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Obtenir ArcView 3.2 Spatial Analysis 1.1 ?


Est-il toujours possible d'obtenir et d'utiliser une copie de l'extension Spatial Analyst 1.1 vers ArcView 3.2 afin de terminer un projet final dans une université ?


Votre option la plus directe pour obtenir ce logiciel sera de contacter votre bureau Esri local qui devra probablement passer par le siège d'Esri à Redlands, en Californie.

Espérons qu'il existe un "musée Esri" qui conserve des copies de "l'un de tout" pour la postérité future.

Cependant, je pense que vous feriez mieux de "mordre la balle" et de rechercher une solution alternative moderne comme suggéré par @JeffreyEvans.


Analyse spatiale de la manœuvre d'un véhicule militaire en situation tactique sur ArcView

L'identification du modèle spatial est l'une des questions clés dans l'application des SIG à la recherche géographique. Cette étude vise à identifier les schémas spatiaux de manœuvre des chars en opération tactique et à les opérationnaliser sur l'environnement ArcView. Six modèles de formation d'attaques sont analysés et des algorithmes pour les modèles sont créés à l'aide d'ArcView Avenue. Dans le processus, la direction de manœuvre d'un peloton est calculée en premier et l'emplacement de chaque char, c'est-à-dire la direction et la distance de chaque char par rapport au premier, est calculé. Les 6 modèles sont identifiés par la direction et la distance des deux chars d'un peloton. L'algorithme de configuration spatiale est utilisé dans le cadre du système de contrôle de manœuvre.

1. Introduction

Le but de cette étude est d'identifier les schémas spatiaux de manœuvre du peloton dans les opérations offensives et de les opérationnaliser sur l'environnement SIG. La configuration spatiale est l'une des questions clés du commandement et du contrôle lors d'opérations offensives ou défensives. La situation est la même aussi à un niveau inférieur comme le peloton de chars. La manœuvre des unités militaires en opération offensive suit généralement un certain schéma décrit dans le manuel de terrain. L'identification de la formation devient la base du commandement et du contrôle des troupes en mouvement. Bien que la reconnaissance des formes dans cette étude soit appliquée au niveau du peloton, le modèle peut être facilement étendu aux niveaux de la compagnie ou du bataillon. Le système est programmé dans ArcView Avenue. Parce que la taille du système n'est pas grande, il peut être utilisé dans de petits systèmes basés sur PC disponibles au niveau de la compagnie ou du bataillon. L'analyse de la distribution des caractéristiques ou des activités dans l'espace est l'un des sujets permanents de la géographie. De nombreuses théories ou modèles traitent de ce sujet. Le modèle hexagonal de Christaller dans la théorie de la place centrale est un bon exemple et le modèle de sauts-mouton dans l'étalement urbain est un autre exemple typique (Morill et Dormitzer, 1979). En ce sens, l'analyse géographique est très proche et sera efficace pour la compréhension des opérations militaires. La plupart des opérations tactiques des unités militaires sont essentiellement des problèmes géographiques. Leurs opérations peuvent être présentées sur des cartes car elles sont essentiellement géographiques. Les formations défensives ou offensives et les schémas de manœuvre pour l'attaque peuvent être interprétés géographiquement.

2. Analyse spatiale des formations du peloton de chars de manœuvre

La formation appropriée d'un peloton est l'un des facteurs clés pour gagner au combat. Les commandants des échelons supérieurs veulent connaître les formations de leurs troupes en temps réel et automatiquement afin de les commander ou de les contrôler. Si la formation est reconnue automatiquement par le système informatique, elle sera alors très efficace et efficace à commander.

Un peloton ou une compagnie prend une formation spécifique lorsqu'il manœuvre pour attaquer. Dans un bataillon de chars typique de l'armée coréenne, il y a trois chars dans un peloton et trois pelotons dans une compagnie et trois compagnies dans un bataillon. Il y a 6 formations en attaque de peloton de chars en manœuvre tactique. Ce sont des formations en coin, en colonne, en ligne, en V, sur le flanc gauche et sur le flanc droit (Fig. 1). Les situations tactiques où l'une de ces formations peut être adoptée sont décrites en détail dans le Field Manual.

Afin de faire fonctionner les 6 formations sur environnement SIG, deux processus sont nécessaires. Premièrement, un système de coordonnées pour un char est défini et, deuxièmement, la formation spatiale d'un peloton est identifiée avec des termes mathématiques afin de convertir les concepts en termes opérationnels.

L'outil de base pour l'identification du modèle spatial est un système de coordonnées. Un système de coordonnées est nécessaire afin de positionner l'emplacement d'un réservoir sur celui-ci. Un système de coordonnées rectangulaires, tel que le système de coordonnées UTM qui est populaire en tant que système de coordonnées militaires, est adopté en raison de sa commodité dans le calcul de la distance et de l'azimut. L'origine du système de coordonnées est l'emplacement de l'ancienne position du chef de peloton, où les valeurs sont données comme (0,0) pour (x,y). La position actuelle de chaque réservoir est représentée par (x,y) sur ce système de coordonnées (Fig. 2).

L'identification des motifs géométriques des réservoirs s'effectue en deux étapes. Dans la première étape, l'emplacement «absolu» de chaque char est calculé en azimut du nord et en distance par rapport au char du leader. Ce sont 1, 2 et d1, d2, respectivement dans la Fig.2. Dans la deuxième étape, l'emplacement « relatif » de chaque char est calculé en azimut à partir de la direction du cap du peloton et de la distance par rapport au char du chef. Ce sont 1, 2 et d1, d2, respectivement dans la Fig.2. L'emplacement est nommé « relatif » parce que l'azimut de chaque char est calculé à partir de la ligne de cap du peloton et non du nord. Le cap du peloton est déterminé comme étant la ligne qui relie l'ancien et l'actuel emplacement du char du chef de peloton. La ligne de cap est importante car le fait qu'un char soit à droite ou à gauche du char du leader est classé par cette ligne.

Ensuite, à partir des deux étapes ci-dessus, l'emplacement de chaque char peut être représenté en azimut et distance par rapport à la ligne de cap et à l'emplacement actuel du char du chef de peloton, respectivement. L'emplacement du réservoir #2, par exemple, est représenté par ( 2, d2) comme indiqué sur la Fig.3 bien que sa coordonnée soit (X2,Y2) comme sur la Fig.2.

Afin de calculer l'azimut d'un char en termes de base à 360 degrés, il est nécessaire de classer leurs emplacements par quadrant. Le calcul de l'azimut s'effectue en deux étapes. Premièrement, l'emplacement est classé par les lignes des axes X' et Y' provenant de l'emplacement actuel du char du leader. Dans ce cas, il y a 4 sous-quadrants pour chaque quadrant formé par (X0,Y0). Deuxièmement, l'emplacement est classé en deux côtés, à droite et à gauche, par la ligne du titre. Par la combinaison de ces deux étapes, il peut y avoir 6 cas de localisation d'un réservoir pour un quadrant comme le montre la Fig.4.

Pour le quadrant droit de la Fig.4, trois emplacements avec le préfixe 1 1-A, 1-B et 1-C sont ceux du côté droit de la ligne de cap. Avec ces processus, il pourrait y avoir au total 24 emplacements car il y a 4 quadrants et 6 emplacements dans chaque quadrant. Cependant, seulement la moitié d'entre eux, pour les emplacements où la valeur de y est supérieure à zéro, sont analysés dans cette étude. Le processus suivant consiste à identifier les formations à partir du modèle d'emplacements. Afin de calculer la formation principalement par azimut, l'azimut d'un char est converti en un angle sur une base de 360 ​​degrés à partir de la ligne de cap. Ensuite pour chaque quadrant, les azimuts ( ) sont classés en 16 secteurs avec 22,50 pour chaque secteur. La direction du cap devient la ligne principale où l'azimut est égal à 0 ou 360.


