Embed Size (px)
Citation preview
التحليل الكمي في الخرائــط
ات التحليل الكميوبعض أدمذكرة حول
سيتم التطرق إلى عدة أمور منها : مستوى قياس البيانات و أنواع البيانات وأساليب Arc التعميم على الخارطـة وبعض أدوات التحليل الكمي في الخرائــط بإستخدام
gis
إعداد : تغريـــد صالح الحرابي
5/7/2014
أنواع البيانات اإلحصائيــة :
: Normalامسي -1عباره عن فئات بسيطـة غري متداولـة باإلضافـة إىل أهنا غري مرتبـة تشمل مسات طبيعيـة ذات أمساء مميزة كما أنه
ي قيمـة لكل فئـة على سبيـل املثال : يعط 3 – 2 -1لكل رمز بريدي قيمـة
اعطاء الصخور قيـم لكن هذه القيــم التدل على الرتتيب ال تستخدم يف عمليات حسابيـة ألن النـاتج المعىن لــه مثال :
حصى -4رمل -3حجر -2جرانيت -1 : Ordinalترتييب -2
تدل القيم على الرتتيب لكـن الفرق بيــن هذه القيــم المعىن لــه مثال : Population (small – medium – large )
: intervalفاصلي -3 عبارة عن قيـم لكل بيانات لكـن الصفر ليس لـه معىن مثــال :
° 02-°02هو نفس الفارق بني ° 32 -° 22الفارق بيـن درجـات احلراره بالفهرهنايت : Ratioالنسيب -4
. الصفر هنا لـه قيمـة ° , 42التساوي ° 02لكل قيمـه رقـم فدرجات احلرارة يتبقى لدينا سؤال ملـاذا نتعرف على أنواع البيانات ؟
وذلك بسبب أن العمليات احلسابية تعتمد على نوع البيانات ومستوى القيــاس البيانات .
تنقسم البيانات اإلحصائيـة إلى
نسبي
Ratio
فاصلي
Interval
ترتيبي
Ordinal
اسمي
Normal
Ratioالنسيب Ordinalترتييب Ordinalترتييب Normalامسي يطلق عليها بإسم
معلومات امسيةيطلق عليها بإسم
معلمات رتبيه يقوم بتقسيم الظاهرة إىل
فئات حيتوى على الصفر املطلق
التوضح الرتتيب وال الفواصل بني القيم
توضح الرتتيب بني الفواصل القيم
ميكن للقارئ املقارنة يقوم برتتيب الفئات النسبية بني الفئات والقيم
املختلفـة تبني الفئات اليت ميكن أن
تلحق هبا إىل يتم تقسيم الظاهرة
فئات يضح املسافة بني الفرتات
اليت تفصل كل جمموعة عن اليت تليها
يقسم الفئات إىل نوعي ويرتبها على أساس رتيب
يبني الفواصل بني الفئات تأيت من حيث التفاصيل
والدقة يفيد يف املقارنـة بني
الفواصل بني الفئات
يتبقى لدينـا سؤال ماهو الفرق بيــن مقياس الفرتة الفاصلـة واملقياس النسيب ؟ إذن ,مقياس الفرتة يفتقر للصفر املطلقيف حني أن مطلق الصفريتلخص الفرق بني املقياسني أن ملقياس النسبة
املقارنة أو النسبية اليت الصفر يف مقياس الفرتة ليس بصفر مطلق بل هو صفر نسيب والصفر النسيب ال ميكن من تستدعي بدون شك قاعدة مشرتكة تتم على أساسها املقارنة.
