Tutorial SAGA GIS. Densitatea Populaţiei.



          SAGA GIS poate fi folosit în orice domeniu al geografiei, nu doar în geografie fizicӑ sau geomorfologie.
          Densitatea populaţiei se calculeazӑ împӑrţind numӑrul de locuitori la o suprafaţӑ de referinţӑ. De exemplu, densitatea populaţiei oraşului Urlaţi = 10 493 locuitori (populaţia totalӑ) / 44 kmp (suprafaţa totalӑ) = 238 loc/kmp.



             Bineînţeles, aceastӑ valoare (238) este una medie, la nivelul întregului teritoriu administrativ. Valoarea densitӑţii variazӑ foarte mult, de la 0 (teren agricol) la zona aglomeratӑ centralӑ. În acest tutorial vom învӑţa cum sӑ calculӑm rӑspȃndirea densitӑţii populaţiei în cadrul unei unitӑţi administrative, avȃnd doar numӑrul total de locuitori şi limita administrativӑ (tip polygon). Vom obţine ceva de genul acesta:



           În primul rȃnd aducem în SAGA tema tip polygon a unitӑţii administrative. De la butonul “Load” din stȃnga sus. Dupӑ ce se importӑ tema, mergeţi la Modules – Data şi dublu click pe tema importatӑ pentru a o deschide într-o hartӑ nouӑ:


          Aşadar avem acum teritoriul administrativ al oraşului. De asemenea cunoaştem populaţia totalӑ a lui: 10 493 (conform datelor preliminare ale Recensӑmȃntului populaţiei şi al locuinţelor 2011).
          Pentru a calcula variaţia densitӑţii populaţiei pe acest teritoriu, mӑ voi folosi de o altӑ temӑ: clӑdirile de locuinţe (case şi blocuri). Am vectorizat tip punct toate clӑdirile de locuinţe din Urlaţi. Dacӑ vӑ cunoaşteţi bine zona de studiu, acest proces ar trebui sӑ dureze maxim 1 orӑ. Puteţi vectoriza de pe ortofotoplanuri sau imagini Google sau alte surse pe care le aveţi la dispoziţie. Aduceţi apoi în SAGA noua temӑ creatӑ, de la butonul de “Load”. Dupӑ ce se importӑ tema, mergeţi la Modules – Data şi dublu click pe tema cu clӑdirile proaspӑt importatӑ şi o deschideţi în harta deja existentӑ (cea cu limita administrativӑ):



         Deschidem acum tabela de atribute, dȃnd click dreapta pe tema “case puncte”:



         Prima coloanӑ înseamnӑ ID-ul clӑdirii. A doua coloanӑ înseamnӑ tipul clӑdirii. Eu am 3 tipuri: blocuri, casӑ de copii şi case. A treia coloanӑ, cea mai importantӑ pentru noi, înseamnӑ numӑrul de locuinţe din fiecare clӑdire. Am atribuit urmӑtoarele valori, care sunt valori medii (deci nu e obligatoriu ca fiecare clӑdire sӑ aibӑ aceeaşi valoare):
Pentru 1 bloc cu 4 etaje = 35 locuinţe
Pentru 1 bloc cu 2 etaje = 15 locuinţe
Pentru 1 casa de copii = 10 locuinţe
Pentru 1 casӑ = 1 locuinţӑ.
Aceste attribute trebuie introduse în timpul vectorizӑrii.




          Comform tabelului, existӑ urmӑtoarele cantitӑţi:

33 blocuri cu 4 etaje. Adicӑ un total de 1155 de locuinţe (33x35)
8 blocuri cu 2 etaje. Adicӑ un total de 120 de locuinţe (8x15)
3 case de copii. Adicӑ 30 de locuinţe (3x10)
3192 de case. Adicӑ 3192 de locuinţe (3192x1).

