Prostorová disagregace s využitím dat LU/LC

Transkript

1 Prostorová disagregace s využitím dat LU/LC Bc. Vlastimil Starý Institut geoinformatiky, Hornicko-geologická fakulta, VŠB-TUO, 17.listopadu 15/2172, , Ostrava-Poruba, Česká republika stary.vlastimil@gmail.com Abstrakt. Diplomová práce se zabývá metodou prostorové disagregace dat prostřednictvím tvorby regresního modelu, založeném na souvislosti vybraných zkoumaných statistických ukazatelů s třídami datových sad CORINE Land Cover (krajinný pokryv) a Urban Atlas Land Use (využití půdy). Výsledný model slouží pro výpočet dílčích hodnot ukazatele v libovolných oblastech České republiky v prostředí krajinného informačního systému HLanData, vytvářeném společností GISAT, s.r.o. Klíčová slova: GIS, disagregace, CORINE Land Cover, Urban Atlas Land Use, statistika Abstract. Spatial disaggregation using LU/LC data. This diploma thesis deals with spatial disaggregation method by creation of regression model, based on relationship of chosen statistical indicators with classes of CORINE Land Cover and Urban Atlas Land Use datasets. The resulting model is used for calculating partial values in random areas of the Czech Republic in environment of land information system HLanData, created by GISAT, s.r.o.. Keywords: GIS, disaggregation, CORINE Land Cover, Urban Atlas Land Use, statistics 1 Úvod V současné době, kdy je společnost čím dál tím více závislá na informacích, roste také význam informačních technologií a informačních systémů obecně. Přechod většiny informačních systémů z analogové do digitální podoby umožnilo lidstvu získávat informace, které je možno aktualizovat a získávat je tak v aktuální podobě. Široká veřejnost dnes díky tomuto rozvoji může kromě nových a aktuálních údajů získávat také důležité informace nejen o tom, kdy se události dějí, ale zejména kde se dějí. S takovouto prostorovou složkou dokáže pracovat např. tzv. geografický informační systém. Prostorová data lze pak využít v nejrůznějších analýzách pro velmi rozmanité spektrum zaměření. Úroveň detailu informace, do jejíž hloubky lze zajít, přitom závisí na možnostech a způsobech pořízení dat. Ta můžeme získat měřením, pozorováním nebo odhadem z jiných, již získaných dat. Nejzásadnější obtíže při pokusu získávat data ve stále větší úrovni detailu přináší právě nedostatek nebo dokonce úplná absence dat, jelikož tato nemohla být dostatečně přesně změřena. V takovém případě je musíme určitým způsobem odhadnout nebo odvodit. Z různých zdrojů statistických dat lze získat ta, která se vztahují k určitým územním celkům, zejména k administrativním, jako jsou obce,

