха и преступности.В этой статье рассматривается этот проект.

Apoala
Проект Apoala был предпринят для разработки интегрированной пространственно-временной географической информации, системы визуализации и анализа с целью поддержки комплексного исследовательского анализа данных об окружающей среде.

Mapping Time: анализ картографической проблемы представления пространственно-временной информации
Диссертация Ирины Васильевой из Сиракузского университета по проблеме картографического представления времени.В диссертации рассматриваются различные категории времени, используемые картографами.

ГИС с интеграцией по времени
Этот веб-сайт является дополнением к книге « Географические информационные системы с интеграцией по времени — Управление и анализ пространственно-временных данных» , написанной Томасом Оттом и Фрэнком Свячни. На веб-сайте представлены дополнительные ресурсы по этой теме, такие как сборник ссылок и библиография.

Время, точка и пространство
С подзаголовком «На пути к лучшему анализу данных о дикой природе в ГИС» это онлайн-версия диссертации Стефана Имфельда.Этот тезис пытается по-новому взглянуть на то, как анализировать движущиеся точечные объекты в ГИС.

Of Todes and Worms
Отображение пространственного анализа на временном уровне — ускользающая, но очень мягкая техника в ГИС. Этот документ представляет собой краткий обзор истории анализа времени в ГИС, а также рассматривает пространственно-временные методы с использованием ArcInfo.

Статья впервые опубликована 21 марта 2009 г. и обновлена ​​29 августа 2012 г.

Поделиться этой статьей

Выполнить анализ — Справка ArcGIS Online | Документация

В настоящее время эта функция поддерживается только в Map Viewer Classic (ранее известном как Map Viewer).Он будет доступен в следующем выпуске новый Map Viewer (ранее известный как Map Viewer Beta).

Представьте, что вам было поручено оценить потенциальные площадки для нового склада. Эта оценка должна основываться на доступе к транспорту, наличии особых ограничений, таких как близлежащие исторические районы, доступ к ресторанам и другим объектам, которые могут понадобиться сотрудникам, доступ к общественному транспорту для сотрудников и близлежащее землепользование, которое может ограничивать или способствовать развитию. .Как вы оцениваете эти сайты поддающимся количественной оценке и оправданным образом? Конечно, вам нужны данные, но вам также нужны инструменты, которые могут анализировать и измерять географические отношения.

Когда вы смотрите на карту, вы, по сути, начинаете поворачивать ее. отображать информацию, находя закономерности, оценивая тенденции или принимая решения. Этот процесс называется пространственным анализом.

Но многие закономерности и взаимосвязи не всегда очевидны, глядя на карту. Часто данных слишком много, чтобы их можно было отсеять и связно представить на карте.То, как вы отображаете данные на карте, может изменить наблюдаемые закономерности. Инструменты пространственного анализа позволяют количественно определять закономерности и взаимосвязи в данных и отображать результаты в виде карт, таблиц и диаграмм. Используя инструменты пространственного анализа, вы можете ответить на вопросы и сделать решения, основанные не только на визуальном анализе.

Чтобы узнать больше о доступе к инструментам и их запуске, см. Использование инструментов анализа. Обзор каждого инструмента приведен ниже. Инструменты анализа сгруппированы по категориям, которые представляют собой логические группы и не влияют на то, как вы получаете доступ или используйте задачи.

Совет:

Посетите веб-сайт Learn ArcGIS, чтобы получить уроки с использованием инструментов анализа.

Если вы разработчик, вы можете получить доступ к этим инструментам через REST API службы пространственного анализа и ArcGIS API for Python.

Обобщение данных

Эти инструменты вычисляют общее количество, длину, площади и основную описательную статистику объектов и их атрибутов в пределах областей или рядом с другими объектами.

Инструмент Описание

Совокупные точки

Этот инструмент работает со слоем точечные объекты и слой пространственных объектов.Это первое определяет точки, которые попадают в каждую область. После определения эта пространственная взаимосвязь точка-в-области, статистика обо всем Очки в области рассчитываются и присваиваются области. В Самая основная статистика — это подсчет количества очков в пределах области, но вы можете получить и другую статистику.

Например, у вас есть точечные характеристики местоположений кафе и территориальные особенности округов, и вы хотите суммировать продажи кофе по округам.Предполагая, что у кофейни есть атрибут TOTAL_SALES, вы можете получить сумму всех TOTAL_SALES в каждом округе, или минимальное или максимальное TOTAL_SALES в каждом округе, или стандартное отклонение всех продаж в каждом округе.

Объекты объединения

Этот инструмент переносит атрибуты одного слоя или таблицы в другой на основе пространственных и атрибутивных отношений. Затем можно рассчитать статистику по объединенным объектам.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Присоедините данные о преступности к полицейским округам с помощью пространственной связи.
  • Присоедините описания землепользования к полигонам землепользования, используя кодовые значения.

Суммировать рядом

Этот инструмент находит пространственные объекты на заданном расстоянии от пространственных объектов в слое анализа.Расстояние можно измерить по прямой или по выбранному режиму движения. Затем рассчитывается статистика для близлежащих объектов.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Рассчитать общую численность населения в пределах 5 минут езды от предполагаемого местоположения магазина.
  • Рассчитайте количество съездов на автомагистраль на расстоянии 1 мили от предполагаемого местоположения магазина, чтобы использовать его в качестве меры доступности магазина.

