Problem brzegowy (analiza przestrzenna)

Problem granic w analizie to zjawisko, w którym wzorce geograficzne są różnicowane przez kształt i rozmieszczenie granic, które są rysowane do celów administracyjnych lub pomiarowych. Problem granic występuje z powodu utraty sąsiadów w analizach, które zależą od wartości sąsiadów. Podczas gdy zjawiska geograficzne są mierzone i analizowane w określonej jednostce, identyczne dane przestrzenne mogą wyglądać na rozproszone lub skupione w zależności od granic umieszczonych wokół danych. W analizie z danymi punktowymi dyspersja jest oceniana jako zależna od granicy. W przypadku analizy danych powierzchniowych statystyki należy interpretować na podstawie granicy.

Definicja

W analizie przestrzennej cztery główne problemy przeszkadzają w dokładnym oszacowaniu parametru statystycznego: problem brzegowy, problem skali, problem wzorca (lub autokorelacji przestrzennej ) i problem modyfikowalnej jednostki powierzchni . Problem brzegowy występuje z powodu utraty sąsiadów w analizach, które zależą od wartości sąsiadów. Podczas gdy zjawiska geograficzne są mierzone i analizowane w określonej jednostce, identyczne dane przestrzenne mogą wyglądać na rozproszone lub skupione w zależności od granic umieszczonych wokół danych. W analizie z danymi punktowymi dyspersja jest oceniana jako zależna od granicy. W analizie z danymi obszarowymi statystyki należy interpretować na podstawie granicy.

W badaniach geograficznych brane są pod uwagę dwa rodzaje obszarów w odniesieniu do granicy: obszar otoczony ustalonymi granicami naturalnymi (np. przez arbitralne sztuczne granice (np. granica zanieczyszczenia powietrza w badaniach modelowych lub granica miejska w przypadku migracji ludności). Na obszarze odizolowanym granicami naturalnymi proces przestrzenny kończy się na granicach. W przeciwieństwie do tego, jeśli obszar badań jest wytyczony przez sztuczne granice, proces przebiega poza tym obszarem.

Jeśli proces przestrzenny na obszarze zachodzi poza badanym obszarem lub wchodzi w interakcje z sąsiadami poza sztucznymi granicami, najczęstszym podejściem jest pominięcie wpływu granic i założenie, że proces zachodzi na obszarze wewnętrznym. Jednak takie podejście prowadzi do istotnego problemu błędnej specyfikacji modelu.

Oznacza to, że dla celów pomiarowych lub administracyjnych wyznacza się granice geograficzne, ale granice same w sobie mogą powodować różne wzorce przestrzenne w zjawiskach geograficznych. Stwierdzono, że różnica w sposobie wyznaczania granicy znacząco wpływa na identyfikację rozkładu przestrzennego i estymację parametrów statystycznych procesu przestrzennego. Różnica polega w dużej mierze na fakcie, że procesy przestrzenne są na ogół nieograniczone lub rozmyte, ale procesy są wyrażane w danych narzuconych w granicach do celów analizy. Chociaż problem granic został omówiony w odniesieniu do sztucznych i arbitralnych granic, efekt granic występuje również zgodnie z granicami naturalnymi, o ile ignoruje się, że właściwości w miejscach na naturalnej granicy, takich jak strumienie, prawdopodobnie różnią się od właściwości w miejscach w obrębie granicy.

Problem granic występuje nie tylko w przypadku granic poziomych, ale również wertykalnych, zgodnie z wytyczeniem wysokości lub głębokości (Pineda 1993). Na przykład różnorodność biologiczna, taka jak gęstość gatunków roślin i zwierząt, jest duża blisko powierzchni, więc jeśli identycznie podzielona wysokość lub głębokość jest używana jako jednostka przestrzenna, bardziej prawdopodobne jest znalezienie mniejszej liczby gatunków roślin i zwierząt, ponieważ zwiększa się wysokość lub głębokość.

Rodzaje i przykłady

Wytyczając granicę wokół badanego obszaru, pojawiają się dwa rodzaje problemów w pomiarach i analizach. Pierwszy to efekt brzegowy . Efekt ten bierze się z nieznajomości współzależności zachodzących poza ograniczonym regionem. Griffith, Griffith i Amrhein wyróżnili problemy zgodnie z efektem krawędzi. Typowym przykładem jest wpływ transgraniczny, taki jak transgraniczne miejsca pracy, usługi i inne zasoby zlokalizowane w sąsiedniej gminie.

Drugi to efekt kształtu wynikający ze sztucznego kształtu wyznaczonego przez granicę. Jako ilustrację efektu sztucznego kształtu, analiza wzoru punktowego zwykle zapewnia wyższe poziomy grupowania dla identycznego wzoru punktowego w jednostce, która jest bardziej wydłużona. Podobnie kształt może wpływać na interakcję i przepływ między jednostkami przestrzennymi. Na przykład kształt może mieć wpływ na pomiary przepływów źródło-miejsce docelowe, ponieważ są one często rejestrowane, gdy przekraczają sztuczną granicę. Ze względu na efekt wyznaczany przez granicę informacje o kształcie i powierzchni są wykorzystywane do szacowania odległości podróży na podstawie pomiarów lub do lokalizowania liczników ruchu, stacji pomiaru ruchu lub systemów monitorowania ruchu. Z tej samej perspektywy Theobald (2001; źródło) argumentował, że miary niekontrolowanego rozwoju miast powinny uwzględniać współzależności i interakcje z pobliskimi obszarami wiejskimi.

