Моделирование в картографии - Тикунов В.C.
ISBN 5-211-03346-9
Скачать (прямая ссылка):
Классифицировать объекты на основе данных материалов можно несколькими путями: на основе матриц за каждый год раздельно, т.е. страны будут выступать в роли территориальных единиц, а группы товаров — показателей (в дальнейшем полученные по числу лет варианты могут быть сведены вместе); другой подход — суммируя стоимостные характеристики групп товаров вместе, представить их как характеристики на каждый год по всему временному периоду для каждой из стран; если же группы товаров оставить как показатели, а классифицируемыми единицами считать годы,
292
то в результате получим вариант временной периодизации в торговле и т.д.
Обратимся к конкретным материалам. Так, нами подготовлен описанный выше куб данных за 1960-1985 гг. об объемах экспорта и аналогичный куб по импорту по следующим товарным группам: 1) машины, оборудование и транспортные средства; 2) топливо и электроэнергия; 3) руды и концентраты, металлы и изделия из них; 4) химические продукты, удобрения и каучук; 5) строительные материалы; 6) лесоматериалы и целлюлозно-бумажные изделия; 7) текстильное сырье и полуфабрикаты; 8) пищевкусовые товары и сырье для их производства; 9) промышленные товары народного потребления. Поскольку ввоз топлива и электроэнергии в бывший СССР из европейских стран невелик, вторая группа товаров, применительно к импорту СССР, была исключена из рассмотрения. Чтобы перейти от стоимостных величин объемов экспорта-импорта каждой из 24 рассматриваемых стран, были вначале вычислены их доли в общем объеме соответственно экспорта или импорта СССР по каждой группе товаров.
Далее раздельно по каждому году на основе алгоритма типологии, описанного в гл. И, получен соответствующий вариант типологии стран, когда группы товаров выступали в роли показателей. При использовании данного многовариантного алгоритма количество группировок варьировало от 15 до 2 и для каждого года выбирался на основе коэффициентов неоднородности свой оптимальный со статистической точки зрения вариант, причем во всех случаях это оказалось 4-групповое разделение стран. Реализовался алгоритм в различных модификациях. Так, опробовались расчеты с различными нормировками и без нее, причем последние варианты оказались лучше интерпретируемыми. В качестве меры близости стран в многомерном признаковом пространстве использовались евклидовы расстояния и величины, равные 1 — г, где г — коэффициенты корреляции. Лучшие результаты дало использование евклидовых расстояний, которые и использовались во всех последующих экспериментах.
По числу лет исследуемого временного периода (26) получается и соответствующее количество типологий. Если проанализировать все типологии, то можно выявить страны, которые постоянно группируются в один класс (таксон), другая часть стран переходит из группы в группу. Поэтому "стабильные" страны целесообразно считать сердцевиной таксонов и при картографировании соответствующим образом отделять от остальных стран, например, как это сде
293
лано на рис. 97-99. Чтобы показать возможности нечеткости определения системы наборами показателей, даже при их моноструктурном характере*, можно провести расчет долей отдельных стран, во-первых, относительно общего объема экспорта или импорта СССР, как это было сказано ранее, во-вторых, относительно объема экспорта-импорта СССР лишь со странами Европы или, в-третьих, рассчитать доли экспорта (импорта) СССР в общем объеме торговых связей стран (в %) по каждой группе товаров, что сделано нами на основе данных статистического сборника (Yearbook..., 1979) и т.д. Типология на основе первого и второго способов представления данных по материалам на 1978 г. приводит к близким между собой результатам, а третий вариант отличается от них и легче интерпретируется, поэтому именно он приведен на рис. 91.
Что касается алгоритмов обработки, то и здесь методика расчетов не может быть определена однозначно. Один путь расчетов уже проиллюстрирован при получении типологии, изображенной на рис. 91. Данная классификация осуществлялась при условии гомогенности стран, объединяемых в таксоны, но можно дополнительно поставить условие максимальной гетерогенности ядер, вокруг которых формируются таксоны, что подчеркивает наиболее нетипичные по экспортно-импортным связям страны, и осуществить это можно на основе специально приспособленного для этих целей алгоритма (Тикунов, 1978). Типология на основе данного метода, реализованного при использовании тех же исходных данных, что и для типологии, показанной на рис 91, приведена на рис. 92.
В том случае, если заранее имеются сведения о принадлежности каких-либо стран к различным группам, возможна классификация "с учителем" (см. гл. II). Для этого, по нашей просьбе, специалист по географии внешней торговли Л.Б. Вардомский выбрал эталонные (с его точки зрения) страны, количество которых не ограничивалось. Этими странами оказались Чехословакия, Польша, Португалия, Великобритания и ФРГ как для экспорта, так и для импорта. Соответствующая классификация приводит к типологии, показанной на рис 93.
Наиболее интересно для типологии нечетких систем использовать специальный алгоритм. Можно предложить следующую методику. Будем рассматривать каждый показатель по всему комплексу стран