2 okresy nebo kraje. Pokud je však požadováno získání informace o údaji jen k určité části této administrativní jednotky, je zapotřebí tyto informace nějakým způsobem dekomponovat, disagregovat. Disagregaci lze však provádět různými způsoby s různě přesnými závěry. Pokud tedy kupříkladu budeme disagregovat data pouze poměrově k ploše administrativní jednotky, nemusí jejich výsledek zcela souhlasit s povahou těchto dat. To znamená, že pokud je např. požadováno zjištění informace o hustotě zalidnění, tak její rozložení do plochy a následný odhad tohoto ukazatele pro určitou plochu může být nepřesný vzhledem k tomu, že administrativní jednotka ve skutečnosti není homogenní, obsahuje tedy části, kde se očekává vyšší hustota zalidnění (zejména zastavěné oblasti), naproti tomu jsou zde však také oblasti, kde by mohla být hustota zalidnění minimální (např. vodní plochy). Pro řešení tohoto problému se pak využívá jiných datových vrstev, které právě takovouto povahu dat mohou do jisté míry modelovat. V současnosti je k těmto analýzám možné využít datových vrstev krajinného pokryvu nebo využití půdy, jelikož poskytují právě taková data, která mohou korespondovat s požadovanými statistickými ukazateli (např. tedy výše uvedená hustota zalidnění, která pravděpodobně bude mít souvislost s oblastmi zástavby). Tato práce se věnuje právě způsobu odhadování vybraných (zejména socioekonomických) údajů v libovolných částech České Republiky za pomoci dostupných dat využití krajinného pokryvu (Corine Land Cover) a dat využití půdy (Urban Atlas Land Use). V práci je vybráno několik statistických ukazatelů, které by mohly nějakým způsobem souviset s nejrůznějšími třídami krajinného pokryvu nebo využití půdy. Tato souvislost je vyjádřena statisticky, pomocí regresního modelu. Teoretická část práce se zaměřuje na popis využívaných metod disagregace. Věnuje se popisu jednotlivých složek a vstupních dat, stejně jako informačního systému, jež bude využívat výsledků pro odhady vybraných socioekonomických ukazatelů. V praktické části práce je podrobně vysvětlena fáze zpracování dat pro vstup do jednotlivých analýz. Dále je popsán postup u jednotlivých analýz a jejich výsledky, včetně grafů a jejich popisů. Výsledkem práce by měly být regresní rovnice (pokud je nalezena souvislost mezi indikátory a vrstvami pokryvu), které později očekávají využití v systému pro průzkum dat jednoho z pilotních projektů HLanData (projekt pro harmonizaci databází využití půdy a krajinného pokryvu), na němž pracuje společnost GISAT, s.r.o. Tyto rovnice budou sloužit k odhadování jednotlivých hodnot statistických ukazatelů pro oblasti, jejichž hranice si bude uživatel systému moci libovolně definovat. 2 Cíle práce 1. Vybrat z dostupných dat několik socioekonomických ukazatelů k výzkumu 2. Zkusit najít závislost mezi ukazateli a třídami datové sady Urban Atlas Land Use za rok 2010 a také závislost mezi změnou ukazatelů a polygonů tříd pokryvu CORINE Land Cover mezi roky 2000 a 2006

3 3. Sestavit model pro disagregaci ukazatele, pokud je potvrzena korelace mezi ukazateli a třídami LU/LC. 3 Problematika disagregace Disagregace je označení pro rozdělení nebo rozklad celku na menší, dílčí části, je jakýmsi opakem agregace, při které jsou dílčí části shlukovány do větších. Prostorová disagregace pak pracuje s prostorovými prvky, jako jsou např. plochy ohraničené hranicemi (státy, kraje, obce atd.). Je-li tedy potřeba zjistit hodnotu nějakého statistického ukazatele pro dílčí část takovéto oblasti, jejíž hodnotu neznáme, na základě hodnoty pro původní oblasti jako celku, je třeba využít metod prostorové disagregace k odhadu nové dílčí hodnoty. Tyto hodnoty přitom ve výsledku musí v součtu dávat skutečnou hodnotu zkoumaného ukazatele pro nadřazený celek. [4],[6] Hodnoty ukazatele však nejsou vždy v území rozmístěny rovnoměrně. Nelze tedy kupříkladu tvrdit, že hustota obyvatelstva je po celém území konstantní, jelikož je ovlivněna různými faktory. V urbanizovaných částech (obecně zastavěné oblasti) se tak bude koncentrovat mnohem více obyvatel, než v částech neurbanizovaných (např. lesy, vodní plochy). Proto je vhodné využít jiné datové sady, kde je možné zachytit distribuci takovýchto ploch, čímž můžeme pomocí příčinné souvislosti (např. provedením korelační a regresní analýzy mezi hustotou obyvatelstva a přítomností zástavby) odhadnout hodnoty v těchto subjednotkách.[6] Tyto metody patří mezi tzv. metody dasymetrické [6] a hojně jsou využívány např. v tematické kartografii. Základním principem je kombinace dvou typů dat, přičemž první data zastupují hodnoty zobrazovaného jevu a druhá datová sada slouží pro stanovení distribuce daného jevu v území. Tyto datové sady mohou být již vytvořené mapy, textové popisy nebo statistické údaje. Areály se pak ve výsledku vymezují pomocí nejrůznějších poloautomatických či automatických metod. V této práci se využívá metody disagregace na základě korelační a regresní analýzy, kde na vstupu první sadu dat reprezentuje zkoumaný jev, který je rozložen v území (statistický ukazatel, jako je např. hustota zalidnění). Druhý typ dat je reprezentován datovou sadou krajinného pokryvu (CORINE Land Cover) nebo využití půdy (Urban Atlas Land Use). Výsledná regresní rovnice se využívá pro odhady hodnot vybraných statistických ukazatelů pro libovolné oblasti České Republiky (prostřednictvím krajinného informačního systému projektu HLanData). Tuto metodu popisuje několik autorů. [7],[10] Podobná metoda je dále využívána např. při disagregaci statistik o využití půdy [9]. Zde jsou však data dekomponována do pravidelné rastrové mřížky, zatímco zde se jedná o zpracování především vektorových dat. Je možné provádět dekompozici prostorových dat i na základě objektově orientované analýzy urbanizovaných částí z družicových snímků IKONOS a poté zpracovat pomocí kombinace s dasymetrickými metodami [11], nebo provádět disagregaci pomocí vážených průměrů nad daty založenými na intenzitě zástavby (soil sealing), taktéž do rastrové mřížky [12].

