CC BY
5
Использованные источники:
1. Реклама. Продвижение товаров на рынок. - [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.ereport.ru/articles/market/mktng03.htm
2. Реклама у блогеров в Instagram: обзор цен, оценка эффективности. -[Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://semantica.in/blog/reklama-u-blogerov-v-instagram-obzor-czen-oczenka-effektivnosti.html
3. Стоимость рекламы в социальных сетях. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://7bloggers.ru/stoimost-reklamy-v-socialnyx-setyax/
4. Таргетированная реклама в социальных сетях Одноклассники, ВКонтакте, Мой Мир, Facebook, Instagram и всех проектах Mail.ru Group. -[Электронный ресурс]. - Режим доступа: https ://1ps.ru/cost/vkontakte/
УДК 004.94
Хасанова Е.Х. студент магистратуры 2 курс факультет «Информатики и робототехники»
Уфимский Государственный Технический Университет Россия, г. Уфа Научный руководитель: Воробьева Г.Р., кандидат технических
наук, доцент
АНАЛИЗ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ МИГРАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН С ПОМОЩЬЮ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Аннотация: В данной статье рассматривается возможность применения геоинформационных систем для анализа и визуализации миграционного процесса в Республике Башкортостан. В работе для пространственного анализа миграционного прироста использовался локальный индекс Морана. Разложение локального индекса на составляющие позволило выявить зоны влияния для каждого конкретного ядра, так и зоны совместного влияния нескольких ядер.
Ключевые слова: миграционный процесс, локальный индекс Морана, пространственный анализ, кластер, ГИС
Khasanova E.Kh. Graduate student 2 year, faculty "Informatics andRobotics" Ufa State Aviation Technical University Russia, Ufa Scientific adviser:
Vorobeva G.R.
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor
Annotation: This article discusses the possibility of using geographic information systems for the analysis and visualization of the migration process in the Republic of Bashkortostan. The local Moran index was used for the spatial analysis of migration growth. The decomposition of the local index into components allowed to reveal the zones of influence for each particular core, as well as the zones of joint influence of several cores.
Keyword: migration process, local Moran index, spatial analysis, cluster, GIS
Значительная масса людей по всей планете вовлечены в непрекращающиеся процессы перемещения в поисках более приемлемых для себя условий проживания, в поисках лучшей жизни, новой работы или подходящего места учебы. Данное явление оказывает существенное влияние на изменение численности населения, его половозрастную структуру, на показатели смертности и рождаемости. Изменение перечисленных показателей влияет на региональные экономические процессы, а вместе с ними и на условия проживания будущих поколений. Процесс перемещения людей из одного региона в другой называется миграцией.
Миграция представляет собой сложное общественное явление, которое отличается значительными масштабами и разнообразием. Она представляет собой один из лучших индикаторов социально-экономического благосостояния общества — это своего рода способ голосования населения ногами. Как правило, миграционные потоки ориентированы из менее развитых в более развитые страны и регионы, с более высоким уровнем заработной платы и лучшими социально-экономическими условиями [1].
Целью исследования является выявление муниципальных образований «выгодоприобретателей» и муниципальных образований, теряющих качество населения в Республике Башкортостан с помощью геоинформационных систем, применив методы анализа, моделирования и визуализации.
Информационной основой исследования послужили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики [2]. Статистические данные по миграции публикуются в сборниках, которые выпускаются один раз в год. Исходными данными будет структура мигрантов по возрасту, по полу, по обстоятельствам, вызвавшим необходимость смены места жительства по муниципальным образованиям Республики Башкортостан в разрезе 2012г. - 2017 г. Также использованы наборы пространственных данных, необходимые для создания картографических материалов и моделирования размещения населения и миграционных потоков. Данные представлены по 54 муниципальным образованиям и 8 городским округам.
Методы, которые были использованы в исследование -статистический, картографический и геоинформационный.
С помощью статистического метода определялось число прибывших и выбывших за конкретный период, состав мигрантов и направление миграции, также использовалось расчетные методы: миграционный прирост (убыль).
Картографический метод выражался в создании тематических карт по структурам мигрантов по исследуемым периодам (с 2012 по 2017 г.).
С помощью геоинформационного метода провели кластерный анализ. Геоинформационный анализ проводился в программе ArcGis Desktop, использовался модуль «Пространственная статистика».
Кластерный анализ - один из основных геоинформационных методов, позволяющий выделить объекты со схожими признаками [3]. Основная идея пространственно автокорреляционных данных заключается в том, что значения не являются независимыми в пространстве. Как сказал географ и картограф Уолдо Тоблер «Все связано со всем остальным, но около вещей, более связана друг с другом» [4]. Измеряя пространственную автокорреляцию, мы можем определить, как пространственные закономерности возникают в нашем наборе данных или область исследования. Для кластерного анализа использовался метод локальный индекс Морана.
