Репост из: Карты, деньги, два ТЗ
🌎Узкое горлышко глобальных моделей плотности населения
Команда факультета географии НИУ ВШЭ совместно с Институтом экономики природных ресурсов и изменения климата НИУ ВШЭ работает над оценкой климатических рисков в странах Центральной Азии.
📊 Для расчетов нам требовались подробные данные о распределении населения. Первоначально мы предполагали использовать глобальные 100-метровые модели плотности населения — GHS Population grid от Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии и WorldPop от одноименной лаборатории Университета Саутгемптона.
🛰 Обе модели являются лучшими в своем роде. В основе GHS Population grid — объемы жилой застройки, извлеченные из снимков Sentinel.
WorldPop дает оценку плотности населения по 30+ переменным, которые описывают топографию, застройку, дорожную сеть и другие факторы размещения населения.
⚠️ В чем же узкое горлышко и сложность использования этих моделей? В актуальности данных статистического учета и точности данных об административных границах. Обе модели основаны на распределении населения из полигонов статистического учета (единиц АТД) в ячейки регулярной сетки.
GHS Population grid использует устаревшие данные переписей 2010-х гг. с экстраполяцией трендов в динамике численности населения. WorldPop основан на более актуальных статистических данных. Обе модели имеют общий недостаток — низкое качество границ. Это проявляется в чрезмерном упрощении: например, Шымкент и Душанбе представлены простыми кругами, а некоторые районы Узбекистана перепутаны между собой. Это неизбежно порождает смещенные оценки и ошибки. То есть сложные алгоритмы и высокое разрешение ковариат ломаются о недостатки базовых наборов данных.
🔬Чтобы получить необходимую информацию о населении, мы пересобрали GHS Population grid, используя оригинальные слои застройки и актуальные данные статистического учета на 2025 год по 600 административным единицам с границами из OpenStreetMap. Особое внимание обращали на спорные территории.
На рисунке: оценка плотности населения в Ферганской долине, наиболее населенном регионе Центральной Азии.
Автор: Александр Шелудков, доцент Базовой кафедры Института географии РАН факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ
#городскиеданные #АлександрШелудков
Команда факультета географии НИУ ВШЭ совместно с Институтом экономики природных ресурсов и изменения климата НИУ ВШЭ работает над оценкой климатических рисков в странах Центральной Азии.
📊 Для расчетов нам требовались подробные данные о распределении населения. Первоначально мы предполагали использовать глобальные 100-метровые модели плотности населения — GHS Population grid от Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии и WorldPop от одноименной лаборатории Университета Саутгемптона.
🛰 Обе модели являются лучшими в своем роде. В основе GHS Population grid — объемы жилой застройки, извлеченные из снимков Sentinel.
WorldPop дает оценку плотности населения по 30+ переменным, которые описывают топографию, застройку, дорожную сеть и другие факторы размещения населения.
⚠️ В чем же узкое горлышко и сложность использования этих моделей? В актуальности данных статистического учета и точности данных об административных границах. Обе модели основаны на распределении населения из полигонов статистического учета (единиц АТД) в ячейки регулярной сетки.
GHS Population grid использует устаревшие данные переписей 2010-х гг. с экстраполяцией трендов в динамике численности населения. WorldPop основан на более актуальных статистических данных. Обе модели имеют общий недостаток — низкое качество границ. Это проявляется в чрезмерном упрощении: например, Шымкент и Душанбе представлены простыми кругами, а некоторые районы Узбекистана перепутаны между собой. Это неизбежно порождает смещенные оценки и ошибки. То есть сложные алгоритмы и высокое разрешение ковариат ломаются о недостатки базовых наборов данных.
🔬Чтобы получить необходимую информацию о населении, мы пересобрали GHS Population grid, используя оригинальные слои застройки и актуальные данные статистического учета на 2025 год по 600 административным единицам с границами из OpenStreetMap. Особое внимание обращали на спорные территории.
На рисунке: оценка плотности населения в Ферганской долине, наиболее населенном регионе Центральной Азии.
Автор: Александр Шелудков, доцент Базовой кафедры Института географии РАН факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ
#городскиеданные #АлександрШелудков