4 4 Postup práce Prvním krokem je získání povědomí o současném stavu problematiky a definici pojmu prostorové disagregace. Splnění cíle je dosaženo studiem příslušné literatury. Důraz je kladen také na seznámení se s krajinným informačním systémem, jako jedním z pilotních projektů HLanData, vyvíjeným společností GISAT, s.r.o. Vzhledem k požadavku nalézt vztahy pro predikci rozložení statistického ukazatele v prostoru je pak důležité provést rešerši dostupných statistických ukazatelů, z kterých jsou poté vybíráni potencionální kandidáti pro analýzu. Vybírání ukazatelů je založeno na možnosti jejich souvislosti s rozložením tříd datových sad Urban Atlas Land Use nebo CORINE Land Cover a po konzultaci s vedoucím a konzultantem práce. Potřebné datové sady (statistické ukazatele a datové sady krajinného pokryvu a využití půdy) jsou získány ze zdrojů tato data poskytujících a dále upraveny. Úprava datových sad spočívá v první řadě ve výběru obcí vstupujících do analýzy. Velký počet obcí produkuje obrovské množství polygonů tříd krajinného pokryvu a využití půdy. Pro zjednodušení práce a ušetření výpočetního času se provádí výběr vzorku z obcí. Na základě nekompletního pokrytí území ČR daty Urban Atlas Land Use se nejdříve omezí výběr na ty obce, které jsou touto datovou sadou pokryty. Z nich je dále vybráno celkem 285 obcí jako vzorek pro další prováděné analýzy. Do vzorku jsou přidána také krajská města, jelikož v těchto je nejvýznamnější rozložení tříd polygonů a slouží jako cenný zdroj informací pro analýzy. Data krajinného pokryvu a využití půdy jsou dále v GIS software upravena pro vstup do výzkumu. Polygony jednotlivých typů tříd jsou rozděleny (agregovány) dle obcí a sumarizovány, čímž se dosáhne zisk rozlohy daného typu polygonu v každé obci. Důležité je vztáhnout rozlohy těchto polygonů k rozloze obce, tímto získáme proporcionální zastoupení třídy v obci. Pro zjednodušení zadávání dat je pak z těchto proporcionálních dat vytvořena exportní tabulka, ze které lze generovat přímá vstupní data ke statistickému zpracování ve statistickém software. Některé třídy jsou dále sjednoceny dle jejich tematického zaměření a případně transformovány, nepovede-li se ověřit normalitu dat. Pro získání odhadu disagregovaných hodnot ukazatelů je v této práci využívána regresní analýza, kdy se nejdříve konfrontují mezi sebou statistické ukazatele a jednotlivé třídy využití půdy nebo krajinného pokryvu. Výsledkem jsou X Y bodové grafy závislosti každých dvou porovnávaných proměnných a také jejich korelační matice s vypočteným korelačním koeficientem, značícím míru lineární závislosti. Pokud je zjištěna závislost některých proměnných, přistupuje se k regresní analýze, kde je získána regresní rovnice pro predikci hodnot daného statistického indikátoru. Součástí regresní analýzy je posouzení kvality modelu na základě F-testu a hodnoty indexu determinace, a také validace modelu. Ověření modelu je dále provedeno pomocí stanovení odchylky odhadnutých a skutečných dat. To je možné prostřednictvím provedení kontrolního výpočtu disagregace v menším územním celku, než jsou obce (např. městské části). Odhadnuté hodnoty v těchto územních jednotkách by měly v součtu dávat skutečnou hodnotu pro celou obec, což ovšem v praxi není možné dosáhnout. Výsledky jsou tedy ještě upraveny o korekční koeficient, který tuto rovnost zajistí. I přestože však celková sumace odhadnutých hodnot představuje skutečnou hodnotu ukazatele pro celek, hodnoty dílčích územních celků se mohou lišit. Toto je odchylka skutečných

