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L'ordre de sélection dans les données spatiales est-il important (attribut, emplacement, graphique) ?

L'ordre de sélection dans les données spatiales est-il important (attribut, emplacement, graphique) ?


Lorsque vous traitez des données spatiales dans un système SIG, la manière dont vous sélectionnez les informations est-elle importante si vous utilisez les 3 - l'emplacement des attributs et la sélection graphique ? D'après mon expérience, cela semble sans importance, mais je voulais le confirmer.


Modèles d'organisation

Le lien entre une organisation claire et logique et une communication efficace est puissant, à la fois pour "l'expéditeur" et le "récepteur". Pour l'écrivain, un aperçu bien organisé de l'information sert de plan d'action. Il fournit une orientation et une orientation au fur et à mesure que l'auteur compose le document, ce qui contribue à garantir que l'objectif déclaré est atteint. Pour le lecteur, une organisation claire améliore considérablement la facilité avec laquelle on peut comprendre et se souvenir des informations présentées. Les gens recherchent des modèles pour aider à donner un sens à l'information. Lorsque le lecteur n'est pas en mesure de trouver un modèle qui a du sens, le chaos et la confusion abondent. Une communication efficace commence donc par un ensemble d'idées clairement organisé suivant un modèle logique et cohérent. Ainsi, l'une des décisions les plus importantes d'un rédacteur concerne le modèle d'organisation utilisé pour structurer et ordonner l'information.

Il existe de nombreux modèles qu'un écrivain peut utiliser pour organiser ses idées. Le modèle spécifique (ou combinaison de modèles) choisi dépend du sujet particulier et des objectifs que le rédacteur a identifiés pour le document. Il n'y a pas de règle à suivre dans le choix d'un modèle d'organisation, il faut simplement réfléchir soigneusement au modèle qui a le plus de sens pour aider le lecteur à mieux comprendre et mémoriser l'information. Il existe de nombreuses façons différentes d'organiser la même information, et souvent deux ou plusieurs modèles d'organisation différents sont combinés pour créer un aperçu final de l'information.

Les modèles d'organisation les plus couramment utilisés sont décrits ci-dessous.

Modèles chronologiques

Un modèle d'organisation chronologique organise l'information selon une progression dans le temps, en avant ou en arrière. Lorsqu'un sujet est mieux compris en termes de différents segments de temps, un format chronologique fonctionne bien. Par exemple, les sujets de nature historique sont mieux organisés en utilisant ce modèle.

Lors de l'utilisation d'un modèle chronologique, chaque section principale d'informations représente une période de temps particulière, et les sous-points contenus dans chaque section principale font référence à des événements importants qui se sont produits au cours de cette période. Une variante de ce modèle organisationnel consiste à diviser un sujet en segments « passé-présent-futur » ou « avant-pendant-après ».

Par exemple, supposons que le but déclaré d'un écrivain soit de décrire le développement et l'évolution historiques de la ville de Seattle. En supposant que Seattle ait 100 ans, l'auteur pourrait organiser les informations en les regroupant en quatre morceaux de 25 ans. Dans ce cas, les sous-points dans chaque section principale de temps représentent les événements les plus importants qui se sont produits au cours de cette période particulière. Notez qu'en divisant la période de 100 ans en morceaux distincts de 25 ans, l'auteur peut créer un plan qui suit les lignes directrices de la description décrites sous « Principes d'organisation ». Ce plan contient quatre sections d'informations mutuellement exclusives et équilibrées.

Exemple de modèle chronologique

Modèles séquentiels

Un modèle d'organisation séquentiel est similaire à un modèle chronologique, mais organise les informations selon une séquence étape par étape qui décrit un processus particulier. En utilisant un modèle séquentiel, chaque section principale d'informations représente une étape principale que l'on suivrait dans le processus réel. Les points inclus dans chaque section principale représentent les sous-étapes à suivre. Lorsque l'on souhaite décrire un processus qui suit une série spécifique d'étapes dans un ordre particulier, alors, un modèle séquentiel fonctionne bien.

Par exemple, supposons que le but déclaré d'un écrivain soit d'expliquer comment le vin est fabriqué. Un modèle séquentiel serait efficace dans ce cas car il décompose le processus en une série spécifique d'étapes qui doivent être suivies dans un ordre précis. Notez qu'une série d'étapes plus petites liées sont regroupées dans une catégorie plus grande. Ainsi, un processus qui implique de nombreuses étapes spécifiques peut être simplifié en mettant en évidence les étapes les plus fondamentales, ce qui aide le lecteur à comprendre le processus et à se souvenir de ses éléments clés.

Exemple de motif séquentiel

  1. En appuyant sur la procédure numéro un
  2. En appuyant sur la procédure numéro deux

Modèles spatiaux

Un modèle spatial d'organisation organise les informations en fonction de la manière dont les choses s'emboîtent dans l'espace physique, c'est-à-dire où une chose existe par rapport à une autre. Ce modèle fonctionne bien lorsqu'un écrivain souhaite créer une image mentale de quelque chose qui a diverses parties distinguées par l'emplacement physique. Les sujets impliquant la géographie, par exemple, sont souvent mieux organisés en utilisant un modèle spatial.

Par exemple, supposons qu'un écrivain souhaite décrire les formes de divertissement disponibles pour les touristes visitant Seattle. Il pourra classer les informations en fonction des "choses à faire" dans les différents quartiers ou lieux géographiques de la ville. Remarquez comment ce modèle d'organisation aide le lecteur. Il est logique que l'auteur organise les informations par emplacement physique car les informations sont faciles à comprendre et à utiliser dans ce format, en particulier pour les touristes qui ne connaissent pas la région.

Exemple de modèle spatial

Comparer les modèles de contraste

Un modèle de comparaison et de contraste organise les informations selon la façon dont deux éléments ou plus sont similaires ou différents les uns des autres (ou les deux). C'est un modèle efficace à utiliser lorsque le lecteur peut mieux comprendre un sujet lorsqu'il est décrit par rapport à un autre. Si le lecteur est familier avec un sujet, l'écrivain peut le comparer ou le contraster avec un autre sujet pour mieux comprendre.

Par exemple, supposons que l'objectif déclaré d'un écrivain soit d'aider le lecteur à prendre une décision éclairée quant à l'opportunité de fréquenter un collège de deux ans ou une université de quatre ans. Une façon d'organiser les informations est de comparer et de contraster les deux options éducatives selon plusieurs dimensions importantes, telles que le coût, la qualité de l'éducation et la variété des programmes éducatifs. Dans ce cas, le nombre de sections principales dans le plan dépendrait du nombre de dimensions ou de facteurs pris en compte (trois dans le cas ci-dessous). Une autre façon d'organiser les informations serait de créer deux sections principales, l'une décrivant les similitudes et l'autre décrivant les différences (comme illustré dans l'exemple n° 2). Notez que l'un ou l'autre format peut être tout aussi efficace.

Comparer et contraster l'exemple de motif un

  1. Deux ans
  2. Quatre ans

Comparer et contraster le motif de l'exemple deux

Avantages-Inconvénients

Ce modèle organise les informations sur un sujet en le divisant en ses "bonnes" et "mauvaises" parties, ou ses avantages et inconvénients. Il est efficace à utiliser lorsqu'un écrivain souhaite discuter objectivement des deux côtés d'un problème sans adopter une position persuasive. Cela permet au lecteur de peser les deux côtés d'un problème. Comme pour le modèle de comparaison-contraste, il existe un certain nombre de variantes possibles d'un modèle avantages-inconvénients. La forme la plus simple de ce modèle est illustrée ci-dessous.

Supposons, par exemple, que le but déclaré d'un écrivain est de décrire les avantages et les inconvénients de fréquenter un collège de deux ans. Une façon d'organiser l'information est de la diviser en deux sections principales, une pour les avantages et une pour les inconvénients. Dans ce scénario, les informations contenues dans chaque section principale représenteront les sujets spécifiques de l'analyse (coût, accessibilité, etc.).