Чтобы суммировать близлежащие объекты с помощью одного из доступных режимов передвижения, вам потребуется привилегия сетевого анализа.

Суммировать в пределах

Этот инструмент находит пространственные объекты (и их части) в границах областей в слое анализа.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Учитывая слой границ водоразделов и слой границ землепользования по типу землепользования, рассчитайте общую площадь типа землепользования для каждого водораздела.
  • Учитывая слой участков в округе и слой границ городов, просуммируйте среднюю стоимость свободных участков в пределах каждой границы города.

Суммировать центр и дисперсию

Этот инструмент находит центральный объект, средний центр, средний центр или эллипс (распределение по направлению) точечных объектов.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Найдите центральный объект в наборе точек, например деревьях, зданиях или парках.
  • Найдите средний центр набора точек, например происшествий с преступлениями или наблюдений за дикой природой.
  • Найдите средний центр набора точек, например мест автомобильных аварий.
  • Найдите дисперсию (эллипс) набора точек, например, возникновения болезней или местонахождения инвазивных видов растений.

Поиск местоположений

Эти инструменты находят элементы, которые соответствуют указанным вами критериям. Обычно они используются для выбора места, когда цель состоит в том, чтобы найти места, удовлетворяющие нескольким критериям.

Инструмент Описание

Найти существующие местоположения

Этот инструмент определяет существующие функции в вашем область изучения, отвечающая ряду указанных вами критериев. Эти критерии могут быть основаны на атрибутивных запросах (например, свободные участки) и пространственных запросах (например, на участках в пределах 1 мили от реки).

Получение новых местоположений

Этот инструмент создает новые функции в вашем область изучения, отвечающая ряду указанных вами критериев. Эти критерии могут быть основаны на атрибутивных запросах (например, свободные участки) и пространственных запросах (например, на участках, находящихся в зонах затопления).

Найти похожие местоположения

Этот инструмент измеряет сходство местоположений в вашем слое поиска кандидатов с одним или несколькими ссылочными местоположениями на основе заданных вами критериев.

Выбрать лучшие объекты

Этот инструмент находит набор объектов, которые будут лучше всего удовлетворять спрос со стороны окружающих территорий.

Объекты могут быть государственными учреждениями, предлагающими услуги, например пожарными станциями, школами или библиотеками, или коммерческими объектами, такими как аптеки или центры распределения для службы доставки посылок. Спрос представляет собой потребность в услуге, которую могут удовлетворить объекты. Спрос связан с точечными местоположениями, причем каждое местоположение представляет заданный объем спроса.

Чтобы выбрать объекты, используя один из доступных режимов передвижения, вам потребуется привилегия сетевого анализа.

Создать зону обзора

Этот инструмент создает области, в которых наблюдатель может видеть объекты на земле. Входной анализ точки могут представлять наблюдателей (например, людей на земле или наблюдателей в пожарной вышке) или наблюдаемых объектов (например, ветра турбины, водонапорные башни, автомобили или другие люди).Области результатов — это места, где наблюдатели можно видеть наблюдаемые объекты и наоборот: наблюдаемые объекты могут видеть наблюдатели. Выходные данные обычно используются при анализе пригодности площадки и выбора.

Создание водоразделов

Этот инструмент определяет зоны обслуживания на основе указанных вами местоположений.

Трассировка вниз по потоку

Этот инструмент определяет трассу или путь потока в нисходящем направлении от точек в вашем слое анализа.

Найти центроиды

Этот инструмент создает центральные точечные объекты из многоточечных, линейных и площадных объектов.

Обогащение данных

Эти инструменты помогут вам изучить характер площадей. Подробные демографические данные и статистика возвращается для выбранных вами областей. Сравнительная степень информация также может быть предоставлена ​​для расширенных областей, таких как округов и штатов.

Инструмент Описание

Слой обогащения

Этот инструмент обогащает данные о точках и территориях, собирая факты о людях, местах и ​​предприятиях локации.Используя этот инструмент, вы можете ответить на вопросы о местах, на которые вы не можете ответить только с помощью карт; например, что за люди здесь живут? Что люди любят делать в этой области? Каковы их привычки и образ жизни? Что за бизнес в этой сфере?

Результатом является новый слой, содержащий всю демографическую и географическую информацию из заданных наборов данных. Эта информация добавляется в виде полей в таблице.

Совет:

Щелкните звездочку рядом с переменной в обозревателе данных, чтобы добавить ее в список избранного.Доступ к избранным можно получить, щелкнув Показать избранные переменные на странице меню браузера данных.

Для использования этого инструмента вам потребуется привилегия GeoEnrichment. Кроме того, чтобы расширить функции на основе одного из доступных режимов передвижения, вам потребуется привилегия сетевого анализа.

Анализ шаблонов

Эти инструменты помогут вам идентифицировать, количественно оценить и визуализировать пространственные шаблоны в ваших данных путем определения областей статистически значимых кластеров.

