Моделирование в картографии - Тикунов В.C.
ISBN 5-211-03346-9
Скачать (прямая ссылка):
Нечеткость проявляется еще сильнее при полиструктурных наборах показателей, например характеристик уровней социально-экономического развития стран или их типов.
294
4 2 3 4 5
Рис. 93. Типы внешнеторговых связей стран Европы с СССР, определенные с использованием алгоритма классификации "с учителем".
А, Б и 1-5 — подобны рис. 91
раздельно, т.е. анализировать 9 векторов-столбцов для экспорта и 8 — для импорта. Каждый такой ряд можно разделить на однородные ступени, например с помощью метода разбивки шкал на однородные ступени (Тикунов, 1980а). Таким образом, для экспорта получается 9 (импорта 8) вариантов разделения стран на группы. Те страны, которые постоянно остаются в пределах одних и тех же групп по каждому показателю, рассматриваются как сердцевина этих групп, остальные же страны образуют нечеткое подмножество, причем в зависимости от количества переходов той или иной страны из группы в группу их можно трактовать как более или менее нечеткие. На рис. 94 типы стран отражены одинарными штриховками, а их соответствующее сочетание характеризует страны, переходные между типами.
Такие карты заостряют внимание на наличии некоторых показателей, контрастирующих с другими, например Болгария имела небольшие значения экспорта из бывшего СССР пищевкусовых товаров или Румыния — топлива и электроэнергии; из бывшей ГДР мал импорт руды и концентратов, металла и изделий из него, текстильного сырья, полуфабрикатов и т.д. Влияние этих показателей на результаты типологий, изображенных, например, на рис. 91 и 92, в столь явном виде не проявляется.
Создавая карту, показанную на рис. 94, мы уже обращаемся к необходимости выработки особых способов картографирования нечетких типологий, и в данном случае логика такова, что выделяются более плотной штриховкой прежде всего страны, имеющие нечеткий характер. Кстати, такое же представление результатов пригодно для сведения всех типологий за анализируемый временной период с 1960 по 1985 г. вместе, что позволяет устранить возможные флуктуации данных от года к году и выявить более стабильные закономерности. Динамику объемов экспорта-импорта также можно учесть, если сформировать матрицу исходных данных так, что для каждой страны роль показателей будут выполнять общие объемы экспорта (импорта) за весь временной ряд, и далее обрабатывать эту матрицу например по алгоритму типологии, описанному в гл. IL Соответствующий результат для такой типологии показан на рис 95.
Однако заметим, что классифицируемые динамические ряды имеют тренд, элиминировать который можно различными путями (Дружинин, 1971; Жуковская, Мучник, 1976) и, в частности, путем вычитания последующих значений из предыдущих в динамических рядах. Типология на основе таких преобразованных данных имеет
298
12 3 4
Рис. 95. Типы внешнеторговых связей стран Европы с СССР, определенные на основе данных за 1960-1985 гг.
А, Б и 1-4 — подобны рис. 91
Рис. 96. Типы внешнеторговых связей стран Европы с СССР, определенные на основе данных за 1960-1985 гг. (с исключением тренда).
A1 Б к 1-4 — подобны рис. 91
несколько иной содержательный смысл и, естественно, отлична от предыдущей (рис. 96).
Проведенные классификации не исчерпывают всего их многообразия, например, возможно в качестве мер близости стран друг к другу по всему комплексу показателей, их характеризующих, вместо использованных нами евклидовых расстояний использовать непосредственные объемы экспортно-импортных связей между парами стран (Yearbook..., 1979) и т.д.
Получаемое разнообразие результатов позволяет задуматься над выбором наиболее подходящего из них для той или иной цели. Возьмем, например, типологии, представленные на рис. 95 и 96. В первом случае учитываются объемы экспорта (импорта), а во втором — величины их изменения (прироста или убыли) от года к году, но в обоих случаях можно найти примеры кажущейся нелогичности, например включение бывших социалистических стран в группу 3 (см. рис 95, А) или отнесение Румынии к группе 4 (см. рис. 96, А) и т.д. Здесь мы подходим к необходимости более правильного представления результатов классификации в графической форме, для чего уже отображенные на рис. 96 результаты типологии покажем еще 3 способами, которые, в отличие от традиционной методики, на наш взгляд, лучше передают характер типологии.
Можно использовать способ бесступенчатого количественного фона. Поскольку при реализации использованных нами алгоритмов типологии всегда известны страны-ядра, вокруг которых формируются таксоны, то они полностью заливаются черным цветом, так как для них величины евклидовых расстояний (dt) равны нулю, а чем
больше другие страны будут отличаться от ядра их таксона (что также определяется величиной евклидовых расстояний), тем штриховка будет реже. Оформленная таким образом карта представлена на рис 97.
Поскольку нас прежде всего могут заинтересовать страны, имеющие переходный характер, то для этого случая можно предложить следующий способ. Для всех стран можно подсчитать разность евклидовых расстояний до двух ближайших к ним стран-ядер. Чем меньше эта разность, тем более нетипичной для своего таксона будет эта страна. Если условиться, что отстояние штриховок будет пропорциональным этой разности, то наиболее плотно заштрихованными окажутся нечеткие части исследуемой совокупности стран и они в первую очередь будут привлекать внимание (рис. 98).
