Выращивание сельскохозяйственных культур в разрезе областей

Признаки Таксоны	1	2	3	4	5
Витебская (В)	+	+		+
Могилевская (Мо)	+	+		+
Минская (Мн)	+	+		+
Гродненская (Гр)	+	+	+	+
Брестская (Б)	+	+	+		+
Гомельская (Гм)	+	+	+		+

Визуально по табл. 9.2 все множество таксонов (областей) можно разделить на две группы первого порядка: В, Мо, Мн, Гр и Б, Г. В дальнейшей таксономизации группа Б и Г не делится, так как все признаки у них повторяются. В группе первого порядка выделяем две подгруппы второго порядка по наличию сходных признаков: В, Мо, Мн и Гр. Схематически форма графа будет как показано на рис. 9.13.

В классификации множество называется монотетическим, если оно объединяет полностью однородные таксоны, например, Гр. Множество Б, Гм политетическое, так как в него входят таксоны, однородные лишь по ведущим признакам.

Рис. 9.13. Граф таксономической классификации

Многоаспектная (фасетная) классификация. Географические объекты характеризуются множеством признаков, например, хозяйство республики. В таком случае нельзя создать единую систему их классификации, поэтому создают многоаспектную классификацию (рис. 9.14). Она заключается в параллельной классификации одного исходного множества (хозяйство республики) объектов по признакам, которые соответствуют различным целям: промышленность, сельское хозяйство и т. д. В результате выполняем самостоятельные фасетные классификации, количество которых определено практической целью.

Рис. 9.14.Графическое отображение многоаспектной классификации

Общее у них – множество классифицируемых объектов. Сложный по содержанию фасет будет иметь различную глубину классификационных ветвей и различную широту классификационных рядов.

Таким образом, теоретико-графовый подход позволяет изучать экономико-географические объекты с неизвестной метрикой пространства. Использование помеченных графов расширяет возможности количественного анализа явлений и процессов. Аппарат теории графов связан с теорией множеств, теорией отношений, матричной алгеброй, математическим программированием. К сожалению, он недостаточно используется в решении ряда проблем экономической географии: при районировании, исследовании территориально-производственных комплексов и промышленных узлов, при планировании различных линий (электропередач, нефте- и газопроводов, каналов связей и др.) производственной инфраструктуры.

Глава 10 динамические ряды

Ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей представляет собой временной (динамический) ряд.

Статистические показатели, характеризующие изучаемый объект, называют уровнями ряда. В динамическом ряду они могут быть абсолютными, относительными или средними величинами. Ряды динамики, представленные за определенный промежуток времени, называются интервальными. В результате суммирования уровней интервального динамического ряда получаем накопленные итоги. Вследствие многих обстоятельств однородность величин, составляющих динамический ряд, может нарушаться, и таким образом изменяется сопоставимость уровней динамического ряда. Если каждый уровень динамического ряда сравнивается с одним и тем же предшествующим уровнем, как правило, первоначальным – это сравнение с первоначальной базой. Если сравнение проводится с предшествующим уровнем – это сравнение с переменной базой.

Для представления модели динамического ряда используется аналитическое выравнивание ряда динамики. Закономерно изменяющийся уровень изучаемого показателя оценивается как функция времени. В табл. 10.1 приводятся различные виды трендовых моделей, наиболее часто используемые для аналитического выравнивания.

Выбор формы кривой определяет результаты экстраполяции тренда. Одним из наиболее распространенных приемов сглаживания уровней первоначального ряда динамики – это метод скользящей средней.

Выполнить прогноз по уравнению тренда можно путем экстраполяции тенденции, наблюдавшейся в прошлом. Уровень динамического ряда (ŷ), полученный в результате экстраполяции, используется для определения прогнозного значения на будущее.

Наличие зависимости между последующими и предшествующими уровнями динамического ряда называют автокорреляцией, а построение модели зависимости будущих значений рассматриваемого показателя от прошлых его значений называется авторегрессией.

Таблица 10.1