5 a odhadnutých dat, která se vyjádří procentuálně či pomocí absolutní odchylky skutečných a vypočtených hodnot ukazatele. 5 Použitá data 5.1 CORINE Land Cover Vektorová data o krajinném pokryvu. Zde se jedná konkrétně o vrstvy změn krajinného pokryvu mezi roky 2000 a 2006 pro analýzu změn socioekonomických ukazatelů pro toto období. Data jsou k dispozici na webu evropské agentury pro životní prostředí (dále EEA)[1]. 5.2 Urban Atlas Land Use Vektorová data o využití půdy, zachycují větší detail, než data CORINE. Nevýhodou je pokrytí pouze některých částí České republiky, zejména urbanizovaných (krajská města a okolí). Data se svou povahou zaměřují spíše na jevy týkající se urbanizovaných ploch. K dispozici jsou taktéž prostřednictvím webu EEA [5]. 5.3 Územně analytické podklady za obce ČR Územně analytické podklady jsou podklady pro rozbor udržitelného rozvoje území, iniciovány Českým statistickým úřadem. Obsahují množství tabulek s nejrůznějšími statistickými indikátory, týkajících se obcí ČR a městských částí Hlavního města Prahy. Tabulky jsou přístupné na stránkách Českého statistického úřadu ve formátu XLS (formát Microsoft Excel) a jsou prezentovány jako datové vrstvy pro GIS, poskytující data za jednotlivé obce pro roky 2006 až Dále jsou k dispozici data ze sčítání lidu, domů a bytů pro rok Tato data lze teoreticky použít pro sledování změn statistických ukazatelů mezi roky 2000 a Problém je absence některých základních statistických ukazatelů v této publikované tabulce. Součástí tabulek je i legenda, vysvětlující označení jednotlivých statistických indikátorů. S dalšími datovými vrstvami lze tabulky propojit např. na základě kódů obcí (IČZUJ). V této databázi jsou taktéž k dispozici vrstvy ve formátu ESRI ShapeFile nebo DGN, týkající se hranic základních sídelních jednotek. Tyto vrstvy jsou v práci použity pro výpočet rozloh obcí a k tvorbě testovacích ploch, ověřujících výsledky této práce.[2] 5.4 Databáze demografických údajů Dalším zdrojem dat je databáze demografických údajů za obce České republiky. Databázi připravil Odbor statistiky obyvatelstva Českého statistického úřadu, jehož pracoviště sídlí v Olomouci. Údaje jsou rozděleny na dvě samostatné části:

6 Územní změny, počty obyvatel, narození, zemřelí a stěhování za roky 1971 až 2010 Sňatky, rozvody a potraty za roky 1991 až 2010 Datové soubory jsou k dispozici na stránkách Českého statistického úřadu opět ve formátu XLS, kdy tabulky jsou rozděleny podle okresů České republiky. Stáhnout je lze dvěma způsoby: buď poklepáním na vybraný okres z interaktivní mapy, nebo přímo přístupem k textovému odkazu na tabulku o okrese. Toto dělení způsobuje komplikovanější zpracování dat, pokud jsou tato potřeba pro obce kompletně za celou ČR.[3] 6 Výsledky práce Zkoumány byly ukazatele hustota zalidnění (resp. počet obyvatel), míra nezaměstnanosti a podíly obyvatel různých věkových skupin (mladší než 15 let, let a 65 let a více) na celkové rozloze obce. Tabulka 1. Přehled zkoumaných statistických indikátorů Název proměnné Použité třídy LU HUSTOTA_Z Hustota zalidnění (počet obyvatel na km 2 ) MIRA_NEZAM Míra nezaměstnanosti (na základě proměnné P_MN) v0_14 Podíl obyvatel ve věku 0 14 let na celkovém počtu obyvatel v15_64 Podíl obyvatel ve věku let na celkovém počtu obyvatel v65_xx Podíl obyvatel ve věku 65 let a více na celkovém počtu obyvatel P_OBYV Přírůstek nebo úbytek obyvatel mezi roky 2000 a 2006 (v %) Agregované třídy Urban Atlas Land Use byly dále sloučeny dle jejich nadřazené třídy (viz tabulka 2) a transformovány pro ověření normality, pokud to bylo nutné. Tabulka 2. Přehled výsledných proměnných tříd LU Název proměnné Použité třídy LU Popis ZASTAVBA 11100, 11210, 11220, 11230, 11240, Sloučené třídy souvislé a nesouvislé zástavby a izolovaných struktur DOPRAVA 12210, 12220, Sloučené třídy dopravních sítí (silnice, železnice) PK_AREALY Průmyslové a komerční areály REKREACE 14100, Sloučené třídy sportovních ploch a městské zeleně ZEMEDELSTVI Zemědělské a polopřírodní plochy I v případě dat CORINE Land Cover byly některé atributy sloučeny, jedná se o všechny změny (atribut change), charakterizovány libovolnou počáteční třídou, kromě tříd první úrovně nomenklatury CORINE Land Cover začínající číslem 1.

7 Koncové třídy jsou sloučeny dle první úrovně třídy 1 CORINE Land Cover. Jedná se tedy v podstatě o změny z neurbanizovaných ploch na plochy urbanizované. Výsledná proměnná má název CHANGE. Významná korelace byla prokázána pouze u indikátoru hustoty zalidnění, který silně koreluje s třídami zástavby, rekreačních ploch, ploch dopravních sítí a průmyslových a komerčních areálů. Bodové grafy korelačního pole pro úspěšné korelace (Pearsonův korelační koeficient vyjádřen pomocí proměnné ρ u každého grafu): Obr.1. X-Y grafy pro silné korelace proměnných LU s proměnnou hustoty zalidnění. Úspěšným výsledkem je tedy pouze jediná rovnice regresního modelu: HUSTOTA_Z=9,83+1,16*ZASTAVBA+0,11*REKREACE+0,28*PK_AREALY Z modelu byla na základě provedení dílčích T-testů nad jednotlivými regresory vypuštěna proměnná DOPRAVA, jelikož na závislost nemá se spolehlivostí 95 % signifikantní vliv. Koeficient determinace u výsledného modelu je 83 %, značící velmi kvalitní model. Model lze zobrazit také graficky pomocí grafu pozorovaných a predikovaných hodnot:

8 Obr.2. Graf pozorovaných predikovaných hodnot pro vícerozměrnou regresi Důležitou součástí regresní analýzy je verifikace regresního modelu, založená na normalitě, homoskedasticitě, nulové střední hodnotě a autokorelaci reziduí. Výsledky byly ověřovány statisticky a vizuálně pomocí exploračních grafů. Všechny podmínky byly splněny, čímž byl model úspěšně verifikován. Výsledek byl dále validován pomocí provedení kontrolního součtu naměřených a skutečných dat v nižších subjednotkách (městské části hlavního města Prahy). Důležité je, aby byl splněn požadavek rovnosti skutečné hodnoty pro obec celkem a součtu vypočtených hodnot městských částí dle modelu. Proto byl výpočet disagregace upraven o koeficient k, jež tuto rovnost zajišťuje. Pomocí těchto testovacích ploch byla vypočtena odchylka vypočtených a skutečných hodnot hustoty zalidnění 5 %. 7 Závěr Cílem bylo získat pravidla pro disagregaci vybraných statistických ukazatelů tak, aby bylo možné tyto ukazatele počítat pro libovolné plochy ČR. Bylo zkoumáno celkem šest vybraných statistických ukazatelů pro srovnání s šesti různými proměnnými tříd využití půdy a krajinného pokryvu. Postup práce komplikovaly nejrůznější problémy. Nejvíce komplikované bylo řešení zpracování dat do podoby pro vstup do analýzy a dále problémy s normalitou některých dat, které bylo nutné experimentálně transformovat pomocí nejrůznějších transformací proměnných. Výzkum statistických ukazatelů pomohl vypočítat rovnici regresního modelu pro indikátor hustoty zalidnění (resp. počet obyvatel), kde bylo dosaženo hodnoty koeficientu determinace regresního modelu téměř 83 %, značící velmi kvalitní regresní model, který splňoval taktéž požadavky a byl tímto náležitě verifikován. Odchylka odhadovaných hodnot počtu obyvatel od hodnot skutečných při validaci na

