17.14. 最初の分析例

注釈

このレッスンでは、プロセッシング・フレームワークの要素により精通できるよう、ツールボックスだけを使用していくつかの実際の分析を実行します。

今やすべて設定されていて外部アルゴリズムを使用できますので、空間分析を実行するための非常に強力なツールを持っています。何か実世界のデータでより大規模な練習に取り掛かる時です。

我々は、John Snowが1854年に彼の画期的な仕事(https://en.wikipedia.org/wiki/John_Snow_%28physician%29)で使用した有名なデータセットを使用し、いくつかの興味深い結果を得ることになります。このデータセットの分析は非常に明白であり、良い結果と結論に至るために高度なGIS技術を必要としませんが、このような空間的問題が、異なる処理ツールを使うことによってどのように分析され解決されるかを示す良い方法であるといえるでしょう。

データセットには、コレラによる死者の位置と井戸の位置のシェープファイル、およびTIFFフォーマットでのOSMレンダリングされた地図が含まれています。このレッスンのための対応QGISプロジェクトを開きます。

まず、ポンプレイヤのボロノイ図（別名：ティーセン多角形）を計算し、各ポンプの影響範囲を得ます。 ボロノイ図 アルゴリズムは、そのために使用することができます。

かなり簡単ですが、それですでに興味深い情報が得られます。

明らかに、ほとんどの症例がポリゴンの1つの範囲内にあります

より定量的な結果を得るためには、各ポリゴンにおける死亡者数をカウントできます。各ポイントは、死亡が発生した建物を表しており、死亡者数は、属性に格納されているので、ポイントをカウントすることはできません。私たちは、重み付けされた回数を必要とするので、 ポリゴンカウントポイント（加重） ツールを使用します。

新しいフィールドは 死亡 と呼ばれ、そして COUNT フィールドを重みフィールドとして使用します。結果のテーブルは、明らかに第一の井戸に対応するポリゴンにおける死亡者数が他のものよりもはるかに大きいことを反映しています。

Pumps　井戸 レイヤにおけるポイントと Cholera_deaths　コレラ死者 レイヤの各点の依存性を視覚化するもう一つの良い方法は、最も近いものへ線を描くことです。これは、最寄のハブへの距離 ツールで行われ、次のような構成を使用できます。

これの結果は次の通りです:

線の数は中央の井戸の場合の方が大きいが、これは死亡数ではなくコレラの症例が発見された場所の数を表していることを忘れないでください。それは代表的なパラメーターですが、ある場所では他の場所よりも多くの例があるかもしれないことが考慮されていません。

密度レイヤはまた、何が起こっているかの非常にクリアな視界を提供します。それは カーネル密度 アルゴリズムで作成できます。 Cholera_deaths　コレラ死者 レイヤ、100の半径と、重みフィールドとしての COUNT　数 フィールド、街のラスタレイヤの範囲とセルサイズを使用すると、このような何かを得ます。

出力範囲を取得するには、入力する必要はありません。右側のボタンをクリックし、 レイヤ/キャンバス範囲を使用 を選択します。

街のラスタレイヤを選択すると、その範囲が自動的にテキストフィールドに追加されます。セルサイズでも同じことを行い、そのレイヤのセルサイズを選択する必要があります。

井戸レイヤと組み合わせることで、一つの井戸が明らかに死亡例最高濃度が検出されたホットスポット中にあるとわかります。