Инструмент Описание

Расчет плотности

Этот инструмент создает карту плотности из точечных или линейных объектов, распределяя известные величины явления (представленные как атрибуты точек или линий) по карте. В результате получается слой областей, классифицируемых от наименее плотных до наиболее плотных.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Рассчитать плотность больниц в округе. Слой результатов показывает области с высокой и низкой доступностью для больниц, и вы можете использовать эту информацию, чтобы определить, где следует строить новые больницы.
  • Определите районы, подверженные высокому риску лесных пожаров, на основе исторических мест возникновения лесных пожаров.
  • Найдите населенные пункты, удаленные от основных автомагистралей, чтобы спланировать, где следует построить новые дороги.

Поиск горячих точек

Этот инструмент определяет статистически значимую кластеризацию в пространственной структуре ваших данных.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Определите, сгруппированы ли ваши точки (происшествия, деревья, дорожно-транспортные происшествия).
  • Откройте для себя статистически значимую «горячую точку» (по расходам, детской смертности, неизменно высоким результатам тестов).

Найти выбросы

Этот инструмент определяет статистически значимые выбросы в пространственной структуре ваших данных.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Найдите аномальные области в структуре ваших данных (происшествия, деревья, дорожно-транспортные происшествия).
  • Найдите статистически значимые выбросы (по расходам, младенческой смертности, неизменно высоким результатам тестов),

Найдите кластеры точек

Этот инструмент находит кластеры точечных объектов в окружающем шуме на основе их пространственного распределение.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Найти группы домов, зараженных вредителями.
  • Найдите группы преступлений, таких как кража.

Интерполировать точки

Этот инструмент позволяет прогнозировать значения в новых местоположениях на основе измерений из набора точек. Инструмент берет точечные данные со значениями в каждой точке и возвращает области, классифицированные по прогнозируемым значениям.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Прогнозировать уровни загрязнения в местах, где нет районных датчиков управления качеством воздуха, которые измеряют уровни загрязнения, например, в местах с повышенным уровнем риска — например, в школах или больницах.
  • Прогнозирование концентрации тяжелых металлов в сельскохозяйственных культурах на основе проб, взятых с отдельных растений.
  • Прогнозировать уровни питательных веществ в почве (азота, фосфора, калия и так далее) и другие показатели (например, электропроводность) в чтобы изучить их связь с урожайностью и прописать точное количество удобрений для каждого участка поля.
  • Прогнозирование температуры, осадков и связанных переменных (например, кислотных дождей) и других метеорологических приложений.

Использовать приближение

Эти инструменты помогут вам ответить на один из наиболее часто задаваемых вопросов в пространственном анализе: что рядом с чем?

Инструмент Описание

Создание буферов

Этот инструмент создает буферы.Буфер — это область, которая покрывает заданное расстояние от точки, линии или пространственного объекта.

Буферы обычно используются для создания областей, которые могут быть дополнительно проанализированы с помощью такого инструмента, как Overlay Layers. Например, если возникает вопрос: «Какие здания находятся в пределах 1 мили от школы?», Вы можете найти ответ, создав буфер длиной 1 милю вокруг школы и наложив буфер на слой, содержащий следы зданий. В результате получился слой этих зданий в пределах 1 мили от школы.

Создание областей времени в пути

Этот инструмент создает области, до которых можно добраться за указанное время в пути или расстояние проезда. Он измеряет от одной или нескольких точек (до 1000) вдоль дорог, чтобы создать слой, который поможет вам ответить на такие вопросы, как следующие:

  • Куда я могу добраться отсюда за 30 минут езды?
  • Куда идти дальше 30 минут езды в 17:30 р.м. в час пик?
  • В какие районы города пожарная служба может добраться за 5 минут?
  • Как можно улучшить покрытие пожарной безопасности, построив здесь пожарное депо?
  • Какие рынки охватывает мой бизнес?

Вы можете ответить на свои вопросы, только визуализировав области вывода. В качестве альтернативы вы можете выполнить дальнейший пространственный анализ, используя области вывода. Например, вы можете запустить инструмент «Совокупные баллы», используя области времени в пути с демографическими данными, чтобы определить потенциальное местоположение магазина, который, вероятно, обеспечит лучшую клиентскую базу для вашего типа бизнеса.

Для использования этого инструмента вам потребуется привилегия сетевого анализа.

Найти ближайший

Этот инструмент находит ближайшие объекты и, при желании, сообщает и ранжирует расстояние до ближайших объектов. Чтобы найти то, что находится поблизости, инструмент может измерять расстояние по прямой или выбранный режим движения.Существуют варианты ограничения количества ближайших объектов для поиска или диапазона поиска, в котором их можно найти.

Результаты этого инструмента могут помочь вам ответить на следующие вопросы:

  • Какой парк ближайший ко мне?
  • В какую больницу я могу добраться в кратчайшие сроки? Сколько времени займет поездка во вторник в 17:30? в час пик?
  • Каковы автомобильные расстояния между этими крупными городами?
  • Кто из этих пациентов проживает в пределах 2 миль от этих химических заводов?

Find Nearest возвращает слой, содержащий ближайшие объекты и, необязательно, линейный слой, который связывает начальные местоположения с их ближайшими местоположениями.Необязательный линейный слой содержит информацию о начальных и ближайших местоположениях, а также расстояниях между ними.

Чтобы найти близлежащие объекты с помощью одного из доступных режимов перемещения, вам потребуется привилегия сетевого анализа, и ваши входные данные должны быть точечными объектами.

