Файл: Сербенюк С.Н. Применение математико-статистических моделей для картографирования географических комплексов.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 31.07.2024
Просмотров: 142
Скачиваний: 0
МИНИСТЕРСТВО ВЫСШЕГО И СРЕДНЕГО СПЕЦИАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РСФСР КАЛИНИНСКИЙ
ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
П р о б л е м н а я л а б о р а т о р и я к о м п л ек сн о го к а р т о г р а ф и р о в а н и я и а т л а с о в М ГУ
С. Н. С Е Р Б Е Н Ю К , В. Т. Ж У К О В
ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИКО-
СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
ДЛЯ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ
ГЕОГРАФИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
К ал и н и н — 1973
МИНИСТЕРСТВО ВЫСШЕГО И СРЕДНЕГО СПЕЦИАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РСФСР
КАЛИНИНСКИЙ ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ
ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ Кафедра инженерной геодевии
ПРОБЛЕМНАЯ ЛАБОРАТОРИЯ КОМПЛЕКСНОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ И АТЛАСОВ МГУ
С.Н.СЕРБЕНЮН, В.Т.ЖУНОВ
ПРИМЕНЕНИЕ. МАТЕМАТИНО-ОТАТИОТИЧЕСНИХ
МОДЕЛЕЙ ДЛЯ НАРТОГРАФИРОВАНИН
ГЕОГРАФИЧЕСНИХ. НОМПЛЕНООВ
Калинин-1973
I 4H7AJ;s»?îOi" О ЗАЛА
■
В работе изложены вопросы картографирования
географ ических комплексов (н а примере Промыш ленности ПНР) с использованием математико-ста
тистических методов: корреляции, главных компо
нент, регрессионного анализа.
Данная работа может служить.методическим по собием для научных работников, аспирантов и сту
дентов' старших курсов картографических, гео гр а фических, экономических и других смежных специ альностей.
Для современной тематической картографии весьма ха рактерными являются две взаимосвязанные тенденции: рас ширение исследований в области синтетических карт и 1 дальнейшее совершенствование аналитических карт. Зна чительное внимание к синтетическим картам, отображающим результаты типологического обобщения, интегрального представления географических комплексов, вызвано ростом применения системного метода в географических исследова ниях, а также углублением запросов науки и практики, требованиями создания карт-выводов, итогов и прогнозов, Совершенствование аналитических'карт, характеризующих отдельные свойства, стороны и отношения географических, явлений и объектов, проявляется в увеличении их комплекс ности, в расширении крута отображаемых показателей, ас пектов характеристики географических комплексов.
Эти тенденции во многом объясняют недостаточность использования при создании географических карт только тех данных, которые получаются в результате непосред ственных наблюдений, статистических сводок и т .д . Не обходимость переработки, трансформирования аналитической информации также объясняется беспрерывно растущим По током географической информации о картографируемых яв лениях и процессах, которую становится невозможно в полной мере использовать, применяя обычные приемы и методы картосоставительской практики. Это становится
возможным только при оочетании обычных методов,анализа ' исходной информации и создания карт с математико-ста тистическими, позволяющими из большого числа исходных показателей оставить главные, передающие основную часть информации о географических комплексах, выявить харак тер взаимосвязей, существующих между исходными показа телями, вычислить и оценить роль синтетических показа телей, проанализировать основные закономерности разме щения и развития географических явлений во времени и пространстве, дать прогноз их изменения в будущем.
Опыт математико-статистического моделирования в нашей Стране и за рубежом, а также проведенные авторами экспериментальные исследования, показывают, что одним из лучших путей получения достаточно точных и объек тивных результатов исследования географических комп лексов служит органическое сочетание методов математико- статистического моделирования с картографическим методом и экспертной проверкой и трактовкой полученных результатов моделирования.
Но до сих пор при создании математико-статистичес ких географических моделей карте отводится только роль иллюстративного отображения, фиксации результатов моде лирования, Лишь иногда картографический метол применяют при анализе закономерностей размещения п развития явле ний и процессов, предшествующем или замыкающем матема тико-статистическую обработку исходных данных.
Не находит должного применения способность карт елядавэть циклы математико-статистических моделей, кат-
дый из которых начинается и завершается картографическим представлением и анализом исходной информации и результа тов моделирования.
Такая методика создания комплексных математико-ста
тистических моделей помогает заменить /или расчленить/
сложные математико-статистические модели цепочкой более простых, каждая из которых решает определенную часть об щей задачи исследования. Это позволяет надежнее оценить результаты не только на конечной стадии математіі-.о-ста- .