Exemples d'avantages et d'inconvénients

Modèles de cause à effet

Ce modèle est utilisé pour montrer les différentes causes et effets de diverses conditions. Ce modèle est particulièrement efficace lors de la rédaction d'un document persuasif dans lequel l'auteur préconise une action pour résoudre un problème, car il démontre des relations importantes entre les variables. Il existe deux variantes majeures de ce modèle (a) diviser le contour en deux sections principales composées de causes et d'effets ou (b) diviser le contour selon les différentes causes, les effets de chaque cause étant contenus dans la plus grande section "causes". . Voir les exemples ci-dessous.

Supposons que l'objectif déclaré d'un écrivain soit d'expliquer les causes de l'escalade des conflits et leurs effets. Il/elle peut organiser l'information de l'une des deux manières suivantes. Encore une fois, notez que l'une ou l'autre méthode pourrait fonctionner aussi bien.

Exemple de motif de cause à effet un

  1. Perdre le focus sur le problème d'origine
  2. Cycle de réponses défensives
  3. Orientation gagnant-perdant
  4. Émotions négatives

Exemple de motif de cause à effet deux

Modèles problème-solution

Un modèle problème-solution divise les informations en deux sections principales, une qui décrit un problème et une qui décrit une solution. Ce modèle est généralement utilisé dans l'écriture persuasive, où l'objectif général de l'écrivain est de convaincre le lecteur de soutenir un certain plan d'action. Le modèle est conçu pour obliger le lecteur à modifier son opinion ou son comportement en établissant l'existence d'un problème, puis en proposant une solution. Dans la section problème, l'auteur identifie différents aspects du problème discuté et offre des preuves de ces problèmes. Dans la section solution, l'auteur identifie une solution potentielle et soutient l'efficacité de cette solution par rapport aux autres.

Par exemple, supposons que le but déclaré d'un écrivain soit de persuader ses lecteurs de faire du vélo comme principal moyen de transport. Tout d'abord, l'auteur tentera d'établir que les formes courantes de transport motorisé créent des problèmes impérieux qui nécessitent une solution. Ensuite, il montrera comment la solution proposée - le vélo - constitue une alternative avantageuse à la conduite automobile.

Exemple de problème-solution

  1. L'augmentation des embouteillages
  2. Une pollution croissante
  3. Augmentation de la « rage au volant » due au stress lié à la circulation
  1. La pratique du vélo réduit le nombre de véhicules motorisés en circulation
  2. Le vélo n'est pas une source de pollution
  3. Faire du vélo a des avantages pour la santé physique et psychologique

Modèle d'actualité

Ce modèle est le format le plus couramment utilisé et fonctionnera généralement lorsque les autres modèles ne fonctionnent pas. Un modèle d'actualité organise les informations selon différents sous-thèmes au sein d'un thème plus large, ou les « types » de choses qui relèvent d'une catégorie plus large. En utilisant ce modèle, chaque "type" représente une section principale d'informations.

Par exemple, supposons qu'un écrivain souhaite décrire divers types de vin. Une façon de décrire cette information serait de diviser le type de vin par sa couleur, comme le montre l'exemple un. Une deuxième façon serait de diviser les types de vins par la région dans laquelle ils ont été élaborés, comme le montre l'exemple deux.


Introduction

Fonctions de sélection d'étapes, SSF - modèles statistiques des effets du paysage sur la probabilité de mouvement

Quantification du mouvement à l'aide des SSF

Les progrès récents de la technologie de positionnement ont facilité la collecte de grandes quantités de données spatiales sur les animaux. Cela a conduit à de nouvelles opportunités pour étudier la sélection des ressources par les animaux [1, 2], mais aussi de nouveaux défis liés au développement d'outils appropriés pour l'analyse de ces grandes quantités d'informations [3-5]. Les fonctions de sélection des ressources (RSF) et les fonctions de probabilité de sélection des ressources (RSPF) sont couramment utilisées pour modéliser la sélection de l'habitat par les animaux à l'aide de données provenant des emplacements à très haute fréquence (VHF) et du système de positionnement global (GPS) [6-9]. Un RS(P)F est défini comme tout modèle statistique déployé pour estimer la probabilité relative de sélectionner une unité de ressource par rapport à d'autres unités de ressource possibles [6]. La télémétrie par satellite permet la collecte de relocalisations précises à moins d'une minute d'intervalle [10]. Les données spatiales collectées à une fréquence aussi élevée ouvrent de nouveaux scénarios car elles contiennent des informations importantes sur le comportement et les décisions prises par les animaux lorsqu'ils se déplacent dans l'environnement [11]. Des études utilisant de telles données à échelle fine et traitant des déplacements des animaux et de la sélection des ressources peuvent être utilisées pour répondre à des questions écologiques fondamentales liées à la distribution et à la diversité des espèces [6, 11–13], à la formation du domaine vital [14], et peuvent entraîner une gestion importante. des outils pour identifier les corridors de déplacement [15], les habitats clés [16] et les réponses aux perturbations [17].

Une nouvelle approche de modélisation puissante, à savoir la fonction de sélection par étapes (SSF), a été développée pour estimer la sélection des ressources par les animaux se déplaçant dans un paysage [11]. Les calculs nécessaires sont relativement faciles à effectuer avec des outils tels que GME (http://www.spatialecology.com/gme/) qui fonctionne avec des programmes SIG. Le SSF est strictement lié au RSF et au RSPF. Un RSF w d'un vecteur de covariables prédictives, X = X 1, X 2, X 3, …, X m, est une fonction quelconque proportionnelle à la probabilité de sélection d'une unité de ressource spatiale, en fonction de la fréquence d'utilisation (fvous) et disponible (fune) unités de ressources. Fondamentalement, dans le cas paramétrique, un RSF est une fonction exponentielle étant donné un échantillon d'unités de ressources utilisées et disponibles,

ce qui correspond à fvous/Fune pour toute X. Pour éviter les malentendus, la sélection est clairement basée sur les unités de ressources utilisées et disponibles, et non sur celles utilisées et inutilisées. Comparé à un RSF, un RSPF donne la probabilité réelle qu'une unité de ressource disponible soit sélectionnée et peut être estimé en utilisant la théorie de la distribution pondérée [18].

L'inclusion du mouvement dans les modèles de sélection s'adapte aux contraintes spatiales et temporelles d'une série de relocalisations et permet aux données de définir l'échantillon de disponibilité [19]. Une RSF qui inclut le mouvement peut être estimée à l'aide d'une SSF [20]. Par rapport aux RSF, la principale caractéristique des SSF est de lier des emplacements d'animaux consécutifs (le plus souvent pris à des intervalles de temps réguliers) qui peuvent être définis comme des étapes [21] (Figure 1). Les étapes utilisées sont contrastées avec un domaine limité d'étapes aléatoires qui caractérisent ce qui est « disponible » pour l'animal lors de son déplacement dans l'environnement [15]. Les SSF sont des modèles où chaque étape à la fois t est associé à un ou plusieurs pas aléatoires avec le même point de départ (c.Calcul des étapes disponibles”). Définir μ 1 2, …μ m , être les étapes consécutives de l'animal cible. Laisser x(u je ) = (x i1 , X i2 ,…,X ip ) désignent les valeurs des covariables (par exemple, les caractéristiques de l'habitat) à l'étape μ je. Notre objectif est de déterminer comment les covariables affectent la sélection de ces étapes. Quant au RSF, le SSF est exponentiel prenant la forme w(X) = exp(x). Auparavant, cela correspondait à fvous/Fune mais maintenant pour chacun vous mles unités disponibles dépendent de vous n-1 ,u n-2 ,K où K est le pas disponible tiré d'une distribution de longueurs de pas et d'angles de braquage. Le principal avantage de l'utilisation d'une SSF plutôt que d'autres approches (par exemple, les RSF) est que les SSF peuvent mieux modéliser la sélection car le mouvement est inclus et limite la sélection et la disponibilité [19], ce qui permet d'associer les paramètres des règles de mouvement avec les caractéristiques du paysage.