Локальный Индекс Морана статистически оценивает пространственную связь между объектами. В программе ArcGis Desktop этот метод называется как "Анализ кластеров и выбросов" (Anselin Локальный индекс Морана I), которая определяет статистическую значимость "горячих" точек и "холодных" точек на основе статистического показателя Anselin Локальный индекс Морана I. Интсрумент создает новый класс. Выходной класс объектов содержит значения HH,LL, HL, LH (рис. 1).
Рис. 1 . Оси пространственной диаграммы рассеяния Морана
Кластер высоких значений (НН), кластер низких значений (ЬЬ), выброс, в котором высокое значение окружено в основном низкими значениями (НЬ), и выброс, в котором низкое значение окружено в основном высокими значениями (КН). Указанные характеристики свидетельствуют о наличии, но не объясняют причин кластеризации территорий в пространстве.
Математическая модель Индекса Морана:
_ п хг — X V""1 к = 52 ^ Щ^—Х) 1 ]=1,М
Где хг числовой атрибут объекта ¿, X - среднее значение для этого атрибута, - пространственный вес для пары I и у, и:
_ — х)
^ = п — 1
Где п соответствует общему числу объектов.
Оценка г1. вычисляется по следующей формуле:
^ = I г — Е[11]
Где:
Е = —Я^ц п — 1 У1=Е[11] — Е[11]2
Положительное значение I указывает, что у объекта есть соседние объекты с такими же высокими или низкими значениями атрибута; этот объект является частью кластера. Отрицательное значение I указывает, что у объекта есть соседние объекты с несходными значениями; этот объект является выбросом.
Применение локального индекса Морана для миграционного прироста(убыли) на 2013 год отображено на рисунке 2.
а б
Рис. 2. а)общий миграционный прирост; б)миграционный прирост по локальному индексу Морана Ядро в 2013 году по миграционному приросту по муниципальным образованиям был Стерлитамакский район, эта территория лежит в квадранте ИЬ на диаграмме пространственного рассеяния Морана. Миграционный прирост в Стерлитамаском районе имеет относительно высокое значение и окружен с относительно низкими значениями.
Чишминский, Иглинский, Уфимский и Благовещенский лежат в квадранте ИИ, этим районам свойственны относительно высокие значения миграционного прироста и эти территории также окружены с относительно высоким значениям.
Территории которые лежат в квадранте ЬИ имеет относительно низкое значение, иными словами в этом районе население больше оттуда выезжает, нежели прибывает, а окружает районы у которых относительно высокое значение прибытия. В этот квадрант входят: Кушнаренковский, Кармаскалинский.
Бурзянский, Абзелиловский, Учалинский не испытывают влияния ни от территорий квадранта ИЬ, ИИ. Эти районы имеют относительно низкое значение анализируемого показателя, также и окружены такими же низкими показателями.
Далее на следующем этапе исследования, можно выявить интересующие зоны более детально по другим показателям.
Показатели, используемые для исследования миграционных процессов:
- количественные: прибывшие, выбывшие, миграционный прирост(убыль);
- территориальная структура: международная, межрегиональная, внутрирегиональная;
- качественная характеристика: пол, возраст;
- причина прибытия, выбытия.
Таким образом проведенное исследование наглядно показывает возможности использования пространственного анализа, а именно использования локального индексов Морана для миграционного процесса при выявления кластеров отдающих и принимающих, дает большие возможности для оценки происходящих явлений в территории, определять распределение качественных, количественных характеристик и в дальнейшем возможность прогнозировать развитие ситуации, моделирование вариантов управленческих решений.
Использованные источники:
1. Практическая демография. Учебное пособие для вузов. Коллективная монография / Под редакцией Л.Л. Рыбаковского. — М.: ЦСП, 2005. — 280 с. ISBN 5-98201-007-4
2. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Башкортостан [Электронный ресурс] URL: http: //bashstat. gks .ru/
3. Глущенко И.В. Моделирование миграционных процессов с помощью геоинформационных технологий. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто/ИнтерГИС». 2016; 22(1): 385-392 с.
4. Уолдо Р. Тоблер [Электронный ресурс] URL: http://ru.knowledgr.com/00671907/%D0%A3%D0%BE%D0%BB%D0%B4%D0 %BE%D0%A0%D0%A2%D0%BE%D0%B 1%D0%BB%D0%B5%D 1 %80
