التحليل المكاني

الموسوعة الحرة
خريطة من إعداد الدكتور جون سنو من لندن ، تُظهر تجمعات حالات الكوليرا في تفشي وباء الكوليرا في شارع برود عام 1854. وكانت هذه إحدى أولى استخدامات التحليل المكاني القائم على الخرائط.

التحليل المكاني هو أي من التقنيات الرسمية التي تدرس الكيانات باستخدام خصائصها الطوبولوجية أو الهندسية أو الجغرافية ، ويُستخدم بشكل أساسي في التصميم الحضري . يشمل التحليل المكاني مجموعة متنوعة من التقنيات التي تستخدم مناهج تحليلية مختلفة، وخاصة الإحصاء المكاني . يمكن تطبيقه في مجالات متنوعة مثل علم الفلك ، بدراساته لمواقع المجرات في الكون ، أو هندسة تصنيع الرقائق، باستخدام خوارزميات "التحديد والتوجيه" لبناء هياكل أسلاك معقدة. وبمعنى أدق، يُعد التحليل المكاني هو التحليل الجغرافي المكاني ، وهي التقنية المطبقة على الهياكل على المستوى البشري، ولا سيما في تحليل البيانات الجغرافية . يمكن تطبيقه أيضًا على علم الجينوم، كما هو الحال في بيانات النسخ الجيني ، ولكنه مخصص في المقام الأول للبيانات المكانية.

تنشأ قضايا معقدة في التحليل المكاني، كثير منها غير محدد بوضوح أو غير محلول تمامًا، لكنها تشكل أساسًا للبحوث الحالية. وأهم هذه القضايا هي مشكلة تحديد الموقع المكاني للكيانات قيد الدراسة. ويصعب تصنيف تقنيات التحليل المكاني نظرًا لكثرة مجالات البحث المختلفة، وتنوع المناهج الأساسية المتاحة، وتعدد أشكال البيانات.

تاريخ

بدأ التحليل المكاني بمحاولات مبكرة في رسم الخرائط والمسح . يعود تاريخ مسح الأراضي إلى ما لا يقل عن 1400 قبل الميلاد في مصر، حيث كانت تُقاس أبعاد قطع الأراضي الخاضعة للضريبة باستخدام حبال القياس وخيوط الخيط. [ 1 ] ساهمت العديد من المجالات في تطوره إلى شكله الحديث. فقد ساهم علم الأحياء من خلال الدراسات النباتية لتوزيع النباتات عالميًا ومواقعها المحلية، والدراسات السلوكية لحركة الحيوانات، والدراسات البيئية للمناظر الطبيعية للكتل النباتية، والدراسات البيئية لديناميات السكان المكانية، ودراسة الجغرافيا الحيوية . كما ساهم علم الأوبئة من خلال العمل المبكر على رسم خرائط الأمراض، ولا سيما عمل جون سنو في رسم خريطة لتفشي الكوليرا، بالإضافة إلى أبحاث حول رسم خرائط انتشار الأمراض ودراسات الموقع لتقديم الرعاية الصحية. وقد ساهم علم الإحصاء بشكل كبير من خلال العمل في الإحصاء المكاني. وساهم علم الاقتصاد بشكل ملحوظ من خلال الاقتصاد القياسي المكاني . ويُعد نظام المعلومات الجغرافية حاليًا مساهمًا رئيسيًا نظرًا لأهمية البرامج الجغرافية في أدوات التحليل الحديثة. ساهم الاستشعار عن بُعد بشكلٍ كبير في التحليل المورفومتري وتحليل التجميع. كما ساهم علم الحاسوب بشكلٍ كبير من خلال دراسة الخوارزميات، لا سيما في الهندسة الحسابية . ولا تزال الرياضيات تُقدّم الأدوات الأساسية للتحليل والكشف عن تعقيد المجال المكاني، على سبيل المثال، من خلال الأعمال الحديثة حول الفراكتلات وثبات المقياس . ويُوفّر النمذجة العلمية إطارًا مفيدًا للمناهج الجديدة.

قضايا أساسية

يواجه التحليل المكاني العديد من القضايا الأساسية في تحديد موضوعات دراسته، وفي بناء العمليات التحليلية المستخدمة، وفي استخدام الحواسيب في التحليل، وفي حدود وخصوصيات التحليلات المعروفة، وفي عرض نتائج التحليل. وتُعدّ العديد من هذه القضايا مواضيع بحثية نشطة في العصر الحديث.

كثيراً ما تنشأ أخطاء شائعة في التحليل المكاني، بعضها يعود إلى رياضيات الفضاء، وبعضها الآخر إلى طرق عرض البيانات مكانياً، وبعضها إلى الأدوات المتاحة. بيانات التعداد السكاني، نظراً لحمايتها لخصوصية الأفراد من خلال تجميع البيانات في وحدات محلية، تُثير عدداً من الإشكاليات الإحصائية. الطبيعة الكسورية للساحل تجعل قياس طوله بدقة أمراً صعباً، إن لم يكن مستحيلاً. يمكن لبرنامج حاسوبي، يقوم برسم خطوط مستقيمة على منحنى الساحل، أن يحسب بسهولة أطوال الخطوط التي يُحددها. مع ذلك، قد لا تحمل هذه الخطوط المستقيمة أي معنى جوهري في الواقع، كما تبين بالنسبة لساحل بريطانيا .

تمثل هذه المشكلات تحديًا في التحليل المكاني نظرًا لقوة الخرائط كوسيلة عرض. فعند عرض النتائج على شكل خرائط، يجمع العرض بين البيانات المكانية، التي تتسم عمومًا بالدقة، والنتائج التحليلية التي قد تكون غير دقيقة، مما يُوحي بأن النتائج التحليلية أكثر دقة مما تُشير إليه البيانات. [ 2 ]

المشاكل الرسمية

مشكلة الحدود

تُعرف مشكلة الحدود في التحليل بأنها ظاهرة يتم فيها تمييز الأنماط الجغرافية بناءً على شكل وترتيب الحدود المرسومة لأغراض إدارية أو قياس. وتنشأ هذه المشكلة نتيجة فقدان البيانات المجاورة في التحليلات التي تعتمد على قيمها. فبينما تُقاس الظواهر الجغرافية وتُحلل ضمن وحدة محددة، قد تظهر البيانات المكانية المتطابقة إما متباعدة أو متجمعة تبعًا للحدود المحيطة بها. في تحليل البيانات النقطية، يُقيّم التباعد تبعًا للحدود. أما في تحليل البيانات المساحية، فينبغي تفسير الإحصاءات بناءً على الحدود.

مسألة وحدة المساحة القابلة للتعديل

مثال على تشويه MAUP
مثال على مشكلة وحدة المساحة القابلة للتعديل وتشويه حسابات المعدل

تُعدّ مشكلة الوحدة المساحية القابلة للتعديل (MAUP) مصدرًا للتحيز الإحصائي الذي قد يؤثر بشكل كبير على نتائج اختبارات الفرضيات الإحصائية . وتؤثر هذه المشكلة على النتائج عند تجميع المقاييس النقطية للظواهر المكانية في أقسام مكانية أو وحدات مساحية (مثل المناطق أو الأحياء )، كما هو الحال في كثافة السكان أو معدلات الإصابة بالأمراض . [ 3 ] [ 4 ] وتتأثر القيم الموجزة الناتجة (مثل المجاميع، والمعدلات، والنسب، والكثافات) بشكل وحدة التجميع وحجمها . [ 5 ]

على سبيل المثال، يمكن تجميع بيانات التعداد السكاني في مقاطعات، أو مناطق إحصائية، أو مناطق بريدية، أو مراكز شرطة، أو أي تقسيم مكاني آخر. وبالتالي، تعتمد نتائج تجميع البيانات على اختيار مُعدّ الخريطة لوحدة المساحة القابلة للتعديل (MAUP) المستخدمة في تحليله. فخريطة التعداد السكاني التي تحسب الكثافة السكانية باستخدام حدود الولايات ستُعطي نتائج مختلفة تمامًا عن خريطة تحسب الكثافة بناءً على حدود المقاطعات. علاوة على ذلك، فإن حدود المقاطعات الإحصائية قابلة للتغيير بمرور الوقت، [ 6 ] مما يعني ضرورة مراعاة وحدة المساحة القابلة للتعديل عند مقارنة البيانات السابقة بالبيانات الحالية.

مشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل

مخطط انسيابي يوضح وحدات زمنية مختارة. كما يُظهر الرسم البياني الأجرام السماوية الثلاثة المرتبطة بهذه الوحدات الزمنية.

تُعدّ مشكلة الوحدة الزمنية المُعدّلة (MTUP) مصدرًا للتحيز الإحصائي الذي يحدث في تحليل السلاسل الزمنية والتحليل المكاني عند استخدام بيانات زمنية مُجمّعة في وحدات زمنية . [ 7 ] [ 8 ] في مثل هذه الحالات، قد يؤثر اختيار الوحدة الزمنية (مثل الأيام، أو الأشهر، أو السنوات) على نتائج التحليل ويؤدي إلى تناقضات أو أخطاء في اختبار الفرضيات الإحصائية . [ 9 ]

مشكلة متوسط ​​تأثير الجوار

تُعدّ مشكلة متوسط ​​تأثير الجوار ( NEAP) مصدرًا للتحيز الإحصائي الذي قد يؤثر بشكل كبير على نتائج اختبارات الفرضيات الإحصائية. وتنشأ هذه المشكلة من تأثير تجميع الظواهر على مستوى الجوار على الأفراد عندما تؤثر عوامل التعرض المرتبطة بالتنقل على هذه الظواهر. [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] وتُشوش هذه المشكلة تأثير الجوار ، الذي يشير إلى أن جوار الشخص يؤثر على خصائصه الفردية، مثل صحته. [ 13 ] [ 14 ] وترتبط هذه المشكلة بمشكلة الحدود ، حيث قد لا تُغطي الأحياء المحددة المستخدمة في التحليل نطاق نشاط الفرد بشكل كامل إذا كانت الحدود قابلة للاختراق، ويتجاوز تنقل الفرد هذه الحدود. وقد صاغت مي-بو كوان هذا المصطلح لأول مرة في عام 2018. [ 10 ] [ 11 ]

مشكلة البائع المتجول

تهدف مسألة البائع المتجول إلى إيجاد أقصر مسار ممكن يربط كل نقطة حمراء.
حل المشكلة المذكورة أعلاه

في نظرية التعقيد الحسابي ، تطرح مسألة البائع المتجول (TSP) السؤال التالي: "بالنظر إلى قائمة المدن والمسافات بين كل زوج من المدن، ما هو أقصر مسار ممكن يمر بكل مدينة مرة واحدة بالضبط ويعود إلى مدينة البداية؟" إنها مسألة صعبة من نوع NP في التحسين التوافقي ، وهي مهمة في علوم الحاسوب النظرية وبحوث العمليات .

مشكلة المشتري المسافر ، ومشكلة توجيه المركبات ، ومشكلة النجمة الحلقية [ 15 ] هي ثلاثة تعميمات لمشكلة البائع المتجول.

ينتمي إصدار القرار من مسألة البائع المتجول (حيث يُعطى طول L ، وتتمثل المهمة في تحديد ما إذا كان الرسم البياني يحتوي على مسار لا يتجاوز طوله L ) إلى فئة المسائل NP-الكاملة . وبالتالي، من الممكن أن يزداد وقت التشغيل في أسوأ الحالات لأي خوارزمية لمسألة البائع المتجول بشكل فائق متعدد الحدود (ولكن ليس أكثر من أُسّي ) مع عدد المدن.

