Исследовательский анализ пространственных данных (ESDA)
количественное исследование данных
После отображения данных на карте, вторым этапом изучения данных является использование инструментов Исследовательского анализа пространственных данных (ESDA). Эти инструменты позволяют проверить данные на соответствие большим количеством способов и лучше понять феномен исследования, в результате чего можно принять более взвешенное решение при построении модели интерполяции. Основные задачи, которые необходимо выполнить для исследования данных.
- Проверка распределения данных
- Выявление за глобальных и локальных выпадающих занчений
- Выявление глобальных трендов
- Проверка локальной вариации
- Изучение пространственной автокорреляции
Не всегда требуется выполнять все эти шаги. Например, если принято решение использовать метод интерполяции, не использующий меру пространственной автокорреляции (GPI, LPI или RBF), нет смысла исследовать пространственную автокорреляцию данных. Однако все равно целесообразно ее исследовать, чтобы определить, важна ли пространственная автокорреляция настолько, чтобы использовать другой метод интерполяции (например, кригинг) вместо первоначально запланированного метода.
Инструменты ESDA
Инструменты ESDA позволяют по-разному взглянуть на данные, помогая выполнить эти задачи. Различными видами данных можно управлять и их можно исследовать, все они взаимосвязаны друг с другом и с данными, отображаемыми в ArcMap через выборки и связи.
Инструменты ESDA:
Работа с инструментами ESDA: выборки и связи
Виды в ESDA взаимосвязаны с помощью выбора (рисование) и выделения выбранных точек на всех картах (связи). Рисование — это графический способ выполнения выбора в виде данных ArcMap или инструменте ESDA. Любое выделение, произведенное в виде ESDA или ArcMap, отображается во всех окнах ESDA и ArcMap, то есть все окна связаны между собой.
В инструментах Гистограмма (Histogram), Карта Вороного (Voronoi Map) и Анализ тренда (Trend Analysis) столбцы диаграммы, точки или полигоны, выделенные в инструменте, связаны с точками в виде ArcMap, которые также выделяются. В инструменте Облако вариограммы/ковариации (Semivariogram/Covariance Cloud) точки на графике представляют пары местоположений, и при выделении точки в инструменте, соответствующие пары точек выделяются в виде ArcMap, при этом отображается отрезок, соединяющий точке в паре. При выделении пар точек в виде ArcMap соответствующие точки выделяются на графике Облако вариограммы/ковариации (Semivariogram/Covariance Cloud).