Планирование маршрутов

Этот инструмент эффективно распределяет задачи между мобильная рабочая сила.

Вы предоставляете инструменту набор остановок и количество транспортных средств, доступных для посещения остановок. Инструмент назначает остановки транспортным средствам и возвращает маршруты, показывающие, как каждое транспортное средство может добраться до своей назначенные остановки в кратчайшие сроки.

Благодаря Plan Routes мобильные сотрудники могут достигать большего количества рабочих мест за меньшее время, что увеличивает производительность и улучшает обслуживание клиентов. Например, они могут делать следующее:

  • Осматривать дома, рестораны или строительные площадки.
  • Обеспечьте ремонт, установку или технические услуги.
  • Доставка предметов и небольших посылок.
  • Звоните по продажам.
  • Перевозите людей из домов на мероприятие.

Выходные данные Plan Routes включают в себя уровень остановок, закодированных маршрутами, которым они назначены, уровень маршрутов, показывающий кратчайшие пути для посещения назначенных остановок, и, в зависимости от того, не удалось ли достичь каких-либо остановок, слой неназначенных остановок.

Для использования этого инструмента вам потребуется привилегия сетевого анализа.

Подключить исходные точки к пунктам назначения

Этот инструмент измеряет время прохождения или расстояние между парами точек. Инструмент может определять расстояния по прямой, дороги или время в пути. Вы указываете начальную и конечную точки, а инструмент возвращает слой, содержащий линии маршрута, включая измерения, между парными исходными и конечными точками.Если несколько отправлений направляются в один пункт назначения, в выходные данные включается таблица, суммирующая несколько поездок в пункт назначения.

Чтобы соединить исходные пункты с пунктами назначения с помощью одного из доступных режимов передвижения, вам потребуется привилегия сетевого анализа.

Управление данными

Эти инструменты используются как для повседневного управления географическими данными, так и для объединения данных перед анализом.

Инструмент Описание

Извлечь данные

Этот инструмент извлекает данные, которые вы выбираете для указанной области интереса. Выбранные вами слои добавляются в файл .zip или пакет слоев.

Слить границы

Этот инструмент объединяет области, которые перекрываются или имеют общую границу, в единую область.

Вы можете контролировать, какие границы объединяются, указав поле. Например, если у вас есть слой округов и у каждого округа есть атрибут State_Name, вы можете растворить границы, используя атрибут State_Name. Соседние округа объединяются, если у них одинаковое значение State_Name. Результат — слой государственных границ.

Создать мозаику

Этот инструмент создает интервалы заданной формы и размера для области исследования.

Бункеры могут быть квадратными, шестиугольными, поперечно шестиугольными, треугольными или ромбовидными.

Объединить слои

Этот инструмент копирует элементы из двух слоев в новый отдельный слой. Все объединяемые слои должны содержать объекты одного и того же типа (точки, линии или области). Вы можете контролировать, как поля входных слоев объединяются и копируются.

Например, вы можете сделать следующее:

  • Объединить слой государственных школ и слой частные школы в один слой с отображением всех школ.
  • Объединить два слоя, каждый из которых содержит участок информация для прилегающих поселков в один слой, сохраняя только поля с одинаковым именем и типом данных для двух входные слои.

Слои наложения

Этот инструмент объединяет два или более слоев в один слой. Вы можете думать о наложении как о просмотре через стек карт и создании единой карты, содержащей всю информацию, найденную в стеке.Наложение — это гораздо больше, чем просто слияние линий Работа; все атрибуты объектов, участвующих в наложении дойдут до конечного продукта. Наложение используется для ответа на один из самых основных вопросов географии: что поверх чего?

Например, вы можете ответить на следующие вопросы:

  • Какие участки находятся в 100-летней пойме? (Внутри — это просто другой способ сказать поверх.)
  • Какие дороги находятся в пределах каких округов?
  • Какое использование земли над каким типом почвы?
  • Какие колодцы находятся на заброшенных военных базах?

Анализ растра

В дополнение к перечисленным выше инструментам вы можете выполнять анализ изображений и растров с помощью инструментов анализа растра.Эти инструменты также сгруппированы по категориям в соответствии с их назначением. Например, категория «Управление данными» содержит инструменты для отсечения, переклассификации, преобразования и выборки ваших изображений или растровых данных, а категория «Инструмент глубокого обучения» содержит инструменты для выполнения классификации с глубоким обучением со слоями изображений.

Если инструменты на панели анализа растра не имеют именно того, что вам нужно, вы можете использовать более 150 растровых функций для выполнения анализа и даже связать эти функции вместе в редакторе функций растра для выполнения более сложных рабочих процессов.

Анализ изображений и растров требует дополнительных лицензий и прав. Дополнительные сведения см. В разделе Использование инструментов анализа растра.

Если вы разработчик, вы можете получить доступ к этим инструментам через REST API Raster Analysis Service и ArcGIS API for Python.


Отзыв по этой теме?