اجملتمــع العينـــة :اجملتمــع عبارة عن جمموعـة من األشخاص أو األفراد أو األشياء يعيشون يف موقع جغرايف تربطهم عالقات عامـة
فرد من األفراد البد أن يكون لديـه الفرصـة ليحضى بسؤال .وتعرف العينـة بأهنا جزء ميثـل اجملتمــع حبث أن لكل ملاذا تطرقنا يف هذا احملور عن اجملتمـع العينـة ألن كثرياً من االشخاص قد اليفرق بني اجملتمع والعينـة فال بد من
التفريق بينهما ومعرفـة الطرق واألساليب إلختيــار العينـة الصحيحــة . ايضاً البد التفريق من حيث القيم املطلقـة و القيم النسبية فعدد السكـان خيتلف عن الكثـافـة السكـانية
اإلحصاءات الوصفيـة : التباين –اإلحنراف املعياري –املدى –املنول –السيط –تعددت اإلحصاءات الوصفيـة من أمهها : املتوسط
اإلحصاءات اإلستدالليـة : حتليل التباين –اإلحندار اخلطي – االرتباط
الفرضيــات اإلحصائيــة : فرضيــة العدم و الفرضيــة البديلــة
املســــاقط : لكل منطقــة جغرافيـــة مسقط حيافظ على ) املساحة أو الشكل أو املسافـة ( ومت تصنيف املساقط تبعاً للغرض
الذي انشأت من اجلــه ــة فهو يعطينا حملـة حول املسقط املستخدم تبعاً ملوقعها اجلغرايف وامتدادهــا شاهد الصورة التـالي
االسقاط السميت املنظور بتغيري مصدر الضوء
وختتلف خصائص املساقط :
الصحيح.خاصية الشكل
خاصية االجتاه الصحيح.
خاصية تساوي املسافات.
خاصية تساوي املساحات.
املســــاقط املستخدمـة يف اململكة العربية السعوديــة خصائص املساقط :
الشكل الصحيحtrue shape conformity يكون املسقط ذو شكل صحيح عندمـا يكون مقياس الرسم صحيحاً على خطوط الطول و دوائر العرض كما
تتقاطع يف زاوية قائمة تستخدم يف رسم املالحة واخلرائط الطبوغرافية ومن أهم املساقط : مسقط مريكتور ومسقط مريكتور املستعرض ومسقط المربت
األرض مسقط جنومونيك القطيب:مصدر الضوء عند مركز س الكرة عند أحد القطبنيى ميواللوح املستو
املساحة الصحيحةequivalent equal area حتافظ على املساحات دون تشويـه أو تغيري اذا ماقورنت مبا متثلـه ع الطبيعة ومن اشهرها مسقط المربت
للمساحات الصحيحة ومسقط إكرت. املسافة الصحيحـةequidistant
متثل املسافه الصحيحـة بني نقطتني على اخلارطـى مساويـة على الطبيعـة ولكن هذا ليس صحيحاً يف كل أجزاءاخلارطة نظراً الن اخلطوط على أجزاء االرض منحنيـة ومعظم استخدام هذه املساقط يف األطالس و اخلرائط ذات
مقياس الرسم الصغري اإلجتاه الصحيحtrue direction
تقوم هذه املساقط على افرتاض أن اجتاه كل نقطـة إىل عدة نقاط على سطح األرض صحيحاً على اخلارطـة من واملساقط السمتيه stereographicواملساقط السرتيوغرافية gnomonicاملساقط املائلة أشهرها
azimuthal أنواع مساقـــط اخلرائـــط
أهم املساقط املستخدمة حالياً :
مسقط مركتور املستعرض لعامليutm حيافظ هذا املسقط على الشكل الصحيح املساقط املخروطيـةconical projection : تتعدد أنواعها فمنها
lambert conformal projectionالمربت املخروطي ذو الشكل الصحيح tangent coniceمسقط متاس املخروطي
املساقط السمتيهazimuthal projection عبارة عن مسقط واحر لكل منهما على شكل مستوي ميس سطح اجلسم الكروي يف نقطة
غفل أن املسقط املنـاسب يعتمد إعتماداً كلياً على عدة نقاط وهي : وال ن الغرض من الدراسـة - مساحة منطقة الدراســـة - املوقع اجلغرايف ملنطقــة الدراسـة - امتداد منطقـــة الدراســة -
:Statistical Distributions التوزيـــع اإلحصائي للبياناتغريها من poisson , exponetion , uniformيوجد العديد من التوزيع اإلحصائي للبيانات مثل :
-1-األنواع كما يوضح الشكل رقم -1-شكل رقم