Détails

  1. PRÉFACE.
  2. REMERCIEMENTS.
  3. 1. INTRODUCTION.
  4. 1.1 Pourquoi les statistiques et l'échantillonnage ?
  5. 1.2 Quelles sont les particularités des données spatiales ?
  6. 1.3 Les données spatiales et le besoin d'analyses/statistiques spatiales.
  7. 1.4 Principes fondamentaux de l'analyse spatiale et des statistiques.
  8. 1.5 ArcView Notes&mdashData Modèle et exemples.
  9. PARTIE I : STATISTIQUES CLASSIQUES.
  10. 2 DESCRIPTEURS DE DISTRIBUTION : UNE VARIABLE (UNIVARIATE).
  11. 2.1 Mesures de la tendance centrale.
  12. 2.2 Mesures de dispersion.
  13. 2.3 Exemples ArcView.
  14. 2.4 Statistiques de moment plus élevées.
  15. 2.5 Exemples ArcView.
  16. 2.6 Exemple d'application.
  17. 2.7 Résumé.
  18. 3 DESCRIPTEURS DE RELATION : DEUX VARIABLES (BIVARIE).
  19. 3.1 Analyse de corrélation.
  20. 3.2 Corrélation : Échelle nominale.
  21. 3.3 Corrélation : Échelle ordinale.
  22. 3.4 Corrélation : Échelle d'intervalle/ratio.
  23. 3.5 Analyse des tendances.
  24. 3.6 Remarques sur ArcView.
  25. 3.7 Exemples d'application.
  26. 4 TESTEURS D'HYPOTHÈSE.
  27. 4.1 Concepts de probabilité.
  28. 4.2 Fonctions de probabilité.
  29. 4.3 Théorème central limite et intervalles de confiance.
  30. 4.4 Test d'hypothèse.
  31. 4.5 Statistiques des tests paramétriques.
  32. 4.6 Différence de moyennes.
  33. 4.7 Différence entre une moyenne et une valeur fixe.
  34. 4.8 Signification du coefficient de corrélation de Pearson.
  35. 4.9 Importance des paramètres de régression.
  36. 4.10 Test des statistiques non paramétriques.
  37. 4.11 Résumé.
  38. PARTIE II : STATISTIQUES SPATIALES.
  39. DESCRIPTEURS DE MOTIFS EN 5 POINTS.
  40. 5.1 La nature des entités ponctuelles.
  41. 5.2 Tendance centrale des distributions de points.
  42. 5.3 Dispersion et orientation des distributions de points.
  43. 5.4 Remarques sur ArcView.
  44. 5.5 Exemples d'application.
  45. ANALYSEURS DE MOTIFS À 6 POINTS.
  46. 6.1 Échelle et étendue.
  47. 6.2 Analyse des quadrats.
  48. 6.3 Analyse des voisins ordonnés.
  49. 6.4 Fonction K.
  50. 6.5 Autocorrélation spatiale des points.
  51. 6.6 Exemples d'application.
  52. 7 ANALYSEURS DE MODÈLES DE LIGNE.
  53. 7.1 La nature des entités linéaires : vecteurs et réseaux.
  54. 7.2 Caractéristiques et attributs des entités linéaires.
  55. 7.3 Statistiques directionnelles.
  56. 7.4 Analyse du réseau.
  57. 7.5 Exemples d'application.
  58. 8 ANALYSEURS DE MODÈLES DE POLYGONE.
  59. 8.1 Présentation.
  60. 8.2 Relations spatiales.
  61. 8.3 Dépendance spatiale.
  62. 8.4 Matrices de pondérations spatiales.
  63. 8.5 Statistiques et notations d'autocorrélation spatiale.
  64. 8.6 Statistiques de dénombrement conjoint.
  65. 8.7 Statistiques globales d'autocorrélation spatiale.
  66. 8.8 Statistiques d'autocorrélation spatiale locale.
  67. 8.9 Nuage de points de Moran.
  68. 8.10 Autocorrélation spatiale bivariée.
  69. 8.11 Exemples d'application.
  70. 8.12 Résumé.
  71. ANNEXE : Outils de statistiques spatiales ArcGIS.
  72. À PROPOS DU CD-ROM.
  73. INDICE.

6.3 SIG Analyse démographique dans la planification

Graphique 6.1. Le schéma du SIG Analyse démographique dans la planification

6.3.1 Dispersion et rareté de la population

Il est nécessaire d'analyser la rareté de la population dans la planification car elle peut entraîner des coûts supplémentaires (personnel, tissu, transports supplémentaires, etc.) pour fournir des services publics à la population dans différentes zones. Cela a été effectué en fonction des frontières politiques, cela devient coûteux pour conduire des services vers des zones qui ne sont pas densément peuplées par rapport aux zones densément peuplées. En prenant un exemple, les zones peuvent se trouver dans des frontières politiques différentes et en considérant la population à cette agrégation, les zones peuvent sembler avoir la même population, qui est dérivée de la population de la subdivision politique (zonale). Mais la situation réelle sur le terrain peut être que ces zones ont des densités de population différentes, sans oublier que les zones auront une composition démographique de population différente, ce qui entraîne des besoins différents pour chaque zone.

Avant de chercher/rechercher différentes manières d'analyser la population pour éviter une telle erreur d'analyse, il est important de savoir pourquoi l'analyse est effectuée à un tel niveau d'agrégation, afin que les avantages de l'analyse géographique agrégée soient intégrés dans nos développements et améliorations. Les justifications de cette analyse pourraient être considérées comme (Openshaw, 1991) :

Il est important d'avoir une mesure cohérente de la rareté grâce au développement d'indicateurs de subventions globales par lesquels l'évaluation standard des dépenses du gouvernement (département)

L'indice de densité est simple et peut donc être facilement compris par les décideurs.

Les subdivisions politiques (zones) sont la plus petite unité géographique pour laquelle cet indice a pu être calculé avec précision car les superficies des zones sont connues.

Les zones ont été revendiquées comme ayant une certaine importance locale en tant que quartiers et donc comme constituant un élément naturel

Les zones ont été utilisées pour un certain nombre d'autres indicateurs clés avec un indice d'implications sur les ressources, comme la définition des zones défavorisées pour l'allocation des ressources des services de santé.

Les limites des zones sont définies par la loi et ont une signification juridique - ceci est important car les dépenses publiques ont été conventionnellement allouées uniquement par le biais de processus qui reconnaissent les zones géographiques officielles.

Ceux-ci sont gérables compte tenu de l’ordinateur et

En l’absence de beaucoup (ou de toute recherche pertinente, il n’y avait pas d’approche alternative évidente

6.3.2 Répartition spatiale selon l'âge

Il est utile d'examiner la répartition par âge des résidents urbains dans le contexte des modèles de localisation urbaine, la plupart de ces modèles disent peu sur l'âge des résidents, ils pourraient suggérer qu'à long terme, tout groupe d'âge devrait être distribué de la même manière, dans le quartier particulier, à leur distribution dans la population générale. Autrement dit, si les personnes âgées représentent 10 pour cent de la population de la région, elles devraient constituer 10 pour cent de chaque ménage (Goodman, 1986).

Les problèmes de répartition par âge apparaissent généralement lors de la planification lorsqu'il s'agit de la croissance d'un sous-groupe de population dans le même intervalle d'âge, par opposition au changement d'une cohorte qui passe par des intervalles d'âge ultérieurs (Akkerman, 1992).