طُرحت هذه المسألة لأول مرة عام 1930، وهي من أكثر المسائل التي خضعت للدراسة المكثفة في مجال التحسين. وتُستخدم كمعيار للعديد من طرق التحسين. ورغم صعوبة المسألة حسابيًا، إلا أن هناك العديد من الطرق الاستدلالية والخوارزميات الدقيقة المعروفة، بحيث يمكن حل بعض الحالات التي تضم عشرات الآلاف من المدن حلاً كاملاً، بل ويمكن تقريب المسائل التي تضم ملايين المدن بنسبة خطأ لا تتجاوز 1%. [ 16 ]

مشكلة السياق الجغرافي غير المؤكد

في الجغرافيا والصحة العامة وغيرها من المجالات التي تدرس العلاقات المكانية، تُعدّ مشكلة السياق الجغرافي غير المؤكد (UGCoP) مشكلة منهجية تتمثل في أن المناطق الجغرافية المستخدمة في البحث لتمثيل بيئات الناس - مثل الأحياء أو المناطق الإحصائية أو المناطق الإدارية أو مساحات النشاط - قد تختلف عن الأماكن والفترات التي تُشكّل فعليًا الظواهر قيد الدراسة، مما قد يؤدي إلى استنتاجات مضللة. [ 17 ]

على سبيل المثال، قد تغفل دراسة تقيس تأثير الحي السكني للفرد على صحته التأثيرات البيئية التي يتعرض لها أثناء العمل أو السفر أو ممارسة الأنشطة في أماكن أخرى. [ 18 ] وقد صاغت هذا المصطلح عالمة الجغرافيا مي-بو كوان عام 2012. [ 19 ] [ 20 ]

مشكلة ويبر

في الهندسة ، تُعدّ مسألة ويبر ، نسبةً إلى ألفريد ويبر ، واحدةً من أشهر المسائل في نظرية الموقع . وهي تتطلب إيجاد نقطة في المستوى تُقلّل مجموع تكاليف النقل من هذه النقطة إلى n نقطة وجهة، حيث ترتبط كل نقطة وجهة بتكاليف مختلفة لكل وحدة مسافة.

تُعمم مسألة ويبر مسألة الوسيط الهندسي ، التي تفترض تساوي تكاليف النقل لكل وحدة مسافة لجميع نقاط الوجهة، ومسألة حساب نقطة فيرما ، وهي الوسيط الهندسي لثلاث نقاط. ولهذا السبب، تُسمى أحيانًا مسألة فيرما-ويبر، مع أن الاسم نفسه يُستخدم أيضًا لمسألة الوسيط الهندسي غير الموزون. وتُعمم مسألة ويبر بدورها بمسألة الجذب والتنافر ، التي تسمح بأن تكون بعض التكاليف سالبة، بحيث يكون البُعد الأكبر عن بعض النقاط أفضل.

التوصيف المكاني

انتشار الطاعون الدبلي في أوروبا في العصور الوسطى. تشير الألوان إلى التوزيع المكاني لتفشي الطاعون عبر الزمن.

يُقيّد تعريف الوجود المكاني للكيان التحليلات الممكنة التي يُمكن تطبيقها عليه، ويؤثر على الاستنتاجات النهائية التي يُمكن التوصل إليها. ورغم أن هذه الخاصية تنطبق أساسًا على جميع أنواع التحليل ، إلا أنها تكتسب أهمية خاصة في التحليل المكاني، لأن أدوات تعريف الكيانات ودراستها تُفضّل توصيفات مُحددة لها. تُفضّل التقنيات الإحصائية التعريف المكاني للأجسام كنقاط، نظرًا لقلة التقنيات الإحصائية التي تعمل مباشرةً على عناصر الخط أو المساحة أو الحجم. بينما تُفضّل أدوات الحاسوب التعريف المكاني للأجسام كعناصر متجانسة ومنفصلة، ​​نظرًا لمحدودية عناصر قواعد البيانات والهياكل الحاسوبية المتاحة، وسهولة إنشاء هذه الهياكل الأولية.

التبعية المكانية

التبعية المكانية هي العلاقة المكانية بين قيم المتغيرات (للمواضيع المُعرَّفة على نطاق مكاني، مثل هطول الأمطار ) أو المواقع (للمواضيع المُعرَّفة ككائنات، مثل المدن). تُقاس التبعية المكانية بوجود تبعية إحصائية في مجموعة من المتغيرات العشوائية ، يرتبط كل منها بموقع جغرافي مختلف . تكتسب التبعية المكانية أهمية في التطبيقات التي يُفترض فيها وجود مجموعة مماثلة من المتغيرات العشوائية في مواقع لم تُدرج في العينة. فعلى سبيل المثال، قد يُقاس هطول الأمطار في مجموعة من مواقع مقاييس المطر، ويمكن اعتبار هذه القياسات نتائج لمتغيرات عشوائية، ولكن من الواضح أن هطول الأمطار يحدث في مواقع أخرى، وبالتالي يكون عشوائيًا أيضًا. ولأن هطول الأمطار يُظهر خصائص الارتباط الذاتي ، يمكن استخدام تقنيات الاستيفاء المكاني لتقدير كميات هطول الأمطار في مواقع قريبة من المواقع المقاسة. [ 21 ]

كما هو الحال مع أنواع التبعية الإحصائية الأخرى، يؤدي وجود التبعية المكانية عمومًا إلى تقديرات أقل دقة للقيمة المتوسطة من عينة ما مقارنةً بما لو كانت العينات مستقلة، مع العلم أنه في حالة وجود تبعية سلبية، قد يكون متوسط ​​العينة أفضل من حالة الاستقلال. وتختلف مشكلة الاستيفاء المكاني عن مشكلة تقدير المتوسط ​​العام ، حيث تكمن المشكلة هنا في تقدير النتائج العشوائية غير المرصودة للمتغيرات في مواقع وسيطة بين أماكن إجراء القياسات، وذلك في حال وجود تبعية مكانية بين المتغيرات العشوائية المرصودة وغير المرصودة.

تشمل أدوات استكشاف التبعية المكانية: الارتباط المكاني ، ودوال التغاير المكاني ، وشبه التباين . ومن طرق الاستيفاء المكاني طريقة كريغينغ ، وهي نوع من أفضل التنبؤات الخطية غير المتحيزة . يُعد موضوع التبعية المكانية ذا أهمية بالغة في الإحصاء الجيولوجي والتحليل المكاني.

الارتباط الذاتي المكاني

تقرير الارتباط الذاتي المكاني الذي تم إنشاؤه بواسطة ArcGIS Pro لسكان مقاطعات الولايات المتحدة لعام 2022

التبعية المكانية هي التغير المشترك للخصائص ضمن حيز جغرافي: إذ تبدو الخصائص في المواقع المتقاربة مترابطة، إما إيجابًا أو سلبًا. [ 22 ] تؤدي التبعية المكانية إلى مشكلة الارتباط الذاتي المكاني في الإحصاء، لأنها، مثل الارتباط الذاتي الزمني، تُخالف الأساليب الإحصائية القياسية التي تفترض استقلال المشاهدات. على سبيل المثال، قد تُنتج تحليلات الانحدار التي لا تُعالج التبعية المكانية تقديرات غير مستقرة للمعلمات، وتُؤدي إلى اختبارات دلالة غير موثوقة. تُجسد نماذج الانحدار المكاني (انظر أدناه) هذه العلاقات، ولا تُعاني من نقاط الضعف هذه. ومن المناسب أيضًا النظر إلى التبعية المكانية كمصدر للمعلومات، لا كشيء يجب تصحيحه. [ 23 ]

تتجلى التأثيرات المكانية أيضًا في عدم التجانس المكاني ، أو التباين الظاهر في عملية ما تبعًا لموقعها في الفضاء الجغرافي. فما لم يكن الفضاء متجانسًا وغير محدود، فإن لكل موقع درجة من التفرد مقارنةً بالمواقع الأخرى. وهذا يؤثر على علاقات التبعية المكانية، وبالتالي على العملية المكانية. ويعني عدم التجانس المكاني أن المعايير الإجمالية المُقدَّرة للنظام بأكمله قد لا تصف العملية وصفًا كافيًا في أي موقع مُحدد.

الارتباط المكاني

الارتباط المكاني هو مدى تشابه ترتيب الأشياء في الفضاء. ويتم تحليل أنماط توزيع ظاهرتين من خلال تراكب الخرائط. فإذا كانت التوزيعات متشابهة، يكون الارتباط المكاني قويًا، والعكس صحيح. [ 24 ] في نظم المعلومات الجغرافية ، يمكن إجراء التحليل كميًا. على سبيل المثال، يمكن تقاطع مجموعة من الملاحظات (كنقاط أو مستخرجة من خلايا نقطية) في مواقع متطابقة ودراستها باستخدام تحليل الانحدار .

على غرار الارتباط الذاتي المكاني ، يمكن أن تكون هذه أداة مفيدة للتنبؤ المكاني. في النمذجة المكانية، يسمح مفهوم الارتباط المكاني باستخدام المتغيرات المساعدة في معادلة الانحدار للتنبؤ بالمجال الجغرافي، وبالتالي إنتاج خريطة.

البعد الثاني للارتباط المكاني

يكشف البُعد الثاني للارتباط المكاني (SDA) عن العلاقة بين المتغيرات المكانية من خلال استخلاص المعلومات الجغرافية من مواقع خارج نطاق العينات. ويستفيد SDA بفعالية من المعلومات الجغرافية المفقودة خارج مواقع العينات في أساليب البُعد الأول للارتباط المكاني (FDA)، التي تستكشف الارتباط المكاني باستخدام الملاحظات في مواقع العينات. [ 25 ] وفي مجال مراقبة الصحة العامة، بحثت تقنيات التحليل المكاني في مواضيع مثل العلاقة بين معدلات الإلمام بالقراءة والكتابة وفجوات التسجيل في التأمين الصحي. [ 26 ]

التوسع

يُعدّ مقياس القياس المكاني مشكلةً مستمرةً في التحليل المكاني؛ ويمكن الاطلاع على مزيد من التفاصيل في مدخل موضوع مشكلة وحدة المساحة القابلة للتعديل (MAUP). وقد طوّر علماء بيئة المناظر الطبيعية سلسلةً من المقاييس الثابتة المقياس لجوانب علم البيئة ذات الطبيعة الكسورية . [ 27 ] وبشكلٍ عام، لا يوجد اتفاقٌ واسع النطاق على طريقة تحليل مستقلة عن المقياس للإحصاء المكاني.

أخذ العينات

تتضمن المعاينة المكانية تحديد عدد محدود من المواقع في الفضاء الجغرافي لقياس الظواهر التي تخضع للتبعية والتباين بدقة. تشير التبعية إلى أنه بما أن موقعًا ما يمكنه التنبؤ بقيمة موقع آخر، فلا حاجة إلى رصد الظواهر في كلا الموقعين. أما التباين فيشير إلى أن هذه العلاقة قد تتغير عبر المكان، وبالتالي لا يمكننا الاعتماد على درجة التبعية المرصودة خارج منطقة قد تكون صغيرة. تشمل مخططات المعاينة المكانية الأساسية المعاينة العشوائية، والعنقودية، والمنهجية. يمكن تطبيق هذه المخططات الأساسية على مستويات متعددة ضمن تسلسل هرمي مكاني محدد (مثل: منطقة حضرية، مدينة، حي). من الممكن أيضًا الاستفادة من البيانات المساعدة، على سبيل المثال، استخدام قيم العقارات كدليل في مخطط المعاينة المكانية لقياس التحصيل العلمي والدخل. كما يمكن للنماذج المكانية، مثل إحصاءات الارتباط الذاتي، والانحدار، والاستيفاء (انظر أدناه)، أن تحدد تصميم العينة.

