Last updated on 5 أغسطس، 2020
من الخطوات الهامة في التحليل المكاني عملية اكتشاف الفروقات الهامة بين الأنماط المكانية (Spatial Patterns) ومدى تغيرها خلال الوقت؛ ومن الأدوات الهامة في تحقيق هذا الغرض ما يسمى باختبار الأنماط النقطية المكانية المعروف بـ spatial point pattern test والمطور بواسطة Andresen (2009).
يقدم الاختبار ما يسمى بالمؤشر العالمي global index والذي نتيجة تكون بين “صفر” و “الواحد” حيث تشير قيمة 0 إلى عدم وجود تشابه بينما قيمة 1 تشير إلى تشابه تام بين الأنماط النقطية المكانية (Andresen, 2009). . إضافة إلى ذلك فأن الاختبار يقرر ما إذا كانت هناك أي اختلافات بين قاعدتي بيانات المكانية خلال أوقات الدراسة المختلفة في مختلف مناطق الدراسة(على المستوى المحلي). كذلك النتائج المتحصلة من إجراء هذا الاختبار يمكن تمثيلها ورسمها على الخريطة والتي تعرض المناطق التي تكون إحصائيا متشابهة أو غير متشابهة. فيما يلي شرح مبسط لفكرة البرنامج ونتائجه:
فكرة عن البرنامج:
- تم تطوير اختبار نمط النقط المكانية (Spatial Point Pattern Test) كجزء من أطروحة دكتوراه Martin Andresen. حيث يقيس الاختبار درجة التشابه على المستوى المحلي بين نموذجين للأنماط النقطية المكانية وهو اختبار يعتمد على جمع هذه النقاط المكانية الى مستوى المساحة Polygon.
- لذا لكي يتم استخدام البرنامج يجب أن يكون هناك نوعين من البيانات المتوفرة: منطقة الدراسة تكون على شكل shapefile والتي تمثل الوحدات المساحية (أحياء مثلا), وملف اخر shapefile يحتوي على الأنماط النقطية المراد اختبارها وتكون مكونة من ملفين الأول قاعدة بيانات نقطية مكانية (تسمى الأساس base data set ) والثاني قاعدة البيانات النقطية المكانية (المراد اختبار توزيعها مقابل الأساس وتسمى test data set
- ويمكن تنزيل البرنامج من خلال الرابط التالي:
https://github.com/nickmalleson/spatialtest
طريقة عمل البرنامج:
بعد ادخال البيانات المكانية للمنطقة وللبيانات النقطية الأساس base data set وقاعدة البيانات النقطية الاختبار Test data set. سيقوم البرنامج بإنشاء Shapefile جديد والتي سوف يتكون من المناطق الإدارية التي ادخلها المستخدم وستحتوي كل منطقة في هذا الملف الجديد على عدد من الأعمدة والتي تشير الى المعلومات التالية:
SIndex : وهو مؤشر يحتوي على احدى المؤشرات التالية:
1. قيمة (-1) وتدل على أن مجموعة البيانات الأساسية base data set أقل بكثير من النقاط الموجودة فيها من مجموعة بيانات الاختبار test data set .
2. قيمة (0) وتدل على أنه لا يوجد فرق كبير بين نسب النقاط لكل مجموعتي البيانات.
3. قيمة (+1) وتدل على أن مجموعة البيانات الأساسية base data set أعلى بكثير من النقاط الموجودة في مجموعة بيانات الاختبار test data set.
الخريطة (1) التي بالأسفل توضح هذه القيم الثلاث حيث أن اللون الأحمر يدل على ان نسبة النقاط في القاعدة الأساس الموجودة في المنطقة (الحي) أكثر من نسبتها في قاعدة البيانات الاختبار بينما الأزرق العكس واللون الأصفر يدل على وجود فرق بينهما (يعني القاعدتين تتشابه في النسب).
كما أن الاعمدة في جدول المحتويات Table of content للطبقة (ملف shapefile) الجديد يحتوي على المعلومات التالية عن الأنماط النقطية:
NumBsePts : ويشير الى عدد النقاط التي تحتويها قاعدة البيانات النقطية الأساس والتي تقع داخل المنطقة الإدارية (حي مثلا)
NumTstPts : ويشير الى عدد النقاط التي تحتويها قاعدة البيانات النقطية الاختبار والتي تقع داخل المنطقة الإدارية (حي مثلا)
PctBsePts : ويشير الى النسبة المئوية لجميع النقاط في البيانات الأساسية الموجودة داخل المنطقة الإدارية
PctTstPts : ويشير الى النسبة المئوية لجميع النقاط في قاعدة بيانات الاختبار و الموجودة داخل المنطقة الادارية
بقلم د. نواف العتيبي
Reference
Andresen MA (2009) Testing for similarity in area-based spatial patterns: A nonparametric Monte Carlo approach. Applied Geography 29(3): 333–345