Comme l'a dit Goodman, il faut être prudent face à de telles inférences. Au fur et à mesure que les villes se développent, les quartiers se construisent et se développent à des moments précis, attirant des résidents ayant des âges, des tailles de famille ou des préférences de logement similaires (grand/petit, unifamilial/multifamilial). Les quartiers peuvent se développer et vieillir ensemble, et peuvent être définis par l'âge des résidents. Les résidents, bien qu'à l'origine attirés par le type ou la taille du logement, peuvent apprécier le quartier lui-même et changer de résidence avec celui-ci.

La formulation de modèles pour expliquer les origines de la variation spatiale des structures d'âge et pour prédire les conséquences de cette variation devrait prendre en compte la dynamique démographique du processus de vieillissement, en reconnaissant que : (1) le comportement des jeunes et des moins jeunes peut influencer la variation spatiale du vieillissement (2) dans les sociétés à faible fécondité, à faible mortalité, la fécondité et la mortalité déplaceront la société vers l'homogénéité spatiale et (3) dans de telles sociétés, la migration est le principal processus générant une variation spatiale des structures d'âge. Le processus de planification doit prendre en compte et étudier les conséquences de la redistribution des âges.

Pour la planification du développement d'une nouvelle zone, la composition/structure démographique joue un grand rôle, car différentes cohortes d'âge ont tendance à s'installer dans la même zone. Cela a été expérimenté dans de nombreuses villes comme l'analyse menée par Burnley et al, (1997) où des profils sociodémographiques des personnes ayant déménagé à la banlieue extérieure de Sydney (Australie) étaient nettement surreprésentés dans la cohorte des 25-34 ans (45,1 % des déménageurs) qui est le groupe d'achat de logements le plus élevé. Dans l'étude, par rapport à la population résidente, les déménageurs étaient fortement biaisés en faveur des ménages adultes représentant 75,5% et les déménageurs étaient également nettement surreprésentés dans les professions de direction (43,4%) par rapport aux commerçants, employés de bureau, ventes ou exploitation/travail d'usine.

On peut voir que lorsque les gens atteignent une certaine tranche d'âge et gagnent en responsabilités, ils ont tendance à chercher une résidence permanente, disponible en dehors du centre-ville, cela est également affecté par la profession et la composition du ménage, ce qui a un effet direct sur la demande de logements en fonction la taille de la population, la manière dont la population se divise en ménages, puis par le choix du mode d'occupation, les dépenses de logement et les préférences de localisation (Skaburskis, 1997). À partir des résultats faits sur deux villes nord-américaines de Toronto et de Vancouver au Canada, Skaburskis donne l'âge de 30 ans lorsque la plupart des enfants quittent leurs parents pour former des ménages, qui appartiennent à la cohorte 25-34 donnée par Burnley et al (1997).

La répartition spatiale de la population âgée doit être prise en compte dans la planification, car elle nécessite des installations et des soins différents. Les modèles doivent fournir des explications sur la migration des personnes âgées, les résultats concernant les effets de la retraite, du climat et de la famille, ainsi que d'autres variables, soutiennent l'idée que les personnes âgées sont plus sensibles aux variables d'agrément ou de qualité de vie.

Ce sont plusieurs raisons pour lesquelles les personnes âgées peuvent se rassembler dans des quartiers spécifiques. Outre les logements, les hôpitaux ou les maisons de retraite adaptés à l'âge, certains types de logements peuvent s'adresser explicitement aux ménages plus âgés. Ceux qui n'ont plus besoin de grands logements peuvent préférer des logements plus petits (qui sont géographiquement limités), souvent avec des limitations pour les enfants (ce qui conduit à une plus grande concentration). Les personnes à revenus limités peuvent être obligées de louer des logements plus petits ou dans des endroits avec des logements locatifs bon marché (ce qui, encore une fois, peut imposer des limites géographiques) (Goodman, 1986).

6.3.3 Répartition selon le groupe socio-économique

Comme dans la cohorte d'âge, la ségrégation spatiale résidentielle par groupe socio-démographique reflète une similitude de goûts pour les biens publics locaux, mais contrairement à la répartition par âge, cela peut résulter dans lequel les ménages de même race sont moins menacés en choisissant de résider à proximité. ou un marché discriminatoire dans lequel certains groupes se voient refuser l'accès à l'ensemble du parc immobilier (Miller, et al, 1990).

En utilisant le SIG pour examiner les tendances de la ségrégation spatiale afin que les développements soient orientés vers les zones où il y aura une demande. Une mesure quantitative de la ségrégation commence par le dénombrement des ménages selon les caractéristiques démographiques résidant dans les sous-zones.

6.3.4 Evolution de la démographie

L'évolution des schémas de naissances, de décès et de formation des ménages affecte la structure globale par âge avec de profondes implications pour les marchés du travail et du logement ainsi que pour les politiques publiques en matière d'aide sociale et de soutien du revenu. Le schéma géographique des changements démographiques doit être pris en compte afin que ces changements puissent être suivis là où ils se produisent.

Cela a été étudié par de nombreuses personnes, dont Schafer Robert, une analyse de 1978 sur la forme métropolitaine et le changement démographique où il examine les choix de type de structure des ménages, ce qui montre que les étapes du cycle de vie de la famille fournissent une description puissante de la propension à choisir un appartement. et un autre plus significatif que l'âge du chef et la taille de la famille. Les jeunes ménages non mariés sont les plus susceptibles de choisir un appartement les ménages mariés avec le plus jeune enfant de plus de 6 ans et le chef de famille âgé de 30 à 60 ans et les ménages mariés avec enfants et le chef de famille de plus de 60 ans sont les moins susceptibles de choisir un appartement. La probabilité vieux de choisir un appartement augmente pour les ménages de plus de 60 ans s'ils sont soit mariés sans enfants à la maison, soit veufs. Plus le revenu familial est élevé, plus la probabilité de choisir un appartement est faible. Le fait que le chef d'établissement ait ou non fait des études collégiales a un faible effet sur le choix de la structure. Les personnes ayant fait des études collégiales sont légèrement plus susceptibles de choisir un appartement. En général, les ménages dont le chef travaille au centre de la région métropolitaine sont plus susceptibles de vivre en appartement que les ménages dont le chef travaille en banlieue (Schafer, 1978).

Et l'analyse démographique devient moins précise à mesure qu'elle s'éloigne des phénomènes démographiques physiques et mesurables, notamment lorsqu'elle est utilisée comme outil de planification (Chris Paris, 1995). Ainsi, les analyses démographiques ont eu tendance à commencer par un examen minutieux et détaillé de certaines caractéristiques (principalement physiques) des populations, généralement contenues dans les États-nations, puis à élargir l'analyse aux relations entre les membres de la population et d'autres facteurs, y compris les politiques publiques.

La croissance du nombre de ménages a largement dépassé le taux de croissance de la population dans la plupart des pays et donc plus de logements seraient nécessaires même si la population globale restait stable. A titre d'exemple, la taille moyenne des ménages en Grande-Bretagne est passée de 3,3 à 2,5 personnes entre 1961 et 1991 (Chris Paris, 1995). Ce changement à lui seul implique qu'il aurait peut-être fallu 100 logements supplémentaires pour 1 000 personnes dans la population en 1991 que cela n'avait été le cas 40 ans auparavant.

Comme Vaupel, James W. le dit quand il examine le vieillissement et la longévité à travers une analyse démographique "la population de la plupart des pays du monde vieillit. Ce changement crée une nouvelle démographie, une démographie de faible fécondité et de longévité. La croissance rapide des populations de personnes âgées exerce une pression sans précédent sur les sociétés, car de nouveaux systèmes de soutien financier, de soutien social et de soins de santé doivent être développés et mis en œuvre".