9 čtyřech testových plochách (městských částí) hlavního města Prahy ukázala odchylku 5 %. U ostatních statistických indikátorů nebyla zjištěna žádná závislost na zkoumaných třídách datových sad Urban Atlas Land Use a CORINE Land Cover, a to ani pomocí korelační analýzy (pouze v případě výzkumu ukazatele podílu obyvatel ve věku 65 a více let byla zjištěna slabá negativní korelace se sloučenou třídou sportovních ploch a městské zeleně). Nepotvrdily se tedy ani předpoklady o tom, že více starších obyvatel by se mohlo vyskytovat v oblastech na venkově, že míra nezaměstnanosti a míra výskytu obyvatel ve věku mezi 15 a 64 lety souvisí s přítomností tříd komerčních a průmyslových areálů, ani souvislost míry výskytu obyvatel mladších, než 15 let s plochami rekreačními. Stejně tak nebyl potvrzen vztah vývoje počtu obyvatel mezi lety 2000 a 2006 s tvorbou urbanizovaných ploch z ploch neurbanizovaných. Výsledný úspěšně vytvořený a ověřený regresní model pro výpočet hustoty zalidnění (počtu obyvatel) lze využít pro zamýšlenou aplikaci v krajinném národním informačním systému v rámci subpilotního projektu harmonizace evropských databází krajinného pokryvu a využití půdy. Reference 1. CORINE Land Cover 2000 (CLC2000) seamless vector database. EUROPEAN ENVIRONMENT AGENCY. European Environment Agency [online] [cit ]. Dostupné z: 2. ČSÚ a územně analytické podklady za obce České republiky. ČSÚ. Český statistický úřad [online]. Praha, [cit ]. Dostupné z: ce_ceske_republiky 3. Databáze demografických údajů za obce ČR. ČSÚ. Český statistický úřad [online] [cit ]. Dostupné z: 4. FLOWERDEW, R., GREEN, M., KEHRIS, E. Using areal interpolation methods in geographic information systems. Papers in Regional Science. 1991, Volume 70, Issue 3, s GMES Urban Atlas. EUROPEAN ENVIRONMENT AGENCY. European Environment Agency [online]. [cit ]. Dostupné z: 6. HORÁK, J., HORÁKOVÁ, B., Prostorové vyhlazování dat s areálovou reprezentací [online]. VŠB-TU Ostrava, 2003, 10s. Dostupné z: 7. LI, T., CORCORAN, J. Testing dasymetric techniques to spatially disaggregate the regional population forecasts for South East Queensland. Journal of Spatial

10 Science [online]. 2011, Volume 56, Issue 2, s [cit ]. ISSN DOI: / Dostupné z: 8. LITSCHMANNOVÁ, M. VŠB-TUO. Úvod do statistiky [online]. Ostrava, 2011 [cit ]. Dostupné z: 9. MCCLEAN, C.J. The Spatial Disaggregation of Great Britain and European Agricultural Land Use Statistics. Innovations in GIS: Representing, Modeling, and Visualizing the Natural Environment [online]. APLIN, P., MOUNT, N., PRIESTNALL, G., HARVEY, G. CRC Press, 2008, s [cit ]. ISBN ; DOI: / ch5. Dostupné z: MENNIS, J. Generating surface models of population using dasymetric mapping. The Professional Geographer. 2003, Volume 55, Issue 1, s [cit ]. 11. SIM, S. A proposed method for disaggregating census data Using object-oriented image classification and GIS. In: Transactions of the Institute of British Geographers [online] [cit ]. Dostupné z: STEINNOCHER, K., KAMINGER, I., KÖSTL, M., WEICHSELBAUM, J. Gridded population: New data sets for an improved disaggregation approach. [online]. [cit ]. Dostupné z: ridded_population_corine.pdf