Раздел: Документация
0 ... 29 30 31 32 33 34 35 36 л,пт=0 cnm cos 4%smmn + dm sin sin m 17], 1/4, m = w = 0 где Л„„ = 1/2, и>1, /и = Оыи>0, m>l; 1, и>1, т>\ и = 0, 1, 2, /и = 0, 1, 2, ... а„„ = J/(£ rjjcosncosmijddrr, *™=Л (f/(£ п) siringcosmijd&t]; ст = JJ/(£ n)cosn4s\nmijddt]; d„m = JJ/(£ rj) smnZsmmjjd&t]; к{-л<<тг, -п<п<л\ В этих формулах ап - параметры принимающие заданные значения; ак„ Ьк, ак - постоянные параметры, определяемые из решения систем указанных уравнений; п - исходные переменные. Кроме того могут быть использованы ряды по полиномам Лежандра и присоединенным функциям, полиномы получаемые методом ортогонализа-ции. Кусочные функции, дающие приближенные в пределах выбранного участка (отрезка) и его границ в основном основаны на применении сплайн-функций. 9.2.14. Определение синтетических характеристик полей. К числу карт, на которых отображаются не только аналитические показатели, выражающие исследуемое явление в его прямых характеристиках, но и интегральные (синтетические) показатели, дающие обобщенную характеристику рассматриваемого явления, относятся карты полей. Условно их можно подразделить на две группы: карты полей физических и карты статистических поверхностей (расчетных полей). Для построения статистических поверхностей можно использовать различные способы в том числе: способы скользящего и взвешивающего кружка, разработанные В.А.Червяковым в 1978 г.; способ аппроксимации; центрографический способ; способ построения на одной основе карты плотности дорожной сети и населения в изолиниях; способ потенциалов, который имеет ряд разновидностей. Среди последних важной значение имеет разработка способов определения демографического потенциала, дающего интегральную характеристику группы социально-экономических явлений: количества населения, частоты размещения населенных пунктов, дорожных сетей. Данные модели могут быть названы псевдогравитационными, так как они подобны гравитационным моделям Земли и других небесных тел. Степенью взаимодействия указанных факторов может быть выражено формулой потенциала для каждого] населенного пункта л р v Z i игу . где Pi(i) - людность населенных пунктов, для каждого из которых i=j; Dtj — расстояние от рассматриваемого населенного i=j пункта до других; К — постоянные коэффициенты, позволяющие перейти от реальных расстояний к ортодромическим. Для интервальных рядов и рядов средних величин средний уровень вычисляют как среднее арифметическое из отдельных уровней ряда. Для мо-ментных рядов вначале определяют средние арифметические величины между каждыми двумя уровнями смежных моментов, а по ним получают общее среднее арифметическое значение. При определении среднего уровня вычисляют также среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации. Абсолютный прирост определяется как разность между двумя уровнями ряда; темпы роста и прироста (относительные показатели) показывают, во сколько раз или на сколько процентов уровень данного периода отличается от базисного уровня. При использовании динамических рядов возникает задача их смыкания, т.е. объединения в один более длинный ряд двух или нескольких рядов, уровни которых определены по разной методике. Поскольку уровни динамических рядов со временем меняются под воздействием различных причин, то при их изучении выделяют три компонента: тенденцию, выражающую долговременное движение, кратковременные систематические и случайные составляющие (движения). Для выявления этих составляющих выполняется обработка рядов динамики. Динамические ряды могут быть представлены в статистической форме, в виде таблиц, но могут быть отображены на разновременных картах одних и тех же явлений. В качестве разновременных карт могут быть использованы любые карты, дающие отображение одних и тех же территорий, объектов, процессов, явлений на различные моменты или интервалы времени. В свою очередь по разновременным картам можно составить динамические ряды, выявить по ним изменения, происшедшие за рассматриваемый период. При использовании этой модели, в которой =Dg, в точках локализации каждого населенного пункта DL= 0 и возникает разрыв изображения. Чтобы избежать этот недостаток для точек населенных пунктов i=j стали полагать Du=\, что приводит к вспучиванию потенциала в этих точках. Для избежания указанных недостатков можно положить, что: где с - постоянная величина, мало влияющая на определение величин потенциала. В картографической литературе рассматриваются и другие способы решения этой задачи. 