Dari poligon ke ukuran keberagaman yang berkelanjutan?

Pertama-tama; Saya telah mencoba menemukan pertanyaan serupa, tanpa hasil. Mungkin itu karena saya cukup baru untuk GIS dan saya tidak benar-benar tahu apa yang sebenarnya saya cari. Jika seseorang menunjuk saya ke masalah yang sama, saya akan senang menghapus posting ini.

Saya perlu membuat variabel keberagaman populasi 'berkelanjutan' atau raster (dalam sel-sel grid kecil) untuk suatu negara. Saya memiliki formulir yang menunjukkan penyebaran kelompok etnis dalam poligon (gbr. 1), dan hasil yang saya cari adalah 'indikator keragaman' di setiap unit administrasi (AU, dalam hal ini, 360 daerah pemilihan Nigeria).

Gambar 1. Poligon kelompok populasi di Nigeria

Solusi yang saya temukan adalah untuk mendapatkan persentase luas setiap poligon di setiap AU, dan menghitung indeks heterogenitas dari itu. Tetapi masalahnya adalah bahwa saya akan menyisihkan cukup banyak informasi karena distribusi unit administrasi. Seperti yang ditunjukkan pada gambar. 2, kotak 'a', 'b', dan 'c' akan memiliki 'indeks segregasi' yang sama, tetapi jelas bahwa mereka tidak dalam posisi yang sama vis-a-vis 'hot spot'.

Gambar 2.

Jadi saya berpikir bahwa solusi lain dapat membuat peta kotak, dan menghitung jarak ke perbatasan terdekat, tetapi sekali lagi berbagi hanya satu perbatasan tidak sama dengan berada di bagian tengah peta, di mana beberapa kelompok tinggal bersama.

Setelah menemukan pertanyaan ini , saya kira poligon dapat diubah menjadi titik menggunakan centroid mereka, dan kemudian menerapkan metode yang sama. Tetapi kebenarannya adalah saya baru dalam hal ini, dan pertanyaan itu tidak dijawab dengan jelas. Bagaimana saya bisa membuat hal seperti itu?

Menggunakan contoh lain, saya ingin membuat sesuatu seperti ini (gambar dari situs web ini ):

Mengingat distribusi beberapa titik dengan karakteristik kualitatif yang berbeda , dapatkan ukuran keragaman dari mana saya dapat memperkirakan 'heterogenitas rata-rata' dari masing-masing unit administrasi.

Bagaimana saya bisa melakukannya? Saya menggunakan R dan QGIS, jadi saya tidak keberatan platform mana yang menjadi dasar solusinya.

Saya benar-benar akan mencoba SpatiaLite untuk menyelesaikannya! Paling mudah Anda bisa menggunakan plugin QSpatiaLite di QGIS.

Cukup siapkan kisi poligon dengan ukuran yang masuk akal untuk kisi kisi. Kemudian memotong kotak dengan poligon kelompok etnis dan menghitung luas setiap persimpangan. Dengan tabel yang dihasilkan Anda dapat menghitung indeks Anda dengan menggunakan area persimpangan, yang merupakan area kelompok etnis di setiap gridcell, sebagai 'metrik kelimpahan' (begitulah cara seorang ahli ekologi menamainya)!

Dengan asumsi layer kelompok etnis Anda disebut 'EthnicGroups', dengan bidang 'grup' dan kotak-poligon bernama 'Kotak' dengan bidang 'ID', kueri SQL ini akan berlaku:

SELECT 
  g.ID AS gID, 
  e.group AS egr,
  AREA(INTERSECTION(e.geometry, g.geometry)) AS egr_area
FROM Grid AS g JOIN EthnicGroups AS e 
ON INTERSECTS(g.Geometry, e.Geometry)
ORDER BY gID, egr_area ASC

Untuk menghitung metrik keanekaragaman dengan rumus khusus saya akan menggunakan R, menciutkan 'kelimpahan' ini, menghasilkan satu nilai untuk setiap kotak seluler, yang akhirnya dapat digabungkan kembali ke geometri kotak Anda!

Untuk mendapatkan keragaman rata-rata Anda untuk setiap AU, Anda dapat menggunakan indeks keanekaragaman yang telah Anda gabungkan ke kisi. Sekali lagi dengan menggunakan SpatialLite mengelompokkan nilai-nilai dalam AU-poligon dengan menerapkan fungsi rata-rata.