Exemple de parcours de déplacement dans les SSF. Exemple de la façon dont une voie de déplacement peut être simplifiée en longueurs de pas linéaires et en angles de virage se produisant entre des emplacements successifs chez tout type d'animal suivi visuellement ou à l'aide d'appareils VHF ou GPS. Dans cet exemple, 3 pas aléatoires ont été mis en correspondance avec les pas réels parcourus par le lézard.

L'objectif de cet article est de passer en revue l'approche de modélisation SSF, ses applications et ses développements. Dans cette première section, nous clarifions les principaux aspects de la technique. Dans la deuxième section, nous discutons des décisions auxquelles sont confrontés les praticiens lorsqu'ils utilisent les SSF. Dans les sections finales, nous identifions les aspects des SSF qui devraient être développés davantage.


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Département d'ingénierie de l'information urbaine, Université Kyungil
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1. Introduction
Récemment, de nombreux ingénieurs logiciels se sont concentrés sur la recherche de composants pour augmenter la réutilisabilité et l'interopérabilité. En particulier, la recherche d'un système de référentiel commun pour la technologie, la gestion et le développement de l'architecture a été considérée comme un gros problème car elle permet d'économiser du temps et de la main-d'œuvre en accédant exactement à ce que les développeurs de systèmes recherchent.

Les développeurs de systèmes ont généralement tendance à consacrer une grande partie de leur temps et de leurs efforts à découvrir certaines fonctionnalités pour la mise en œuvre de leur style préféré. De plus, ils veulent obtenir un composant garanti pour améliorer la productivité et la qualité de leur système en même temps. Cependant, comme vous le savez, il est très difficile d'identifier certains composants dans un référentiel en raison du manque de composants logiciels de qualité et de l'incapacité des développeurs à les trouver efficacement. Ici, afin de résoudre ce problème, l'établissement d'une architecture de référentiel entièrement sur le Web pour le partage et la circulation des composants doit être encouragé de manière appropriée.

Afin de mettre en œuvre SIG (Système d'Information Géographique) plus efficace en termes de coût et de temps, Développeurs SIG commencé à considérer le concept de 揅composant SIG ? Il est principalement axé sur la réutilisabilité et l'interopérabilité car la plupart des projets SIG ont certaines applications telles que MIS (Système d'information marketing), ITS (Système d'information intelligent), LIS (Système d'information terrestre), DCS (Système de contrôle des catastrophes) et FMS (Facility Management System) et chaque application a besoin de ses fonctionnalités communes telles que la cartographie et la requête ou de certaines fonctionnalités telles que la visionneuse 3D et le traitement des données GPS. Par conséquent, s'il existe un référentiel universel stockant les composants SIG et que les concepteurs ou développeurs de systèmes savent où se trouvent les blocs de composants souhaités en temps réel, Développeurs SIG peuvent facilement sélectionner le composant souhaité puis modifier ou composer leur système en les utilisant.

Dans cet article, les métadonnées, qui décrivent le composant, sont la clé de la fonctionnalité du référentiel. Par conséquent, les métadonnées, en particulier celles qui décrivent le plus les composants SIG, doivent d'abord être définies, puis l'architecture d'un référentiel de composants doit être construite.

2. Contexte de recherche en OGC (OpenGIS Consortium)
Quelle est la première chose qui application SIG les développeurs considèrent-ils lorsqu'ils développent le système d'application ? Comme vous le savez, comme tout autre développeur de système, il doit maintenir son interopérabilité et sa réutilisabilité en utilisant le composant précédent.

Dans cet article, l'OGC (OpenGIS Consortium) est davantage axé sur les travaux connexes car il a consacré beaucoup de temps et d'efforts à la résolution des problèmes d'interopérabilité décrits précédemment. L'OGC est-il l'intégration complète des données géospatiales et des ressources de géotraitement dans l'informatique grand public et l'utilisation généralisée de logiciels de géotraitement interopérables et de produits de géodonnées dans l'ensemble de l'infrastructure d'information ? Afin de faciliter cela, ses groupes de travail ont développé des spécifications abstraites et des spécifications de mise en œuvre pour ses deux thèmes technologiques centraux de partage géospatiaux et de fourniture de services géospatiaux [1].

Les spécifications abstraites [2]
Les documents de spécification abstraits fournissent le contexte théorique pour les spécifications de mise en œuvre. Les documents de spécification abstraite Open GIS sont composés de deux modèles : 1) le modèle essentiel qui décrit un lien conceptuel entre le système logiciel et le monde réel, et 2) le modèle abstrait qui décrit comment le système logiciel éventuel devrait fonctionner dans une implémentation neutre. manière.

Les listes suivantes montrent brièvement chaque catégorie décrite dans la présentation des spécifications abstraites Open GIS, la géométrie des entités, le système de référence spatiale, la géométrie de localisation, les fonctions stockées et l'interpolation, l'entité OpenGIS, le type de couverture, l'imagerie terrestre, les relations entre les entités, la qualité, la collection d'entités, Métadonnées, architecture de service OpenGIS, services de catalogue, sémantique et information, services d'exploitation d'images, service de transformation de coordonnées d'images.

Les spécifications de mise en œuvre
Les documents de spécifications de mise en œuvre sont un ensemble de spécifications qui contiennent des directives pour la mise en œuvre d'applications ou de composants Open GIS.

Les listes suivantes présentent brièvement chaque catégorie décrite dans les spécifications d'implémentation de SIG ouvert, la spécification de fonctionnalités simples, la spécification d'implémentation d'interface de services de catalogue, la spécification d'implémentation de couverture de grille, la spécification d'implémentation de services de transformation de coordonnées, la spécification d'implémentation d'interface de serveur de carte Web, la spécification d'implémentation de langage de maquillage géographique (GML).

3. Classification des composants SIG à l'aide de métadonnées
Afin de classer les composants SIG, il existe deux points de vue de la classification 1) La classification des composants fonctionnels [3], 2) La classification des composants non fonctionnels.

La classification des composants fonctionnels dans le SIG considère les 4 couches suivantes. Tout d'abord, Infrastructure Component, qui décrit l'environnement général de développement et d'exécution des composants, tels que diverses plates-formes, systèmes d'exploitation et environnements de réseaux. Deuxièmement, le composant de fournisseur de données, qui a pour but d'acquérir l'interopérabilité entre eux, construit dans un environnement hétérogène, le composant de fournisseur de données doit être construit. Troisièmement, Core / Base Component, qui peut être utilisé comme noyau de SIG en développant certains logiciels d'application SIG. Il existe des composants de base pour exécuter des fonctions SIG générales telles que le fournisseur de données, l'affichage de la carte et l'affichage des attributs. Il existe également un composant de base pour exécuter certaines fonctions SIG telles que l'analyse de réseau, l'analyse 3D et l'autorité. Quatrièmement, GIS Component, qui montre plusieurs domaines SIG tels que MIS (Marketing Information System), FMS (Facility Management System), DCS (Disaster Control System), ITS (Intelligent Transformation System), UIS (Urban Information System) et LIS ( Système d'information foncière).

Même s'il existe certains composants ayant une réutilisabilité et une bonne qualité, le taux de leur réutilisabilité peut être faible car ils ont des difficultés d'accès dans un référentiel. Il est essentiel d'exprimer l'élément non fonctionnel pour identifier les composants. Ici, deux grandes catégories de classification non fonctionnelles sont discutées, telles que les métadonnées dépendantes du contenu SIG et les métadonnées indépendantes du contenu SIG dans la figure 1.


Figure 1 Classification non fonctionnelle de la composante SIG
SIG Métadonnées dépendantes du contenu : comme vous le voyez dans le nom de l'élément, lorsque les métadonnées sont associées au domaine SIG d'origine lui-même, nous les appelons métadonnées SIG dépendantes du contenu. En particulier, compte tenu du composant SIG, il existe trois petites catégories qui lui sont associées 1) attribut d'identifiant, 2) attribut de service, 3) attribut de données de support.

D'autre part, SIG métadonnées indépendantes du contenu : elles ne dépendent pas du domaine SIG. Ces types de métadonnées peuvent être dérivés indépendamment du contenu du SIG. Il existe sept petites catégories 1) Attribut de description, 2) Attribut d'environnement, 3) Attribut de développement, 4) Attribut de restriction, 5) Attribut de fournisseur, 6) Attribut de qualité, 7) Attribut de mention spéciale.

Dans la figure 2, les besoins des individus SIG les développeurs de systèmes ont tendance à limiter les types de composants auxquels ils accèdent sur le Web. Les développeurs de systèmes peuvent obtenir certaines fonctionnalités qui leur sont présentées d'une manière adaptée à leur style préféré pour sa mise en œuvre. En conséquence, ils peuvent économiser leur temps, leurs efforts et leurs coûts grâce à l'adaptation en ligne de Composant SIG dans un référentiel. À l'heure actuelle, le courtier de requêtes de métadonnées fonctionne comme un mécanisme de courtage fourni dans le référentiel pour la récupération de divers types de composants. Comme indiqué précédemment, l'objectif initial de ces courtiers de requêtes de métadonnées est de rechercher le composant généralement associé à la mise en œuvre de application SIG. Surtout, pour éviter de stocker plusieurs copies dans un référentiel, chaque composant doit être enregistré via CUID.


Figure 2 Adaptation en ligne de la composante SIG
4. Prototype de système de récupération de composants SIG en ligne
Dans cet article, le prototype de Composant SIG Le système de récupération est présenté pour enregistrer un nouveau composant et les gérer efficacement ainsi que le composant lié à la récupération. La figure 3 montre le prototype de Web based Composant SIG système de récupération. Pour faire fonctionner ce système de récupération, le non-fonctionnel Composant SIG classification, métadonnées de chacun SIG , est utilisé.


Figure 3 Le prototype du système de récupération de composants SIG
5. Conclusion
Afin d'augmenter la réutilisabilité, une grande collection de logiciels réutilisables est une nécessité. Récemment, la plupart des efforts de recherche se sont concentrés non seulement sur la construction d'un référentiel contenant un grand nombre de composants, mais également sur la définition des métadonnées à récupérer.

Dans cet article, pour opérer Composante SIG Système de récupération, deux types de classifications de composants non fonctionnels dans SIG sont proposés 1) SIG métadonnées dépendantes du contenu, 2) SIG métadonnées indépendantes du contenu. En outre, les éléments de métadonnées de détail pour chacun sont définis.

À l'avenir, afin d'augmenter la réutilisabilité des composants dans SIG domaine, ceux-ci devraient être pris en considération pour Composant SIG système de gestion de référentiel utilisant non seulement les métadonnées décrites ici, mais également des métadonnées étendues.

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4. Extension du réseau

La co-évolution des routes, des canaux et des ports pendant la révolution industrielle en Angleterre révèle des interdépendances notables entre les différents nœuds et réseaux au fil du temps, basées sur la proximité spatiale et fonctionnelle. Les développements initiaux du réseau sont souvent effectués pour soutenir et compléter un réseau existant. Ensuite, le nouveau réseau entre en concurrence avec le réseau existant en s'étendant géographiquement et topologiquement d'une manière qui n'était pas disponible pour le réseau précédent. À mesure que les réseaux de transport s'étendent, les infrastructures de transport existantes sont modernisées pour faire face aux changements spatiaux. Les aéroports et les ports sont transformés, agrandis ou déplacés. Dans le secteur du transport aérien, l'accent est mis sur l'intégration des aéroports dans de véritables systèmes de transport multimodaux, la mise en réseau de l'air avec les transports ferroviaires et routiers. Dans le transport maritime, les réseaux se modifient également avec une attention croissante portée à l'élargissement des canaux de Panama et de Suez, à l'augmentation du trafic fluvial et à la création de nouveaux passages intérieurs entre mers semi-fermées ou fermées.

La structure du réseau mondial de transport terrestre est fonction de la densité et de l'intensité des activités économiques, des systèmes de villes interconnectés, ainsi que des efforts déployés pour accéder aux ressources intérieures. La longueur du réseau tend à être fonction de la population et du niveau de développement économique, la géographie jouant un rôle en termes de paysage (plat) approprié. Sur la base de cette densité, les réseaux routier et ferroviaire passent d'un maillage (forte densité) à des corridors linéaires (faible densité). Si les réseaux routier et ferroviaire mondiaux semblent intégrés et interconnectés, c'est loin d'être le cas. Les réseaux routiers sont conçus pour desservir les flux locaux et régionaux, et seuls quelques corridors sont utilisés pour le commerce à longue distance. La plupart des réseaux ferroviaires sont de portée nationale avec des services internationaux limités, à l'exception de l'Europe et de l'Amérique du Nord.

La concurrence croissante entre les corridors maritimes et terrestres non seulement réduit les coûts de transport et encourage le commerce international, mais incite de nombreux gouvernements à réévaluer leurs connexions terrestres et à rechercher des itinéraires de transit plus courts. Les routes terrestres existantes sont également prolongées. Des passages en terrain difficile sont à l'étude en vue de créer de véritables liaisons continentales terrestres, notamment par voie ferrée. Ces expansions du réseau terrestre sont motivées par la mondialisation économique et la coopération interrégionale et finissent par devenir des corridors transcontinentaux multimodaux pour le rail, la route, les pipelines et les grands axes de télécommunications. Mais l'impact de l'augmentation du commerce mondial sur l'expansion du réseau terrestre, notamment sur les chemins de fer, est spécifique à l'échelle. Le développement des chemins de fer a permis des connexions inter et intra-continentales, notamment des ponts terrestres en Amérique du Nord et en Eurasie.

Ces dernières années, de nouvelles voies ferrées en Amérique du Nord, en Eurasie, en Amérique latine et en Afrique ont été développées ou sont envisagées. Les chargeurs ont la possibilité d'augmenter leurs échanges sur ces nouvelles routes, en particulier si la hausse des primes d'assurance, des tarifs d'affrètement et des risques maritimes les incite à opter pour une route terrestre au lieu de la route maritime via les canaux de Suez ou de Panama. Ces évolutions liées à l'intégration des économies régionales au marché mondial s'inscrivent dans un processus de rationalisation et de spécialisation du trafic ferroviaire. Mais le succès de ces extensions du réseau ferré dépend de la vitesse de circulation et de l'unitisation des marchandises générales par conteneurisation. Les chemins de fer desservant les ports ont tendance à consolider les flux de conteneurs, ce qui permet une augmentation de la capacité et la mise en place de services porte-à-porte grâce à une meilleure répartition des marchandises entre les différents modes de transport. De nouveaux liens établissent et remodèlent de nouveaux flux commerciaux, sous-tendant les sorties de marchandises et la distribution des marchandises. Alors que certaines portes d'entrée côtières deviennent des centres de services logistiques essentiels qui rationalisent les systèmes de distribution pour s'adapter aux nouveaux modèles commerciaux, le développement du réseau terrestre et les passages transfrontaliers à travers le monde ont des implications géopolitiques de grande envergure.


Associations de vente entre les magasins de marque en fonction des effets d'interaction spatiale

Il y a une pénurie de recherche concernant le service basé sur la localisation (LBS), y compris ses déterminants et ses antécédents. Cependant, on ne sait toujours pas comment LBS influence le profit d'un magasin de marque en tenant compte des magasins environnants. Pour combler cette lacune, cette étude se concentre sur l'influence des informations sur les magasins environnants sur les ventes d'un magasin de marque du point de vue de LBS. En analysant les données spatiales, les données de vente et les données de flux d'acheteurs de 737 magasins de marque pour un grand centre commercial en Chine avec le modèle spatial Dubin, cette étude identifie plusieurs résultats : (1) les ventes et les temps de séjour des acheteurs dans les magasins environnants peuvent influencer négativement les ventes de un magasin de marque (2) les types de magasins peuvent modérer la relation entre les ventes des magasins environnants et celles d'un magasin de marque (3) le flux d'acheteurs dans les magasins environnants peut également influencer les ventes d'un magasin de marque en fonction du volume de flux d'acheteurs à différents fois dans une journée. Cette étude a des implications pour les universitaires et les praticiens.

1. Introduction

L'Internet mobile et l'Internet des objets (IoT) façonnent une nouvelle forme de vente au détail, dans laquelle les appareils mobiles permettent aux spécialistes du marketing de contacter directement les acheteurs et aux acheteurs d'obtenir et de partager des informations sur les produits en temps réel. Cette nouvelle forme de vente au détail a un grand impact sur les détaillants et les acheteurs. Par exemple, plus de 80 % des acheteurs américains utilisent des appareils mobiles pour rechercher des informations sur les produits, même dans un magasin hors ligne (Étude Google M/A/R/C, 2013) (Étude Google M/A/R/C (2013), « Recherche mobile en magasin : comment les acheteurs en magasin utilisent-ils des appareils mobiles ». https://ssl.gstatic.com/think/docs/mobile-in-store_research-studies.pdf.).

L'Internet mobile et l'IoT facilitent l'acquisition d'informations sur la localisation des acheteurs par les magasins physiques, fournissant ainsi un support pour le développement de services basés sur la localisation (LBS). Un LBS est défini comme un service basé sur le réseau qui peut utiliser des informations de localisation et d'autres informations pour fournir une valeur ajoutée à l'utilisateur [1, 2]. Il a une large couverture, une précision de positionnement élevée, une utilisation facile et une large application, recevant ainsi une grande attention de la part des chercheurs précédents. La recherche existante s'est principalement concentrée sur les problèmes technologiques rencontrés lors de l'utilisation de LBS [3-5] et les déterminants, ainsi que les antécédents, de l'adoption de LBS [2, 6-9]. Par exemple, l'utilisation de LBS influence non seulement la prise de décision des acheteurs, mais affecte également le sentiment des acheteurs [8, 9]. Plusieurs facteurs peuvent expliquer pourquoi les acheteurs adoptent ou refusent les LBS, notamment les problèmes de confidentialité [6], le plaisir perçu [10] et la valeur de service perçue des LBS [11]. Cependant, on ne sait toujours pas comment les LBS peuvent influencer les bénéfices d'un magasin de marque en considérant les magasins environnants. Pour combler le manque de recherche, cette étude se concentre sur l'influence des informations sur les magasins environnants sur les ventes d'un magasin de marque du point de vue de LBS.

L'étude sélectionne les centres commerciaux comme scénario de vente au détail représentatif. En combinant l'emplacement des magasins et les données de vente avec les données de flux d'acheteurs dans un centre commercial, cette étude identifie plusieurs résultats : (1) les ventes et les temps de séjour des acheteurs dans les magasins environnants peuvent influencer négativement les ventes d'un magasin de marque (2) les types de magasins peuvent modérer la relation entre les ventes des magasins environnants et celles d'un magasin de marque et (3) le flux d'acheteurs dans les magasins environnants peut également avoir un impact sur les ventes d'un magasin de marque, et cet effet dépend du flux d'acheteurs qui se produit à différentes périodes de la journée. Cette étude apporte plusieurs contributions. Premièrement, il introduit le concept d'attention limitée dans le contexte de LBS, car une attention limitée facilite l'effet d'exclusion des ventes des magasins environnants sur celles d'un magasin de marque. L'identification de la façon dont l'attention limitée des acheteurs peut induire des relations concurrentielles entre les magasins environnants est découverte dans la littérature existante sur l'attention limitée. Deuxièmement, cette étude complète la littérature sur l'influence du troupeau en explorant comment les magasins avec des caractéristiques différentes peuvent induire différentes influences de rassemblement d'acheteurs et de troupeau, jouant un rôle déterminant dans la modification des relations concurrentielles entre les magasins environnants. Troisièmement, cette étude étend la littérature sur le comportement des consommateurs en introduisant les LBS dans le contexte des centres commerciaux hors ligne. L'utilisation des LBS peut approfondir la compréhension des facteurs positionnels qui peuvent affecter les ventes d'un magasin de marque. Cette étude souligne l'importance des LBS d'un point de vue pratique et fournit des suggestions aux opérateurs des centres commerciaux sur les stratégies de localisation pour différents types de magasins.

2. Revue de la littérature et hypothèses de recherche

2.1. Associations de vente entre magasins de marque

Les centres commerciaux fermés deviennent populaires dans plusieurs pays [12]. Des études existantes ont étudié les relations entre les magasins dans les centres commerciaux, en particulier la relation concurrentielle entre les différents magasins au sein d'un centre commercial. Dans ces études, les magasins font principalement référence à différents types de magasins d'un même secteur [13].Une étude ultérieure a commencé à se concentrer sur la concurrence entre les magasins de différentes industries et à considérer les emplacements des magasins comme des facteurs concurrentiels [14]. Par exemple, en enquêtant sur la concurrence spatiale des magasins de détail, Aguirregabiria et Vicentini ont établi un modèle dynamique de concurrence spatiale des magasins [15], et Davis a estimé la demande du marché en fonction de la concurrence des espaces commerciaux [16]. Bronnenberg et Mahajan se sont concentrés sur les ventes de sauce piquante mexicaine et de nachos dans différentes régions des États-Unis et ont identifié une certaine dépendance spatiale vis-à-vis des entreprises ou des magasins voisins [17]. Luca et Zervas ont noté que les facteurs de localisation pouvaient provoquer une concurrence entre les restaurants environnants, devenant un déterminant de la génération de fausses évaluations sur Yelp [18]. La situation est similaire pour l'hôtellerie sur TripAdvisor [19].

En somme, les études précédentes ont principalement exploré la relation entre les magasins du point de vue des villes, des rues et des quartiers. Cette étude limite le champ de recherche à un champ plus restreint, à savoir, un centre commercial. Dans un centre commercial, le magasin cible est défini comme « magasin de marque » et les autres magasins sont définis comme « magasins environnants ». Comme le montre la figure 1, les magasins A, B, C, , et E ont des styles similaires et des gammes de prix relativement uniformes avec le magasin B comme « magasin de marque » et les magasins A, C et D comme « magasins environnants ».

L'attention est une ressource cognitive rare que les individus ont des quantités limitées d'attention [20]. Pendant le processus d'achat, les acheteurs ont une attention limitée pour les magasins et des budgets limités pour les marchandises. Ainsi, les acheteurs doivent consacrer leur attention et leurs budgets limités à un magasin de marque lorsqu'ils se promènent dans un centre commercial. Pour un acheteur, prendre des décisions d'achat dans un magasin de marque peut réduire son attention et son budget limités pour les autres magasins, limitant ainsi les ventes des autres magasins. La situation est particulièrement importante lorsque d'autres magasins sont à proximité du magasin de la marque, car l'attention d'un acheteur peut difficilement revenir à des niveaux normaux en peu de temps (distance) [21]. En d'autres termes, les magasins environnants (un magasin de marque) ont tendance à souffrir des décisions d'achat d'un acheteur dans un magasin de marque (magasins environnants). Par conséquent, notre première hypothèse est H1 : les ventes des magasins environnants ont un impact négatif significatif sur les ventes d'un magasin de marque

2.2. Le rôle modérateur des types de magasins

Par rapport aux magasins de mode, les magasins de restauration sont plus susceptibles de rassembler un grand nombre d'acheteurs sur une courte période. Par exemple, à l'heure du déjeuner, les zones des magasins de restauration sont les endroits les plus populaires dans n'importe quel centre commercial. Sur la base des influences de l'élevage, les magasins de restauration avec des acheteurs groupés ont tendance à attirer plus d'acheteurs [22]. Ainsi, les centres commerciaux regroupent généralement les magasins de restauration dans un espace relativement dense. Étant donné que la demande et l'utilité des acheteurs sont toutes deux une fonction linéaire décroissante de la distance d'achat, une distance plus longue (plus courte) entre les magasins peut avoir un effet négatif (positif) sur l'attitude des acheteurs et les décisions d'achat [23]. Par rapport à d'autres magasins, les magasins de restauration sont situés dans un espace relativement dense et les acheteurs peuvent adopter des attitudes favorables et effectuer plus d'achats envers ces magasins. Ainsi, la deuxième hypothèse est H2 : les types de magasins de marque modèrent la relation entre les ventes d'un magasin de marque et les magasins environnants

2.3. Temps de séjour des acheteurs et ventes en magasin de marque

Des études sur le comportement des consommateurs ont mis en évidence le rôle important du temps de séjour des acheteurs [24–26]. Hui et al. a divisé le processus décisionnel d'un acheteur en trois étapes : la visite, le shopping et l'achat [27]. Visiter et acheter sont des actions rapides. Le shopping est un processus de sélection et de décision qui nécessite une période relativement plus longue. Ainsi, le processus d'achat est fortement associé au temps de séjour du client dans un magasin. Dans des études antérieures, la relation entre la durée du temps d'achat et les achats de produits a été identifiée [24, 26]. Autrement dit, un temps d'achat plus long peut augmenter la possibilité qu'un acheteur achète un produit [26, 28]. Ainsi, pour un magasin de marque dont les magasins environnants incitent les acheteurs à rester plus longtemps, les acheteurs peuvent consacrer leur attention et leur budget limités aux magasins environnants plutôt qu'au magasin de marque, réduisant ainsi les ventes d'un magasin de marque. Ainsi, notre troisième hypothèse est H3 : les ventes d'un magasin de marque sont significativement affectées négativement par le temps de séjour des acheteurs dans les magasins environnants

2.4. Flux d'acheteurs et ventes des magasins de marque

Pour les magasins au sein d'un centre commercial, le flux d'acheteurs en temps réel peut être utile pour comprendre les habitudes d'achat des acheteurs et les raisons des changements de vente, augmentant ainsi les ventes en magasin [29]. Les données de flux d'acheteurs pour un magasin jouent également un rôle crucial dans la décision du loyer et de l'emplacement du magasin, ainsi que dans les choix d'entrée ou de sortie des différentes marques [30]. Ainsi, le tri et l'analyse des données de flux d'acheteurs deviennent un prérequis pour que les centres commerciaux et les magasins gèrent leur activité [31]. Le flux d'acheteurs peut également refléter l'attention accordée par les acheteurs. C'est-à-dire que lorsque le flux d'acheteurs des magasins environnants est élevé, les acheteurs sont susceptibles d'accorder leur attention et même leurs budgets aux magasins environnants. De cette façon, peu d'attention et de budget sont laissés à un magasin de marque, réduisant ainsi les ventes du magasin de marque.

Dans la théorie du marketing traditionnel, le coût d'achat peut être classé en quatre parties : l'argent, le temps, la force physique et le coût spirituel. Le coût du temps est relativement plus facile à réduire en optimisant la conception du bâtiment ou l'allocation de l'emplacement, devenant ainsi un objectif principal lors de l'enquête sur les questions liées au commerce de détail [32, 33]. Par exemple, Michelle a identifié que les individus orientés vers l'avenir sont plus susceptibles de contrôler le processus de consommation, de minimiser l'implication des intermédiaires commerciaux et de passer plus de temps à collecter des informations sur les produits [33], tandis que les individus orientés vers le présent ont l'intention de confier le processus d'achat à d'autres, y compris les conseillers de vente et les intermédiaires commerciaux. Ainsi, le moment où un acheteur entre dans un magasin peut décider de ses évaluations et de son comportement envers les produits [34]. Ainsi, nous proposons la dernière hypothèse : H4 : différentes périodes de temps vont modérer la relation entre le flux d'acheteurs des magasins environnants et les ventes d'un magasin de marque

Le cadre de recherche est présenté à la figure 2.

3. Méthodologie

3.1. Données

Nous utilisons les données de flux d'acheteurs et les données de vente des magasins d'un centre commercial de Chine collectées par un fournisseur de données tiers. Il contient 74 561 données de flux d'acheteurs du 22 septembre 2016 au 13 octobre 2016. Après avoir supprimé les magasins vides et d'autres informations non éligibles, 61 842 données de flux d'acheteurs éligibles ont été laissées, avec un taux de données valides de 82,94 %. L'ensemble de données sur les ventes contient 16 214 éléments de données provenant de 737 magasins.

La figure 3 présente la répartition par âge des acheteurs et montre que les acheteurs étaient concentrés entre 30 et 40 ans. Les acheteurs parmi ces âges sont plus soucieux de la mode et ont une intention d'achat élevée. En somme, le public cible du centre commercial est principalement les acheteurs âgés de 30 à 40 ans.

Les descriptions des variables sont présentées dans le tableau 1. Ventes sont calculés par la somme des consommations des acheteurs qui entrent dans un magasin un jour. Compte tenu des types de magasins, nous définissons trois variables factices : Mode, Restauration, et Autre. Couler suggère le nombre d'acheteurs entrant dans un certain magasin au cours d'une certaine période, avec Matin représentant la somme des flux d'acheteurs depuis l'heure d'ouverture jusqu'à 11h, Le déjeuner représentant la somme des flux d'acheteurs de 11h à 14h, Après midi représentant la somme des flux d'acheteurs de 14h à 17h, Dîner représentant la somme des flux d'acheteurs de 17h à 19h, et Soirée représentant la somme des flux d'acheteurs de 19h à la fin d'une journée. Temps de séjour représente la durée moyenne de séjour des acheteurs dans un magasin après leur entrée dans le magasin Consommer est la consommation moyenne des acheteurs pour un magasin, et PrixVol est la différence entre la consommation moyenne des acheteurs dans un magasin et la consommation moyenne des consommateurs dans d'autres magasins du même type.

Nous utilisons Stata comme logiciel statistique pour les statistiques descriptives, l'analyse corrélationnelle et la régression pour l'économétrie spatiale. Le tableau 2 présente les statistiques descriptives des variables. LnVentes et lnConsommation sont les transformations logarithmiques des variables Ventes et Consommer. Le centre commercial compte une grande proportion de magasins de mode, suivis de la restauration et d'autres magasins. Le flux d'acheteurs l'après-midi était significativement plus élevé que celui des autres périodes, ce qui indique que les acheteurs préfèrent entrer dans le centre commercial l'après-midi. La valeur moyenne du temps de séjour est inférieure à une minute (48,8653 secondes), ce qui suggère que les acheteurs sont habitués à marcher entre différents magasins. L'écart type élevé de PrixVol (S.D. = 1052,002) suggère que les prix des produits dans différents types de magasins sont très volatils.

La figure 4 montre en outre le flux d'acheteurs moyen et maximal dans différents intervalles de temps. Comme le montre la figure, le nombre de consommateurs atteint son maximum pendant la période de l'après-midi, tandis que le centre commercial est à peine bondé pendant la période du matin.

La figure 5 présente la répartition des différents types de magasins à chaque étage et montre que les magasins de mode sont principalement concentrés aux étages B1 à 5F, tandis que les magasins de restauration sont concentrés aux étages B1, 6F à 9F.