9.2.15. Динамика развития объектов и явлений. Изучение процесса возникновения, развития объектов и явлений, т.е. их динамики позволяет выявлять их внутреннюю сущность, определять направления и тенденции их изменений во времени и в пространстве, служит основой для их научного прогноза. При этом нередко используются ряды динамики, которые представляют собой совокупности числовых значений того или иного статистического показателя, называемые уровнями ряда. Ряды динамики могут быть моментными и интервальными, уровни которых соответственно характеризуют явления по состоянию на определенные моменты времени или в итоге за определенный период времени. Уровни последних можно складывать (дробить) и в результате получать динамические характеристики с нарастающим итогом. Временные ряды могут выражаться абсолютными показателями и на их основе относительными и средними величинами. В качестве основных характеристик рядов динамики используют средние уровни рядов, абсолютный прирост, темп роста и темп прироста (относительные показатели). объектов, процессов и явлений, возможность установления закономерностей этих изменений. Возникло понятие динамического картографирования, включающее методы определения динамических характеристик на различные моменты или временные интервалы и методы их отображения на картах, а также моделирования и создания динамических фильтров обеспечивающих возможность прослеживания этапов развития объектов природы и общества в любом порядке (в прямом или обратном направлении) на основе применения ГИС -технологий. Возник также термин анимационного картографирования, как средства визуализации динамической информации. [3] Изучение динамики процессов и явлений является основой для выполнения их прогнозирования. 9.2.16. Прогнозирование явлений и процессов. Разработка методов прогнозирования явлений и процессов, в частности прогнозов наличия природных ресурсов, состояния природной среды и экономических возможностей, является важнейшей задачей науки и практики особенно при разработке перспективною долгосрочного планирования развития народного хозяйства. Прогнозы могут осуществляться в пространстве и во времени на основе анализа статических материалов, данных, полученных по картам, и непосредственно путем изучения и исследования явлений, отображенных на них. Прогнозы во времени связаны с изучением климатических и метеорологических явлений, эрозионных процессов и современной тектонической активности, урожайности различных сельскохозяйственных структур и других динамических явлений. Прогнозы в пространстве подразделяются на прогнозы по вертикали (например, при исследовании океанических глубин, в геологии и геоморфологии для предсказания наличия и размещения полезных ископаемых) и по горизонтали (например, на основе изучения ландшаф- Динамика явлений и процессов за определенный период времени может быть отображена на одной карте с использованием повторяющейся или специальной системы условных знаков. При создании карт динамики важнейшими материалами, обеспечивающими оперативное изучение и слежение за изменениями (развитием) явлений, многократное определение состояния и пространственного их положения на заданные моменты времени, являются космические снимки и другие данные дистанционного зондирования. Использование этих материалов, как и оперативных (непрерывно и быстро создающихся) равзновременных карт, позволяет решать задачу мониторинга природной среды. В процессе анализа карт динамики, рассмотрении рядов динамики во многих случаях представляется возможность выявлять зависимости уровней последующих периодов от предшествующих. Такую зависимость можно выразить при помощи коэффициента автокорреляции. Z»-i ~Чух)2 где ух, ух х — исходные и сдвинутые на один период уровни ряда. При этом, чтобы ряд не сокращался, в сдвинутом уровне Ух \ принимают уровень Ух = У\ (при условии, что значение последнего уровня мало отличается о первого). Коэффициенты корреляции вычисляют между уровнями, сдвинутыми как на один, так и на несколько периодов (единиц времени). Величина такого сдвига называется временным лагом. При изучении и использовании динамических характеристик и данных других явлений и процессов в ГИС широко используются компьютерные технологии. Их применение позволяет последовательно рассматривать разновременные карты динамики, что создает эффект движения и изменения 0 ... 29 30 31 32 33 34 35 36
|