Использование картографических географических информационных систем для определения областей с высоким риском черепно-мозговой травмы | Новые темы в эпидемиологии

Введение

Географическое расположение госпитализаций по поводу ЧМТ, агрегированное по региональным подсчетам по муниципалитетам, было исследовано в течение двух отдельных периодов с разницей в восемь лет в провинции Онтарио, Канада.Показатели госпитализации по поводу ЧМТ были сопоставлены по возрасту и основным механизмам травм (например, столкновения с транспортным средством или падения). Провинциальный исследовательский анализ использовался для выявления потенциальных географических областей высокого риска. Кроме того, картирование заболеваемости в два разных периода времени было направлено на то, чтобы показать изменения в показателях во времени и выявить те области, в которых сохраняется высокий риск возникновения ЧМТ. Хотя в других исследованиях сравнивалась заболеваемость ЧМТ в городских и сельских районах [18, 25], в этом исследовании собираются и анализируются случаи госпитализации по поводу ЧМТ в пределах провинции для каждого муниципалитета.

Это исследование было разработано для определения потенциала методов ГИС с упором на исследование данных и генерацию гипотез, а не на формальную проверку гипотез. В результате в исследовании было проведено две итерации подготовки и анализа данных: во-первых, для определения характеристик данных и для тестирования программного обеспечения и методологического подхода; и, во-вторых, попытаться решить некоторые методологические проблемы, выявленные в первой итерации, и применить наиболее многообещающие методы. В предыдущем техническом документе представлены дополнительные методологические детали [26].Поскольку целью данной статьи является объяснение методов на примере набора данных, разделы, посвященные методам и результатам, объединены. В этом разделе обсуждается, как и почему используются различные аналитические методы. Кроме того, он содержит информацию о том, как интерпретировать результаты для этих данных.

Источники данных

Данные о госпитализации по поводу ЧМТ были получены из минимального набора данных Реестра травм Онтарио за два периода времени: 1993-94 и 2001-02. Эти данные на индивидуальном уровне были географически расположены с использованием «Кодекса проживания» Министерства здравоохранения, используемого министерством для оказания услуг, и были основаны на адресе, зарегистрированном Планом медицинского страхования Онтарио — планом государственного медицинского страхования провинции — для каждого пациента. .Использованные данные о населении и социально-демографические данные представляли собой общедоступную информацию переписи, собранную и распространенную Статистическим управлением Канады («StatCan») для переписей 1991 и 2001 годов. В рамках Инициативы по освобождению данных StatCan Библиотечная система Университета Торонто лицензирует их. данные для исследовательских целей. Файлы географических справочных карт от StatCan’s Census geography также доступны через эту программу. Дополнительные файлы географических данных из библиотеки и других источников также использовались для создания карт и анализа данных.В таблице 1 приведены два основных источника данных.

Таблица 1 Сводка двух основных источников данных
Использование ГИС для информирования при принятии решений в области общественного здравоохранения

Для целей данной статьи основные виды использования ГИС можно разделить на четыре этапа: визуализация, исследовательский анализ данных и др. географический (пространственный) анализ и представление результатов (см. рисунок 1, полученный из работы Драгичевича и др. [27]). Границы между этими видами использования иногда размыты, а различия между ними могут иметь несколько семантический характер; при работе в среде ГИС они возникают скорее как промежуточные станции в непрерывном процессе, чем как отдельные шаги.Фактически, каждое последующее использование можно рассматривать как расширение или улучшение предыдущего.

Рисунок 1

Использование ГИС для информирования при принятии решений в области общественного здравоохранения . На основе процесса «исследовательского пространственного анализа данных» Драгичевича и др. [27]

Первая фаза, визуализация, определяется в данном документе как действие по представлению отдельного набора данных на карте и его проверке на наличие закономерностей. В этом исследовании количество госпитализаций с ЧМТ было объединено и нанесено на карту по географическим регионам, как показано на Рисунке 2a.Исследовательский анализ данных расширяет процесс визуализации, сравнивая наборы данных путем наложения одного временного кадра на другой или вычисляя статистику (рис. 2b), и включает вспомогательные инструменты для сопоставления, такие как построение графиков или очистка данных. Третья фаза, географический (пространственный) анализ, явно использует методы пространственной статистики, которые включают местоположение и топологические (то есть соседние) отношения в анализ набора данных (рисунок 2c). Наконец, представление результатов представляет собой графическое представление результатов анализа аудитории.

Рисунок 2

Примеры карт, показывающих визуализацию, исследовательский анализ данных и географический (пространственный) анализ . 2а: Пример визуализации. Обеспечение обзора и визуальной иллюстрации наборов данных и их размещение в географическом контексте — важная функция ГИС и картографии. Здесь мы рассматриваем общий взгляд на распределение случаев ЧМТ из набора данных за 1993-94 гг. 2b: Пример исследовательского анализа данных. Карты соотношений или пропорций подмножеств участников по различным переменным могут быть созданы для визуального изучения.Картографические методы, используемые для представления данных, оказывают значительное влияние на их визуальную интерпретацию. Многие муниципалитеты невелики по площади и поэтому практически не видны на карте, показанной здесь. 2c: Пример географического (пространственного) анализа: Статистические данные, такие как «местный индекс Морана I», обычно называемый локальным индексом пространственной автокорреляции (LISA), могут использоваться для определения областей значительной географической кластеризации точек данных, в этом случае , первоначальный расчет стандартизированных коэффициентов заболеваемости по CSD для ЧМТ.