3.2. Modèle

Les magasins voisins ont une certaine dépendance spatiale ainsi, cette étude introduit des effets d'interaction spatiale pour étudier l'interaction entre les magasins [17]. L'idée de base de l'économétrie spatiale est d'introduire la relation interrégionale dans le modèle de base. La méthode spécifique consiste à définir la matrice de pondération spatiale, puis à introduire la matrice de pondération spatiale dans le modèle de base. Selon les différentes caractéristiques spatiales incarnées après la révision du modèle de base, le modèle de mesure spatiale peut être divisé en deux types principaux : le modèle d'erreur spatiale et le modèle autorégressif spatial. « La première loi de la géographie » souligne que les magasins ont une dépendance et une pertinence géographiques, et les modèles de mesure spatiale peuvent décrire la dépendance géographique des magasins.

Cet article étudie l'influence des effets d'interaction spatiale des magasins sur les ventes en magasin. Le modèle de décalage spatial (SLM), le modèle d'erreur spatiale (SEM) et le modèle spatial Dubin (SDM) sont utilisés pour calculer les effets d'interaction spatiale de tous les magasins.

Le modèle de décalage spatial est utilisé dans l'analyse spatiale économétrique pour étudier les effets d'une région d'échantillon unitaire sur d'autres régions d'échantillon dans une région spatiale entière. De plus, ce modèle peut explorer s'il existe une diffusion des variables dans la région de l'échantillon, également connu sous le nom d'effets de débordement [35]. Les décalages spatiaux des variables explicatives permettent la recherche sur l'effet spatial interactif des échantillons régionaux, qui est l'effet de débordement spatial dans les études économétriques spatiales [36]. L'expression est représentée dans

En raison de l'effet de débordement des variables dépendantes, une région d'échantillon spatiale aura des effets sur ses régions d'échantillon voisines. Ainsi, l'influence interactive entre les régions d'échantillonnage spatiales apparaîtra. Cette influence interactive peut être explorée en utilisant un modèle d'effort spatial à travers le calcul de la dépendance spatiale dans le terme de perturbation. Le modèle d'erreur spatiale de l'équation (2) incorpore le produit des résidus et des poids spatiaux dans l'équation suivante :

Le modèle spatial de Durbin est une fusion d'un modèle de décalage spatial et d'un modèle d'erreur spatiale. Le modèle comprend à la fois des termes de décalage spatial variables dépendantes et des termes de décalage spatial variables indépendantes. Il peut atténuer le problème d'omission de variable dans le modèle SLM ou le modèle SEM et spécifier l'effet des facteurs spatiaux. L'expression du modèle spatial de Durbin est montrée dans

Dans les trois équations, Y est la variable dépendante (lnSales) composée d'un (N × 1) vecteur, et X est un (NT × k) matrice. La matrice de cet article est (737 × 8), qui représente le flux d'acheteurs (y compris les variables Matin, Déjeuner, Après-midi, Dîner et Soir) et les dépenses d'achat (y compris les variables Consommation, Durée de séjour et Vol Prix). Aditionellement, λ représente le paramètre d'autocorrélation spatiale , , et I sont tous (737 × 1) vecteurs et W représente un (N × N) matrice de pondération spatiale.

La figure 6 montre que si γ = 0, SDM devient SLM. Si γ + ρβ = 0, alors SDM devient SLM. SLM décrit l'interaction des variables dépendantes entre régions adjacentes SEM décrit la corrélation spatiale des termes d'erreur et la variable dépendante décrite par SDM est liée à la variable dépendante de la région locale et à la variable indépendante de la région voisine. SDM explique plus que SLM et SEM en phrases complètes.

Selon Elhorst et Paul, il est nécessaire d'établir une matrice de poids spatial avant d'étudier la relation d'effet spatial [37]. La matrice de pondération spatiale est basée sur la distance géographique des magasins dans le centre commercial. Puisque la distance entre les magasins est fixe, la matrice est symétrique, écrite comme

, m = 737. Nous présentons également la matrice spécifique en annexe.

4. Résultats

4.1. Analyse de corrélation

Le tableau 3 présente les relations entre les variables. Le flux d'acheteurs sur différentes périodes montre des corrélations élevées, car les acheteurs restent parfois dans un centre commercial pendant une journée entière. La consommation des acheteurs est calculée à partir des ventes en magasin, il existe donc un degré élevé de corrélation entre ces deux variables.

4.2. Tests d'hypothèses

Un test de Hausman a d'abord été réalisé pour déterminer la forme spécifique du modèle. Le résultat rejette l'hypothèse nulle non systématique de la différence des coefficients de régression entre les modèles à effets fixes et à effets aléatoires, faisant du modèle spatial Dubin à effets fixes la méthode appropriée dans cette étude.

Le tableau 4 montre les résultats de régression de l'échantillon complet contenant des données pour tous les types de magasins. Le ρ du modèle SDM du tableau 4 est significativement négatif, indiquant que les ventes d'un magasin ont des effets d'interaction spatiale et des effets inhibiteurs sur les magasins environnants. C'est quand lnVentes des magasins environnants augmente de 1%, lnVentes d'un magasin de marque diminuera de 1,6453%. Le coefficient de Temps de séjour est significatif et positif, ce qui suggère qu'une durée plus longue pendant laquelle un acheteur reste dans un magasin peut augmenter les ventes du magasin. Ainsi, H1 et H2 sont pris en charge.

Le nombre d'acheteurs entrant dans un magasin le matin et le soir (flux d'acheteurs le matin et le soir) augmentera effectivement les ventes du magasin en revanche, le nombre d'acheteurs entrant dans un magasin au déjeuner (flux d'acheteurs au déjeuner) réduira les ventes du magasin, tandis que le nombre d'acheteurs entrant dans le magasin pendant l'après-midi et le dîner n'a pas d'impact significatif sur les ventes. Les raisons possibles sont les suivantes. (1) Sur la base des résultats de l'analyse descriptive, le nombre le plus élevé d'acheteurs entrant dans un magasin le midi est presque le double de celui entrant dans un magasin le matin et le soir (max (Le déjeuner) = 30, max (Matin, Soirée) = 16). Cet environnement surpeuplé au déjeuner peut inhiber le désir des acheteurs concernant les décisions d'achat. (2) Outre les magasins de restauration, d'autres types de magasins ont tendance à attirer moins de clients pour acheter des produits au déjeuner. Ainsi, H3 est pris en charge.

Nous séparons ensuite l'échantillon complet en trois sous-échantillons selon le type de magasins et effectuons une régression similaire avec le tableau 4. Les résultats sont présentés dans le tableau 5.

Mode et restauration ont des effets d'interaction spatiale. Pour les magasins de mode, comme les ventes dans les magasins environnants augmentent de 1%, les ventes d'un magasin de marque diminueront de 2,8208% pour les magasins de restauration, car les ventes des magasins environnants augmentent de 1%, les ventes d'un magasin de marque augmenter de 4,0075%. Ainsi, H4 est pris en charge. La raison peut être due à la concentration des magasins de restauration sur 6F, 8F et B1 (74,6% du total), ce qui peut déclencher l'influence de l'élevage et ensuite augmenter les ventes de magasins similaires dans la même région. Les résultats indiquent également que l'influence du temps de séjour des acheteurs sur les ventes d'un magasin de marque est plus élevée pour les magasins de mode que pour les magasins de restauration (4,12 % > 1,67 %). La raison possible est que le temps de séjour des acheteurs pour les magasins de restauration est excessivement long et atteint la limite de stockage d'un centre commercial ou d'un magasin, limitant ainsi l'effet du temps de séjour des acheteurs sur les ventes d'un magasin de marque.

5. Conclusion

Cette étude examine les facteurs d'influence des ventes en magasin dans un grand centre commercial du point de vue de la mesure spatiale. En collectant des informations sur la consommation des acheteurs, des données sur les mouvements des acheteurs et des données sur l'emplacement des magasins du 23 septembre 2016 au 9 octobre 2016, cette étude a établi une équation de régression de mesure spatiale et a obtenu les résultats suivants.