Lucu bahwa saya baru saja menulis posting blog yang membahas masalah ini, yang mungkin memberi Anda ide: http://thebiobucket.blogspot.co.at/2014/12/usecase-find-dominant-species-and.html

Sejauh yang saya ketahui saya akan menyarankan untuk melewatkan ide 'kontinuitas' dalam hal ini, karena keragaman hanya bermakna dalam kaitannya dengan unit spasial yang menjadi dasarnya. Jadi saya pikir semua pendekatan dan teknik mewah yang menggunakan segala macam rata-rata atau interpolasi atas unit lain selain unit spasial yang bergantung pada indeks Anda, tidak akan menambahkan apa pun yang bernilai, melainkan mengaburkan hasilnya!

Berikut adalah peta yang menunjukkan keanekaragaman amfibi (bukan etnis;) yang saya gunakan dengan metode yang sama:

ps: Tautan ini mungkin menarik, jika Anda ingin mendapatkan keragaman dalam radius pencarian yang diberikan!

Di QGIS, Anda bisa membuat titik grid di atas poligon Anda. Anda akan menemukan fungsi ini di bawah Vector -> Alat penelitian (saya pikir ini disebut bahwa dalam bahasa Inggris, versi QGIS saya dalam bahasa lain.) Anda harus menemukan beberapa perincian yang masuk akal ketika sampai pada jarak titik jaringan.

Lalu di bawah menu Vektor, Anda melakukan atribut Gabung menurut lokasi (ditemukan di bawah Manajemen data,) menggunakan titik sebagai target dan poligon etnis sebagai sumber.

Sekarang Anda memiliki kotak titik dengan atribut etnis untuk setiap titik.

Di sinilah agak sulit. Anda bisa menghasilkan raster menggunakan titik-titik ini, jika Anda mengkode ulang atribut Anda menjadi nilai numerik (misalnya menggunakan alat bidang numerik yang setara di kotak alat pemrosesan QGIS.) Anda kemudian dapat menggunakan kotak Buat di bawah Raster -> Analisis. Di sini Anda dapat bereksperimen dengan Sliding average atau Nearest analysis tetangga. Kemudian Anda dapat menggunakan statistik Zonal (ada sejumlah opsi di kotak alat Pemrosesan, serta di menu raster.)

Kuncinya adalah bagaimana mendapatkan indeks heterogenitas sambil mengabaikan nilai arbitrer yang dibuat dengan pengodean ulang atribut menjadi indeks numerik, tetapi Anda mungkin punya ide sendiri di sini. Tidak yakin bagaimana cara melakukannya tanpa mengambil terlalu banyak waktu dari apa yang seharusnya saya lakukan sekarang :)

Gagasan lain adalah memuat titik jaringan Anda ke dalam basis data Spatialite (atau PostGIS, tetapi itu adalah operasi yang lebih besar untuk dijalankan.) Kemudian Anda bisa menggunakan SQL dan fungsi spasial dalam database untuk menguji semua titik dalam radius yang ditetapkan dari setiap titik ke berikan indeks varians lokal, dan kemudian hasilkan raster dari nilai itu. Saya bekerja sedikit dengan ini baru-baru ini.

Semoga ini memberi Anda beberapa ide! Jangan ragu untuk menggunakan komentar jika Anda ingin membahas lebih lanjut.

Ada sejumlah asumsi dalam pertanyaan Anda yang perlu diatasi sebelum Anda sampai pada pertanyaan implementasi. Contoh yang Anda berikan adalah analisis keanekaragaman hayati yang didasarkan pada sampel varietas dari spesies tanaman tertentu. Saya melihat manual untuk perangkat lunak yang digunakan untuk menghasilkan raster ini, dan tidak ada indikasi bahwa ini sesuai untuk atau telah diterapkan pada populasi manusia. Sentroid dari area budaya manusia (yang Anda usulkan untuk digunakan untuk analisis Anda) sama sekali tidak dianalogikan dengan sampel (yaitu, pengamatan aktual) dari koleksi tanaman.

Kedekatan subkelompok manusia (dibagi di sepanjang dimensi apa pun, di sini dimensi tersebut adalah etnis) dapat dinyatakan sebagai ukuran keanekaragaman atau ukuran segregasi. Satu ukuran keanekaragaman yang banyak digunakan adalah indeks Herfindahl , yang bervariasi dari 0 hingga 1 dan kecil ketika suatu daerah memiliki banyak kelompok kecil dan besar ketika suatu daerah memiliki banyak kelompok besar. Itu dihitung dalam suatu populasi atau area tanpa referensi ke apa pun di luar populasi atau area itu. Ini bermasalah karena Anda tertarik pada interaksi spasial melintasi batas administratif.