الأخطاء الشائعة في التحليل المكاني

تؤدي القضايا الأساسية في التحليل المكاني إلى العديد من المشاكل في التحليل، بما في ذلك التحيز والتشويه والأخطاء الصريحة في الاستنتاجات التي يتم التوصل إليها. غالبًا ما تكون هذه القضايا مترابطة، ولكن بُذلت محاولات عديدة لفصل قضايا محددة عن بعضها البعض. [ 28 ]

طول

في معرض حديثه عن سواحل بريطانيا ، بيّن بينوا ماندلبروت أن بعض المفاهيم المكانية غير منطقية بطبيعتها رغم افتراض صحتها. فالأطوال في علم البيئة تعتمد بشكل مباشر على المقياس الذي تُقاس وتُدرك به. لذا، فبينما يقيس المساحون عادةً طول النهر، فإن هذا الطول لا معنى له إلا في سياق مدى ملاءمة أسلوب القياس للمسألة قيد الدراسة. [ 29 ]

مغالطة الموقع

يشير مغالطة الموقع إلى الخطأ الناتج عن التوصيف المكاني المحدد الذي تم اختياره لعناصر الدراسة، ولا سيما اختيار موضع التواجد المكاني للعنصر. [ 29 ]

قد تكون التوصيفات المكانية مبسطة أو حتى خاطئة. غالبًا ما تختزل الدراسات التي تُجرى على البشر وجودهم المكاني إلى نقطة واحدة، كعنوان منزلهم مثلاً. وهذا قد يؤدي بسهولة إلى تحليل غير دقيق، على سبيل المثال، عند دراسة انتقال الأمراض الذي قد يحدث في العمل أو المدرسة، وبالتالي بعيدًا عن المنزل. [ 29 ]

قد يُقيّد التوصيف المكاني ضمنيًا موضوع الدراسة. فعلى سبيل المثال، شاع مؤخرًا التحليل المكاني لبيانات الجريمة، لكن هذه الدراسات لا تستطيع وصف سوى أنواع الجرائم التي يمكن وصفها مكانيًا. وينتج عن ذلك العديد من خرائط الاعتداءات، دون وجود خرائط للاختلاس، مما يُؤثر على التصورات السياسية للجريمة وتصميم السياسات اللازمة لمواجهتها. [ 29 ]

المغالطة الذرية

يصف هذا الأخطاء الناجمة عن التعامل مع العناصر كـ"ذرات" منفصلة خارج سياقها المكاني. [ 29 ] تكمن المغالطة في نقل الاستنتاجات الفردية إلى الوحدات المكانية. [ 30 ]

المغالطة البيئية

تُشير المغالطة البيئية إلى الأخطاء الناجمة عن إجراء تحليلات على بيانات مُجمّعة عند محاولة استخلاص استنتاجات حول الوحدات الفردية. [ 29 ] [ 31 ] وتحدث هذه الأخطاء جزئيًا بسبب التجميع المكاني. على سبيل المثال، تُمثّل البكسل متوسط ​​درجات حرارة السطح داخل منطقة ما. وتتمثل المغالطة البيئية في افتراض أن جميع النقاط داخل المنطقة لها نفس درجة الحرارة.

حلول للمشاكل الأساسية

الفضاء الجغرافي

المسافة في مانهاتن مقابل المسافة الإقليدية: الخطوط الأحمر والأزرق والأصفر لها نفس الطول (12) في كل من الهندسة الإقليدية وهندسة سيارات الأجرة. في الهندسة الإقليدية، يبلغ طول الخط الأخضر 6 × √2  ≈ 8.48  ، وهو أقصر مسار وحيد. في هندسة سيارات الأجرة، يظل طول الخط الأخضر 12، مما يجعله ليس أقصر من أي مسار آخر معروض.

يوجد فضاء رياضي كلما توفرت لدينا مجموعة من الملاحظات وقياسات كمية لخصائصها. على سبيل المثال، يمكننا تمثيل دخل الأفراد أو سنوات دراستهم ضمن نظام إحداثيات حيث يمكن تحديد موقع كل فرد بالنسبة لكلا البُعدين. تُعد المسافة بين الأفراد داخل هذا الفضاء مقياسًا كميًا لاختلافاتهم فيما يتعلق بالدخل والتعليم. مع ذلك، في التحليل المكاني، نهتم بأنواع محددة من الفضاءات الرياضية، وهي الفضاء الجغرافي. في الفضاء الجغرافي، تتوافق الملاحظات مع مواقع في إطار قياس مكاني يُجسد قربها في العالم الحقيقي. غالبًا ما تُمثل المواقع في إطار القياس المكاني مواقع على سطح الأرض، ولكن هذا ليس شرطًا أساسيًا. يمكن لإطار القياس المكاني أيضًا أن يُجسد القرب بالنسبة، على سبيل المثال، إلى الفضاء بين النجوم أو داخل كيان بيولوجي مثل الكبد. المبدأ الأساسي هو قانون توبلر الأول للجغرافيا : إذا زادت العلاقة المتبادلة بين الكيانات مع ازدياد قربها في العالم الحقيقي، فإن التمثيل في الفضاء الجغرافي والتقييم باستخدام تقنيات التحليل المكاني يكونان مناسبين.

غالبًا ما تمثل المسافة الإقليدية بين المواقع مدى قربها، مع أن هذا مجرد احتمال واحد. ثمة عدد لا نهائي من المسافات، بالإضافة إلى المسافة الإقليدية، التي يمكن استخدامها في التحليل الكمي. على سبيل المثال، قد تكون مسافات "مانهاتن" (أو " سيارات الأجرة ")، حيث يقتصر التنقل على مسارات موازية للمحاور، أكثر دلالة من المسافات الإقليدية في المناطق الحضرية. إضافةً إلى المسافات، تؤثر علاقات جغرافية أخرى، مثل الاتصال (كوجود حدود مشتركة أو درجتها) والاتجاه، على العلاقات بين الكيانات. كما يمكن حساب مسارات التكلفة الدنيا عبر سطح التكلفة؛ على سبيل المثال، يمكن أن يمثل هذا مدى قرب المواقع عندما يتطلب السفر عبور تضاريس وعرة.

الأنواع

تتنوع البيانات المكانية بشكل كبير، وليس من السهل التوصل إلى نظام تصنيف يكون في آن واحد حصريًا وشاملًا ومبتكرًا ومرضيًا. - جي. أبتون وب. فينغلتون [ 32 ]

تحليل البيانات المكانية

تتعامل الدراسات الحضرية والإقليمية مع جداول ضخمة من البيانات المكانية المستقاة من التعدادات والاستبيانات. ومن الضروري تبسيط هذا الكم الهائل من المعلومات التفصيلية لاستخلاص الاتجاهات الرئيسية. يسمح التحليل متعدد المتغيرات (أو تحليل العوامل ) بتغيير المتغيرات، محولًا بذلك متغيرات التعداد العديدة، والتي عادةً ما تكون مترابطة فيما بينها، إلى عدد أقل من "العوامل" أو "المكونات الرئيسية" المستقلة، وهي في الواقع المتجهات الذاتية لمصفوفة ارتباط البيانات مُرجّحة بمعكوس قيمها الذاتية. لهذا التغيير في المتغيرات ميزتان رئيسيتان:

  1. بما أن المعلومات تتركز على العوامل الجديدة الأولى، فمن الممكن الاحتفاظ بعدد قليل منها فقط مع فقدان كمية ضئيلة من المعلومات؛ ويؤدي رسم خرائط لها إلى إنتاج خرائط أقل عددًا وأكثر أهمية.
  2. العوامل، أو بالأحرى المتجهات الذاتية، متعامدة بحكم تعريفها، أي غير مترابطة. في معظم الحالات، يكون العامل المهيمن (ذي القيمة الذاتية الأكبر) هو المكون الاجتماعي، الذي يفصل بين الأغنياء والفقراء في المدينة. ولأن العوامل غير مترابطة، فإن عمليات أخرى أصغر من الوضع الاجتماعي، والتي كانت ستبقى خفية لولا ذلك، تظهر في العوامل الثانية والثالثة، وهكذا.

يعتمد تحليل العوامل على قياس المسافات بين المشاهدات  ، لذا يُعد اختيار المقياس المناسب أمرًا بالغ الأهمية. ومن بين المقاييس الأكثر استخدامًا: المقياس الإقليدي (تحليل المكونات الرئيسية)، ومسافة مربع كاي (تحليل التوافق)، ومسافة ماهالانوبيس المعممة (تحليل التمييز). [ 33 ] كما تم اقتراح نماذج أكثر تعقيدًا، تستخدم معاملات التشابه أو التدوير. [ 34 ]

بدأ استخدام الأساليب متعددة المتغيرات في التحليل المكاني فعليًا في خمسينيات القرن العشرين (مع أن بعض الأمثلة تعود إلى مطلع القرن)، وبلغ ذروته في سبعينيات القرن نفسه، مع تزايد قوة الحواسيب وسهولة الوصول إليها. ففي عام ١٩٤٨، وفي منشورٍ رائد، بيّن عالما الاجتماع ويندل بيل وإشرف شوقي [ ٣٥ ] أن معظم سكان المدن في الولايات المتحدة والعالم يمكن تمثيلهم بثلاثة عوامل مستقلة  : ١- «  الوضع الاجتماعي والاقتصادي  »، الذي يُميّز الأحياء الغنية والفقيرة، ويتوزع في قطاعات تمتد على طول الطرق السريعة من مركز المدينة، ٢- «  دورة الحياة  »، أي التركيبة العمرية للأسر، والموزعة في دوائر متحدة المركز، ٣- «  العرق والإثنية  »، الذي يُحدد تجمعات المهاجرين داخل المدينة. وفي عام ١٩٦١، وفي دراسة رائدة، استخدم الجغرافيون البريطانيون التحليل العاملي لتصنيف المدن البريطانية. [ 36 ] استخدم برايان جيه بيري، من جامعة شيكاغو، وطلابه هذه الطريقة على نطاق واسع، [ 37 ] حيث طبقوها على أهم مدن العالم، وكشفوا عن بنى اجتماعية مشتركة. [ 38 ] كان استخدام تحليل العوامل في الجغرافيا، الذي سهّلته الحواسيب الحديثة، واسع الانتشار، ولكنه لم يكن دائمًا حكيمًا. [ 39 ]

بما أن المتجهات المستخرجة تُحدد بواسطة مصفوفة البيانات، فإنه لا يمكن مقارنة العوامل المُستخلصة من تعدادات سكانية مختلفة. يتمثل أحد الحلول في دمج عدة مصفوفات تعداد سكاني في جدول واحد، يمكن تحليله لاحقًا. إلا أن هذا الحل يفترض ثبات تعريف المتغيرات بمرور الوقت، وينتج عنه جداول ضخمة يصعب التعامل معها. يقترح علماء القياس النفسي حلاً أفضل [ 40 ] ، حيث يُجمع البيانات في "  مصفوفة مكعبة  " بثلاثة عناصر (مثل المواقع، والمتغيرات، والفترات الزمنية). ينتج عن تحليل العوامل الثلاثي ثلاث مجموعات من العوامل المرتبطة بمصفوفة مكعبة أساسية صغيرة  [ 41 ] .  لم يُستخدم هذا الأسلوب، الذي يُظهر تطور البيانات بمرور الوقت، على نطاق واسع في الجغرافيا [ 42 ] . مع ذلك، في لوس أنجلوس [ 43 ] ، فقد أظهر دور وسط المدينة، الذي كان يُتجاهل تقليديًا، كمركز تنظيمي للمدينة بأكملها على مدى عقود.