W analizie przestrzennej problem granic został omówiony wraz z problemem modyfikowalnej jednostki powierzchniowej (MAUP), ponieważ MAUP jest powiązany z dowolną jednostką geograficzną, a jednostka jest zdefiniowana przez granicę. Do celów administracyjnych dane dotyczące wskaźników polityki są zwykle agregowane w ramach większych jednostek (lub jednostek wyliczeniowych), takich jak obwody spisowe, okręgi szkolne, gminy i powiaty. Sztuczne jednostki służą celom podatkowym i świadczeniu usług. Na przykład gminy mogą skutecznie reagować na potrzeby społeczeństwa w swoich jurysdykcjach. Jednak w takich zagregowanych przestrzennie jednostkach nie można zidentyfikować przestrzennych odmian szczegółowych zmiennych społecznych. Problem zauważa się, gdy mierzy się średni stopień zmiennej i jej nierówny rozkład w przestrzeni.

Sugerowane rozwiązania i oceny rozwiązań

Zaproponowano kilka strategii rozwiązywania problemów z granicami geograficznymi w pomiarach i analizach. Aby określić skuteczność strategii, Griffith dokonał przeglądu tradycyjnych technik, które zostały opracowane w celu złagodzenia efektów krawędziowych: ignorowanie efektów, wykonanie mapowania torusa, konstrukcja empirycznej strefy buforowej, konstrukcja sztucznej strefy buforowej, ekstrapolacja do strefy buforowej, wykorzystanie współczynnika korygującego itp. Pierwsza metoda (tj. ignorowanie efektów krawędziowych) zakłada nieskończoną powierzchnię, na której efekty krawędziowe nie występują. W rzeczywistości podejście to było stosowane przez tradycyjne teorie geograficzne (np. teoria miejsc centralnych ). Jego główną wadą jest to, że zjawiska empiryczne zachodzą na skończonym obszarze, więc nieskończona i jednorodna powierzchnia jest nierealna. Pozostałe pięć podejść jest podobnych pod tym względem, że próbowały uzyskać obiektywne oszacowanie parametrów, to znaczy zapewnić medium, za pomocą którego usuwane są efekty krawędziowe. (Nazwał te rozwiązania operacyjne, w przeciwieństwie do rozwiązań statystycznych, które zostaną omówione poniżej). W szczególności techniki te mają na celu zebranie danych poza granicami badanego obszaru i pasują do większego modelu, tj. ograniczające obszar badań. Jednak poprzez analizę symulacji Griffith i Amrhein zidentyfikowali nieadekwatność takiej techniki przekraczania granic. Ponadto technika ta może powodować problemy związane ze statystyką wielkoobszarową, czyli błąd ekologiczny. Rozszerzając granicę badanego obszaru, można zignorować zmiany w skali mikro w granicach.

Jako alternatywę dla rozwiązań operacyjnych, Griffith zbadał trzy techniki korygujące (tj. rozwiązania statystyczne ) w usuwaniu z wnioskowania błędu spowodowanego granicami. Są one (1) oparte na uogólnionej teorii najmniejszych kwadratów, (2) wykorzystują zmienne fikcyjne i strukturę regresji (jako sposób na utworzenie strefy buforowej) oraz (3) traktują problem brzegowy jako problem brakujących wartości. Jednak techniki te wymagają raczej ścisłych założeń dotyczących interesującego nas procesu. Na przykład rozwiązanie zgodne z uogólnioną teorią najmniejszych kwadratów wykorzystuje modelowanie szeregów czasowych, które wymaga dowolnej macierzy transformacji, aby dopasować wielokierunkowe zależności i wiele jednostek granicznych występujących w danych geograficznych. Martin argumentował również, że niektóre z podstawowych założeń technik statystycznych są nierealistyczne lub nadmiernie surowe. Co więcej, sam Griffith (1985) również zidentyfikował niższość technik poprzez analizę symulacyjną.

Jako szczególnie przydatne przy użyciu technologii GIS, możliwym rozwiązaniem dotyczącym zarówno efektów krawędzi, jak i kształtu jest ponowne oszacowanie przestrzeni lub procesu przy powtarzających się losowych realizacjach granicy. To rozwiązanie zapewnia rozkład eksperymentalny, który można poddać testom statystycznym. W związku z tym niniejsza strategia bada wrażliwość wyniku estymacji w zależności od zmian w założeniach brzegowych. Dzięki narzędziom GIS można systematycznie manipulować granicami. Następnie narzędzia przeprowadzają pomiar i analizę procesu przestrzennego w tak zróżnicowanych granicach. W związku z tym taka analiza wrażliwości umożliwia ocenę wiarygodności i solidności środków opartych na miejscu, które zostały określone w sztucznych granicach. Tymczasem zmiany w założeniach granicznych dotyczą nie tylko zmiany lub pochylenia kątów granicznych, ale także zróżnicowania w badaniu obszarów granicznych i wewnętrznych oraz uwzględnienia możliwości, że izolowane punkty zbierania danych w pobliżu granicy mogą wykazywać duże wariancje.

Zobacz też