Satu ukuran segregasi yang banyak digunakan adalah indeks ketidaksamaan , yang bervariasi dari 0 hingga 1 dan kecil ketika subareas memiliki distribusi populasi yang sama dengan wilayah yang lebih besar, dan besar ketika subareas secara eksklusif satu kelompok atau yang lain. Biasanya dihitung dalam suatu wilayah di mana informasi demografis tersedia untuk banyak subareas (misalnya, Anda dapat menghitung indeks ketidaksamaan Hitam-Putih untuk wilayah metropolitan berdasarkan data demografis untuk semua saluran Sensus dalam wilayah metropolitan). Wong (2002) telah membuat model lokalsegregasi dengan menghitung indeks ketidaksamaan untuk setiap subarea berdasarkan populasi subarea tetangga (yaitu, berdekatan) daripada wilayah secara keseluruhan. Keterbatasan ukuran ini adalah bahwa itu hanya dapat bekerja untuk dua kelompok sekaligus. Namun, saya telah menggunakannya dalam penelitian saya sendiri dengan menggunakan dua kelompok terpadat di setiap zona tetangga.

Anda telah mengindikasikan bahwa Anda ingin menghitung keragaman untuk setiap unit administrasi (AU). Tetapi Anda juga mengatakan bahwa Anda perlu menciptakan raster keanekaragaman yang berkelanjutan. Tidak jelas bagi saya jika Anda benar-benar menginginkan raster keanekaragaman berkelanjutan atau jika Anda pikir Anda memerlukannya untuk menghitung keragaman AU. Jika Anda benar-benar menginginkan keberagaman yang berkelanjutan, saya akan merekomendasikan untuk melihat O'Sullivan & Wong (2007) , yang memvisualisasikan keanekaragaman berkelanjutan menggunakan penduga kepadatan kernel. Ini memiliki efek akuntansi untuk interaksi populasi melintasi batas administrasi, yang Anda tunjukkan inginkan.

OTOH, jika Anda benar-benar menginginkan keragaman berdasarkan unit administratif, Anda dapat melakukannya menggunakan indeks Herfindahl atau indeks ketidaksamaan lokal. Tetapi itu membutuhkan informasi tentang karakteristik demografis dalam setiap AU. Saya berasumsi bahwa alasan Anda menggunakan peta wilayah etnis adalah karena Anda tidak memiliki data populasi etnis untuk AU. Tetapi jika Anda mengetahui populasi masing-masing AU, dan Anda memotongnya dengan kotak wilayah etnis, Anda dapat mengalokasikan populasi AU untuk wilayah etnis. Asumsi penting dengan ini dan jawaban lain yang diajukan sejauh ini adalah bahwa mereka mengasumsikan bahwa kepadatan populasi konstan di seluruh wilayah AU atau etnis. Asumsi ini tampaknya prima facie tidak masuk akal, tetapi Anda tahu datanya lebih baik dari saya, dan mungkin merasa nyaman dengan asumsi ini.

Berdasarkan pemahaman saya tentang tujuan Anda, saya pikir pendekatan saya adalah sebagai berikut:

1. Populasi model dalam subunit di mana subunit mungkin merupakan persimpangan AU dan wilayah etnis, atau vektor atau kisi-kisi raster. Diberi cukup waktu, saya ingin mencoba keduanya.
2. Hitung indeks Herfindahl untuk setiap AU, tetapi, mengikuti Wong (2002), saya akan menghitung indeks Herfindahl berdasarkan lingkungan masing-masing AU daripada hanya populasi dalam AU. Dengan waktu yang cukup saya akan bereksperimen dengan lingkungan berbasis jarak dan berbasis jarak.

Tentu saja, semua ini tidak sampai pada implementasi teknis, tetapi jika Anda memberi saya umpan balik mengenai hal ini, kita dapat beralih dari sana.

PS: Makalah-makalah akademis yang saya tautkan terikat pintu. Jika OP tidak memiliki akses ke perpustakaan akademik, jangan ragu untuk menghubungi saya melalui email dan saya akan menyediakannya untuk Anda.