Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "statystyka przestrzenna" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Autokorelacja przestrzenna wskaźników infrastruktury wodno-ściekowej woj. małopolskiego
    Spatial autocorrelation of water supply and sewage disposal infrastructure indicators in the Malopolskie province
    Autorzy:
    Wozniak, A.
    Sikora, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/60691.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
    Tematy:
    woj.malopolskie
    gminy
    infrastruktura techniczna
    infrastruktura wodno-sciekowa
    siec wodociagowa
    siec kanalizacyjna
    analiza przestrzenna
    autokorelacja przestrzenna
    statystyka I Morana
    Opis:
    Autokorelacja jest działem statystyki, który zajmuje się analizą danych przestrzennych, w dalszej kolejności opisem i badaniem zjawisk przestrzennych. Metody statystyki przestrzennej nazwane są także przeglądową analizą danych przestrzennych (explorative spatial data analysis, ESDA). Statystyki przestrzenne są efektywnym sposobem wyszukiwania zależności występowania danego zjawiska z przestrzenią geograficzną. Miary autokorelacji przestrzennej obrazują zależność zmiennych w odniesieniu do lokalizacji przestrzennej. Korelacja przestrzenna (autokorelacja dodatnia) pozwala stwierdzić, że nasilenie danego zjawiska jest bardziej zauważalne w obiektach przyległych do siebie niż w obiektach od siebie odległych. W statystyce przestrzennej są wykorzystywane dwa typy miar: miary globalne i miary lokalne. Autorzy w artykule do zobrazowania przestrzennej zależności występowania infrastruktury gospodarki wodno-ściekowej posłużyli się miarą globalną. Do obliczenia miary globalnej wykorzystano program R CRAN. Wyliczono miarę globalną statystyki I Morana dla różnych macierzy wag przestrzennych. Dane do analizy pozyskano z Głównego Urzędu Statystycznego w Krakowie i jest to stan infrastruktury wodno-ściekowej na rok 2004. Statystyka I Morana pozwala wykryć globalne wzorce autokorelacji w obiektach przestrzennych w odniesieniu do przyjętej macierzy wag. Miara globalna jest jedno-liczbowym wskaźnikiem zależności przestrzennej lub ogólnego podobieństwa regionów. Zaletą miary globalnej jest jej syntetyczność, a wadą uśrednianie. W artykule przedstawiono możliwości zastosowania statystyki przestrzennej w analizie zjawisk infrastruktury wodnościekowej. W tym celu zbadano zróżnicowanie gmin województwa małopolskiego względem wybranych elementów infrastruktury technicznej należących do grupy gospodarki wodno-ściekowej. Analizy dokonano na podstawie wskaźników nasycenia wodociągami i kanalizacją powierzchni obiektów.
    Autocorrelation is a branch of statistics dealing with an analysis of spatial data and with further description and investigation of spatial phenomena. Methods of spatial statistics are also called explorative spatial data analysis – ESDA. Spatial statistics are an efficient method to identify the dependence of individual phenomenon occurrence on geographical space. Measures of spatial autocorrelations show the dependence of variables in respect of spatial localization. Spatial correlation (positive autocorrelation) allows to determine that intensification of a given phenomenon is more perceivable in the adjoining objects than in located far away from one another. Two types of measures are used by spatial statistics: global and local measures. The Authors used a global measure to illustrate the spatial dependence of water supply and sewage disposal infrastructure occurrence. The global measure was computed using R CRAN program. The global measure of Moran’s I statistics was computed for various spatial weight matrices. The data for analysis, evidencing the state of water supply and sewage disposal infrastructure in 2005, were obtained from the Main Statistical Office in Krakow. Moran’s I statistics allows to identify global autocorrelation measures in spatial objects with reference to the assumed weight matrix. The global measure is a one number indicator of spatial dependence or general similarity of regions. The advantage of global measure is its syntheticity, while its disadvantage is its averaging. The article presents possibilities of application of spatial statistics for an analysis of water supply and sewage disposal phenomena. For this reason a diversification of communes in the malopolskie province was investigated in respect of selected elements of technical infrastructure in the water supply and sewage disposal group. The analysis was conducted on the basis of indicators of object area saturation with water main and sewer systems.