Il importe donc après analyse des caractéristiques démographiques de montrer où se produit le changement, c'est-à-dire où ont lieu les mariages, où la fécondité est constante ou changeante, la séparation et le divorce conduisant à des ménages monoparentaux (les distributions intra-métropolitaines : où la cohorte d'âge spécifique sont concentrés dans le centre-ville, hors des jupes, où vivent les retraités selon les variations de la zone (spatiale et temporelle).

6.3.5 Plusieurs méthodes utilisées

Plusieurs méthodes ont été utilisées pour analyser la localisation et la distribution des populations selon les caractéristiques démographiques, parmi lesquelles les courbes de Lorenz et le coefficient de Gini.

6.3.5.1 Courbes de Lorenz et coefficient de Gini

La courbe de Lorenz est une méthode graphique largement utilisée pour analyser la distribution spatiale de la population en termes de concentration et de dispersion (Hornby, 1984 et Witherick, 1990). Le dessin des procédures de la courbe de Lorenz comme suit. Les densités moyennes de population sont calculées pour toutes les unités équivalentes, telles que les unités zonales ou politiques qui composent la zone d'étude. Ces unités de surface sont ensuite classées en fonction de leurs classes de densité à imposer dans cet ordre de classement, le pourcentage de la population totale et le pourcentage de la superficie totale représentés par toutes les unités appartenant à chaque classe de densité sont ensuite calculés. Les deux valeurs dérivées pour chaque classe de densité permettent ainsi de tracer sa position sur un graphique.

Les courbes de Lorenz peuvent être adaptées pour quantifier les variations des caractéristiques démographiques notamment dans la distribution selon l'âge (Goodman 1986). En prenant l'exemple de la population âgée, les variations dans les répartitions des personnes âgées sont plus précises en classant l'observation au niveau du quartier de la population de la plus petite à la plus grande. L'analyse indique ensuite que les moins bien classés (en termes de population âgée), par ex. 20 pour cent des zones sur lesquelles le recensement est basé (secteurs de recensement) avaient 5 pour cent de personnes âgées, les 20 pour cent suivants avaient 8 pour cent supplémentaires de personnes âgées (ou alternativement que les 40 pour cent les plus bas en avaient 13 pour cent).

Les coefficients de Gini (désormais Ginis) sont souvent utilisés pour résumer les courbes de Lorenz. Considérons la courbe de Lorenz dans laquelle le pourcentage cumulé de secteurs est tracé par rapport au pourcentage cumulé de personnes âgées. Le Gini compare l'aire L, entre la diagonale (signifiant une répartition égale) et la courbe de Lorenz, à l'ensemble de l'aire sous la diagonale, T. lorsque L/T s'approche de 0 (1) la population étudiée est plus (moins) également répartie (voir Goodman, 1986).

Les paramètres de régression et Gini sont calculés et en fixant les coefficients de différentes zones, il est possible de déterminer la concentration des caractéristiques démographiques spécifiques. Cette méthode dépend d'une subdivision politique ou zonale prédéterminée, n'a donc pas l'aspect géographique variable et doit être complétée par une analyse spatiale SIG pour montrer comment la concentration varie dans les secteurs de recensement considérés.

6.3.5.2 Changement de démographie de mesure floue dans de petites sous-zones

L'utilisation croissante des données démographiques dans la planification indique un besoin de considérations structurelles dans la démographie des petites zones, car les indicateurs de changement les plus accessibles dans une multitude urbaine de quartiers sont les paramètres démographiques de ces petites zones au fil du temps. La mesure du changement démographique dans une multitude de petites sous-zones urbaines n'est pas prise en charge par la démographie de cohorte (Akkerman, 1992).

L'ordre flou des petites zones à travers la ville aide à cibler les petites zones particulières qui peuvent nécessiter une attention particulière dans la planification urbaine. Le ciblage d'une petite zone fournit plusieurs paramètres et la configuration du changement de ces paramètres dans chaque petite zone fournit une mesure de son profil de changement. De plus, la mesure floue des changements démographiques dans les petites régions fournit un profil de changement qui reflète la multitude dans son ensemble.

6.3.6 Problème de résolution spatiale

Bien que l'agrégation démographique puisse présenter les quatre principaux avantages, c'est-à-dire que l'agrégation des données ne représente pas une charge importante pour les ressources informatiques, elle donne des informations suffisantes sur le comportement à l'échelle du système en facilitant la compréhension du comportement de groupes de personnes (Fotheringham et Rogerson, 1993), l'agrégation spatiale est une forme de simplification, qui améliore notre compréhension d'un problème complexe, et en agrégeant spatialement, les erreurs dans les données de mauvaise qualité auront tendance à s'annuler.

Mais les limitations informatiques appartiennent désormais au passé, car les ordinateurs électroniques modernes sont capables de gérer de gros volumes de données lorsqu'une représentation spatiale hautement désagrégée est adoptée, en particulier lorsque la technologie SIG est capable de gérer le niveau de résolution le plus fin requis.

Les modèles désagrégés permettent d'apprendre le comportement individuel et à partir de là, l'agrégation peut être effectuée lorsque l'analyste n'est pas intéressé par le comportement individuel.

Bien qu'en agrégeant spatialement, les erreurs dans les données de mauvaise qualité auront tendance à s'annuler. Les preuves de la recherche, cependant, suggèrent que pour un ensemble donné de données, l'agrégation des données en unités spatiales génère des erreurs appelées problème d'unités surfaciques modifiables (MAUP) par lesquelles des interprétations éventuellement fausses sont faites à partir d'analyses purement à la suite d'agrégations arbitraires des données (Openshaw , 1984 Fotheringham et Rogerson, 1993 Casillas, 1987 et Lee, 1995) et peuvent même produire des relations, qui sont inexistantes (Thomas et Huggett, 1980). De plus, les résultats d'agrégation varient selon les modélisateurs. Ainsi, l'agrégation spatiale est susceptible de créer plus de problèmes que les avantages dérivés de son annulation des erreurs. En tout état de cause, le bénéfice ne se produit que lorsque la qualité des données est mauvaise. Les données d'enquête sur la population sont de très haute qualité et sont disponibles jusqu'à des détails individuels. Même si les données n'ont pas été publiées au niveau des microdonnées en raison de problèmes de protection de la vie privée, le planificateur doit analyser et tirer parti de l'utilisation de données non agrégées. Le contrôle logiciel peut être utilisé pour protéger la confidentialité une fois que les utilisateurs ont analysé les données au niveau des microdonnées.

Le principe sous-jacent principal est de conserver les données sous leur forme individuelle d'origine. Cette approche non agrégée, utilisant des méthodes d'analyse de processus ponctuels, qui préservent le caractère continu des données, résout certains des problèmes d'analyse basée sur des unités aréales souvent arbitraires telles que les limites des codes postaux ou les limites politiques.


Obtention d'ArcView 3.2 Spatial Analysis 1.1 ? - Systèmes d'information géographique

Le SIG et l'analyse spatiale ont joui d'une relation longue et productive au cours des dernières décennies (Fotheringham et Rogerson 1994 Goodchild 1988 Goodchild et al., 1992). Les SIG ont été considérés comme la clé de la mise en œuvre de méthodes d'analyse spatiale, les rendant plus accessibles à un plus large éventail d'utilisateurs et, espérons-le, plus largement utilisées pour prendre des décisions efficaces et soutenir la recherche scientifique. Il a été avancé (Goodchild, 1988) qu'en ce sens la relation entre l'analyse spatiale et le SIG est analogue à celle entre les statistiques et les progiciels statistiques. Des progiciels SIG spécialisés destinés spécifiquement à l'analyse spatiale ont vu le jour (Bailey et Gatrell 1995, Fisher, et al, 1996). Anselin et d'autres ont discuté de la manière dont la mise en œuvre des méthodes d'analyse spatiale dans les SIG conduit à un nouvel accent exploratoire.

