Три медианы о расселении
В июне мы опубликовали набор сеточных данных о плотности населения в России, скорректировав глобальные данные GHS-POP по результатам переписи 2021 года. Методология коррекции описана вот здесь. С тех пор набор скачали больше 360 раз. Здорово, что данные оказались полезны. И любопытно, в каких задачах они нашли применение.
Сеточные данные хороши тем, что удобны для расчетов: не зависят от административных границ, легко интегрируются с другими видами данных, как растровых, так и векторных, - позволяют извлекать значения по точкам, агрегировать в границах полигонов и буферов, сопоставлять с другими, в том числе физико-географическими, данными, например, чтобы использовать значения численности населения в качестве весов.
На первом рисунке - визуализация плотности населения в 2021 г.: расселение в нашей стране сдвинуто на юг и запад. Чтобы показать этот сдвиг, я добавил пунктиром две линии - взвешенные по населению медианные долготу и широту: половина населения России в 2021 г. жила западнее 44° в.д. и половина населения - южнее 55° с.ш. Точка, где две эти линии сходятся, находится в Нижегородской области (в лесу), примерно в 44 км от Арзамаса.
На втором рисунке - средние январские температуры 2021 г. по данным CHELSA. Плотность населения здесь уже дана схематично. На большей части страны температуры ниже -20 - -30°С, но если пересчитать через население, медиана окажется всего -7°С. Изотерма проходила немного восточнее Москвы, Петербурга и Саратова. То есть для половины населения январь 21 г. был в среднем теплее -7°С.
А вот какой будет январь 2026 г., скоро узнаем. Всех с наступающим!
В июне мы опубликовали набор сеточных данных о плотности населения в России, скорректировав глобальные данные GHS-POP по результатам переписи 2021 года. Методология коррекции описана вот здесь. С тех пор набор скачали больше 360 раз. Здорово, что данные оказались полезны. И любопытно, в каких задачах они нашли применение.
Сеточные данные хороши тем, что удобны для расчетов: не зависят от административных границ, легко интегрируются с другими видами данных, как растровых, так и векторных, - позволяют извлекать значения по точкам, агрегировать в границах полигонов и буферов, сопоставлять с другими, в том числе физико-географическими, данными, например, чтобы использовать значения численности населения в качестве весов.
На первом рисунке - визуализация плотности населения в 2021 г.: расселение в нашей стране сдвинуто на юг и запад. Чтобы показать этот сдвиг, я добавил пунктиром две линии - взвешенные по населению медианные долготу и широту: половина населения России в 2021 г. жила западнее 44° в.д. и половина населения - южнее 55° с.ш. Точка, где две эти линии сходятся, находится в Нижегородской области (в лесу), примерно в 44 км от Арзамаса.
На втором рисунке - средние январские температуры 2021 г. по данным CHELSA. Плотность населения здесь уже дана схематично. На большей части страны температуры ниже -20 - -30°С, но если пересчитать через население, медиана окажется всего -7°С. Изотерма проходила немного восточнее Москвы, Петербурга и Саратова. То есть для половины населения январь 21 г. был в среднем теплее -7°С.
А вот какой будет январь 2026 г., скоро узнаем. Всех с наступающим!