    Źródło:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2007, 4/2
    1732-5587
    Pojawia się w:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Autokorelacja przestrzenna wykorzystania pozabudżetowych środków w gminach województwa małopolskiego
    Systems IT for agricultural businesses
    Autorzy:
    Sikora, J.
    Szelag-Sikora, A.
    Cupial, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/61210.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
    Tematy:
    woj.malopolskie
    gminy
    srodki inwestycyjne
    srodki pozabudzetowe
    wykorzystanie
    autokorelacja przestrzenna
    statystyka I Morana
    Opis:
    W pracy przedstawiono zastosowanie statystyki I Morana do wyznaczenia stopnia zależności przestrzennej. Dodatkowo pokazano możliwość zobrazowania rozkładu przestrzennego zainwestowanych środków finansowych w obiektach przestrzennych. Celem pracy było wyznaczenie zależności przestrzennych zmiennych diagnostycznych opisujących pozabudżetowe środki przeznaczone na inwestycje w województwie małopolskim na poziomie gmin. W tym celu wykorzystano dane z kwerend Urzędu Statystycznego. Rozkłady przestrzenne zmiennych zobrazowano w programie ArcView, a analizę przestrzenno-statystyczną wykonano w programie RCRAN. Analizę przeprowadzono na 182 gminach województwa małopolskiego. Na podstawie analizy wybranych zmiennych diagnostycznych można stwierdzić, że mogą one być bardzo przydatne w geografii ekonomicznej.
    The paper presents the application of Moran’s I statistics to show the grade of spatial autocorrelation statistic. An additional aim is to show the possibility of illustrating financial resources invested in the spatial objects. The main aim was to show the spatial autocorrelation measure based of diagnostic indicators describing the extra-budgetary funds for investment in the Malopolska province on community level. For this purpose, the data used for analysis were taken from the Central Statistical Office. Spatial autocorrelations of the indicators were illustrated in ArcView, statistical and spatial analysis were done in the R-CRAN. The analysis was carried on the 182 communes of Małopolska province. Based on diagnostic indicators analysis one can conclude that these measures are very useful in economic geography.
    Źródło:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2014, IV/2
    1732-5587
    Pojawia się w:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Określenie siły i charakteru autokorelacji przestrzennej na podstawie globalnej statystyki I Morana infrastruktury rolniczej Polski południowej i południowo-wschodniej
    Determining of strength and character spatial autocorrelation on basis global I Morans in agricultural infrastructure of south and south-east Poland
    Autorzy:
    Sikora, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/60966.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
    Tematy:
    woj.malopolskie
    woj.podkarpackie
    woj.slaskie
    gminy
    gospodarstwa rolne
    infrastruktura wewnetrzna
    srodki produkcji
    srodki techniczne
    wyposazenie gospodarstw
    analiza przestrzenna
    autokorelacja przestrzenna
    statystyka I Morana
    Opis:
    Statystyka przestrzenna jest najnowszym działem statystyki, który zajmuje się analizą danych przestrzennych, a w dalszej kolejności opisem i badaniem układów przestrzennych. Metodologia badań zjawisk przestrzennych zasadniczo różni się od metodologii statystyki klasycznej, mimo że w większości powstała na podstawie metod statystyki klasycznej. Wyjaśnienie zjawisk rozpatrywanych w czasie wymaga spojrzenia w jednym kierunku (przeszłość – przyszłość), tymczasem wyjaśnienie zjawisk rozpatrywanych w przestrzeni wymaga spojrzenia we wszystkich kierunkach jednocześnie. Ocena autokorelacji przestrzennej wymaga wiedzy na temat stopnia i specyfiki różnorodności przestrzennej, czyli właściwości polegającej na zróżnicowaniu cech poszczególnych miejsc i regionów geograficznych. Różnorodność przejawia się natężeniem i kierunkiem kształtowania procesów przestrzennych. Rozpatrując regułę Toblera [1970] zwaną pierwszym prawem geografii można przypuszczać, iż: „wszystkie obiekty są z sobą powiązane, a siła tych powiązań maleje wraz ze wzrostem odległości między nimi”. Zazwyczaj zwiększaniu odległości w przestrzeni towarzyszy wzrost zróżnicowania cechy, w związku z tym także jej niejednorodność. Tezę Toblera o istnieniu zależności przestrzennej zasygnalizowało wielu badaczy z różnych dziedzin, np. w badaniach wielofunkcyjnego rozwoju obszarów wiejskich [Krakowiak-Bal 2005; Woźniak, Sikora 2005] czy geografii gospodarczej [Domański 1988].