Le terme « analyse spatiale » a pris diverses définitions au fil du temps et de la discipline. Openshaw, 1997 et Baily, et al, 1995 définissent l'analyse spatiale comme l'étude quantitative de phénomènes situés dans l'espace, une capacité générale à manipuler des données spatiales sous différentes formes et à en extraire un sens supplémentaire.

Le terme « analyse spatiale » englobe un large éventail de techniques pour analyser, calculer, visualiser, simplifier et théoriser les données géographiques. Les méthodes d'analyse spatiale peuvent être aussi simples que la prise de mesures à partir d'une carte ou aussi sophistiquées que des procédures géoinformatiques complexes basées sur une analyse numérique. L'analyse spatiale est une description ou une explication statistique d'informations de localisation ou d'attributs ou des deux (Goodchild, 1987). Il existe de nombreuses techniques d'analyse spatiale : mesures de regroupement ou de proximité, mise en mémoire tampon, calculs de temps de trajet, calculs d'accessibilité, modèles d'interaction spatiale, dépendance spatiale, emplacement/allocation.

Dans l'analyse spatiale, l'accent est mis sur un ensemble de données spatiales, c'est-à-dire un ensemble de données dans lequel chaque observation est référencée à un site ou à une zone (emplacement géographique). Une grande partie des données démographiques sont collectées dans un contexte spatial et nécessitent une analyse statistique pour l'interprétation. Les méthodes d'analyse des données spatiales comprennent la description des données, l'interpolation cartographique, les analyses de données exploratoires (statistiques descriptives), les analyses explicatives et les analyses de données confirmatoires (inférence statistique et développement et test de modèles) (Haining, 1990).

Selon Chou (1997), les origines de l'analyse spatiale se trouvent dans le développement au début des années 1960 de la géographie quantitative et de la science régionale. L'utilisation de procédures et de techniques quantitatives (principalement statistiques) pour analyser des modèles de points, de lignes, de zones et de surfaces représentés sur des cartes ou définis par des coordonnées dans un espace à deux ou trois dimensions a caractérisé l'étape initiale. Plus tard, l'accent a été mis davantage sur les caractéristiques indigènes de l'espace géographique, sur les processus de choix spatiaux et leurs implications pour l'évolution spatio-temporelle de systèmes spatiaux complexes.

Fotheringham et Rogerson (1994) ont récemment produit un volume édité qui se concentre sur l'analyse spatiale et les SIG. Dans un chapitre de synthèse, Bailey (1994) fait une distinction utile entre la synthèse spatiale des données et l'analyse spatiale des données. Le premier est censé inclure des fonctions pour la récupération sélective d'informations spatiales et le calcul, la tabulation ou la cartographie de résumés statistiques de ces informations. Selon les termes de Bailey, cette catégorie de fonctionnalités inclurait à la fois la requête spatiale et de nombreuses autres techniques, telles que les opérations booléennes, la superposition de cartes et la génération de tampon, que de nombreux utilisateurs perçoivent généralement comme des fonctions d'analyse.

Pendant ce temps, le terme d'analyse spatiale est réservé aux méthodes qui étudient les modèles dans les données spatiales ou cherchent à trouver des relations entre ces modèles et la variation spatiale (et peut-être temporelle) d'autres attributs, ou pour les méthodes de modélisation spatiale ou spatio-temporelle. Le second d'entre eux comprendrait l'analyse du réseau, les modèles d'emplacement-allocation, la sélection de sites et les modèles de transport, qui sont tous considérés par Bailey comme assez bien développés dans de nombreux SIG. The former type of spatial analysis, however, which Bailey refers to as statistical spatial analysis or simply spatial statistics, is currently poorly represented in the technology of GIS. This type of analysis would include such areas as nearest neighbour methods and K-functions, Kernel and Bayesian smoothing methods, spatial autocorrelation, spatial econometric modelling, and spatial general linear models. The level of integration of these types of methods with GIS has barely gone beyond the use of GIS to select input data and display model results. At the software level, this same integration generally involves only loose coupling between GIS and spatial statistical packages in the form of ASCII data transfer or specially programmed interfaces (Steven Reader, 1996).

Spatial analysis dimension

A map is an excellent medium, and a first impression of spatial variation can be picked up from a map. However, in order to identify significant patterns in data we have to go beyond the visual interpretation of data illustrated in form of maps i.e. need spatial analysis.

Spatial analysis involves operations in which results depend on data locations - move the data, and the results change. For example, if you move one household from one block to another in the same area their population center moves, but the average weight for household doesn't. That distinction identifies the two basic types of geo-referenced measures: spatially dependent or independent. The population center calculation is spatially dependent measurement, and the average weight considering the entire population is independent. Note that the term "measurement" is a derived relationship, not a dataset characteristic. Spatial analysis involves deriving new spatial information, not repacking existing data."

2.4.1.1 Spatial and aspatial analysis

Quantitative data analysis is either spatial or aspatial. Spatial analysis is focused on the role of space and relies on the explicitly specified spatial variables in the explanation or the predication of a phenomenon. It involves processing information about geography. For aspatial analysis, spatial component and spatial information are not required for analysis and explanation. Spatial data set consists of a collection of measurement or observation on one or more attributes taken at specific locations (Haining, 1990).

Basic elements of spatial information

The analysis of spatial order and spatial association requires the following three elements of spatial information:

1. Location: the exact location of every spatial feature must be available. In this study the location of a feature is expressed by x and y coordinates

2. Attribute data provides important information about the properties of the spatial features under consideration.

3. Topology is defined as the spatial relationships between map features (Chou, 1997). For point features, we may need to know if a point is closer to specific location than other similar location.

From Chou, 1997, Burrough, 1986, DeMers, 1997) GISs are indispensable for spatial analysis because of their ability to integrate all the three elements of spatial on formation in locally consistent manner. A database management system handling only attribute is best useful for aspatial statistical analysis. A computer system capable of handling location and attribute data but not topological elements is suitable for automated cartography, but not spatial analysis. A typical automated cartography system provides mapping functions for organization and presentation of spatial information. In a spatial relationships among map features can be effectively processed only by using GIS that provides the functionality to handle all three types of elements

Need for spatial analysis techniques

Spatial analysis is in many ways fundamental to the effective use and further exploitation of GIS in many different applied contexts like in demography. Spatial analysis and modelling of human spatial systems is now rapidly emerging as a new grand challenge area, for the late 1990s, (Openshaw, 1995a). Although from a GIS perspective, the analysis and modelling tasks only become important once GIS has become an established technology. It is apparent that this post-GIS revolution era has been reached and that the focus of research attention is now moving on from Geographic Information Handling to Geographic Information using with the obvious greatly increased emphasis on creating appropriate analysis and modelling functionality (Openshaw, 1999).

A spatial analysis is designed to answer questions pertaining to the spatial order and/or spatial association of a phenomenon. Thus spatial analysis has explicitly expressed objectives. The type of spatial features under consideration and the nature of the problem collectively determine both the data elements and available methods of required for the analysis.

In spatial analysis, what is being looked for are geographically localized patterns at disaggregated level and it is these features that are often of greatest interest and also the hardest to find.

2.4.2 Criteria for identifying spatial analysis techniques

While there is a general consensus that the lack of spatial analysis functionalities in current GIS seriously limits the usefulness of GIS as a research tool to analyse spatial data and relationships [Goodchild 1987, Openshaw 1991, Fischer and Nijkamp 1992, Anselin and Getis 1993], there is no agreement about what kinds of spatial analysis techniques and methods are most relevant to GIS environments. Openshaw [1991, 1994a] suggests several criteria that aim to distinguish between GISable and GIS irrelevant technology. The most important GIS relevancy criteria that SDA tools should ideally attempt to meet may be summarized as follows:

  • A GISable SDA tool should be able to handle large and very large numbers [from a few tens to millions] of spatial objects without difficulties, and thus meet the large-scale data processing needs in GIS.

