Problem zmiennej jednostki odniesienia


Tomasz Bartuś



Problem zmiennej jednostki odniesienia

Wstęp

Problem zmiennej jednostki odniesienia (MAUP) jest jednym z lepiej rozpoznanych problemów geograficznych analiz przestrzennych. Zjawisko to ilustruje potrzebę zastanowienia się nad rolą przestrzeni w analizie. Jest również ilustracją dodatkowego źródła błędów, które towarzyszą przestrzennym analizom statystycznym.

Problem MAUP wynika z tworzenia sztucznych struktur przestrzennych związanych z nakładaniem na zmienne zregionalizowane, sztucznych jednostek (siatek) odniesienia. Innymi słowy, tworzone są struktury, których interpretacja może prowadzić do błędnych wniosków. Przykładowo: Jeżeli rak występuje u indywidualnych osób, w unikalnych miejscach. Naukowcy chcą jednak badać związki występowania tej choroby w szerszych kontekstach: geograficznym, kulturowym, etc. Mapa z milioniem kropek wskazujących na diagnozę raka nie jest szczególnie przydatna, ale mapa przedstawiająca różne wskaźniki raka na populację według powiatu może coś wskazywać. Grupowanie to może jednak zniekształcać lub wyolbrzymiać rzeczywiste struktury danych.

W rzeczywistości zagadnienie MAUP składa się z dwóch elementów: efektu skali (lub agregacji) oraz problemu stref (grupowania).

Efekt skali

Skala, w której zamierzamy analizować dane, (kraje, województwa, powiaty, gminy czy inne), może generować różne wyniki. Wskaźnik występowania przypadków nowotworów dla Polski jako całości różni się od wskaźnika dla Małopolski, który różni się od wskaźnika dla powiatu zabierzowskiego, który różni się faktora dla gminy Zabierzów. Podobnie jak w innych analizach, ważne jest, aby odpowiednio dobrać skalę do postawionego pytania badawczego. Analiza skutków wybudowania nowego szpitala onkologicznego w Krakowie, korzystając z danych o śmiertelności pacjentów dla całego kraju, nie jest idealne. Jednak dane często są powiązane z pewnymi jednostkami. Jeśli nie można wybrać skali danych, pamiętaj o jej implikacjach, a jeśli to możliwe, wybierzmy większą skalę, niż byłaby konieczna. Dane o dokładniejszej skali można agregować, a dane o mniejszej skali nie mogą być łatwo podzielone.

Efekt strefy

Także wybór jednostek lub schematów grupowania może powodować problemy interpretacyjne. Dzieje się tak nawet jeśli jednostki mają taką samą skalę.

MAUP
Fig. 1. Różne schematy przestrzennego grupowania danych dyskretnych (Ervin D.)

Na Fig. 1 zobrazowano, jak dla tego samego zestawu punktowych danych, zastosowane różne schematy grupowania, mogą wpływać na wyniki analiz. Przedstawiony efekt może stać się dodatkowym źródłem błędów lub powodować błędne interpretacje wyników. Może być również wykorzystany do celowego manipulowania wynikami. Wystarczy wyobrazić sobie, że zamiast wskaźnika nowotworów, Fig 1 przedstawia poparcie dla partii politycznych. W marketingu politycznym jest to tak pospolite zjawisko, że opisano to odrębnymi pojęciami: (ang.: manipulacji granicami okręgów wyborczych gerrymandering) i (ang.: politycznym podziałem na okręgi wyborcze political redistricting). Wniosek płynący dla badaczy polega na tym, że gdy mamy możliwość tworzenia własnych siatek pól podstawowych, musimy to robić prosto i podchodzić do nich krytycznie. Lepsze zrozumienie wpływu MORP umożliwi zduplikowanie twoich siatek, a następnie oparcie ich na jakiejś prostej logice, np. na prostych kształtach, równej powierzchni lub z wykorzystaniem podziału fizycznego lub społecznego. Należy jednak pamiętać, że każdy podział powoduje przekłamania; należy więc porównać wyniki różnych schematów podziału. Kiedy pracujemy z danymi, które już zostały umieszczone w jakichś siatkach, można zadać sobie pytania: Czy wyniki są istotne czy to po prostu artefakty związane ze schematem podziału? Czy w pobliżu granic stref znajdują się jakieś dane, które jeśli zostaną przesunięte, moga zmienić wyniki analizy?