    Spatial statistics is the newest branch of statistics dealing with an analysis of spatial data, and with further description and the investigation of spatial phenomena. The methodology of the investigations of spatial phenomena differs from the methodology of the classic statistics, although it was based on methods of classic statistics. The explanation of phenomena considered in the time requires a look in one direction (the past –the future), meanwhile the explanation of phenomena considered in the space requires glances in all directions simultaneously. The opinion of the spatial autocorrelation requires the knowledge on the degree and the specificity of the spatial variety, consisting in differentiation the characteristics of individual places and geographical regions. The variety appears intensity and the direction of the formation of spatial processes. Considering the Tobler’s rule [1970] called first right of geography, it can be supposed, that: „all objects are related with themselves, and strength these connections diminishes with the growth of the distance between them”. Many of researchers signaled Tobler’s rule in the investigations of the multifunctional development of rural areas [Krakowiak-Bal 2005; Woźniak, Sikora 2005] and economic geography [Domański 1988].
    Źródło:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2009, 09
    1732-5587
    Pojawia się w:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza zależności przestrzennych pomiędzy wybranymi elementami infrastruktury technicznej
    The spatial dependency analysis between selected elements of technical infrastructure
    Autorzy:
    Sikora, J.
    Malinowski, M.
    Szelag, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/62560.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
    Tematy:
    infrastruktura techniczna
    autokorelacja przestrzenna
    tereny miejskie
    wodociagi
    kanalizacja
    drogi
    koleje
    statystyka I Morana
    gminy
    rozwoj infrastruktury
    obszary wiejskie
    Opis:
    Dynamicznie rozwijająca się cywilizacja wymaga dostatecznego dostępu do szeroko rozumianej infrastruktury. Termin ten oznacza zbiór urządzeń i instalacji użytku publicznego, niezbędnych do zapewnienia należytego funkcjonowania gospodarki narodowej i życia społeczeństwa [Krakowiak-Bal, 200]. Na przestrzeni wieków infrastruktura najlepiej rozwijała się w tych miejscach, gdzie zagęszczenie ludności było największe, a więc głównie na obszarach miejskich. Tendencja ta nadal jest widoczna, jednakże istniejące programy i fundusze Unii Europejskiej zapewniają wyrównywanie dysproporcji pomiędzy terenami wiejskimi a miastami. Główną rolę w tym procesie odgrywa Program Rozwoju Obszarów Wiejskich, który umożliwia uzyskanie dofinansowania do realizacji najbardziej potrzebnych w danym regionie inwestycji infrastrukturalnych. Według Siemińskiego [1996] infrastrukturę w zależności od zakresu, dzielimy na trzy grupy: infrastrukturę techniczną, infrastrukturę społeczną oraz infrastrukturę ekonomiczną. Niniejsza praca dotyczy zagadnień infrastruktury technicznej. Ten rodzaj infrastruktury charakteryzuje się niezmienną lokalizacją w terenie, ogólną dostępnością, funkcjonalnością oraz otwartością. Cechuje ją linearność, długotrwałość, kapitałochłonność (duże nakłady inwestycyjne i eksploatacyjne), niepodzielność oraz złożoność techniki i technologii wykonania. Wszystkie gałęzie infrastruktury technicznej (miedzy innymi: wodociągi, kanalizacje, drogi, koleje, itp.) są ściśle powiązane ze środowiskiem w którym występują. Celem pracy było wyznaczenie przestrzennych zależności (na podstawie statystyki I Morana) pomiędzy nasyceniem wybranymi elementami infrastruktury technicznej gmin województwa małopolskiego. Za przedmiot badań wybrano trzy gałęzie infrastruktury technicznej: sieć wodociągową, kanalizacyjną