Методологические вопросы

В этом исследовании данные об отдельных инцидентах были агрегированы по региональным подсчетам; это означает, что общее количество травм каждого типа и для каждой подгруппы населения было сведено в перекрестную таблицу по муниципалитетам. Использование данных регионального подсчета для анализа пространственной кластеризации поднимает ряд проблем и ограничений, связанных с наложением «фильтра» агрегированных единиц на данные [28]. Основным среди них является риск экологической ошибки или географического эквивалента, «проблема изменяемых площадных единиц [MAUP]».Проще говоря, это очевидный риск того, что агрегирование по разным географическим «контейнерам» приведет к различным результатам в статистической корреляции [29]. Анализ регионального подсчета должен «также уравновесить проблему малого числа с пространственным масштабом данных» [28, с. 201]. То есть небольшие географические единицы приводят к небольшим подсчетам, что снижает статистическую стабильность наблюдаемых и оценочных данных. Поэтому решение, какие географические единицы использовать, является ключевым.

В данном исследовании использовались подразделения переписи (CSD), поскольку это были наименьшие единицы географии переписи, которые могли быть связаны с данными о заболеваемости, доступными на уровне муниципалитета (Рисунок 3).Было необходимо использовать переписные единицы для предоставления демографической и социально-экономической информации, которую можно было получить; например, данные возрастной когорты использовались для расчета SMR по CSD. Поскольку другой целью исследования было сравнение показателей 1993-94 и 2001-02 годов, использование географии переписи также позволило создать сопоставимые агрегированные единицы и сравнить данные во времени. Наконец, также была изучена возможность корреляции ставок с социально-экономическими переменными.

Рисунок 3

Подразделения переписи Онтарио (CSD) в 1991 г. (n = 951) и 2001 г. (n = 586) .

Анализ данных

В ходе первой итерации исследования данных было нанесено на карту и изучено большое количество сравнений данных, включая сравнение показателей госпитализации с возрастным распределением и механизмом травмы. В целом, казалось, возникли ожидаемые закономерности: в районах с более старым населением показатели были выше, предположительно из-за падений; сельские районы оказались более высокими, чем городские. Мы обнаружили, что, хотя возникли некоторые интригующие модели, их интерпретация была ограничена методологическими проблемами, перечисленными выше (т.е., MAUP), а также некоторыми ограничениями в функциональности ГИС. Что касается последнего, то необходимо было улучшить следующие области:

  1. 1.

    Способность визуализировать и исследовать многомерные взаимосвязи данных

  2. 2.

    Возможность управления методом создания отношений соседства и другими параметрами для агрегирования и анализа пространственной кластеризации

  3. 3.

    Возможность сравнивать шаблоны пространственной кластеризации во времени

  4. 4.

    Способность выполнять регрессионный анализ, включающий пространственный компонент. 1

Таким образом, при подготовке ко второй итерации анализа необходимо было решить методологические вопросы, связанные с региональными данными подсчета в этом контексте, и ограничения функциональности ГИС.

Для анализа использовался локальный индикатор пространственной ассоциации (статистика LISA) [30, 31]. Это приложение идентифицирует кластеры CSD с высоким и высоким коэффициентом (единицы со значительно высокими коэффициентами, окруженные другими значительно высокими коэффициентами, после применения процесса рандомизации и проверки значимости) и кластеры с высоким и низким уровнем (блоки со значительно высокими коэффициентами, окруженные значительно низкими. ) Статистические данные также выявляют значительные группы с низкими показателями, но они не рассматривались в данном исследовании.Также была исследована устойчивость кластеров между двумя исследованными периодами времени. Помимо анализа LISA, для подтверждения результатов использовалась альтернативная мера для определения кластеризации — статистика Getis-Ord Gi * [32]. 2

Методологические и функциональные вопросы ГИС

Мы решали методологические вопросы двумя способами. Во-первых, мы решили агрегировать ЦД для достижения «минимального порога совокупности», предназначенного для стабилизации расчетов ставок. Это включает в себя объединение территорий с небольшими популяциями, чтобы обеспечить достаточное количество населения для определения показателей.Во-вторых, был использован соответствующий метод «сглаживания скорости», чтобы преодолеть проблемы высоких скоростей, основанных на низких базовых популяциях [28, 30]. Наиболее распространенным решением в литературе является использование пространственной эмпирической байесовской интерполяции для сглаживания поверхности данных и исключения «нулевых» значений. Обе эти операции требовали анализа «ближайших соседей» для каждой географической единицы на основе их отношения к окружающим единицам; для определения ближайших соседей были агрегированы ЦД, а ставки были сглажены.Примечательно, что в этом исследовании мы решили, что отношения должны основываться в первую очередь на сетевом анализе с использованием транспортных соединений и расстояния для определения ближайших соседей. Это также послужило основой для определения соседей в кластерном анализе, описанном ниже.

Ограничения функциональности ГИС были преодолены с помощью двух разных пакетов ГИС. Кроме того, после этапов визуализации и исследования данных второй итерации мы решили сосредоточиться на пунктах 2 и 3 выше — анализе кластеризации стандартизированных показателей госпитализации с ЧМТ и сравнении моделей пространственной кластеризации с течением времени.Казалось, что это лучший способ определить районы со значительным распространением ЧМТ.