диетического моделирования, как это обычно осуществляет ся в географических исследованиях, но и на.всех промежу
точных стадиях. При этом возникает возможность оператив ного географического изучения результатов моделирования, а также маневрирования средствами й методами математикостатистического анализа, т .е . более гибкого управления процессами обработки исходной информации.
Картографическая форма представления результатов
расчетов на каждой стадии моделирования позволяет широ ко применять для целей анализа и оценки полученных вы водов не только специалистов с соответствующей приклад ной математической подготовкой, но и более широкие кру ги географов для экспертной географической трактовки и проверки результатов моделирования.
При правильном использовании изобразительных средств
картографический метод дает возможность с достаточной
степенью точности передать все основные |
пространственные |
и временные тенденции и ■закономерности, |
отобразить и бо- |
лее тонкие нюансы выявленных различий, оценить,с reoibaфической точки зрения, объективность и правильность й _ зультатов моделирования,
В задачи данного пособия входит характеристика м,- тодики создания некоторых видов математико-картографищс- ких моделей. Ее первая часть посвящена анализу математи ко-статистических методов, использованных при построеніи математико-картографических моделей. Во втором раздел) рассмотрены конкретные особенности построения математи ко-картографических моделей на примере изучения промыш ленности Полы®.
Авторы выражают глубокую благодарность Н.А.Распо;0_ женскому и В.С.Тикунову,• оказавшим конкретную помощь і реализации математико-статистических моделей, и сотруд никам кафедры экономической географии*зарубежных социа листических стран географического факультета Московсксг'0 университета, консультировавшим по вопросам географии промышленности ПНР,
Р А З Д Е Л I
МЕТОДЫ МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
В современных географических исследованиях исполь
зуются самые различные математико-статистические модели, применяемые для решения разных задач науки и практики.
К сожалению, значительная часть этих моделей имеет более
или менее ограниченный диапазон действия. Это о ьясняется не только различиями в самих основах построения мо делей и свойствах моделируемых географических комплексов, но и тем, что большая часть данных моделей была разрабо тана для решения задач в области физики, психологии, эко номики и других наук.Поэтому возникает необходимость тща тельного математического анализа механизма действия моде лей, оценки их точности и объективности полученных ре зультатов, адекватности отражения свойств моделируемых географических явлений и процессов.
Особые требования следует предъявлять к математико-
статистическим моделям при проведении математико-карто- граФпчзсксго моделирования. Каждая из намеченных для
этоі1 пели моделей должна давать решение определенной части общей задачи исследования, хорошо согласовываться
с педелями предыдущих и последующих циклов моделирования. Результаты математико-статистических расчетов должны пред ставляться в ііорме, облегчающей их картографирование.
В результате экспериментальной проверки было' уста новлено, что для решения многих задач из области геогра фии промышленности, а также других областей экономичес кой и физической географии, хорошие результаты дает сов местное использование методов корреляции, компонентного и регрессионного анализа. Эти модели были взяты в качест ве основных при изучении закономерностей развития промыш ленности Полыни, При изложении методики математико-ста тистического моделирования большое внимание было обра
щено на прикладные вопросы, 'включая подготовку исходных ■ материалов для обработки на ЭВМ.
Г л |
а в а I |
1' |
|
МЕТОД КОРРЕЛЯЦИИ
§1. Параметрическая |
корреляция |
|
|
а / Истинный коэффициент корреляции |
|
||
Среди постоянных, |
которыми характеризуется функция |
||
распределения, основными являются истинное среднее |
зна |
||
чение или математическое |
ожидание |
|
|
|
оо |
|
|
X = М х = / |
X dF (х) |
(і) |
|
и истинная дисперсия |
-ОО |
|
|
|
|
|
|
Sx= M |
( x - x ; 2= J ( x - x ) 2 d F (x j. |
(2) |
|
|
|
-оо |
|
Положительный квадратный корень из дисперсии называется
средним квадратическим |
отклонением Sx. |
|
|||||
Предположим, |
что |
оба интеграла |
сходятся, |
тогда |
|||
приближёнными оценками х и б£ |
для |
Ä и Sx |
по ре |
||||
зультатам наблюдений |
соответственно |
будут: |
|
||||
|
|
|
|
Tl |
|
|
(3) |
|
x |
= |
i ] > > i , |
|
|
||
|
|
|
1=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
п |
|
|
|
|
б * = |
n |
(X i-x J* |
|
|
(4) |
|
Если X |
и у |
- |
две |
зависи те |
случайные величины, |
||
то дисперсия |
л |
|
|
а х ту содержит, помимо дио- |
|||
S суммы |
і - г з і г