Вычисление средних значений в квадратах регулярной сетки: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Losdimas (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Losdimas (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| (не показана 1 промежуточная версия этого же участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Статья|Черновик}} | {{Статья|Черновик}} | ||
Для количественного представления пространственных данных можно воспользоваться методом расчета основных статистических характеристик в квадратах регулярной сетки. При множестве наблюдений, неравномерно распределенных в пространстве, исследователь сталкивается с проблемой их отображения. Например, если отображать распределение какого-либо параметра градуированными символами или цветами, карта будет не информативной - многие точки накладываются и понять характер распределения сложно. | Для количественного представления пространственных данных можно воспользоваться методом расчета основных статистических характеристик в квадратах регулярной сетки. При множестве наблюдений, неравномерно распределенных в пространстве, исследователь сталкивается с проблемой их отображения. Например, если отображать распределение какого-либо параметра градуированными символами или цветами, карта будет не информативной - многие точки накладываются и понять характер распределения сложно. | ||
[[ | [[Файл:Stat_grid_bar_01.jpg|центр|400|Рис. 1. Структура папки]] | ||
Один из способов представления таких данных это разбить участок поверхности земли на условные квадраты с заданным шагом. Далее уже в каждом квадрате выполнить статистический анализ данных, например, расчет среднего, медианы, максимального и минимального значения. На основе проведенного анализа провести классификацию необходимым методом и отобразить уровень исследуемого параметра градуированными цветами. | Один из способов представления таких данных это разбить участок поверхности земли на условные квадраты с заданным шагом. Далее уже в каждом квадрате выполнить статистический анализ данных, например, расчет среднего, медианы, максимального и минимального значения. На основе проведенного анализа провести классификацию необходимым методом и отобразить уровень исследуемого параметра градуированными цветами. | ||
Для выполнения этой задачи воспользуемся двумя свободно распространяемыми программами QGIS и R. В качестве исходных данных возьмем таблицу отображающую загрязнения моря условным показателем, в таблице три колонки: долгота, широта и концентрация поллютанта. | Для выполнения этой задачи воспользуемся двумя свободно распространяемыми программами QGIS и R. В качестве исходных данных возьмем таблицу отображающую загрязнения моря условным показателем, в таблице три колонки: долгота, широта и концентрация поллютанта. | ||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями | Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями | ||
==Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку== | ==Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку== | ||
* | *Загружаем шейпфайл топоосновы | ||
* | *Загружаем файл с данными отбора проб, формат .csv, (например, water.csv - названия полей латиницей) | ||
* | *Создаем регулярную сетку с заданным шагом (вектор/выборка/регулярная сетка: границы как у слоя water, создать сетку как полигоны) и сохраняем в шейп-файл, например grid.shp | ||
* | *Проставляем каждой станции ИД квадрата регулярной сетки (вектор/управление данными/объединение атрибутов по районам: целевой слой-станции, объединяем со слоем grid, свойства атрибутов - сохраняем атрибуты первого обнар. объекта. Сохраняем в water_grid.shp) | ||
* | *сохраняем water_rgid.shp в water_grid.csv (слой/сохранить как) | ||
==Подготавливаем данные для работы в статистическом пакете R== | ==Подготавливаем данные для работы в статистическом пакете R== | ||
==Статистический анализ в квадратах регулярной сетки== | ==Статистический анализ в квадратах регулярной сетки== | ||
==Классификация полученных данных в QGIS== | ==Классификация полученных данных в QGIS== | ||
Текущая версия от 09:19, 3 апреля 2014
Эта страница является черновиком статьи.
Для количественного представления пространственных данных можно воспользоваться методом расчета основных статистических характеристик в квадратах регулярной сетки. При множестве наблюдений, неравномерно распределенных в пространстве, исследователь сталкивается с проблемой их отображения. Например, если отображать распределение какого-либо параметра градуированными символами или цветами, карта будет не информативной - многие точки накладываются и понять характер распределения сложно.
Один из способов представления таких данных это разбить участок поверхности земли на условные квадраты с заданным шагом. Далее уже в каждом квадрате выполнить статистический анализ данных, например, расчет среднего, медианы, максимального и минимального значения. На основе проведенного анализа провести классификацию необходимым методом и отобразить уровень исследуемого параметра градуированными цветами. Для выполнения этой задачи воспользуемся двумя свободно распространяемыми программами QGIS и R. В качестве исходных данных возьмем таблицу отображающую загрязнения моря условным показателем, в таблице три колонки: долгота, широта и концентрация поллютанта.
Подготовка к работе
Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями
Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку
- Загружаем шейпфайл топоосновы
- Загружаем файл с данными отбора проб, формат .csv, (например, water.csv - названия полей латиницей)
- Создаем регулярную сетку с заданным шагом (вектор/выборка/регулярная сетка: границы как у слоя water, создать сетку как полигоны) и сохраняем в шейп-файл, например grid.shp
- Проставляем каждой станции ИД квадрата регулярной сетки (вектор/управление данными/объединение атрибутов по районам: целевой слой-станции, объединяем со слоем grid, свойства атрибутов - сохраняем атрибуты первого обнар. объекта. Сохраняем в water_grid.shp)
- сохраняем water_rgid.shp в water_grid.csv (слой/сохранить как)