          Aceasta înseamnӑ un total de 3136 de clӑdiri de locuinţe, adicӑ 4497 de locuinţe. Am fӑcut toate observaţiile acestea, deoarece ne intereseazӑ aceastӑ ultimӑ valoare (4497 locuinţe).
          Împӑrţind
10 493 locuitori (nr total) / 4497 locuinţe = 2,333 locuitori/locuinţӑ. Adicӑ fiecare locuinţӑ a Urlaţiului are, în medie, 2,333 locuitori. Mai departe trebuie sӑ înmulţim coloana a treia din tabel (a numӑrului de locuinţe) cu 2,333 pentru a avea o nouӑ coloanӑ cu numӑrul mediu de locuitori pentru fiecare clӑdire (adicӑ pentru fiecare punct vectorizat). Vom face aceasta astfel:
           Modules – Table Calculus – Table calculator (dublu click pe el). Se deschide un tabel pe care îl completӑm astfel:



          “Table” înseamnӑ tabelul în care facem calculul.
          “Result” înseamnӑ tabelul unde sӑ ne aparӑ rezultatul. Am setat aceeaşi temӑ ca sӑ îmi facӑ în ea o nouӑ coloanӑ.
          “Formula”, adicӑ înmulţesc coloana a treia (SAGA aşa noteazӑ coloanele, cu litere) cu valoarea 2,333. Atenţie! Scrieţi “2.333” nu “2,333”. Am scris prima datӑ cu virgulӑ în loc de punct şi mi-a dat eroare.
          “Field name” este denumirea noii coloane.
          Dӑm Okay şi vedem cӑ a apӑrut o nouӑ coloanӑ în tabel. Deci fiecare punct al nostru vector (fiecare clӑdire de locuinţe) are acum un numӑr de locuitori (bineînţeles un numӑr mediu de locuitori):




          Acum putem închide tabelul. Atenţie pe ce “x” apӑsaţi, cӑ aveţi 3 x-uri în dreapta sus (Apӑsati pe cel din mijloc).
          Mai departe vrem sӑ obţinem un grid (raster) al densitӑţii populaţiei. Vom interpola punctele (clӑdirile), luȃnd în consideraţie coloana a patra (Nr locuitori).
Mergem la Modules – Grid Gridding – Kernel Density estimation (dublu click). Se deschide o fereastrӑ. Completӑm astfel:




          Atenţie! Completaţi la “Radius”:
56.41895 dacӑ vreţi sӑ calculaţi densitatea ca nr. loc./ hectar. Sau
564.1895 dacӑ vreţi sӑ calculaţi densitatea ca nr. loc./ km2.
           Eu calculez la hectar deoarece am o zonӑ de analizӑ destul de micӑ.
           Daţi Okay. Se deschide instantaneu o nouӑ fereastrӑ. Trebuie sӑ introducem mӑrimea celulei noului grid. Eu am ales 5 m. Atenţie! Aveţi grijӑ sӑ nu fie niciun punct selectat, cӑ vӑ va face gridul doar pentru acel punct.




            Dӑm Okay. Se face gridul. Îl vizualizӑm de la modules – data – dublu click pe numele lui şi îl deschidem în harta deja existentӑ:



              Putem umbla la culori, sӑ aducem reţeaua stradalӑ şi sӑ obţinem o hartӑ a densitӑţii populaţiei ca cea de la începutul articolului.



           Concluzii.
           Metoda utilizatӑ în tutorialul acesta este foarte simplӑ şi generalizatӑ deoarece:
           - Am calculat distribuţia populaţiei în funcţie de clӑdirile de locuit. Bineînţeles, pot exista erori de vectorizare, deci şi erori de calcul al densitӑţii.
           - Am lucrat cu o valoare medie (de 2,333 locuitori / locuinţӑ). Bineînteles, pot exista case cu 10 locuitori sau case cu 1 locuitor. De aici pot decurge erori.
           Totuşi, prin clasificarea gridului în cele 11 intervale de densitate, erorile au mai fost mascate.
           Am vӑzut cum putem obţine rӑspȃndirea densitӑţii populaţiei în cadrul unei localitӑţi, pornind de la
- cunoaşterea numӑrului de locuitori
- o temӑ vector de tip polygon (limita administrativӑ)
- o temӑ vector de tip punct (clӑdirile de locuit).

             Urmӑriţi alte articole şi tutoriale de analizӑ GIS şi cartografie la secţiunea Lumea hӑrţilor!

Autor: Tudose Ionuţ
Data: 10.06.2012

Niciun comentariu:

Trimiteți un comentariu

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...