الارتباط الذاتي المكاني

تجمعات النسبة المئوية المقدرة للأشخاص الذين يعيشون في فقر حسب المقاطعة في الولايات المتحدة المتجاورة في عام 2020، محسوبة باستخدام مؤشر موران المحلي لأنسلين

تقيس إحصاءات الارتباط الذاتي المكاني وتحلل درجة التبعية بين المشاهدات في حيز جغرافي. ومن إحصاءات الارتباط الذاتي المكاني الكلاسيكية إحصاءات موران.أنا{\displaystyle I}جيري​ج{\displaystyle C}جيتيس​جي{\displaystyle G}والقطع الناقص للانحراف المعياري . تتطلب هذه الإحصائيات قياس مصفوفة الأوزان المكانية التي تعكس شدة العلاقة الجغرافية بين المشاهدات في منطقة ما، مثل المسافات بين الجيران، أو أطوال الحدود المشتركة، أو ما إذا كانت تقع ضمن فئة اتجاهية محددة مثل "الغرب". تقارن إحصائيات الارتباط الذاتي المكاني الكلاسيكية الأوزان المكانية بعلاقة التغاير عند أزواج من المواقع. يشير الارتباط الذاتي المكاني الأكثر إيجابية من المتوقع عشوائيًا إلى تكتل القيم المتشابهة عبر الفضاء الجغرافي، بينما يشير الارتباط الذاتي المكاني السلبي الكبير إلى أن القيم المجاورة أكثر اختلافًا مما هو متوقع عشوائيًا، مما يوحي بنمط مكاني مشابه لرقعة الشطرنج.

إحصائيات الارتباط الذاتي المكاني مثل مورانأنا{\displaystyle I}وجيريج{\displaystyle C}تُعتبر هذه الإحصاءات عالمية لأنها تُقدّر الدرجة الإجمالية للترابط المكاني لمجموعة بيانات. ويشير احتمال وجود تباين مكاني إلى أن درجة الترابط المُقدّرة قد تختلف اختلافًا كبيرًا عبر الفضاء الجغرافي. وتُقدّم إحصاءات الترابط المكاني المحلية تقديرات مُفصّلة على مستوى وحدات التحليل المكاني، مما يسمح بتقييم علاقات التبعية عبر المكان.جي{\displaystyle G}تقارن الإحصاءات الأحياء بالمتوسط ​​العالمي وتحدد المناطق المحلية ذات الارتباط الذاتي القوي. نسخ محلية منأنا{\displaystyle I}وج{\displaystyle C}تتوفر الإحصائيات أيضاً.

عدم التجانس المكاني

الغطاء الأرضي المحيط بمدينة ماديسون، ويسكونسن. الحقول ملونة باللون الأصفر والبني، والماء ملون باللون الأزرق، والأسطح الحضرية ملونة باللون الأحمر.

التباين المكاني خاصية تُنسب عادةً إلى المناظر الطبيعية أو إلى التجمعات السكانية . ويشير إلى التوزيع غير المتكافئ لتراكيز مختلفة من كل نوع داخل منطقة ما. فالمناظر الطبيعية ذات التباين المكاني تحتوي على مزيج من تراكيز أنواع متعددة من النباتات أو الحيوانات (بيولوجية)، أو من التكوينات التضاريسية (جيولوجية)، أو من الخصائص البيئية (مثل هطول الأمطار، ودرجة الحرارة، والرياح) التي تملأ مساحتها. أما التجمع السكاني الذي يُظهر تباينًا مكانيًا فهو الذي تتوزع فيه تراكيز مختلفة من أفراد هذا النوع بشكل غير متكافئ عبر منطقة ما؛ وهو ما يُرادف تقريبًا مصطلح "التوزيع المتقطع".

التفاعل المكاني

تُستخدم نماذج التفاعل المكاني، أو ما يُعرف بـ" نماذج الجاذبية "، لتقدير تدفق الأفراد أو المواد أو المعلومات بين المواقع في الفضاء الجغرافي. تشمل العوامل المؤثرة متغيرات دافعة للمواقع الأصلية، مثل عدد السكان في المناطق السكنية، ومتغيرات جاذبية للوجهات، مثل مساحة المكاتب في مناطق العمل، وعلاقات التقارب بين المواقع، والتي تُقاس بمسافة القيادة أو وقت السفر. إضافةً إلى ذلك، يجب تحديد العلاقات الطوبولوجية، أو الترابطية ، بين المناطق، مع الأخذ في الاعتبار العلاقة المتضاربة غالبًا بين المسافة والطوبولوجيا؛ فعلى سبيل المثال، قد لا يُظهر حيان متجاوران أي تفاعل يُذكر إذا كانا يفصل بينهما طريق سريع. بعد تحديد الأشكال الوظيفية لهذه العلاقات، يُمكن للمحلل تقدير معلمات النموذج باستخدام بيانات التدفق المرصودة وتقنيات التقدير القياسية، مثل طريقة المربعات الصغرى العادية أو طريقة الاحتمال الأقصى. تتضمن نماذج التفاعل المكاني، التي تُركز على الوجهات المتنافسة، التقارب بين الوجهات (أو المواقع الأصلية) بالإضافة إلى التقارب بين المواقع الأصلية والوجهات؛ وهذا يُجسد تأثير تكتل الوجهات (المواقع الأصلية) على التدفقات.

الاستيفاء المكاني

تُقدّر طرق الاستيفاء المكاني المتغيرات في المواقع غير المرصودة في الفضاء الجغرافي بناءً على قيمها في المواقع المرصودة. تشمل الطرق الأساسية ترجيح المسافة العكسية ، حيث يُخفّض هذا الترجيح قيمة المتغير مع تناقص قربه من الموقع المرصود. أما طريقة كريغينغ فهي طريقة أكثر تطورًا، إذ تستوفي القيم عبر الفضاء وفقًا لعلاقة تأخير مكاني تتضمن مكونات منتظمة وعشوائية. وهذا يُتيح استيعاب نطاق واسع من العلاقات المكانية للقيم الكامنة بين المواقع المرصودة. تُقدّم طريقة كريغينغ تقديرات مثلى بالنظر إلى علاقة التأخير المفترضة، ويمكن رسم خرائط تقديرات الخطأ لتحديد ما إذا كانت هناك أنماط مكانية.

الانحدار المكاني

تُجسّد أساليب الانحدار المكاني التبعية المكانية في تحليل الانحدار ، متجنبةً بذلك المشكلات الإحصائية كعدم استقرار المعاملات وعدم موثوقية اختبارات الدلالة، فضلاً عن توفير معلومات حول العلاقات المكانية بين المتغيرات المعنية. وبحسب التقنية المُستخدمة، يُمكن أن تظهر التبعية المكانية في نموذج الانحدار كعلاقات بين المتغيرات المستقلة والمتغير التابع، أو بين المتغيرات التابعة وفترة تأخر مكاني لها، أو في حدود الخطأ. يُعدّ الانحدار الموزون جغرافيًا (GWR) نسخة محلية من الانحدار المكاني، حيث يُولّد معاملات مُفصّلة حسب الوحدات المكانية للتحليل. [ 44 ] وهذا يُتيح تقييم التباين المكاني في العلاقات المُقدّرة بين المتغيرات المستقلة والتابعة. أثبت استخدام النمذجة الهرمية البايزية [ 45 ] بالتزامن مع طرق مونت كارلو لسلاسل ماركوف (MCMC) فعاليته مؤخرًا في نمذجة العلاقات المعقدة باستخدام نماذج بواسون-جاما-CAR، وبواسون-لوغاريتمي طبيعي-SAR، أو نماذج اللوجيت ذات التشتت الزائد. وتشمل الحزم الإحصائية لتطبيق هذه النماذج البايزية باستخدام MCMC كلاً من WinBugs و CrimeStat ، بالإضافة إلى العديد من الحزم المتاحة عبر لغة البرمجة R. [ 46 ]

تُستخدم العمليات العشوائية المكانية، مثل العمليات الغاوسية، بشكل متزايد في تحليل الانحدار المكاني. وقد طُبقت نماذج مُعدّلة من الانحدار الموزون جغرافيًا (GWR)، تُعرف بنماذج المعاملات المتغيرة مكانيًا، لإجراء الاستدلال البايزي. [ 45 ] ويمكن أن تصبح العمليات العشوائية المكانية فعّالة حسابيًا باستخدام نماذج العمليات الغاوسية القابلة للتوسع، مثل عمليات التنبؤ الغاوسية [ 47 ] وعمليات الجوار الغاوسي الأقرب (NNGP). [ 48 ]

الشبكات العصبية المكانية

تُشكّل الشبكات العصبية المكانية (SNNs) فئةً فرعيةً من الشبكات العصبية المُخصصة (NNs) لتمثيل الظواهر الجغرافية والتنبؤ بها. وهي تُحسّن عمومًا الدقة الإحصائية والموثوقية للشبكات العصبية غير المكانية/الكلاسيكية عند التعامل مع مجموعات البيانات الجغرافية المكانية ، وكذلك النماذج المكانية (الإحصائية) الأخرى (مثل نماذج الانحدار المكاني) عندما تُظهر متغيرات مجموعات البيانات الجغرافية المكانية علاقات غير خطية . [ 49 ] [ 50 ] [ 51 ] ومن أمثلة الشبكات العصبية المكانية: شبكات OSFA العصبية المكانية، وشبكات SVANNs، وشبكات GWNNs.

التقلب المكاني

تصف نماذج التقلب المكاني التبعية المكانية أو المكانية-الزمانية في التباين الشرطي لعملية ما، موسعةً مفهوم التباين الشرطي التلقائي (ARCH) من السلاسل الزمنية إلى السياقات المكانية. وتأخذ هذه النماذج في الحسبان أن التباين في موقع ما قد يكون مرتبطًا بالتباين في المواقع المجاورة، وفقًا لمصفوفة الأوزان المكانية. ويتوافق هذا مع إحدى صيغ قانون أربيا للجغرافيا الذي ينص على أن "كل شيء مرتبط بكل شيء آخر، ولكن الأشياء التي تُلاحظ بدقة مكانية منخفضة تكون أكثر ارتباطًا من الأشياء التي تُلاحظ بدقة مكانية أعلى".

قدّم أوتو، وشميد، وغارثوف (2018) [ 52 ] إطار عمل ARCH/GARCH المكاني والزماني المعمم ، والذي يسمح للتباين الشرطي في موقع ما بالاعتماد على مربعات البواقي السابقة الموزونة من المواقع المجاورة، وفي الحالة المكانية الزمنية، على تبايناته الشرطية السابقة الخاصة به. واقترح ساتو وماتسودا (2017) [ 53 ] نموذج log-ARCH المكاني كصياغة بديلة.

تجد نماذج التقلب المكاني تطبيقات في مجالات تنتشر فيها المخاطر أو عدم اليقين عبر المكان، بما في ذلك الاقتصاد الإقليمي، وتقييم المخاطر البيئية، والشبكات المالية. وقد لخصت مراجعة حديثة التطورات المنهجية، واستراتيجيات التقدير، وتطبيقات نماذج التقلب المكاني والزماني المكاني في مختلف المجالات. [ 54 ]

المحاكاة والنمذجة

تتسم نماذج التفاعل المكاني بالتجميع والمنهجية التنازلية، إذ تحدد علاقة تحكم شاملة للتدفق بين المواقع. وتشترك في هذه السمة أيضاً النماذج الحضرية، مثل تلك القائمة على البرمجة الرياضية، أو التدفقات بين القطاعات الاقتصادية، أو نظرية العرض والإيجار. ويتمثل منظور نمذجة بديل في تمثيل النظام على أعلى مستوى ممكن من التفصيل، ودراسة نشوء الأنماط والعلاقات المعقدة من أسفل إلى أعلى، انطلاقاً من السلوك والتفاعلات على المستوى الفردي.