GIS relevant SDA techniques should be sensitive to the special nature of spatial information.

The most useful GISable SDA techniques and models will be frame independent [i.e. invariant under alternative spatial partitioning of a study region].

GIS relevant SDA should be a safe technology [i. e. the results should be reliable, robust, resilient, error and noise resistant, and not based in any important way on standard distributions].

GISable SDA techniques should be useful in an applied sense, [i.e. focus on spatial analysis tasks that are relevant to GIS environments].

The results of SDA operations should be mappable to afford understanding and insight, since GIS is a highly visual and graphics oriented technology.

From above it can be seen that there is no agreement about what kinds of spatial analysis techniques and methods are most relevant to GIS environments for specific fields like demographic data analysis. My point of focus in this study is to look at the statistical spatial analysis methods used for demographic data, then investigate which of the methods can be used in GIS environment to take advantage of the existing GIS spatial analysis tools

Spatial analysis can be classified into five categories based on the data requirements (Chou, 1997):

1. Point pattern analysis for point features. It is this method, which is mainly used in this study, as the features to be represented, are people in form of dots other methods will assist in the georeferencing.

2. Network analysis for line features

3. Spatial modelling for polygon features

4. Surface analysis for volumetric data and

5. Grid analysis for regularly spaced data

2.4.3 Spatial statistical analysis and GIS

As it has evolved over the past three decades, spatial analysis is more than spatial statistics. A closer look at the development and current achievements of spatial analysis shows that, despite the very large number of rather diverse contributions, two main fields of study can be identified: (Chou, 1997). Spatial Statistical data analysis providing more adequate and specialized frameworks and methodologies to deal with a wide range of spatial effects and spatial process models, and Spatial modelling including a wide range of different models such as, for example, deterministic and stochastic process models as well as policy models in the environmental sciences, and location allocation models, spatial interaction models, spatial choice models and regional economic models in the social sciences.

The linkage between spatial statistical analysis and geographic information systems is an important step in providing additional spatial analytical capabilities to a GIS to carry out demographic spatial analysis. This is a lot of research going on the linkage between spatial statistical analysis and geographic information systems, in Fotheringham, et al, 1994 the linkage has been basically suggested in three different ways.

1. The first strategy is GIS and spatial statistical analysis can be maintained as two separate packages and simply exchange data between the two systems. In Carver, 1997 we see that to export spatial data from the GIS to standard statistical systems is not an adequate solution, because the nature of spatial data requires specific spatial analytical functions. But Anselin et al. (1993) have combined SpaceStat, a program for the analysis of spatial data, with the ArcInfo GIS using this approach.

2. The second strategy is GIS functions can be embedded within spatial analysis or modelling. In caver, 1997 it is noted that embedding GIS functions into a spatial statistical package seems to be an overwhelming exercise and not really realistic.

3. The third strategy, is Spatial analysis can be fully integrated within the GIS software. That a full integration of spatial analysis tools into a GIS seems most promising (Hansen, 1996), and that using this strategy we can utilize the interactivity between maps, charts and spatial statistics to get a good feeling of patterns and relationships within the data.

However, in this study the aim is to look at ways how demographic statistical analysis techniques can be used in the GIS spatial analysis methods.

Spatial representation issues

Another set of very important issues concern spatial representation. It can be observed that much spatial analysis with zonal data has so far been performed with little regard for the basic spatial representation issue. Zonal data typically provide an aggregation of more micro scaled observations. Data for individual people and households are aggregated and in the process information is lost and an area profile created that may or may not be a good representation of the micro data that was used to construct the zonal data. Sometimes zones might be re-aggregated a number of times. Only if the zones are completely homogenous with respect to the micro data they represent will there be no possibility of spatial representation error (Openshaw, 1996). In practice the heterogeneity of the micro data patterns interact with the location of zonal boundaries and zone size to generate all manner of complexity. However, it is important to appreciate that the entities and geographical objects a zoning system might be expected to represent need not only be micro data, they could be much larger geographical features such as a town or village or neighbourhood and that similar spatial representation issues also occur here.

In the pre-GIS era, it was quite an achievement to gain access to any small area data. The available spatial data handling technology did not exist to allow flexible geographic areal definitions. People used what was offered or available. However, in the post GIS era this is no longer the case. The technical constraints have dissolved. The re-discovery of the modifiable areal unit problem in the late 1980s is one reflection of the greatly increased degree of geographic flexibility that now exists. The challenge is that of discovering methods of analysis that are appropriate for spatial zonal data that are modifiable due to their nature. This is probably the most important of all GIS relevant spatial analysis tasks that still needs to be handled. It is this wave the dissertation is parting hanging over

Many end-users merely want answers to fairly abstract questions such as, are there any patterns, where are they, what do they look like? Additionally, it is apparent that spatial analysis will soon no longer be the exclusively preserve of the expert researcher but that the technology needs to be packaged for much more general use. This implies that it must be understandable, intrinsically safe, usable by the non-expert, and useful.

From above it can be seen that there is no agreement about what kinds of spatial analysis techniques and methods are most relevant to GIS environments for specific fields like demographic data analysis. My point of focus in this study is to look at the statistical spatial analysis methods used for demographic data, requirement of demographic out put for planning, then investigate which of the methods can be used in GIS environment to take advantage of the existing GIS spatial analysis tools.

In the pre-GIS era, it was quite an achievement to gain access to any small area data. The available spatial data handling technology did not exist to allow flexible geographic areal definitions. People used what was offered or available. However, in the post GIS era this is no longer the case. The technical constraints have dissolved. The re-discovery of the modifiable areal unit problem in the late 1980s is one reflection of the greatly increased degree of geographic flexibility that now exists. The challenge is that of discovering methods of analysis that are appropriate for spatial zonal data that are modifiable due to their nature. This is probably the most important of all GIS relevant spatial analysis tasks that still needs to be handled. It is this wave the dissertation is parting hanging over.

2.4.4 The Nature of Geographical Data

Phenomena in the real world can be observed in three "modes", namely, spatial, temporal, and thematic (Modarres, 1998). The spatial mode deals with variation from place to place the temporal mode deals with variation from time to time (one slice to another) and the thematic mode deals with variation from one characteristic to another (one layer to another). All measurable or describable properties of the world can be considered to fall into one of these modes, viz. place, time and theme, however, an exhaustive description of all three modes at the same time is not possible with today's technology (Modarres, 1998). Therefore, in reality, when observing real-world phenomena, we usually hold one mode "fixed", vary one in a "controlled" manner, and "measure" the third holding geography fixed and varying time gives longitudinal data while holding time fixed and varying geography gives cross-sectional data. Here we are concerned with cross-sectional data analysis. For example, using a census of population we could fix a time (e.g. 2000) control for location using census zones and measure and analysis a theme such as the percentage of persons having higher education. This is the way demographic data is handled in 2D but this trend is changed in multi-dimensional analysis in order to change the level of control of location and this further dealt with at different level in 3D

Demographic Surface Analysis

Like any analysis in GIS, demographic data, which is usually referenced by point and area, has to be geocoded before any analysis can take place. For surface analysis using IDW, the first step is to partition the study area into a regular raster grid or TIN. The next step is to generating demographic layers which involves putting each DC on different layers, i.e. to identify all cells basing the absence or presence of DC to produce a layer according that DC in which the values in the layer uniquely identify each characteristic, an example is plate 1c showing different religions in the study area.