Визуализация и поисковый анализ данных

Карты стандартизированного по возрасту подсчета ЧМТ по муниципалитетам 1991 и 2001 годов показывают сильную корреляцию с общим распределением населения, как и следовало ожидать. (Эти карты здесь не показаны из соображений конфиденциальности.) Таким образом, более урбанизированный Южный Онтарио показывает концентрацию больших количеств. Все остальные карты представляют собой стандартизированные по возрасту показатели ЧМТ, а не подсчеты, поэтому различия в размерах населения больше не являются проблемой. 3

При нанесении на карту SMR (см. Рис. 4a) картина, как правило, обратна распределению населения: в сельских районах и на севере наблюдается более высокий уровень госпитализаций, а на юге — несколько выбросов. Эта закономерность сохраняется при отображении эмпирических сглаженных коэффициентов Байеса (EBR) (рис. 4b) и обычно применяется как к данным за 1993-94, так и за 2001-02 годы. В этом шаблоне есть несколько областей, где более высокие значения имеют тенденцию к кластеризации или возникают высокие выбросы.В общих чертах описаны следующие:

Рисунок 4

Примеры сопоставления частот TBI и кластерного анализа .

  1. 1.

    большое количество изолированных сообществ в Северо-Западном Онтарио

  2. 2.

    Северо-Центральный Онтарио (набор высоких ставок)

  3. 3.

    на острове Манитулин или рядом с ним в озере Гурон (большая концентрация высоких показателей)

  4. 4.

    в Юго-Западном Онтарио (набор высоких ставок)

  5. 5.

    отдельные части Южного, Центрального и Восточного Онтарио (несколько крупных выбросов; они варьируются в зависимости от периодов времени)

Эти данные указывают на потенциальные проблемные области, требующие дальнейшего изучения.Наше исследование является продолжением этого анализа с использованием пространственного анализа кластеризации.

Одним из аспектов этого исследования, которым часто пренебрегают, является то, что картографические методы, используемые для представления данных, оказывают значительное влияние на их визуальную интерпретацию. Например, многие муниципалитеты имеют небольшую площадь и поэтому практически не видны на картах заштрихованных областей (хороплет), созданных по умолчанию в статистическом программном обеспечении ГИС. Однако, когда данные с помощью CSD отображаются с использованием кругов, пропорциональных данным по размеру, эти данные становятся более заметными, и различные шаблоны кластеризации могут быть лучше восприняты (см. Рисунок 4).Для этого картографическая визуализация по умолчанию в большинстве пакетов ГИС должна быть заменена соответствующим индивидуальным представлением или символикой.

Пространственный анализ кластеризации — статистика LISA и Getis-Ord Gi *

Важность географической кластеризации высоких показателей госпитализации еще не установлена. Поскольку ЧМТ не является «заразным», предполагается, что может существовать лежащее в основе явление, связанное с близостью, связностью или другими контекстуальными факторами окружающей среды; это повлияет на пространственную группировку высоких показателей.Если такая кластеризация будет обнаружена, необходимо провести дальнейшее исследование этих потенциальных факторов.

Методы LISA (Local Moran’s i) и Getis-Ord Gi * для идентификации кластеров используют несколько иной подход к задаче. С точки зрения практической интерпретации оба метода идентифицируют значимые кластеры с высоким и низким уровнем, то есть с высокими или низкими географическими единицами, соседствующими с одинаково высокими или низкими единицами, где единицы в данном случае являются центральными депозитариями. LISA также определяет аномальные скопления, т.е.е., Высокие единицы окружены Низкими, или наоборот. В этом исследовании нас интересуют только кластеры высоких значений. Для целей интерпретации были построены карты, показывающие только значимые кластеры High в виде классифицированных кружков с цветовой кодировкой, размер которых соответствует нескольким уровням значимости (p <0,01, p <0,02 или p <0,05) (см. Рис. 4c и 4d). Это обеспечивает более тонкий инструмент для интерпретации результатов, чем простое двоичное представление.

Результаты пространственного анализа кластеризации обычно подкрепляют визуальный анализ карт исследования данных: многие из одних и тех же группировок с высокими значениями EBR, идентифицированными визуально, выглядели как значимые кластеры с высокими-высокими значениями в результате анализа LISA, хотя и на разных уровнях значение.Напротив, многие из высоких выбросов, которые были географически изолированы, вообще не появлялись снова как значимые кластеры ни в категории «высокий-высокий», ни в категории «высокий-низкий». Этого следовало ожидать, поскольку отношения между соседними CSD влияют на кластерный анализ; например, значение может быть высоким, но если оно окружено умеренными значениями, оно не будет идентифицировано как значительный кластер. Сравнивая результаты кластеров LISA и кластеров Getis-Ord Gi *, большинство кластеров LISA High-high повторяются как значения Gi * High.Есть некоторые исключения в обоих направлениях, но в целом оба метода подтверждают результаты кластеризации.

Сравнение двух периодов времени: 1993-94 и 2001-02

Для обеспечения совместимости картографирования и анализа данных TBI 1993-1994 и 2001-2002 годов мы агрегировали данные по общим географическим единицам и объединили данные за 2001 год. ЦДЦБ, максимально приближенные к более многочисленным границам ЦДЦБ 1991 года. Это создало карту с «наименьшим общим знаменателем» сопоставимых географических единиц.Сравнение проводилось двумя способами: визуальное сравнение закономерностей между EBR и картами кластеризации для двух периодов времени и анализ устойчивости значительно высоких кластеров между двумя периодами.

Визуальное сравнение показало значительное сходство в моделях высоких значений EBR и кластеризации между более ранними и более поздними рядами данных. Наиболее стабильными были модели, отмеченные выше как точки 1, 2 и 3, то есть высокие показатели заболеваемости ЧМТ в Северо-Западном и Северо-Центральном Онтарио и вокруг острова Манитулин.Однако анализ устойчивости кластеризации обнаружил довольно небольшое количество отдельных CSD, которые идентифицированы как кластеры в оба периода времени (см. Рисунок 5). Эта карта специально сравнивает сглаженную по TBI статистику значимой кластеризации EBR (LISA и Gi *) между двумя периодами времени, показывая устойчивость кластеров для каждого метода. Для статистики LISA существует несколько постоянных кластеров: только девять сохраняют одну и ту же классификацию от одного периода времени к другому. Сохраняется большее количество кластеров Gi * High, но все еще небольшая часть.Это отражает тот факт, что даже в «стабильных» областях высоких ставок и кластеризации при более внимательном рассмотрении наблюдается некоторое смещение высоких ставок между соседними ЦД. Однако даже там, где кластеры не сохраняются, сопоставимые модели могут повторяться. Хорошим примером этого являются кластеры с высоким и низким уровнем, определенные анализом LISA в Южном Онтарио (см. Рисунок 6). Это повышенные ставки с умеренно низкими соседями. То, что эти точные кластеры не сохраняются, указывает на то, что они могут быть результатом временной ситуации или уникального события.Однако тот факт, что существует аналогичная модель других ЦД в той же общей области с аналогичными характеристиками кластера, может указывать на то, что действует какой-то механизм, имеющий географический компонент, или что аналогичные условия в этих общинах Южного Онтарио приводят к аналогичным видам. профилей заболеваемости ЧМТ с интервалом в восемь лет.

Рисунок 5

Постоянные высокие кластеры для данных 1993-94 и 2001-02 годов, идентифицированные LISA и Getis-Ord Gi * кластерный анализ .

Рисунок 6

LISA Cluster отображает контрастирующие результаты с использованием данных 1993-94 гг. И данных 2001-02 гг., Каждый из которых агрегирован для сопоставимых с 2001 г. ЦД .Кластеры LISA с высоким и низким уровнем в Южном Онтарио демонстрируют аналогичные закономерности, но в разных ЦД.

Интерпретация результатов ГИС-анализа этих данных

Сохранение высоких показателей госпитализаций по поводу ЧМТ между двумя периодами времени предполагает возможность хронической или повторяющейся проблемы, которая может быть результатом постоянных факторов риска. Более того, аналогичные географические закономерности возникновения, даже если точное местоположение не сохраняется, также могут сигнализировать о контекстуальном элементе, связанном с высокой частотой ЧМТ, в котором географическое положение или контакты между соседними популяциями играют роль.Рациональным продолжением этого анализа было бы сосредоточение внимания на этих выявленных областях с высокими показателями (и устойчивыми кластерами) для более подробного изучения демографических характеристик, механизма (ов) травм и факторов риска, чтобы увидеть, являются ли эти потенциальные основополагающие операционные факторы можно обнаружить.

В настоящее время точность кода места жительства пациентов не была тщательно оценена. Кроме того, изучение изменений ставок с течением времени представляло множество проблем; это потому, что основные географические группы изменились, так что меньшие области были объединены в более крупные.Это поднимает уже отмеченные методологические проблемы, такие как проблема изменяемой площади. Следует также отметить, что наше исследование было сосредоточено на госпитализации по поводу ЧМТ и как таковое представляет собой наиболее тяжелую травму. Была бы доступна гораздо большая и более репрезентативная выборка случаев ЧМТ, если бы были включены данные из всех отделений неотложной помощи и госпитализаций для оказания неотложной помощи. Однако в случаях неотложной помощи, которые не связаны с последующей госпитализацией, меньше шансов потребовать послеоперационных услуг, таких как реабилитация пациентов.Однако мы признаем, что даже «легкая» ЧМТ может иметь долгосрочные последствия [33] и потребовать последующего лечения [34, 35]. Таким образом, будущие анализы должны проводиться на данных, которые включают всю неотложную помощь, отделение неотложной помощи и, если возможно, посещения врача.

Кроме того, механизмы травмы при ЧМТ различаются по степени тяжести, при этом такие механизмы, как удар предметом, могут быть более распространенными при включении данных отделения неотложной помощи [21]. В рамках текущих исследований мы планируем изучить количество по механизму травмы.Предварительный анализ данных показывает разные географические закономерности при более высоком проценте механизма. Например, ЧМТ от падений чаще встречается в центре большого города, в то время как столкновения транспортных средств с большей вероятностью происходят в пригородных районах, предположительно там, где существует большая потребность в передвижении по дорогам.

Также можно сравнить степень, в которой пациенты получают помощь в своем географическом районе или за пределами своих региональных финансовых подразделений. В предыдущей работе мы показали процент людей, получающих помощь как в пределах своего географического региона, так и за его пределами (местная сеть интеграции здравоохранения) [36].

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.