تشير نظرية الأنظمة التكيفية المعقدة ، عند تطبيقها على التحليل المكاني، إلى أن التفاعلات البسيطة بين الكيانات المتقاربة يمكن أن تؤدي إلى كيانات مكانية معقدة ومستمرة ووظيفية على المستويات الكلية. ومن بين أساليب المحاكاة المكانية الأساسية، الأتمتة الخلوية والنمذجة القائمة على العوامل. تفرض نمذجة الأتمتة الخلوية إطارًا مكانيًا ثابتًا، مثل خلايا الشبكة، وتحدد قواعد تُملي حالة الخلية بناءً على حالات الخلايا المجاورة لها. ومع مرور الوقت، تظهر أنماط مكانية نتيجة لتغير حالات الخلايا تبعًا لجيرانها، مما يُغير الظروف للفترات الزمنية المستقبلية. على سبيل المثال، يمكن أن تُمثل الخلايا مواقع في منطقة حضرية، ويمكن أن تكون حالاتها أنواعًا مختلفة من استخدامات الأراضي. ومن الأنماط التي يمكن أن تنشأ من التفاعلات البسيطة لاستخدامات الأراضي المحلية، المناطق المكتبية والتوسع العمراني . أما النمذجة القائمة على العوامل ، فتستخدم كيانات برمجية (عوامل) ذات سلوك هادف (أهداف)، ويمكنها التفاعل مع بيئتها وتعديلها أثناء سعيها لتحقيق أهدافها. وعلى عكس الخلايا في الأتمتة الخلوية، تسمح المحاكاة للعوامل بالحركة المكانية. على سبيل المثال، يمكن نمذجة تدفق حركة المرور وديناميكياتها باستخدام نماذج تمثل مركبات فردية تسعى إلى تقليل وقت السفر بين نقاط انطلاق ووجهات محددة. وفي سبيل تحقيق هذا الهدف، يجب على هذه النماذج تجنب الاصطدام بمركبات أخرى تسعى بدورها إلى تقليل وقت سفرها. تُعدّ الأتمتة الخلوية والنمذجة القائمة على النماذج استراتيجيات نمذجة متكاملة، ويمكن دمجها في نظام أتمتة جغرافية مشترك، حيث تكون بعض النماذج ثابتة بينما تكون نماذج أخرى متحركة.

يلعب المعايرة دورًا محوريًا في كلٍ من أساليب المحاكاة والنمذجة الخلوية (CA) ونمذجة العوامل (ABM). اقترحت المناهج الأولية للمحاكاة الخلوية أساليب معايرة قوية تعتمد على طرق مونت كارلو العشوائية. [ 55 ] [ 56 ] وتعتمد أساليب نمذجة العوامل على قواعد اتخاذ القرار الخاصة بالعوامل (والتي تُستخلص في كثير من الحالات من أساليب البحث النوعي، مثل الاستبيانات). [ 57 ] أما خوارزميات التعلم الآلي الحديثة فتُعاير باستخدام مجموعات التدريب، على سبيل المثال لفهم خصائص البيئة المبنية. [ 58 ]

الإحصاء الجغرافي متعدد النقاط (MPS)

يُعد التحليل المكاني لنموذج جيولوجي مفاهيمي الهدف الرئيسي لأي خوارزمية MPS. وتقوم هذه الطريقة بتحليل الإحصاءات المكانية للنموذج الجيولوجي، والتي تُسمى صورة التدريب، وتُنتج نماذج للظواهر تتوافق مع تلك الإحصاءات المدخلة متعددة النقاط.

إحدى خوارزميات MPS الحديثة المستخدمة لإنجاز هذه المهمة هي طريقة هونارخاه القائمة على الأنماط. [ 59 ] في هذه الطريقة، يُستخدم نهج قائم على المسافة لتحليل الأنماط في صورة التدريب. وهذا يسمح بإعادة إنتاج إحصائيات النقاط المتعددة، والخصائص الهندسية المعقدة لصورة التدريب. كل مخرج من مخرجات خوارزمية MPS هو تمثيل يمثل حقلاً عشوائياً. ويمكن استخدام عدة تمثيلات معاً لتحديد عدم اليقين المكاني كمياً.

إحدى الطرق الحديثة التي قدمها طهماسبى وآخرون [ 60 ] تستخدم دالة الارتباط المتبادل لتحسين إعادة إنتاج الأنماط المكانية. أطلقوا على طريقة محاكاة MPS الخاصة بهم اسم خوارزمية CCSIM. تتميز هذه الطريقة بقدرتها على تحديد الترابط المكاني والتباين وعدم اليقين كميًا. علاوة على ذلك، لا تتأثر هذه الطريقة بنوع البيانات، وهي قادرة على محاكاة كل من السيناريوهات الفئوية والمستمرة. يمكن استخدام خوارزمية CCSIM مع أي أنظمة ثابتة أو غير ثابتة أو متعددة المتغيرات، كما أنها توفر نموذجًا بصريًا عالي الجودة [ 61 ] [ 62 ] .

التحليل الجغرافي المكاني والهيدروسبتيكي

التحليل الجغرافي المكاني والهيدروسبتي ، أو ببساطة التحليل المكاني ، [ 63 ] هو منهج لتطبيق التحليل الإحصائي وتقنيات تحليلية أخرى على البيانات ذات البُعد الجغرافي أو المكاني. ويستخدم هذا التحليل عادةً برامج قادرة على إنشاء الخرائط ومعالجة البيانات المكانية، وتطبيق أساليب تحليلية على مجموعات البيانات الأرضية أو الجغرافية ، بما في ذلك استخدام نظم المعلومات الجغرافية وعلم الجيوماتكس . [ 64 ] [ 65 ] [ 66 ]

استخدام نظم المعلومات الجغرافية

نظم المعلومات الجغرافية (GIS) - مجال واسع يوفر مجموعة متنوعة من القدرات المصممة لالتقاط وتخزين ومعالجة وتحليل وإدارة وعرض جميع أنواع البيانات الجغرافية - تستخدم التحليل الجغرافي المكاني والهيدروسباتي في مجموعة متنوعة من السياقات والعمليات والتطبيقات.

التطبيقات الأساسية

طُوِّر التحليل الجغرافي المكاني والهيدروسبتي، باستخدام نظم المعلومات الجغرافية ، لمعالجة المشكلات في العلوم البيئية والحياتية، ولا سيما علم البيئة والجيولوجيا وعلم الأوبئة . وقد امتد استخدامه ليشمل جميع القطاعات تقريبًا ، بما في ذلك الدفاع والاستخبارات والمرافق العامة والموارد الطبيعية (مثل النفط والغاز والغابات وغيرها) والعلوم الاجتماعية والطب والسلامة العامة (مثل إدارة الطوارئ وعلم الجريمة) والحد من مخاطر الكوارث وإدارتها والتكيف مع تغير المناخ . وتنتج الإحصاءات المكانية عادةً من الملاحظة أكثر من التجربة. ويُستخدم التحليل الهيدرومكاني بشكل خاص في دراسة البيئة المائية، وتحديدًا العناصر المتعلقة بسطح الماء وعموده وقاعه وما تحته والمناطق الساحلية.

العمليات الأساسية

يرتبط نظام المعلومات الجغرافية المتجهي عادةً بعمليات مثل تراكب الخرائط (دمج خريطتين أو أكثر أو طبقات خرائط وفقًا لقواعد محددة مسبقًا)، والتحديد البسيط (تحديد مناطق الخريطة ضمن مسافة محددة من معلم واحد أو أكثر، مثل المدن أو الطرق أو الأنهار)، وعمليات أساسية مماثلة. ويعكس هذا (وينعكس في) استخدام مصطلح التحليل المكاني ضمن "مواصفات المعالم البسيطة" في اتحاد البيانات الجغرافية المكانية المفتوحة ( OGC ). أما بالنسبة لنظام المعلومات الجغرافية النقطي، المستخدم على نطاق واسع في العلوم البيئية والاستشعار عن بُعد، فيعني هذا عادةً مجموعة من الإجراءات المطبقة على خلايا الشبكة في خريطة واحدة أو أكثر (أو صور)، والتي غالبًا ما تتضمن عمليات تصفية و/أو عمليات جبرية (جبر الخرائط). تتضمن هذه التقنيات معالجة طبقة نقطية واحدة أو أكثر وفقًا لقواعد بسيطة ينتج عنها طبقة خريطة جديدة، على سبيل المثال استبدال قيمة كل خلية بمجموعة من قيم الخلايا المجاورة لها، أو حساب مجموع أو فرق قيم سمات محددة لكل خلية شبكة في مجموعتي بيانات نقطية متطابقتين. غالبًا ما تُدرج الإحصاءات الوصفية، مثل تعداد الخلايا، والمتوسطات، والتباينات، والقيم القصوى، والقيم الدنيا، والقيم التراكمية، والتكرارات، وعدد من المقاييس الأخرى وحسابات المسافة، ضمن مصطلح التحليل المكاني. يشمل التحليل المكاني مجموعة واسعة من التقنيات الإحصائية ( الإحصاءات الوصفية، والاستكشافية ، والتفسيرية ) التي تُطبق على البيانات المتغيرة مكانيًا والتي قد تتغير بمرور الوقت. ومن بين التقنيات الإحصائية الأكثر تقدمًا، معامل جيتيس-أورد Gi* أو معامل أنسلين المحلي لموران I، واللذان يُستخدمان لتحديد أنماط التكتل للبيانات المرجعية المكانية.

العمليات المتقدمة

يتجاوز التحليل الجغرافي المكاني والهيدروسبتي عمليات رسم الخرائط ثنائية وثلاثية الأبعاد والإحصاءات المكانية. فهو متعدد الأبعاد وزمني أيضًا، ويشمل ما يلي:

  • تحليل السطح - على وجه الخصوص تحليل خصائص الأسطح الفيزيائية، مثل التدرج والجانب والرؤية ، وتحليل "حقول" البيانات الشبيهة بالسطح؛
  • تحليل الشبكات - دراسة خصائص الشبكات الطبيعية والصناعية لفهم سلوك التدفقات داخل هذه الشبكات وحولها؛ وتحليل المواقع. يمكن استخدام تحليل الشبكات القائم على نظم المعلومات الجغرافية لمعالجة طيف واسع من المشكلات العملية، مثل اختيار المسارات وتحديد مواقع المرافق (وهي مواضيع أساسية في مجال بحوث العمليات )، والمشكلات المتعلقة بالتدفقات، مثل تلك الموجودة في بحوث الهيدرومكانية والهيدرولوجيا والنقل . في كثير من الأحيان، ترتبط مشكلات تحديد المواقع بالشبكات، وبالتالي تُعالج بأدوات مصممة لهذا الغرض، ولكن في حالات أخرى، قد لا تكون للشبكات القائمة صلة تُذكر، أو قد يكون من غير العملي دمجها في عملية النمذجة. أما المشكلات التي لا ترتبط تحديدًا بالشبكات، مثل تحديد مسارات الطرق أو خطوط الأنابيب الجديدة، أو مواقع المستودعات الإقليمية، أو مواقع أبراج الهواتف المحمولة، أو اختيار مواقع الرعاية الصحية للمجتمعات الريفية، فيمكن تحليلها بفعالية (مبدئيًا على الأقل) دون الرجوع إلى الشبكات المادية القائمة. يُعد التحليل المكاني "في المستوى" قابلاً للتطبيق أيضًا في الحالات التي لا تتوفر فيها مجموعات بيانات الشبكة المناسبة، أو تكون كبيرة جدًا أو مكلفة للغاية بحيث لا يمكن استخدامها، أو عندما تكون خوارزمية تحديد الموقع معقدة للغاية أو تتضمن فحص أو محاكاة عدد كبير جدًا من التكوينات البديلة.
  • التصوير الجغرافي - إنشاء ومعالجة الصور والخرائط والرسوم البيانية والمخططات والعروض ثلاثية الأبعاد ومجموعات البيانات الجدولية المرتبطة بها. توفر حزم نظم المعلومات الجغرافية بشكل متزايد مجموعة من هذه الأدوات، بما في ذلك العروض الثابتة أو الدوارة، وإمكانية عرض الصور على تمثيلات سطحية ثنائية الأبعاد ونصف، وتوفير الرسوم المتحركة والتنقل الافتراضي، والربط الديناميكي والتحديد، والتصورات المكانية والزمانية. يُعد هذا النوع الأخير من الأدوات الأقل تطورًا، ويعكس جزئيًا النطاق المحدود لمجموعات البيانات المتوافقة المناسبة ومجموعة الأساليب التحليلية المحدودة المتاحة، على الرغم من أن هذا الوضع يتغير بسرعة. تُعزز جميع هذه الإمكانيات الأدوات الأساسية المستخدمة في التحليل المكاني طوال العملية التحليلية (استكشاف البيانات، وتحديد الأنماط والعلاقات، وبناء النماذج، وتوصيل النتائج).