Although GIS software like ArcView GIS can associate spatial and aspatial attributes, for this to be done at micro level further modeling are needed. Starting with the conceptual model where the demographic components of the individual persons are outlined, then mathematical models in order to operationally conceptual models formulated by representing them with mathematical constructs and finally with the possibilities of scale models to organize mathematical models so that the real world features can be represented (Craglia et al, 1999). All this is done in GIS using a combination of raster and vector presentation of spatial elements to lead to spatially disaggregate models that are able to over come some of the disadvantage of zonal models. This type of analysis is termed micro simulation (Wegener, 1999) and there are four fields in which GIS can support micro techniques of analysis and modeling: storage of spatial data, generation of new data using analytical tools such as overlay or buffering, disaggregating of data using appropriate micro simulation algorithms, and visualization.

Surface Neighborhood Analysis

Unlike neighborhood analysis in 2D, with surface neighborhood analysis we are in position to show and predicate spatial demographic influence which can be carried out in a number of ways like radial analysis, similarity, and proximity analysis of different DC, etc.

Demographic radial analysis: this is distances between the people and DCs. For a fixed radial distance, it can be done by interpolation using a fixed radius so that the radius gives the spatial extent being influenced by location of a demographic at specific location. From a different perspective, this technique can be seen to give locations of DC according distance

Similarity analysis:when it comes to analyzing spatially where there are similar DCs, GIS provides the capability to do this. Taking the example the number of persons per building (plate 6a) this can be reclassified using ArcView Spatial Analyst and using the total number of people per building as the height information to drive a raster surface of continuous variation, so that buildings having less 5 or persons and their spatial influence are assigned one (represented by brown color) and those having more than 5 take on two (gray color) see plate 6b. Making it easy to determine which areas follow in which range and it also provides us with the power to change the level of detail required as instead of the first used five groups we have only two.

Analyse de proximité: This is used in demographic spatial analysis to shows area influenced by a certain DC for example plate 2b gives proximity analysis of the population basing on the race in the study area plate 2a, it can be viewed spatially, areas which are under influence of particular race. This aid the analyst to determine areas dominated by a particular race, it has practical application in allocation to avoid conflicts or if the aim is racial integration then know areas where to allocate other races to come up with the desired balance. Also when using sampled data, it has further application where by can make decision about where the particular DC (race) is likely to be located and in case of movement the likely areas places. Other example include plate 1c which gives spatial distribution and location of the various religions in study area from plate 1b and plate 3b showing spatial location of martial status in Heritage area from plate 3a.

Demographic sudden spatial change

In planning we are interested to know where there sudden change in DC spatially. For example plate 6e derived from number persons per building, we able to see where the numbers are varying spatially like around the red spot, there is sudden change, which necessities special attention and further investigation.

1.1.2.1. Demographic vertical nearest neighbor analysis

Here the concern is the means of expressing or being to see how the DCs are location in relation to each in terms of 3D. This has been developed to be able to represented population especially in urban areas where they have the same x, y location but different z values e.g. residences of multi storage buildings. Using the above-developed 3D-DM we are able to locate in 3D of individuals when the need arises.

2.4.4.1 Quantitative spatial-vertical analysis

We some times need to know how the quantity of a DC varies as move from one location to the next, which can t be got by the aspatial and spatial 2D analysis means. Demonstrating using figure 4.4, quantitative spatial-vertical analysis is like setting and demarcating the level on the side of the box at which the clay in the box should reach, then calculate the mass, compare it with the existing one them determine how much quantity of clay to add to the box.

By calculating the surface area with same planimetric area, which ensures the same spatial extent the volume gives the quantity of the DC. It can be applied from another perspective as the area and volume can be varied by changing the height, thus enabling to set the DC like if use age as the height information then can set the height to say 65 to check only those who are above 65 years old, how the vary spatially. These are accomplished using ArcView 3D analyst and employing the area and volume calculation functions.

2.4.4.2 Balancing demographic spatially

To have a quick visualization of the issue, take the same example of figure 4.4, then balancing demographic spatially is like making the clay in the box flat which is achieved by moving some clay from the places where is high to depressions but not taking any clay out of the box. The traditional cut and fill function combined with the line of sight, offers planner the ability to check where there is excess of the DC. Where the line of sight checks the linear spatial uniformity of DC (chapter three) i.e. where a given a target is visible from a set position, height, and direction which implies that along that line the demographic is within the limit and if not then apply the cut-fill function. As also the surfaces shows the different demographic variables then can know areas dominated a particular variable, which helps in relocation and location target being either to balance or avoid conflict.

2.4.4.3 Demographic spatial limit

Another visibility structure is the horizon of a viewpoint (V) at specific MODC i.e. demographic spatial limit which is used and defined here as boundary of the demographic viewshed and determines the farthest point on the surface that is visible from V for every radial direction around V in the x y plane. The procedure starts from the derivation of the viewshed as above, then at edges of the viewshed (horizon) draw/demarcate the boundary that forms the demographic spatial limit.

2.4.4.4 Linear demographic variation

This linear visibility analysis uses visibility query algorithms with the simplest visibility query problem consisting in determining the mutual visibility of two points (ESRI, 1998) like observation point P and the target point R ( Error! Reference source not found. ). In a "brute-force" approach, this reduces to finding either the surface edges on a TIN are intersected by the vertical plane passing through segment PR. For each intersected element (edge or cell), a test is performed to decide whether it lies above PR or not and the two points are reported as visible in case of a positive answer and not visible for negative answer [1] . Taking the example of the number of people per building and using the same observer positions (P, T, and Q) and target position (R) for three different MODC different obstruction point, extent of sight, and different linearly visible location are obtained. Using line of sight having observer and target point with same MODC (4 persons per building) all do not see the target with one from T blocked ( Error! Reference source not found. ). By making observers MODC (one person per building) lower than target point (6 persons per building), limited linear spatial extent is visible with all not seeing the target and one from T being blocked just after a short distance from observation position ( Error! Reference source not found. ). Using higher observers MODC (6 persons per building) and lower target point (1 person per building) although can see a bigger linear spatial extent two of the lines of sight from T and P cannot reach the target point ( Error! Reference source not found. ). Using line of sight having observer and target point with same MODC (6 persons per building) more linear spatial extent is visible with two sights from T and P not seeing the target ( Error! Reference source not found. ).

Line of sight helps to know linearly which spatial extent has DC with the set observer and target MODC. The of sight tells you whether a given target is visible from a point of observation, also find out what is visible along the line of sight

2.4.5 GIS analysis for Demographic predication

It is always important to predict the likely trend of demographics so that planning does not become out dated within a short time. Here the concern is demographics as the basis for objective and criteria for decision-making. These can be categorized and presented as: 1) single objective/single criteria decision-making, 2) single objective/multi-criteria decision-making, and 3) multi-objective/multi-criteria decision-making. The technique being employed mostly is map overlay and can easily be implemented in a GIS (Tomlin, 1990).

The single objective/single criteria is concerned with decisions that have a single reason or perspective to motivate a decision and a single criterion upon which to base the decision (UNITAR, 1993). An example of such a decision rule may be: if elderly population spatial clustering exceeds X then designate as an area of high ageing risk i.e. for any given area the size being occupied by elderly population as a proportion of the total population and study area should not exceed X . The objectives being to evaluate the effect of the projected population values and draw conclusions as to which areas will be having elderly population exceeding the set percentage, achieved by thresholding which involves reclassifying those areas of study area that would be in theory below the threshold value. Classification is designed to put features in framework that that allows understanding how they function in a similar fashion among members of the same group or differently from members of other groups (DeMers, 1997, 2000). Classification is feature aggregation, which is carried out in both raster and vector in raster GIS is done by renumbering the grid cells so that the cells to be in the same category have the same cell numbers. Utilizing this classification other techniques being looked at to help in planning analysis basing on demographic prediction include spatial classification like similarity analysis, progressive analysis and spatial influence like radial analysis, proximity analysis, etc (as discussed in the previous section).