Wykorzystane materiały

Ervin D., MAUP

 
 

Informacje wstępne

 
 
 
 

Dane

 
 
Dane (arch.: 23MB, po rozpak.: 73MB)
 
 
 

Ćwiczenia

 
 

1. Wstęp do GIS

 
 
 
 
Wykład 1: Wstęp do GIS
 
Ćwiczenie 1: Wstęp do ArcGIS: Wycieczka po San Diego
 
Wykład 2: Aplikacja ArcGIS
Ćwiczenie 2: Szacowanie szkód wywołanych klęskami żywiołowymi
 
Wykład 3: Rozwiązywanie zadań przy użyciu GIS
Ćwiczenie 3: Wybór lokalizacji dla centrum młodzieżowego
 
 
 

2. Symbolizacja map

 
 
 
 
Wykład 4: Symbole i adnotacje
Ćwiczenie 4: Symbolizacja i etykietowanie obiektów na mapach
 
Wykład 5: Symbole bazujące na atrybutach
Ćwiczenie 5
 
Wykład 6: Metody klasyfikacji danych
Ćwiczenie 6: Klasyfikacja
 
Wykład 7: Mapy gęstości i proporcji
Ćwiczenie 7
 
 
 

3. Układy współrzędnych i odwzorowania kartograficzne

 
 
 
 
Wykład 8: Układy współrzędnych geograficznych
Ćwiczenie 8: Położenie kabla transatlantyckiego. Modyfikacje układów współrzędnych
 
Wykład 9: Odwzorowania kartograficzne
Ćwiczenie 9: Położenie kabla transatlantyckiego. Właściwości odwzorowań kartograficznych
 
 
 

4. Organizacja danych geograficznych

 
 
 
 
Wykład 10: Modele danych geograficznych
Ćwiczenie 10: Ocena zagrożenia powodziowego. Analiza danych geograficznych
 
Wykład 11: Geobazy
Ćwiczenie 11: Ocena zagrożenia powodziowego. Tworzenie przestrzennej bazy danych
 
 
 

5. Tworzenie i edycja danych

 
 
 
 
Wykład 12: Tworzenie i edycja danych GIS
Ćwiczenie 12: Centrum handlowe Galeria. Modyfikacja śladów budynków
 
Wykład 13: Topologia
Ćwiczenie 13: Centrum handlowe Galeria. Modyfikacja obiektów z zachowaniem topologii
 
Wykład 14: Edycja atrybutów obiektów
Ćwiczenie 14: Centrum handlowe Galeria. Modyfikacja atrybutów
 
Wykład 15: Tworzenie nowych obiektów
Ćwiczenie 16: Tworzenie nowych klas i ich atrybutów
 
 
 

6. Analizy GIS

 
 
 
 
Wykład 16: Procedura analiz GIS
Ćwiczenie 17: Definiowanie problemu i wybór danych do analiz
 
Wykład 17: Zapytania atrybutowe i przestrzenne, łączenie tabel
Ćwiczenie 18: Analiza GIS
 
Wykład 18: Prezentacja wyników analiz
Ćwiczenie 19: Przygotowanie map do prezentacji
 
Ćwiczenie 20: Tworzenie raportów
 
 
 

7. Geoprzetwarzanie i modelowanie

 
 
 
 
Wykład 19: Geoprzetwarzanie
Ćwiczenie 21: Ocena zniszczeń pożarowych
 
Wykład 20: Modele i modelowanie
Ćwiczenie 22: Tworzenie i obsługa prostych modeli
 
Ćwiczenie 23: Praca z istniejącymi modelami
 
 
 

8. Tworzenie profesjonalnych map

 
 
 
 
Wykład 21: Elementy mapy, praca w widoku układu
Ćwiczenie 24: Mapa zasobów drewna obszarów National Forest Tongass
 
Wykład 22: Tworzenie profesjonalnych map
Ćwiczenie 25: Profesjonalna mapa "Siedliska nietoperzy w południowo-zachodniej części Ameryki Północnej"