الحوسبة الجغرافية المكانية والمائية المكانية المتنقلة

تقليديًا، كانت الحوسبة الجغرافية المكانية والمائية المكانية تُجرى بشكل أساسي على أجهزة الكمبيوتر الشخصية أو الخوادم. ومع ذلك، ونظرًا للإمكانيات المتزايدة للأجهزة المحمولة، تُعدّ الحوسبة الجغرافية المكانية على هذه الأجهزة اتجاهًا سريع النمو. [ 67 ] إن طبيعة هذه الأجهزة المحمولة، فضلًا عن وجود مستشعرات مفيدة، مثل مستقبلات نظام الملاحة العالمي عبر الأقمار الصناعية (GNSS) ومستشعرات الضغط الجوي، تجعلها مفيدة في جمع ومعالجة المعلومات الجغرافية المكانية والمائية المكانية ميدانيًا. إضافةً إلى المعالجة المحلية للمعلومات الجغرافية المكانية على الأجهزة المحمولة، هناك اتجاه متنامٍ آخر يتمثل في الحوسبة الجغرافية المكانية السحابية. في هذا النظام، يمكن جمع البيانات ميدانيًا باستخدام الأجهزة المحمولة، ثم إرسالها إلى خوادم سحابية لمزيد من المعالجة والتخزين النهائي. وبالمثل، يمكن إتاحة المعلومات الجغرافية المكانية والمائية المكانية للأجهزة المحمولة المتصلة عبر السحابة، مما يسمح بالوصول إلى قواعد بيانات ضخمة من المعلومات الجغرافية المكانية والمائية المكانية في أي مكان تتوفر فيه خدمة اتصال لاسلكي بالبيانات.

علم المعلومات الجغرافية والتحليل المكاني

تُعدّ خريطة التدفق هذه لمسيرة نابليون المشؤومة إلى موسكو مثالاً مبكراً وشهيراً على التصور الجغرافي. فهي تُظهر اتجاه الجيش أثناء سيره، والأماكن التي مرّت بها القوات، وحجم الجيش مع تزايد أعداد الجنود الذين ماتوا جوعاً وجراحاً، ودرجات الحرارة المتجمدة التي واجهوها.

تُؤثر نظم المعلومات الجغرافية (GIS) وعلم المعلومات الجغرافية الذي يدعم هذه التقنيات تأثيرًا كبيرًا على التحليل المكاني. فمع تزايد القدرة على جمع البيانات الجغرافية ومعالجتها، أصبح التحليل المكاني يُجرى ضمن بيئات غنية بالبيانات. تشمل أنظمة جمع البيانات الجغرافية صور الاستشعار عن بُعد، وأنظمة الرصد البيئي مثل أنظمة النقل الذكية، والتقنيات المُدركة للموقع مثل الأجهزة المحمولة التي تُبلغ عن الموقع في الوقت الفعلي تقريبًا. توفر نظم المعلومات الجغرافية منصات لإدارة هذه البيانات، وحساب العلاقات المكانية كالمسافة والاتصال والعلاقات الاتجاهية بين الوحدات المكانية، وعرض كل من البيانات الأولية ونتائج التحليل المكاني ضمن سياق خرائطي. ومن أنواعها الفرعية:

  • تجمع تقنية التصور الجغرافي (GVis) بين التصور العلمي ورسم الخرائط الرقمية لدعم استكشاف وتحليل البيانات والمعلومات الجغرافية، بما في ذلك نتائج التحليل المكاني أو المحاكاة. تستفيد هذه التقنية من ميل الإنسان إلى معالجة المعلومات المرئية في استكشاف وتحليل وتوصيل البيانات والمعلومات الجغرافية. وعلى عكس رسم الخرائط التقليدي، فإن تقنية التصور الجغرافي عادةً ما تكون ثلاثية أو رباعية الأبعاد (يشمل البعد الأخير الزمن) وتفاعلية مع المستخدم.
  • يُعدّ اكتشاف المعرفة الجغرافية (GKD) عمليةً تتمحور حول الإنسان، وتعتمد على تطبيق أدوات حاسوبية فعّالة لاستكشاف قواعد البيانات المكانية الضخمة . يشمل اكتشاف المعرفة الجغرافية التنقيب في البيانات الجغرافية ، بالإضافة إلى أنشطة أخرى ذات صلة، مثل اختيار البيانات وتنظيفها ومعالجتها المسبقة، وتفسير النتائج. كما يمكن أن تلعب تقنيات المعلومات الجغرافية دورًا محوريًا في عملية اكتشاف المعرفة الجغرافية. يقوم اكتشاف المعرفة الجغرافية على فرضية أن قواعد البيانات الضخمة تحتوي على أنماط مثيرة للاهتمام (صحيحة، وجديدة، ومفيدة، وقابلة للفهم) لا تستطيع التقنيات التحليلية التقليدية اكتشافها. ويمكن أن يكون اكتشاف المعرفة الجغرافية بمثابة عملية لتوليد الفرضيات في التحليل المكاني، حيث يُنتج أنماطًا وعلاقات مبدئية ينبغي تأكيدها باستخدام تقنيات التحليل المكاني.
  • تستخدم أنظمة دعم القرار المكاني (SDSS) البيانات المكانية الموجودة وتستخدم مجموعة متنوعة من النماذج الرياضية لإجراء توقعات مستقبلية. وهذا يسمح لمخططي المدن والمناطق باختبار قرارات التدخل قبل تنفيذها. [ 68 ]

