Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> География (физ) -> Тикунов В.C. -> "Моделирование в картографии" -> 84

Моделирование в картографии - Тикунов В.C.

Тикунов В.C. Моделирование в картографии: Учебник — M.: Изд-во МГУ, 1997. — 405 c.
ISBN 5-211-03346-9
Скачать (прямая ссылка): modelirov_kart.pdf
Предыдущая << 1 .. 78 79 80 81 82 83 < 84 > 85 86 87 88 89 90 .. 129 >> Следующая

Данный эксперимент в очередной раз подтверждает необходимость постоянного учета содержательных особенностей моделируемых явлений, но не отрицает возможностей использования различных нормировок, когда они соответствуют сути явлений. В частности, при создании типологических карт на основе методов многомерного анализа с успехом используется нормировка по дисперсиям и др., однако для создания оценочных карт, на наш взгляд, эффективнее нормировка по формуле (2.30).
271



Рас. 84. Карты уровней развития отраслей обрабатывающей промышленности по префектурам Японии: А — результаты первого пути моделирования с использованием нормировки от наихудших значений, В — с использованием нормировки по дисперсиям, С — с использованием нормировки от среднеарифметического; D — их совмещенный, окончательный вариант оценки уровней развития. Сплошная заливка соответствует нулевому отстоянию штриховок друг от друга (наивысший уровень развития). Карты Еу F, G отображают величины отклонений характеристик уровней развития промышленности соответствующих вариантов моделирования от совмещенного варианта D (величина, равная единице, соответствует 100%)
Заманчива также перспектива возможности оценки и картографирования устойчивости границ таксонов, что может свидетельствовать о жесткости и качестве многомерных классификаций. Такая возможность появляется при реализации многовариантных алгоритмов, описанных в гл. II, с целью создания типологических или оценочных карт. Так, если при переходе от одного варианта классифи
272

кации к другому границы между какими-либо группами территориальных единиц не изменяются, то можно говорить об их устойчивости. Это позволяет даже установить иерархическую систему более или менее устойчивых рубежей и отобразить их на карте, например, с помощью картографического способа — линейных знаков разной толщины или окраски.
Для установления уровней развития групп префектур на данных картах использованы коэффициенты S1 (см. формулу (2.32)). Данные характеристики можно применять для картографирования таксонов, как это сделано на рис. 86. Здесь расстояния между штрихами каждой из префектур соответствуют средним значениям величин S}. Ориентация штриховки постепенно меняет свой наклон,
что графически лучше выделяет таксоны друг от друга. В случае объединения таксонов ориентация штриховки будет средней от штриховок, вошедших в объединенную группу. Утолщенными линиями на рис. 86 разделены слабо-, средне- и высокоразвитые группы префектур.
При анализе полученных карт (см. рис. 59 и 86) прежде всего отметим чрезвычайно важную особенность классификации: при уве

Для примера приведем карту устойчивости границ групп префектур Японии, выделенных по степени развития отраслей обрабатывающей промышленности (рис. 85). Система карт, отражающих процесс группировки префектур и служащих исходным материалом для построения данной карты, приведена на рис 86.
О"
Рис. 85. Устойчивость границ групп префектур Японии. Границы, разделяющие группы префектур до уровня их агрегации на: 1 — семь; 2 — шесть; 3 — пять; 4 — четыре; 5 — три; 6 — два таксона (см. рис. 86)
18 Тикунов
273


Рис 86. Карта многовариантной классификации префектур Японии по уровням развития отраслей обрабатывающей промышленности
личении дробности разбиения всей совокупности префектур на таксоны границы между группами на предшествующих уровнях классификации сохраняются. Иными словами, при переходе от выделения, например, 3 групп к выделению 4, имеет место обособление нового таксона внутри одного из ранее существовавших, а не за счет "переформирования" ранее образовавшихся таксонов. Это позволяет сделать вывод о стабильности границ между качественно различными классами префектур, т.е., как бы ни увеличивалась дробность разбиения, всегда между наиболее и наименее развитыми префектурами будет существовать одна граница, которая была выделена на 2-м уровне классификации, и т.д. Непересекаемость образованных на разных уровнях группировки таксонов четко просле-
274

живается в легенде к карте и на всех шести вариантах классификации (рис. 86).
Отметим еще один важный момент, который проявляется при последовательном увеличении степени дробности разбиения. Речь идет об асимметрии "дерева объединений", изображенного в легенде. Это "дерево" показывает особенности дифференциации территории Японии на группы префектур, различающиеся с точки зрения развития в них обрабатывающей промышленности. Бросается в глаза значительно большая "ветвистость" правой части "дерева", соответствующей более развитым таксонам. Вплоть до пятого уровня новые таксоны выделяются из тех префектур, которые характеризуются наиболее высокоразвитой обрабатывающей промышленностью на данном уровне группировки. И лишь при более высокой степени дробления существенными становятся различия внутри групп с невысоким уровнем развития промышленности.
Это доказывает гораздо большую однородность слаборазвитых в промышленном отношении районов, состоящих из "равных друг другу в своей бедности" префектур. С другой стороны, в индустриальных районах четко прослеживаются различия в степени развития уже на низких уровнях классификации. Этот вывод легко проиллюстрировать, если представить наиболее развитые в промышленном отношении районы как горную страну, а наименее развитые — как низменность: в первом случае у всех точек высокие значения абсолютных высот, но при этом местность характеризуется большим перепадом относительных высот; во втором случае преобладают низкие значения абсолютных высот и отсутствие какой-либо резкой расчлененности по относительным высотам.
Предыдущая << 1 .. 78 79 80 81 82 83 < 84 > 85 86 87 88 89 90 .. 129 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed