پروژه پایتون و arcgis

شرح پروژه

کد پروژه 98711
موضوع : انجام پروژه پایانی =
سلام

برای پروژه gravity model کسی هست
پروپوزال پذیرفته شده باید Gravity Model پیاده کنم برای دسترسی جمعیت ۶۵ سال به بالا به فضاهای شهری در سه شهر Houston , Texas -
Miami, Florida -
phoenix , Arizona -
Gravity Model و Python باید انجام بشه.

Title: Urban green space accessiblity and health for 65 above in Houston, Miami, Phoenix using Gravity Model
موضوع کارم :
Title: Urban green space accessiblity and health for 65 above in Houston, Miami, Phoenix using Gravity Model

https://dashboard.transitcenter.org/map?date=20240304&period=WEDAM&opportunity=C000&tripOption=c45&autoRatio=false&affordableTrips=all&dots=none&transitLines=false#3.54/38.34/-109.49
در ادامه ترجمه فارسی بخش “روش‌شناسی دقیق” ارائه شده است که شامل توضیح مدل گرانشی، مدل هاف (Huff)، تحلیل‌های آماری، و کاربردهای آن‌ها در دسترسی به فضاهای سبز شهری توسط سالمندان است:

روش‌شناسی دقیق


کاربردهای مدل گرانشی:


مدل گرانشی برای برآورد میزان جذابیت پارک‌ها بر اساس فاصله و نوع حمل‌ونقل به کار می‌رود و در نهایت شاخص‌های عددی دسترسی را تولید می‌کند. نظریه جغرافیایی گرانش در سامانه‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و مطالعات شهری از طریق مدل هاف (Huff) قابل استفاده است. این مدل، یکی از نظریه‌های شناخته‌شده و تثبیت‌شده در حوزه تحلیل فضایی، به‌ویژه در جغرافیای خرده‌فروشی است که برای برآورد و پیش‌بینی رفتار شهروندان در انتخاب مکان‌های خدمات شهری کاربرد دارد.


اصل اساسی مدل این است که احتمال انتخاب یک مکان خاص توسط شهروند به سه عامل کلیدی بستگی دارد:

فاصله تا مکان مورد نظر: شهروندان احتمالاً مکان‌هایی را انتخاب می‌کنند که به آن‌ها نزدیک‌تر است، چرا که راحتی نقش مهمی در تصمیم‌گیری ایفا می‌کند.

جذابیت مکان: این عامل شامل اندازه، تنوع، شهرت و جذابیت کلی مکان خدمات شهری است که باعث ترجیح برخی مکان‌ها می‌شود.


رقابت از سایر مکان‌ها: وجود مکان‌های رقیب در همان منطقه جغرافیایی می‌تواند انتخاب شهروندان را تحت تأثیر قرار دهد، به‌ویژه اگر آن مکان‌ها دسترسی بهتری داشته باشند یا جذاب‌تر باشند.


مدل هاف نقش مهمی در تحقیقات مربوط به تعاملات فضایی دارد؛ حوزه‌ای که به چگونگی حرکت و تعامل مردم با مکان‌های مختلف می‌پردازد. این مدل توسط دکتر دیوید هاف، پژوهشگر دانشگاه تگزاس، توسعه یافت و کاربردی شد.


در گذشته، استفاده عملی از این مدل به دلیل پیچیدگی‌های محاسباتی در پردازش داده‌های مکانی محدود بود، اما با پیشرفت رایانه‌های دسکتاپ و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)، مدل هاف به ابزاری ارزشمند برای تحلیل‌گران خرده‌فروشی، برنامه‌ریزان شهری، و کسب‌وکارها تبدیل شده است. این مدل اکنون در صنایع مختلفی مانند خرده‌فروشی، املاک، برنامه‌ریزی حمل‌ونقل و گردشگری برای انتخاب مکان‌های جدید، پیش‌بینی تردد مشتریان و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک مبتنی بر مکان مورد استفاده قرار می‌گیرد.

فرمول مدل هاف:



P_{ij} = \frac{W_i}{D_{ij}^a}



P_{ij}: احتمال اینکه مصرف‌کننده‌ی j از مکان i خرید کند.


W_i: معیار جذابیت مکان یا فروشگاه i.


D_{ij}: فاصله بین مصرف‌کننده j و مکان i.


a: نمایی که روی فاصله اعمال می‌شود تا تأثیر مکان‌های دور کاهش یابد (معمولاً بین ۱.۵ تا ۲ است).


در مطالعات شهری، معمولاً از پلیگون‌های سرشماری مانند بلوک‌های جمعیتی به‌عنوان جانشین مصرف‌کنندگان استفاده می‌شود. احتمال اختصاص‌یافته به هر پلیگون در داده‌های مرتبط مانند تعداد خانوار یا میزان هزینه‌های خرده‌فروشی ضرب می‌شود تا برآوردی کلی از رفتار مصرف‌کننده به‌دست آید.



برای اندازه‌گیری جذابیت مکان‌ها می‌توان از متراژ قابل اجاره، ظرفیت پارکینگ، قیمت‌گذاری، و عوامل مشابه استفاده کرد. این ویژگی‌ها در نهایت به یک شاخص عددی تبدیل می‌شوند که جذابیت کلی مکان را نشان می‌دهد.

برد فضایی مدل:


کاربر می‌تواند محدوده فضایی اجرای مدل را تعریف کند. باید اطمینان حاصل شود که این فاصله شامل تمام مکان‌های رقیب باشد. با استفاده از ابزار Measure در GIS می‌توان این فاصله را به کیلومتر یا مایل برآورد کرد.


بر اساس توضیح ESRI، با تابع کاهش فاصله (distance-decay function) می‌توان این واقعیت را مدل‌سازی کرد که افراد تمایل دارند بیشتر به مکان‌های نزدیک‌تر مراجعه کنند. این تابع غیرخطی است و از قانون جاذبه نیوتن الهام گرفته شده است. پارامتر کاهش فاصله با حرف یونانی بتا (β) نمایش داده می‌شود. برای مثال، خرید مواد غذایی معمولاً ضریب بتای بالایی دارد زیرا افراد تمایل دارند در فاصله کوتاهی خرید کنند، در حالی که برای خرید مبلمان ضریب بتا کمتر است زیرا افراد حاضرند فاصله بیشتری را طی کنند.


طبق نظر ESRI، اجرای مدل هاف نیاز به تحلیل دقیق توسط فردی دارد که در کار با این مدل تجربه دارد، چرا که نیاز به کالیبراسیون برای در نظر گرفتن نشت خرید (leakage) نیز وجود دارد—به این معنا که تمام خریدها لزوماً در فروشگاه‌ها انجام نمی‌شود و بخشی از آن به بازارچه‌ها، فروشگاه‌های آنلاین و غیره اختصاص دارد.

تحلیل آماری و رگرسیونی:


تحلیل رگرسیون لجستیک دوتایی و رگرسیون فضایی برای بررسی الگوهای رابطه بین وضعیت سلامتی و دسترسی به پارک‌ها استفاده می‌شود.


مرور سیاست‌ها و زیرساخت‌ها:


سیاست‌های مربوط به فضاهای سبز و حمل‌ونقل شهری مورد بررسی قرار می‌گیرند تا توصیه‌های عملی و قابل اجرا استخراج شود.


تحلیل توصیفی:


تحلیل‌های توصیفی اولیه پیش از مدل‌سازی پیشرفته، اطلاعاتی در مورد فاصله تا پارک‌ها، دسترسی سالمندان به حمل‌ونقل، و کلیت دسترسی‌پذیری فضاهای سبز ارائه می‌دهد. این مطالعه از رویکرد ترکیبی و چند روشی در تحلیل‌های مکانی بهره می‌برد که شامل نرم‌افزار ArcGIS Pro، اسکریپت‌نویسی با Python، تحلیل فضایی و مدل‌سازی آماری برای بررسی تأثیر حمل‌ونقل بر دسترسی سالمندان به فضاهای سبز در شهرهای میامی، هیوستون و فینیکس است.


اگر بخواهی این متن را در قالب مقاله یا پایان‌نامه بگنجانی، می‌توانم نسخه فرمت‌شده A


PA یا چکیده علمی هم برایت آماده کنم.

این پروژه شامل 1 فایل مهم است، لطفا قبل از ارسال پیشنهاد حتما نسبت به بررسی این فایل اقدام فرمایید.

مهارت ها و تخصص های مورد نیاز

درباره کارفرما

سفارش پروژه

عضویت دو سال پیش

473 پروژه ثبت شده ،

30 پروژه در حال انجام ،

22 پروژه آماده دریافت پیشنهاد ،

نرخ پذیرش پیشنهاد 40%