Although this analysis can be done in vector GIS taking the example of ArcView by running a query to extract only the elderly population from the database, geocode them, use the spatial nearest neighbor script to count the number of elderly and compare it with the total population in another theme. It can best, easily, and quickly done in raster GIS, taking the example of IDRISI for windows. Where by use the IDRISI function to import ArcView Shapefile and the use the convert function to change it to raster format, let the population layer be called POPDEM.

By reclassifying POPDEM using the RECLASS module we can create a new image (ELDERLY) of all areas below the threshold and therefore not liable for elderly population. The problem with this image is that it still contains areas that are not supposed to be occupied (inhabitable areas like rivers, forest reserves, etc) and it is therefore difficult to distinguish the areas of land that will be populated. In order to remove the inhabitable areas we again use RECLASS on LANDUSE (layer containing land use information as it indicates residential area) and assign a value of 1 to all residential areas and all other areas to 0, this image depicts all habitable areas, and is saved as HABITABLE. In order combine the two images and produce an image that shows just the land areas that will be populated we use CROSSTAB and the cross-classification option. Cross-classification can be liked to a multiple overlay showing all combinations of the logical ET opération. The result is a new image (CROSS) that shows the locations of all combinations of the categories in the original images (IDRISI, 1998). Cross-classification thus produces a map representation of all non-zero entries in the cross-tabulation file, and in the case of CROSS shows three classifications: inhabitable area, land projected to be populated, and land areas that will not be populated

Demographics as location indictor: GIS modeling techniques can also be used to model planning policies. For instance, to direct development into the vicinity of established neighborhoods with specific DCs, GIS can scan for proximity to such areas according to DC. First, a map layer is produced to identify the existing population in the study areas. This map will then be used to identify and separate out required cells, which have DC. This map of required cells then becomes one of input layers for example in the allocation using the Spatial Interaction Map (Lee, 1995)

Last modified TIME @ "d MMMM yyyy" 29 October 2000 par Wadembere, M. I.

[1] As an illustration, this is achieved using ArcView GIS spatial analyst and 3D analyst by adding a grid or TIN theme of DC, making it active, use line of sight tool from analysis tool menu the most important part is specifying the DC level of observer and target position so that it is offset above the surface


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Tentative schedule

Jour 1
Introduction to Modeling: Spread-sheet and other exercises that illustrate the modeling process, terminology,
deterministic and stochastic models, what to leave out of a model, scale and resolution, age or stage structured
models, modeling without good data.

Jour 2
Decision Analysis: Decision trees, decision-making under uncertainty, linear programming and where it fits,
multi-objective decision-making, soft versus hard approaches.

Day 3
Expert Systems (morning): What they are, developing small expert systems, where they might be useful,
importance of explanations. Introduction to Ecosystem Modeling (afternoon): Single patch system models,
Markov models, state and transition models.

Jour 4
Ecosystem Modeling continued: Frame-based modeling, the incremental top-down approach, qualitative
models, using other people s models, adaptive management.

Jour 5
Spatially Explicit Models: Cellular automata, fire-spread models, animal movement models, models involving
climate change, where GIS fits.

Selected publications by Dr. Tony Starfield:

Rupp, T.S., Chapin, F.S. III. , Starfield, A.M., Response of subarctic vegetation to transient climatic change
on the Seward Peninsula in north-west Alaska, Global change biology. Glob. chang. biol.
June 2000. v. 6 (5) p. 541-555.

Epstein, H.E. Walker, M.D., Chapin, F.S. III., Starfield, A.M., A transient, nutrient-based model of arctic
plant community response to climatic warming., Ecological applications June 2000. v. 10 (3), p. 824-841

Hahn, B.D., Richardson, F.D., Starfield, A.M. Frame-based modelling as a method of simulating
rangeland production systems in the long term.Agricultural systems, Oct 1999. v. 62 (1), p. 29-49.

Starfield, A.M. Chapin, F.S. III. Model of transient changes in arctic and boreal vegetation in response
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Turner, M.G.,Collins, S.L.,Lugo, A.E.,Magnuson, J.J., Rupp, T.S., Swanson, F.J., Disturbance dynamics
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ArcView 3.2 for the Nez Perce Tribe, May 29 - June 2, 2001

GPS with Trimble GPS units and Pathfinder Office, June 15, 2001

Moscow High School Environmental Club, June 22, 2001

ArcView 3.2 for Latah County, August 13-14 2001

ArcView 3.2 for WSU Library, November 19-20, 2001

ArcView 8.1 for Idaho State Parks January 15 - 17, 2002

ArcGIS 8.2 January, 7-9, 2003

ArcGIS 8.2 March 19-21, 2003

ArcGIS 8.3 Latah County, June 30 - July 1, 2003

ArcGIS 8.3, Geodatabase, ArcPad Jan 5-9, 2004

ArcGIS 8.3, Nez Perce Tribe, March 11-12, 2004

Spatial Analysis Techniques, August 18-19, 2004

Fire Regime Condition Class Training, September 8-11, 2004

Ecological Modeling Workshop (Dr. Starfield), March 14-18, 2005

Fire Regime Condition Class Training, September 8-11, 2005

ArcGIS 9.1, The Nature Conservancy, November 21-23, 2005

ArcGIS 9.1 for Society of American Foresters, March 31, 2006

GPS in theory and practice for the Umatilla Tribe, December 11, 2007

Working with Soil Data in GIS, Society of American Foresters, March 22, 2008


1.2 Disease mapping

The mapping of disease risk has a long history in public health surveillance. Disease maps provide a rapid visual summary of spatial information and allow the identification of patterns that may be missed in tabular presentations (Elliott and Wartenberg 2004) . Such maps are crucial for describing the spatial and temporal variation of the disease, identifying areas of unusually high risk, formulating etiological hypotheses, measuring inequalities, and allowing better resource allocation.

Disease risk estimates are based on information of the observed disease cases, the number of individuals at risk, and possibly, also covariate information such as demographic and environmental factors. Bayesian hierarchical models are used to describe the variability in the response variable as a function of risk factor covariates and random effects that account for unexplained variation. The use of Bayesian modeling provides a flexible and robust approach that permits to take into account the effects of explanatory variables and accomodate spatial and spatio-temporal correlation, and provides a formal expression of uncertainty in the risk estimates (Moraga 2018) . Bayesian inference can be implemented via Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods or by using integrated nested Laplace approximation (INLA) which is a computationally effective alternative to MCMC designed for latent Gaussian models (Lindgren and Rue 2015) .

Health data are often obtained by aggregating point data over subareas of the study region such as counties or provinces due to several reasons such as patient confidentiality. Often, disease risk models aim to obtain low variance estimates of disease risk within the same areas where data are available. One limitation of this approach is that disease risk maps obtained at this resolution are unable to show how risk varies within areas which difficulties targeting health interventions and directing resources where they are most needed. A better approach is to use point data and build models that exploit correlation between nearby data points and include high spatial resolution covariates to produce disease risk estimates in a continuous surface (Moraga et al. 2017 Diggle et al. 2013) . Maps obtained with this type of models offer high spatial resolution estimates with which to more precisely implement public health programs where they can have the greatest impact.


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@source:—Michael F. Goodchild, National Center for Geographic Information and Analysis, and University of California, Santa Barbara

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@source:—Professor Dennis Shasha, New York University


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