التعرف على طبيعـة البيانات التوزيــع التكراري ! وهل مجيــع البيانات موزعــة توزيع طبيعي يبقى سؤال وهو
فالبعض يفرتض أن البيانات موزعـة توزيعاً طبيعياً لكــن هذا غري صحيح بل يوجد أنواع عديدة مثل: القيم املتطرفـة –املثلثي –اليونيفوم –البيتا –الطبيعي بعد حتويلها للوغاريتم -التوزيع الطبيعي
للمتغيــــر.اذاً قبل عمل أي عمليـة رياضيـة البد من قياس مستوى املتغريات معرفــة التوزيـــع اإلحصائي
تطبيــــــــق عملي : وأريد معرفــة نوع هذه البيانـــات فالبد من تصدير هذه Arc mapعندمـا يكون لدينا بيانات يف -
بيانات إىل صيغــة أخرى وعمل اختبـار احصائي للتأكد من صحــة هذه الفرضيــــة , هنالك برامج ال . spssعديده لإلختبارات اإلحصائيـــة من أمثلتها
فالبد من استخراج أداة وأريد معرفــة نوعيـــة التوزيـــع Arc mapعندما يكــون لدي بيانات يف -geostatistical analyst
عن األداة ونريـد استخدامها قد تكون غري مفعله مثل الصورة التـالية :عند الضغط
لتفعيل األداة التــالية
ادوات التحليل : central featureالظــاهرة املركزيــــــة
املوقـع املركزي فعلى سبيــل املثـال : تستخدم الظاهرة املركزيـــة ملعرفــة توصيـل الدم لدينا ظاهرة نقطيــة لبنوك الدم يف الريـاض وأريد معرفـة بنك الدم املركزي وذلك هلدف
السريـع للبنوك اآلخرى أو املستشفيات يف احلاالت الطارئـة . وذلك عرب اخلطوات التـــاليــة : Arc mapنستطيع استخدام هذه األداة يف
Arc toolbox < spatial statistics tools < measuring geographic distributions < central feature
بعد ذلك تظهر لنـا نافذة
الطبقـة
مكان الحفظ
الوزن
:اجلـار األقرب عبـارة عن متوسط املسـافـة بني كل ظاهرة و الظواهر األخرى ومن هذا املؤشر نستدل هل هي مشتته أو
متجمعة أو عشوائيـة أو متكتلـة لكـن كيـف يعمل االسلوب اإلحصائي ؟
حساب متوسط املسافة املشاهدة ..... جمموع املسافات مقسوماً على العدد = متوسط الظواهر بني املسافة املشاهدة و الطبيعيـة
= متشتت 1= متجمـع , عندما يكون أكرب من 1النـاتج عندما يكون أقل من Arc mapخطوات العمل يف
بعد فتـح هذه النـافذه
بقــة وضع الط
ضع اشاره صح
وضـح مساحة
المنطقـة
أساليب التعميم على اخلــارطــة : اخلـارطـة عبارة عن ألوان تعطي انطباع لدي اجلغرايف لكن كيف للمستخدم التعرف عليها!
االزمة عند البد يف انشاء اي خريطة هناك الكثري من اخلطواتف. Arc Gisيتم ذلك من خالل على اخلريطة العامل اىل احرتافية وذوق الشخصهور باخلريطة بشكل حمرتف وايضا فين وهذا يرجع ظلل
.أنواع التعميم األلوان املتدرجـة و الدوائر النسبيـة واألعمدة البيانيـــة ومن يتم التعميم عن طريق اخلطوات التــاليــة :
Properties < Symbology < Quantities
Classifycationيتم اختيـار الفئـات املناسبـة من
تتعدد أنواع اختيــار الفئـات تبعاً للغرض وما يناسبها وايضاً حسب نوع البيانات اإلحصائيـة
أنواع الفئـات : Equl عبارة عن فواصل متساويـة فهو يأخذ البيانات ويضع الفواصل بني عرض البيانات متساويـة :
ى عدد الفئـات وهي التصلح جلميـع أقل قيمة مقسم عل-وهو يستخدم للتوزيع املماثل بني اعلى قيمة uniformالبيانات فهو يشرتط أن يكون توزيـع البيانات
Normal فواصل طبيعية حبيث أن األماكن الفارغـة ويضع هلا فواصل وهو غري مناسب لكل : احلاالت ويستخدم للغرض التجرييب وقد تكن مضللة للقارئ خـاصة إذا كان التوزيـع غري طبيعي
Stander deviation تستخدم يف حال كون البيـانات موزعـة توزيـع طبيعي : Manual. وهو يدوي يستطيـع املستخدم التحكم يف الفئات :
Quantile تستخدم يف البيانات يف حـال وجود تطرف يف القيم :