oraz gazową. Wyniki pracy odnoszą się do kwerend Głównego Urzędu Statystycznego i obejmują okres od 2004 do 2010 roku. Przyjęty okres badań miał na celu zobrazowanie rozwoju wybranych gałęzi infrastruktury technicznej w okresie przed i poakcesyjnym. W przyjętym okresie zaobserwowano największy rozwój infrastruktury technicznej w grupie gmin o bardzo wysokim nasyceniu siecią kanalizacyjną – o ponad 100 km sieci na każde 100 km2 powierzchni. Z analizy przestrzennej badanych wskaźników wynika, że w części centralnej województwa małopolskiego tworzą się klastry gmin o wysokich wartościach statystyki I Morana, zaś w części północnej i południowej klastry gmin cechujących się niskimi wartościami. Takie zależności przestrzenne odnoszą się do wszystkich przyjętych rodzajów infrastruktury technicznej.
    The dynamic growth of civilisation requires sufficient access to broadly defined infrastructure. The term stands for a collection of public service devices and installations that are indispensable for providing proper operation of national economy and society’s existence [Krakowiak-Bal, 2004]. For centuries, infrastructure has been best developed in the places characterised by highest population density, i.e. mainly in urban areas. This tendency is still noticeable, however, the implemented programs and European Union funds ensure reducing disproportions between rural and urban areas. The main role in this process is occupied by the Rural Development Programme, which enables receiving external funding for the realisation of infrastructure investments most crucial for the region. According to Siemiński [1996], infrastructure, with regard to its scope, is categorised into three groups: utility infrastructure, social infrastructure and economic infrastructure. The present paper considers the issues of utility infrastructure. This type of infrastructure is characterised by unalterable location in an area, general accessibility, functionality and availability. It is considered to be linear, long-lasting, capital-intensive (requiring high investment and exploitation expenditures) indivisible, and its construction requires complex technique and technology. All branches of utility infrastructure (such as waterworks, sewage systems, roads, railroads, etc.) are closely connected with their surroundings. The aim of the paper was to estimate spatial variation of saturation with chosen elements of utility infrastructure in the chosen communes and municipalities of the Malopolskie province, on the basis of Moran I statistics. Three branches of utility infrastructure were selected as the subject matter for analysis: water supply system, sewage system and gas system. The results of the study regard search queries in the Central Statistical Office dating from 2004 to 2010. This period of time was chosen for research purposes with the aim of illustrating the development of the chosen branches of utility infrastructure in the pre – and post-accession period. It was observed within the selected period of time that the highest development of utility infrastructure occurred in a group of communes and municipalities with largely developed sewage systems – over 100 kilometres of network per every 100 square kilometres of the area. Spatial analysis of indicators proves that there are clusters of communes and municipalities in the central area of the Malopolskie province that manifest high values in Moran I statistics. They stand in opposition to the northern and southern parts of the region, where the clusters of communes and municipalities manifest low values. Such spatial correlations are observed within all the selected branches of utility infrastructure.
    Źródło:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2013, 3/IV
    1732-5587
    Pojawia się w:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies