Задание 2. Анализ размещения торговли и услуг в одном из городов России

В задании требуется проанализировать пространственные закономерности размещения объектов торговли и услуг в одном из городов России. Можно выбрать отдельную категорию (продукты, кафе и т. п.) либо более обобщённую группу — обязательно обозначьте, что именно вы рассматриваете в начале работы.

• Выбрать город для анализа

• Скачать геокодированные точки МКД

Часть 0. Подготовка данных¶

1. Построение сетки регулярных ячеек

   • Подумайте, как выбрать оптимальный размер ячейки

   • Кратко обоснуйте свой выбор

2. Рассчёт плотности объектов торговли и услуг

   • Выгрузите из osm (или других доступных источников) объекты торговли и/или услуг. Кратко обоснуйте выбор категорий

   • Для каждой ячейки рассчитайте плотность объектов

3. Оценка численности населения

   • На основе данных о жилой площади в многоквартирных домах (МКД) оцените численность населения в каждом доме

   • Агрегируйте результаты по ячейкам регулярной сетки

   • Рассчитайте плотность населения (чел/км²)

Часть 1. Выделение центров городской активности¶

(на основе информации о концентрации объектов торговли и услуг)

1. Расчет локальных “неоднродностей”

   • Рассчитайте пространственный лаг значения показателя (среднее значение в сосдених ячейках)

   • Сравните это значение с показателями в самой ячейке

2. Выделение центров

   • Определите пороговые значения, по которым ячейки считаются центрами активности.

   • Рассматрите, как выбор порога влияет на результат

3. Визуализация и интерпретация

   • Постройте карту с выделенными центрами городской активности.

   • Соотнесите их с реальной структурой города, кратко опишите центры

Часть 2. Анализ влияния населения на размещение торговли и услуг¶

(используя регрессионные модели)

1. Построение OLS-модели

   • Зависимая переменная: показатель интенсивности торговли и услуг

   • Основная объясняющая переменная: плотность населения

   • Кратко интерпретируйте коэффициенты модели

2. Анализ пространственной структуры остатков OLS-модели

   • Проверьте наличие пространственной автокорреляции остатков OLS (с помощью Moran’s I)

   • Опишите, где именно в пространстве возникают систематические ошибки модели

   • Обоснуйте, что использование OLS - недостаточно

3. Построение пространственных регрессионных моделей

   • Постройте две пространственные регрессионные модели (на выбор: SAR, SEM, SLX)

   • Кратко интерпретируйте коэффициенты модели

4. Сравнение моделей

   • Какая модель наиболее точная? Кратко опишите, чем принципально отличаются выбранные вами модели между собой

   • Какие факторв могут оказаться неучтенными?

Формат сдачи работы¶

Итоговая работа представляется в виде отчёта (Jupyter Notebook), содержащего код, комментарии, визуализации и интерпретацию полученных результатов. Работа структурирована по шагам, все основные моменты прокомментированы.В конце каждого раздела представлен краткий вывод, а в конце работы — общий итоговый вывод.

Критерии оценивания¶

Подготовка данных (2 балла) Корректная загрузка и предобработка данных;

Расчёт показателей и моделей (3 балла) Корректная реализация методов выделения центров; Построение OLS и двух пространственных регрессионных моделей; Корректные визуализации.

Интерпретация результатов (3 балла) Корректная интерпретация карт и коэффициентов моделей; Учёт специфики выбранного города; Понимание ограничений методов.

Оформление и воспроизводимость (2 балла) Отчёт хорошо структурирован и читаем, все этапы анализа прокомментированы, результаты воспроизводимы.