17.14. 最初の分析例¶

これですべてが設定されていて、私たちは外部のアルゴリズムを使用できることを、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。世界のデータ - いくつかの本当の持つ大規模な運動を仕事する時間です。

ここではジョン・スノーが 1854年に使用した有名なデータセットを使用することになります、彼の画期的な作品（http://en.wikipedia.org/wiki/John_Snow_で、％の28Physician％29）、そしていくつかの興味深い結果が得られます。このデータセットの分析はかなり明白であり、良好な結果と結論で終わるための高度利用GIS技術は必要ありませんが、それはこれらの空間の問題を分析し、異なる処理ツールを使用することによって解決できるかを示すのに良い方法です。

データセットは、コレラによる死亡とポンプの位置、およびTIFFフォーマットでOSMレンダリングされたマップでシェープファイルが含まれています。このレッスンのための対応QGISプロジェクトを開きます。

まず最初に行うべきは、各ポンプの影響ゾーンを取得するためにポンプレイヤーのボロノイ図（別名ティーセンポリゴン）を計算することです。そのために*ボロノイ図*アルゴリズムを使用できます。

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、ほとんどの場合は、多角形の1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、* 死亡と呼ばれる、と我々は重みフィールドとして COUNT *フィールドを使用します。結果のテーブルは、明らかに第一のポンプ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``レイヤーにおけるポイントと `` Cholera_deaths``レイヤーの各点の依存性を視覚化するもう一つの良い方法は、最も近いものに線を描画することです。これは、最寄のハブ*ツールへ*距離で行われ、次のような構成を使用することができます。

これの結果は次の通りです:

行数は、中央ポンプの場合の方が大きいが、これは死亡数が、コレラの症例が発見された場所の数を表すものではないことを忘れないでください。それは、代表的なパラメータであるが、いくつかの場所が他よりも多くの例があるかもしれないことを考慮されていません。

密度レイヤーはまた、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 *層、100の半径と重みフィールドとしての*数*フィールドを使用して、街のラスタレイヤの範囲とセルサイズは、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、* Use layer / canvas extent *を選択します。

街のラスターレイヤーを選択し、その範囲は、自動的にテキストフィールドに追加されます。あなたにもそのレイヤーのセルサイズを選択し、セルサイズと同じことを行う必要があります。

ポンプレイヤーと組み合わせることで、死亡例最高濃度が検出されたホットスポットで明確に一つのポンプがあることを参照してください。