Студопедия Главная Случайная страница Задать вопрос

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Модели взаимосвязей пространственных характеристик явлений





Анализ взаимосвязей территориального размещения явлений посредством сопоставления их изображений на картах дает возможность достаточно просто обнаруживать влияние одних географических явлений на другие. Использование широкого спектра математических алгоритмов, позволяющих оценивать форму и тесноту связей между явлениями, открывает возможность исследовать не только ярко выраженные, но и осложненные рядом факторов взаимосвязи. Например, при изучении сложных географических систем речь, как правило, идет не об обычной оценке связи между двумя или несколькими компонентами с помощью статистических или информационных показателей. Задача ставится шире, и она состоит в разработке методики составления специальных тематических карт взаимосвязей, анализ которых дает возможность обнаружить территории с сильными (возможно, системообразующими) и слабыми (второстепенными) связями, выявить прямые и опосредствованные зависимости, оценить их знак и направленность и, главное, показать их пространственное варьирование

Причем в большинстве случаев используется расчет коэффициентов парной корреляции, вычисляемых по дискретным территориальным ячейкам. Однако для оценки формы и тесноты связей между явлениями кроме парных, частных и множественных коэффициентов корреляции могут успешно использоваться корреляционные отношения, полихорический и тетрахорический показатели связи, коэффициенты взаимного соответствия, основанные на функции энтропии.

Методика конструирования моделей с использованием некоторых из перечисленных показателей позволяет их картографировать. В такой постановке задачи реализуется одна из важных тенденций развития математических методов в картографии — переход от вычисления по картам вероятностно-статистических показателей к картографирова­нию этих показателей. Среди таких карт A.M. Берлянт (1978) выде­ляет картограммы взаимосвязи, карты изокоррелят, карты отклоне­ний от регрессии, карты энтропии контуров.

III.1.1. Информационные модели взаимосвязей пространственных характеристик явлений

Наиболее просты модели взаимосвязей пространственных харак­теристик явлений, основанные на информационных показателях свя­зи и позволяющие создавать карты энтропии контуров. Однако даже такие простые модели могут оказаться полезными при решении слож­ных проблем, например при исследовании факторов, влияющих на возникновение рака желудка. Уже давно замечено, что заболевае­мость раком в различных странах неодинакова, а распространенность отдельных его видов колеблется не только в пределах обширных территорий мира, но даже в ограниченных регионах, таких, как Молдавия, Грузия и др. Установление частоты того или иного вида рака в различных типах местности или группах населения, а также определение ее взаимосвязи с факторами окружающей среды, при­вычками, обычаями позволяют иногда обнаружить причины рака (Шабад, 1973).

Шкала на карте энтропии контуров заболеваемости раком желуд­ка сельского населения относительно распространения магния в грун­товых водах (рис. 21) состоит всего из двух градаций. Причем первая градация, равная нулю, свидетельствует о тесной связи между забо­леваемостью раком желудка и распространением Mg в этих районах. Там, где наблюдается высокое содержание магния в грунтовых водах, процент заболеваемости раком желудка среди населения самый низ­кий и наоборот.

Вторая градация шкалы энтропии соответствует такому положе­нию, когда контуры заболеваемости раком желудка приурочены к трем контурам распределения магния в грунтовых водах. В этом случае наблюдается некоторое отклонение от общей закономерности, которое можно объяснить тем, что дефицит магния нельзя считать единственной причиной, обусловливающей возникновение рака же­лудка.

При создании карт энтропии контуров, равно как и при соз­дании корреляционных карт, которые будут рассмотрены далее, необходимо следить за правильностью отображения содержательно- географических зависимостей между явлениями. Механистический расчет и анализ взаимосвязей без надлежащей содержательной интерпретации явлений могут привести к полному абсурду. В этой связи показателен пример сходства картографического изобра

 

жения, которое приводит к формально высоким показателям свя­зи, при отсутствии причинной связи между явлениями (Берлянт,

1978).

Так, формальные показатели связи между показателями сто­ка, датами набухания цветочных почек абрикоса и плотностью сельского населения Армении очень высоки, что не дает правиль­ного представления о взаимосвязях. Такая псевдовзаимосвязь воз­никает из-за того, что изображения всех указанных явлений на

 

III.1.2. Корреляционные модели взаимосвязей пространственных характеристик явлений

Можно привести ряд примеров создания корреляционных карт, позволяющих обнаружить взаимосвязи между явлениями, на­пример между комплексом природных и социальных явлений, что осуществлено для территории Алтайского края (Тикунов, 19856). В этом случае ставилась задача выяснить степень соответствия меж­ду оценкой природных условий для жизни населения и плот­ностью населения. Тематические корреляционные карты позволи­ли значительно детализировать представления о зависимостях, су­ществующих между расселением и природными условиями Алтайс­кого края. Прослеживание пространственного варьирования связей от места к месту по всей территории дало возможность выявить районы, где природные условия в значительной мере определили факторы, препятствующие или благоприятствующие размещению населения. С другой стороны, по составленным картам удалось вы­явить территории, где расселение мало зависит от природных фак­торов.

 

Билет№21






Дата добавления: 2014-11-12; просмотров: 337. Нарушение авторских прав

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2017 год . (0.007 сек.) русская версия | украинская версия