انظر أيضاً

مواضيع عامة
تطبيقات محددة

مراجع

  1. ↑ تاريخ مسح الأراضي. تم الاطلاع عليه في 17 ديسمبر 2020. https://info.courthousedirect.com/blog/history-of-land-surveying
  2. ↑ مارك مونمونير، كيف تكذب بالخرائط، مطبعة جامعة شيكاغو، 1996.
  3. ↑ أوبنشو، ستان (1983). مسألة وحدة المساحة القابلة للتعديل (ملف PDF) . دار جيو بوكس ​​للنشر. رقم ISBN 0-86094-134-5.
  4. ↑ تشين، شيانغ؛ يي، شينيو؛ وايدنر، مايكل جيه؛ ديلميل، إريك؛ كوان، مي-بو؛ شانون، جيري؛ راسين، راسين إف؛ آدامز، آرون؛ ليانغ، لو؛ بينغ، جيا (27 ديسمبر 2022). "مراجعة منهجية لمشكلة وحدة المساحة القابلة للتعديل (MAUP) في البحوث البيئية الغذائية المجتمعية" . المعلوماتية الحضرية . 1 (1): 22. Bibcode : 2022UrbIn...1...22C . doi : 10.1007/s44212-022-00021-1 . S2CID 255206315 . 
  5. ↑ "MAUP | التعريف - قاموس دعم نظم المعلومات الجغرافية من Esri" . support.esri.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 9 مارس 2017 .
  6. ↑ الجغرافيا، مكتب الإحصاء الأمريكي. "ملاحظات حول تغيير الحدود الجغرافية" . www.census.gov . تاريخ الاسترجاع: 24 فبراير 2017 .
  7. ↑ تشنغ، تاو؛ أديبجو، مونسورو؛ بريس، توبياس (27 يونيو 2014). "مشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل (MTUP) وتأثيرها على اكتشاف التجمعات المكانية الزمنية" . PLOS ONE . 9 (6) e100465. Bibcode : 2014PLoSO...9j0465C . doi : 10.1371/journal.pone.0100465 . PMC 4074055. PMID 24971885 .  
  8. ↑ جونغ، ر. دي؛ بروين، س. دي (5 يناير 2012). "الاتجاهات الخطية في السلاسل الزمنية الموسمية للغطاء النباتي ومشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل" . علوم الأرض الحيوية . 9 (1): 71-77 . Bibcode : 2012BGeo....9...71D . doi : 10.5194/bg-9-71-2012 .
  9. ↑ ديكارد، ميكا؛ شنيل، كوري (22 أكتوبر 2022). "عدم استقرار بؤر الجريمة العنيفة زمنيًا بين الأشهر ومشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل". الجريمة والانحراف . 69 ( 6-7 ): 1312-1335 . doi : 10.1177/00111287221128483 .
  10. 1 2 كوان، مي-بو (2018). "مشكلة متوسط ​​تأثير الجوار (NEAP): عامل مُربك مراوغ لتأثير الجوار" . المجلة الدولية لبحوث البيئة والصحة العامة . 15 (9): 1841. doi : 10.3390/ijerph15091841 . PMC 6163400. PMID 30150510 .  
  11. 1 2 كوان، مي-بو (2023). "حركة الأفراد ومشكلة متوسط ​​تأثير الجوار (NEAP)" . في: لي، بين؛ شون، شي؛ أ-شينغ، تشو؛ وانغ، تسوي تشن؛ لين، هوي (محررون). التفكير الجديد في علم نظم المعلومات الجغرافية . سبرينغر. ص 95-101 . doi : 10.1007/978-981-19-3816-0_11 . ISBN  978-981-19-3818-4تم الاطلاع عليه بتاريخ 7 أكتوبر 2023 .
  12. ↑ شو، تيانتيان؛ وانغ، شيي؛ ليو، تشينغ؛ كيم، جونغهوان؛ تشانغ، جينغي؛ رن، ييوين؛ تا، نا؛ وانغ، شياوليانغ؛ وو، جيايو (أغسطس 2023). "اختلافات التعرض للون الغطاء النباتي على مستوى المجتمع والفرد: إطار تفسيري قائم على مشكلة متوسط ​​تأثير الجوار". الغابات الحضرية والمساحات الخضراء الحضرية . 86. Bibcode : 2023UFUG...8628001X . doi : 10.1016/j.ufug.2023.128001 .
  13. ↑ هام، مارتن فان؛ مانلي، ديفيد (2012). "بحوث تأثيرات الأحياء على مفترق طرق. عشرة تحديات للبحوث المستقبلية - مقدمة". البيئة والتخطيط أ: الاقتصاد والفضاء . 44 (12): 2787-2793 . doi : 10.1068/a4543 .
  14. ↑ باري، مارك (5 نوفمبر 2012). "تأثير الحي" . مجلة كرونيكل ريفيو. كرونيكل للتعليم العالي . تم الاطلاع عليه في 7 أكتوبر 2023 .
  15. ^ لابي ، مارتين. لابورت، جيلبرت؛ رودريغيز مارتن، إيماكولادا؛ سالازار غونزاليس، خوان خوسيه (مايو 2004). “مشكلة النجم الدائري: تحليل متعدد السطوح والخوارزمية الدقيقة”. الشبكات . 43 (3): 177-189 . دوى : 10.1002/net.10114 . ISSN 0028-3045 . 
  16. ↑ انظر إلى مسألة جولة TSP العالمية التي تم حلها بالفعل في حدود 0.05٪ من الحل الأمثل.
  17. ↑ ماثيوز، ستيفن أ. (2017). الموسوعة الدولية للجغرافيا: الناس، الأرض، البيئة والتكنولوجيا: مشكلة السياق الجغرافي غير المؤكد . وايلي. doi : 10.1002/9781118786352.wbieg0599 .
  18. ↑ بارك، يو مين؛ كوان، مي-بو (19 مارس 2025). "إعادة النظر في مشكلة السياق الجغرافي غير المؤكد: توسيع نطاقها ليشمل السياقات والديناميكيات الجغرافية الداخلية في أبحاث الصحة البيئية والعلوم الاجتماعية". حوليات الجمعية الأمريكية للجغرافيين . 115 (5): 1055-1070 . doi : 10.1080/24694452.2025.2472974 .
  19. ↑ كوان، مي-بو (2012). "مشكلة السياق الجغرافي غير المؤكد". حوليات جمعية الجغرافيين الأمريكيين . 102 (5): 958-968 . doi : 10.1080/00045608.2012.687349 . S2CID 52024592 . 
  20. ↑ كوان، مي-بو (2012). "كيف يمكن لنظم المعلومات الجغرافية أن تساعد في معالجة مشكلة السياق الجغرافي غير المؤكد في بحوث العلوم الاجتماعية" . حوليات نظم المعلومات الجغرافية . 18 (4): 245-255 . Bibcode : 2012AnGIS..18..245K . doi : 10.1080/19475683.2012.727867 . S2CID 13215965. تاريخ الاسترجاع: 4 يناير 2023 . 
  21. ↑ Journel, AG and Huijbregts, CJ, Mining Geostatistics , Academic Press Inc, London.
  22. ↑ فون تشيفالفاي، كريس (2023)، "الديناميات المكانية للأوبئة" ، النمذجة الحاسوبية للأمراض المعدية ، إلسيفير، ص 257-303 ، doi : 10.1016/b978-0-32-395389-4.00017-7 ، ISBN  978-0-323-95389-4تم الاطلاع عليه بتاريخ 2023-03-05
  23. ↑ كنيغت، دي؛ كوغينور، إم بي؛ سكيدمور، إيه كيه؛ هيتكونيغ، آي إم إيه؛ نوكس، إن إم؛ سلوتو، آر؛ برينس، إتش إتش تي (2010). "الارتباط المكاني الذاتي وقياس علاقات الأنواع بالبيئة" . علم البيئة . 91 (8): 2455-2465 . Bibcode : 2010Ecol...91.2455D . doi : 10.1890/09-1359.1 . PMID 20836467 . 
  24. ↑ "الارتباط المكاني" (ملف PDF) . رابطة معلمي الجغرافيا في فيكتوريا . تم الاطلاع عليه بتاريخ 17 نوفمبر 2014 .
  25. ↑ سونغ، يونغزي (يوليو 2022). "البُعد الثاني للارتباط المكاني" . المجلة الدولية للاستشعار عن بُعد وتطبيقات المعلومات الجغرافية . 111 102834. doi : 10.1016/j.jag.2022.102834 . hdl : 20.500.11937/88649 . S2CID 249166886 . 
  26. ↑ غانم، ف. ج. (2026). "التحليل المكاني والتعلم الآلي لأوجه عدم المساواة في التأمين الصحي على مستوى المقاطعات في غانا" . كيوريوس . 18 (1) e101984. doi : 10.7759/cureus.101984 .
  27. ↑ هالي، جيه إم؛ هارتلي، إس؛ كاليمانيس، إيه إس؛ كونين، دبليو إي؛ لينون، جيه جيه؛ سغارديليس، إس بي (1 مارس 2004). "استخدامات وإساءات استخدام منهجية الفراكتال في علم البيئة". رسائل علم البيئة . 7 (3): 254-271 . رمز Bibcode : 2004EcolL...7..254H . doi : 10.1111/j.1461-0248.2004.00568.x . ISSN 1461-0248 . 
  28. ↑ أوكانيا-ريولا، ر. (2010). "الأخطاء الشائعة في رسم خرائط الأمراض" . الصحة الجغرافية المكانية . 4 (2): 139-154 . doi : 10.4081/gh.2010.196 . PMID 20503184 . 
  29. 1 2 3 4 5 6 "فهم المغالطات المكانية" . دليل المتعلم للتحليل الجغرافي المكاني . قسم الجغرافيا بجامعة ولاية بنسلفانيا . تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 أبريل 2018 .
  30. ↑ كواتروتشي، ديل أ. (2016-02-01). دمج المقياس في الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية . تايلور وفرانسيس. ISBN 978-1-4822-1826-8. OCLC 973767077 . 
  31. ↑ روبنسون، دبليو إس (أبريل 2009). "الارتباطات البيئية وسلوك الأفراد*" . المجلة الدولية لعلم الأوبئة . 38 (2): 337-341 . doi : 10.1093/ije/dyn357 . PMID 19179346 . 
  32. ↑ غراهام ج. أبتون وبرنارد فينغلتون: تحليل البيانات المكانية بالأمثلة المجلد 1: نمط النقاط والبيانات الكمية جون وايلي وأولاده، نيويورك. 1985.
  33. ↑ هارمان، هـ. هـ. (1960) التحليل العاملي الحديث ، مطبعة جامعة شيكاغو
  34. ↑ روميل آر جيه (1970) التحليل العاملي التطبيقي . إيفانستون، إلينوي: مطبعة جامعة نورث وسترن.
  35. ↑ بيل دبليو وإي شيفكي (1955) تحليل المناطق الاجتماعية ، مطبعة جامعة ستانفورد
  36. ↑ Moser CA & W Scott (1961) المدن البريطانية؛ دراسة إحصائية عن اختلافاتهم الاجتماعية والاقتصادية ، Oliver & Boyd، لندن.
  37. ↑ Berry BJ & F Horton (1971) Geographic Perspectives on Urban Systems , John Wiley, NY.
  38. ↑ Berry BJ & KB Smith eds (1972) City Classification Handbook  : Methods and Applications , John Wiley, NY.
  39. ^ Ciceri MF (1974) طرق التحليل المتعدد المتغيرات في الجغرافيا الأنجلوسكسونية ، جامعة باريس-1؛ تحميل مجاني على http://www-ohp.univ-paris1.fr
  40. ↑ Tucker LR (1964) « امتداد تحليل العوامل إلى المصفوفات ثلاثية الأبعاد »، في Frederiksen N & H Gulliksen eds، مساهمات في علم النفس الرياضي ، Holt، Rinehart and Winston، نيويورك.
  41. ↑ R. Coppi & S. Bolasco, eds. (1989), Multiway data analysis , Elsevier, Amsterdam.
  42. ↑ كانت، ر. ج. (1971). "تغيرات مواقع التصنيع في نيوزيلندا 1957-1968: تطبيق لتحليل العوامل ثلاثية الأنماط". الجغرافي النيوزيلندي . 27 (1): 38-55 . Bibcode : 1971NZGeo..27...38C . doi : 10.1111/j.1745-7939.1971.tb00636.x .
  43. ↑ مارشاند ب (1986) ظهور لوس أنجلوس، 1940-1970 ، بيون المحدودة، لندن
  44. ↑ برونسدون، سي.؛ فوثرينغهام، إيه إس؛ تشارلتون، إم إي (1996). "الانحدار الموزون جغرافيًا: طريقة لاستكشاف عدم الاستقرار المكاني" . التحليل الجغرافي . 28 (4): 281-298 . Bibcode : 1996GeoAn..28..281B . doi : 10.1111/j.1538-4632.1996.tb00936.x .
  45. 1 2 بانيرجي، سوديبتو؛ كارلين، برادلي ب.؛ جيلفاند، آلان إي. (2014)، النمذجة والتحليل الهرمي للبيانات المكانية، الطبعة الثانية ، دراسات في الإحصاء والاحتمالات التطبيقية ( الطبعة الثانية)، تشابمان آند هول/سي آر سي، رقم ISBN  978-1-4398-1917-3
  46. ↑ بيفاند، روجر (20 يناير 2021). "عرض مهام CRAN: تحليل البيانات المكانية" . تم الاسترجاع في 21 يناير 2021 .
  47. ↑ بانيرجي، سوديبتو ؛ جيلفاند، آلان إي .؛ فينلي، أندرو أو.؛ ​​سانغ، هويان (2008). "نماذج العمليات التنبؤية الغاوسية لمجموعات البيانات المكانية الكبيرة" . مجلة الجمعية الإحصائية الملكية، السلسلة ب . 70 (4): 825-848 . doi : 10.1111/j.1467-9868.2008.00663.x . PMC 2741335. PMID 19750209 .  
  48. ↑ داتا، أبهيروب؛ بانيرجي، سوديبتو؛ فينلي، أندرو أو.؛ ​​جيلفاند، آلان إي. (2016). "نماذج عملية غاوسية هرمية لأقرب جار لمجموعات البيانات الإحصائية الجغرافية الكبيرة" . مجلة الجمعية الإحصائية الأمريكية . 111 (514): 800-812 . arXiv : 1406.7343 . doi : 10.1080/01621459.2015.1044091 . PMC 5927603. PMID 29720777 .  
  49. ↑ مورير، إي.، كارديلو، أ.، دياز-غيليرا، أ.، بريغنانو، ل.، لوزانو، س. (2020). "مقارنة الشبكات المكانية: نهج واحد يناسب الجميع قائم على الكفاءة". مجلة Physical Review ، 101 (4) 042301. arXiv : 1807.00565 . Bibcode : 2020PhRvE.101d2301M . doi : 10.1103/PhysRevE.101.042301 . hdl : 2445/161417 . PMID: 32422764. S2CID : 49564277 .  
  50. ↑ غوبتا ج، مولنار س، شي ي، نايت ج، شيخار س (2021). "الشبكات العصبية العميقة الواعية بالتغير المكاني (SVANN): منهج عام". معاملات ACM في الأنظمة الذكية والتكنولوجيا . 12 (6): 1-21 . doi : 10.1145/3466688 . S2CID 244786699 . 
  51. ↑ هاغناور ج، هيلبيش م (2022). "شبكة عصبية اصطناعية موزونة جغرافيًا" . المجلة الدولية لعلوم المعلومات الجغرافية . 36 (2): 215-235 . Bibcode : 2022IJGIS..36..215H . doi : 10.1080/13658816.2021.1871618 . S2CID 233883395 . 
  52. ↑ أوتو، ب.؛ شميد، و.؛ غارثوف، ر. (2018). "التباين الشرطي الانحداري الذاتي المكاني والزماني المكاني المعمم". الإحصاء المكاني . 26 : 125-145 . arXiv : 1609.00711 . Bibcode : 2018SpaSt..26..125O . doi : 10.1016/j.spasta.2018.07.005 .
  53. ↑ ساتو، ت.؛ ماتسودا، ي. (2017). "نماذج التباين الشرطي المكاني التلقائي" . مجلة الجمعية الإحصائية اليابانية . 47 (2): 221-236 . doi : 10.14490/jjss.47.221 .
  54. ↑ أوتو، ب.؛ دوغان، أ.؛ تاسبنار، س.؛ شميد، و.؛ بيرا، أ.ك. (2025). "نماذج التقلب المكاني والزماني المكاني: مراجعة" . مجلة الدراسات الاقتصادية . 39 (3): 1037-1091 . doi : 10.1111/joes.12643 .
  55. ↑ سيلفا، إي. أ.؛ كلارك، ك. س. (2002). "معايرة نموذج النمو الحضري SLEUTH لمدينتي لشبونة وبورتو، البرتغال". الحوسبة والبيئة والأنظمة الحضرية . 26 (6): 525-552 . Bibcode : 2002CEUS...26..525S . doi : 10.1016/S0198-9715(01)00014-X .
  56. ↑ سيلفا، إي. أ. (2003). "التعقيد، والظهور، والنماذج الحضرية الخلوية: دروس مستفادة من تطبيق برنامج SLEUTH على منطقتين حضريتين برتغاليتين". دراسات التخطيط الأوروبي . 13 (1): 93-115 . doi : 10.1080/0965431042000312424 . S2CID 197257 . 
  57. ↑ ليو وسيلفا (2017). "دراسة ديناميكيات التفاعل بين تطور الصناعات الإبداعية والبنية المكانية الحضرية باستخدام النمذجة القائمة على العوامل: دراسة حالة لمدينة نانجينغ، الصين" . دراسات حضرية . 65 (5): 113-125 . doi : 10.1177/0042098016686493 . S2CID 157318972 . 
  58. ↑ ليو، لون؛ سيلفا، إليزابيث أ.؛ وو، تشون يانغ؛ وانغ، هوي (2017). "طريقة قائمة على التعلم الآلي لتقييم جودة البيئة الحضرية على نطاق واسع" (ملف PDF) . الحوسبة والبيئة والأنظمة الحضرية . 65 : 113-125 . Bibcode : 2017CEUS...65..113L . doi : 10.1016/j.compenvurbsys.2017.06.003 .
  59. ↑ هونارخاه، م؛ كايرز، ج (2010). "المحاكاة العشوائية للأنماط باستخدام نمذجة الأنماط القائمة على المسافة". العلوم الجيولوجية الرياضية . 42 (5): 487-517 . Bibcode : 2010MatGe..42..487H . doi : 10.1007/s11004-010-9276-7 . S2CID 73657847 . 
  60. ↑ طهماسبى، ب.؛ هزارخاني، أ.؛ ساهيمي، م. (2012). "النمذجة الجيولوجية الإحصائية متعددة النقاط القائمة على دوال الارتباط المتبادل". علوم الأرض الحاسوبية . 16 (3): 779-79742 . Bibcode : 2012CmpGe..16..779T . doi : 10.1007/s10596-012-9287-1 . S2CID 62710397 . 
  61. ↑ طهماسبى، ب.؛ سهيمي، م. (2015). "إعادة بناء المواد والوسائط غير المستقرة والمضطربة: تحويل مستجمعات المياه ودالة الارتباط المتبادل" . مجلة Physical Review E. 91 ( 3) 032401. Bibcode : 2015PhRvE..91c2401T . doi : 10.1103/PhysRevE.91.032401 . PMID 25871117 . 
  62. ↑ طهماسبى، ب.؛ سهيمي، م. (2015). "المحاكاة الجيولوجية الإحصائية وإعادة بناء الأوساط المسامية باستخدام دالة الارتباط المتبادل وتكامل البيانات الصلبة واللينة". النقل في الأوساط المسامية . 107 (3): 871-905 . Bibcode : 2015TPMed.107..871T . doi : 10.1007/s11242-015-0471-3 . S2CID 123432975 . 
  63. ↑ "برنامج الدراسات العليا في التحليل المكاني" . جامعة رايرسون . تم الاطلاع عليه بتاريخ 17 ديسمبر 2015 .
  64. ↑ جغرافي مكاني. قاموس كولينز الإنجليزي - الطبعة الحادية عشرة الكاملة وغير المختصرة. تم الاطلاع عليه بتاريخ 5 أغسطس 2012 من موقع CollinsDictionary.com الإلكتروني: http://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/geospatial
  65. ↑ معجم القرن الحادي والعشرين من Dictionary.com © 2003-2010 Dictionary.com, LLC http://dictionary.reference.com/browse/geospatial
  66. ↑ الشبكة الجغرافية المكانية - مزج المساحات المادية والافتراضية. مؤرشف بتاريخ 2011-10-02 في أرشيف الإنترنت (Wayback Machine) ، بقلم أرنو شارل في مجلة ريسيرفر، خريف 2008
  67. ↑ تشين، رويزي؛ غينيس، روبرت إي. (2014). الحوسبة الجغرافية المكانية في الأجهزة المحمولة ( الطبعة الأولى). نوروود، ماساتشوستس: دار أرتيك هاوس. ص 228. ISBN   978-1-60807-565-2تم الاطلاع عليه بتاريخ 1 يوليو 2014 .
  68. ↑ غونزاليس، أينوا؛ دونيلي، أليسون؛ جونز، مايك؛ كريسولاكيس، نكتاريوس؛ لوبيز، ميريام (2012). "نظام دعم القرار من أجل استقلاب حضري مستدام في أوروبا". مراجعة تقييم الأثر البيئي . 38 : 109-119 . doi : 10.1016/j.eiar.2012.06.007 .

للمزيد من القراءة

  • أبلر، ر.، ج. آدامز، وب. جولد (1971) التنظيم المكاني - نظرة الجغرافي للعالم ، إنجلوود كليفس، نيوجيرسي: برنتيس هول.
  • أنسيلين، ل. (1995) " المؤشرات المحلية للارتباط المكاني - LISA". التحليل الجغرافي ، 27، 93-115 .
  • أوانج، جوزيف؛ بالانكز، بيلا (2016). الحسابات الجبرية الجغرافية المكانية، النظرية والتطبيقات، الطبعة الثالثة . نيويورك: سبرينغر. ISBN 978-3-319-25463-0.
  • بانيرجي، سوديبتو؛ كارلين، برادلي ب.؛ جيلفاند، آلان إي. (2014)، النمذجة والتحليل الهرمي للبيانات المكانية، الطبعة الثانية ، سلسلة دراسات في الإحصاء والاحتمالات التطبيقية (  الطبعة الثانية)، تشابمان آند هول/سي آر سي، رقم ISBN 978-1-4398-1917-3
  • بيننسون، آي. وتورينز، بي إم. (2004). المحاكاة الجغرافية: نمذجة الظواهر الحضرية باستخدام الأتمتة. وايلي.
  • فوثرينغهام، أ.س، سي. برونسدون وم. تشارلتون (2000) الجغرافيا الكمية: وجهات نظر حول تحليل البيانات المكانية ، سيج.
  • فوثرينغهام، أ.س. وم.إ. أوكيلي (1989) نماذج التفاعل المكاني: الصياغات والتطبيقات ، كلوير أكاديميك
  • فوثرينغهام، أ.س.؛ روجرسون، ب.أ. (1993). "نظم المعلومات الجغرافية والمشاكل التحليلية المكانية". المجلة الدولية لنظم المعلومات الجغرافية . 7 : 3-19 . doi : 10.1080/02693799308901936 .
  • جودتشايلد، إم إف (1987). "منظور تحليلي مكاني لنظم المعلومات الجغرافية". المجلة الدولية لنظم المعلومات الجغرافية . 1 (4): 327-44 . doi : 10.1080/02693798708927820 .
  • ماك إيشرن، إيه إم ودي آر إف تايلور (محرران) (1994) التصور في رسم الخرائط الحديثة ، بيرغامون.
  • ليفين، ن. (2010). برنامج CrimeStat: برنامج إحصائي مكاني لتحليل مواقع حوادث الجريمة . الإصدار 3.3. نيد ليفين وشركاؤه، هيوستن، تكساس، والمعهد الوطني للعدالة، واشنطن العاصمة. الفصول من 1 إلى 17 + فصلان للتحديث.
  • ميلر، هـ. ج. (2004). "قانون توبلر الأول والتحليل المكاني". حوليات جمعية الجغرافيين الأمريكيين . 94 (2): 284-289 . Bibcode : 2004AAAG...94..284M . doi : 10.1111/j.1467-8306.2004.09402005.x . S2CID 19172678 . 
  • ميلر، إتش جيه وجيه هان (محرران) (2001) استخراج البيانات الجغرافية واكتشاف المعرفة ، تايلور وفرانسيس.
  • أوسوليفان، د. ود. أنوين (2002) تحليل المعلومات الجغرافية ، وايلي.
  • باركر، دي سي؛ مانسون، إس إم؛ جانسن، إم إيه ؛ هوفمان، إم جيه؛ ديدمان، بي. (2003). "أنظمة متعددة العوامل لمحاكاة تغير استخدام الأراضي وتغطيتها: مراجعة". حوليات جمعية الجغرافيين الأمريكيين . 93 (2): 314-337 . Bibcode : 2003AAAG...93..314P . CiteSeerX 10.1.1.109.1825 . doi : 10.1111/1467-8306.9302004 . S2CID 130096094 .  
  • وايت، ر.؛ إنجيلين، ج. (1997). "الأتمتة الخلوية كأساس للنمذجة الإقليمية الديناميكية المتكاملة". البيئة والتخطيط ب: التخطيط والتصميم . 24 (2): 235-246 . Bibcode : 1997EnPlB..24..235W . doi : 10.1068/b240235 . S2CID 62516646 . 
  • شيلدمان، إكس. وفان زونيفيلد، إم. (2010). دليل تدريبي حول التحليل المكاني لتنوع النباتات وتوزيعها . منظمة التنوع البيولوجي الدولية.
  • فيشر، إم إم، وليونغ، واي (2001). النمذجة الجيوحسابية: التقنيات والتطبيقات. سبرينغر فيرلاغ، برلين.
  • فوثرينغهام، إس؛ كلارك، جي؛ أبراهارت، بي (1997). "الحوسبة الجغرافية ونظم المعلومات الجغرافية". معاملات في نظم المعلومات الجغرافية . 2 (3): 199-200 . doi : 10.1111/j.1467-9671.1997.tb00010.x . S2CID 205576122 . 
  • أوبنشو إس وأبراهارت آر جيه (2000) الحوسبة الجغرافية. مطبعة سي آر سي
  • ديابي ليديا (2004) المدن المتطورة: الحوسبة الجغرافية في التخطيط الإقليمي. أشغيت، إنجلترا
  • لونغلي، ب. أ.، بروكس، س. م.، ماكدونيل، ر.، ماكميلان، ب. (1998). الحوسبة الجغرافية: مدخل تمهيدي. جون وايلي وأولاده، تشيتشستر
  • إيلين، ج؛ كالدويل، د.ر؛ هاردينغ، س (2002). "الحوسبة الجغرافية: ما هي؟". الحوسبة البيئية والنظم الحضرية . 26 (4): 257-265 . Bibcode : 2002CEUS...26..257E . doi : 10.1016/s0198-9715(01)00047-3 .
  • جاهيجان، م (1999). "ما هي الحوسبة الجغرافية؟". معاملات في نظم المعلومات الجغرافية . 3 (3): 203-206 . doi : 10.1111/1467-9671.00017 . hdl : 2292/7257 . S2CID 44656909 . 
  • مورغانتي ب.، بوروسو ج.، لابوتشي أ. (2009) "الحوسبة الجغرافية والتخطيط الحضري" دراسات في الذكاء الحسابي ، المجلد 176. سبرينغر-فيرلاغ، برلين.
  • ريس، خوسيه ب.؛ سيلفا، إليزابيث أ.؛ بينهو، باولو (2016). "المقاييس المكانية لدراسة الأنماط الحضرية في المدن المتنامية والمتقلصة" . الجغرافيا الحضرية . 37 (2): 246-271 . doi : 10.1080/02723638.2015.1096118 . S2CID 62886095 . 
  • باباديميتريو، ف. (2002). "نمذجة مؤشرات ومقاييس تعقيد المناظر الطبيعية: منهج باستخدام نظم المعلومات الجغرافية". المؤشرات البيئية . 2 ( 1-2 ): 17-25 . Bibcode : 2002EcInd...2...17P . doi : 10.1016/S1470-160X(02)00052-3 .
  • فيشر م.، ليونغ ي. (2010) "النمذجة الجيوحسابية: التقنيات والتطبيقات" التقدم في العلوم المكانية. سبرينغر-فيرلاغ، برلين.
  • مورغانتي ب.، بوروسو ج.، لابوتشي أ. (2011) "الحوسبة الجغرافية، والاستدامة، والتخطيط البيئي" دراسات في الذكاء الحسابي ، المجلد 348. سبرينغر-فيرلاغ، برلين.
  • طهماسبى، ب.؛ هزارخاني، أ.؛ ساهيمي، م. (2012). "النمذجة الجيولوجية الإحصائية متعددة النقاط القائمة على دوال الارتباط المتبادل". علوم الأرض الحاسوبية . 16 (3): 779-79742 . Bibcode : 2012CmpGe..16..779T . doi : 10.1007/s10596-012-9287-1 . S2CID 62710397 . 
  • جيزا، توث؛ آرون، كينسيس؛ زولتان، ناجي (2014). الهيكل المكاني الأوروبي . لاب لامبرت للنشر الأكاديمي. دوى : 10.13140/2.1.1560.2247 .