Premièrement, il existe une association de vente significative entre les magasins d'un centre commercial. À mesure que les ventes des magasins environnants augmentent, les ventes d'un magasin de marque diminuent. Après qu'un client achète un certain produit, la satisfaction du shopping réduira temporairement le désir d'obtenir le prochain produit. L'attention et le budget de l'acheteur peuvent également être utilisés pour le produit, laissant moins pour d'autres produits dans les magasins environnants. L'impact est particulièrement visible pour les magasins de mode, car les acheteurs peuvent n'avoir l'intention d'acheter qu'un ou deux produits dans ces magasins. La situation est assez différente pour les magasins de restauration avec une distribution concentrée, car ces magasins sont plus susceptibles de rassembler des acheteurs avec des séjours de longue durée dans un court laps de temps. Pour un espace limité dans une zone, un grand nombre d'acheteurs se répandront dans d'autres magasins de cette zone. Par conséquent, l'effet d'interaction spatiale des magasins de restauration peut réduire l'influence négative des ventes des magasins environnants sur les ventes d'un magasin de marque.

Deuxièmement, les ventes d'un magasin de marque sont considérablement affectées par le temps de séjour des acheteurs et le flux d'acheteurs des magasins environnants. L'augmentation du flux d'acheteurs ou du temps de séjour dans les magasins environnants réduit les ventes d'un magasin de marque. Des études antérieures ont montré que des durées de séjour plus longues dans les magasins peuvent effectivement augmenter les dépenses des acheteurs [26]. Semblable aux études précédentes, mais allant au-delà, cette étude a révélé que des durées de séjour plus longues dans les magasins environnants peuvent augmenter les ventes des magasins environnants mais réduire les ventes d'un magasin de marque. Le flux d'acheteurs et le temps de séjour sont fixés dans une certaine plage. Lorsque les acheteurs visitent et restent davantage dans les magasins environnants, ils réduiront inévitablement la visite et resteront dans un magasin de marque.Pour les magasins de mode, le flux d'acheteurs des magasins environnants affecte négativement les ventes d'un magasin de marque le matin et le soir pour les magasins de restauration, le phénomène est similaire l'après-midi, tandis que pour les magasins de mode, le flux d'acheteurs des magasins environnants pourrait avoir des impacts positifs sur les ventes d'un magasin de marque à l'heure du déjeuner. La situation est similaire pour les magasins de restauration en période de dîner et de soirée.

5.1. Implications théoriques

Cette étude apporte plusieurs contributions théoriques. Premièrement, cette étude porte une attention limitée au contexte des LBS. Des études antérieures ont déjà reconnu l'importance d'une attention limitée et l'ont étudiée dans plusieurs domaines, en particulier sur les marchés financiers [38]. Par exemple, les investisseurs accordent moins d'attention aux nouvelles de l'entreprise le vendredi, car ils sont distraits par d'autres activités [39]. Bien que les spécialistes du marketing aient commencé à explorer l'attention limitée des acheteurs [40], on ne sait toujours pas comment l'attention limitée des acheteurs influence les associations de vente entre les magasins de marque et les magasins environnants. Cette étude utilise une attention limitée pour expliquer les ventes des magasins environnants par rapport aux magasins de marque et contribue à la littérature sur l'attention limitée en introduisant un nouveau contexte pour celle-ci.

Deuxièmement, cette étude complète la littérature sur les influences de l'élevage concernant les LBS. Les études existantes sur l'influence de l'élevage ont déjà identifié son influence dans plusieurs contextes, tels que les plateformes de financement participatif et les sites Web d'adoption de technologies [41,42]. Cependant, la façon dont différents types de magasins induisent différentes influences de l'élevage et brisent les associations de vente traditionnelles est encore inconnue. Par rapport aux magasins de mode et aux autres magasins, les magasins de restauration sont plus agressifs et susceptibles d'être fréquentés par les consommateurs en raison de l'influence du troupeau, ce qui peut atténuer l'influence négative des ventes des magasins environnants sur un magasin de marque. Ces résultats mettent en lumière d'autres domaines d'application concernant l'influence de l'élevage.

Enfin, cette étude étend la littérature sur le comportement des consommateurs, en particulier celles dans les relations espace-temps basées sur les applications LBS. La limitation de la technologie rend difficile l'obtention de données sur les acheteurs dans l'espace et dans le temps. L'application de LBS peut nous aider à suivre la trajectoire de mouvement et le statut d'action des acheteurs dans les magasins de marque hors ligne et à obtenir des données de première main pour une analyse plus approfondie. Cette étude identifie plusieurs facteurs de positionnement d'un magasin de marque dans un centre commercial hors ligne grâce à la collecte de données à long terme sur les mouvements des acheteurs et les décisions d'achat, prolongeant ainsi les études existantes sur le comportement des consommateurs.

5.2. Les implications pratiques

Cette étude a également plusieurs implications pratiques. Dans un premier temps, cette étude met en évidence l'importance d'un outil marketing existant, les LBS. Les LBS basés sur les effets d'interaction spatiale ont été largement utilisés dans les applications en ligne, tandis que les applications dans des contextes hors ligne sont encore rares. En identifiant la valeur des LBS dans un grand centre commercial en Chine, cette étude suggère que l'adoption des LBS peut aider les centres commerciaux à comprendre le comportement des acheteurs et à élaborer de meilleures stratégies. Ainsi, nous encourageons les centres commerciaux à traiter activement les LBS. Deuxièmement, cette étude constate que, pour les magasins de restauration, les associations de vente basées sur les emplacements sont très différentes de celles des autres types de magasins. Ainsi, cette étude propose des aménagements de localisation spécifiques pour des magasins présentant des caractéristiques différentes. Par exemple, les exploitants de centres commerciaux peuvent créer une zone de restauration centralisée et concevoir un aménagement efficace pour les magasins de mode. De cette façon, les centres commerciaux peuvent maximiser les effets promotionnels entre les magasins et réduire la relation concurrentielle entre les magasins environnants.

5.3. Limites

Cette étude a plusieurs limites. Premièrement, les caractéristiques des magasins et des acheteurs ne sont pas incluses dans les données, ce qui restreint la compréhension de la relation ou de l'influence mutuelle entre les magasins et les acheteurs. Deuxièmement, cette recherche classe uniquement les magasins dans les catégories mode et restauration en fonction d'attributs généraux. Une classification plus détaillée des magasins basée sur des groupes d'acheteurs ou d'autres indicateurs détaillés peut nous aider à obtenir un résultat plus intégré. Troisièmement, cette étude n'a collecté des données que dans les magasins d'un seul centre commercial. Bien que les données d'un centre commercial soient couramment utilisées dans les articles marketing, nous avons l'intention de coopérer avec davantage de centres commerciaux. De cette façon, nous pouvons obtenir un résultat plus robuste et considérer l'effet de caractéristiques géographiques plus larges sur les relations de concurrence entre les magasins.

Disponibilité des données

Les données sont disponibles sur demande auprès de l'auteur correspondant.

Les conflits d'intérêts

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d'intérêts.

Les références

  1. S. Barnes, « Services de localisation : l'état de l'art », Journal de service en ligne, vol. 2, non. 3, pp. 59-70, 2003. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  2. X. Heng et S. Gupta, « Les effets des problèmes de confidentialité et de l'innovation personnelle sur l'adoption par les clients potentiels et expérimentés des services basés sur la localisation », Marchés électroniques, vol. 19, non. 2-3, pp. 137-149, 2009. Voir sur : Google Scholar
  3. X. Heng, H. H. Teo, B. C. Tan et R. Agarwal, « Le rôle de la technologie push-pull dans le calcul de la confidentialité : le cas des services basés sur la localisation », Journal des systèmes d'information de gestion, vol. 26, non. 3, pp. 135-174, 2009. Voir sur : Google Scholar
  4. S. Dhar et U. Varshney, « Défis et modèles commerciaux pour les services et la publicité mobiles basés sur la localisation », Communication de l'ACM, vol. 54, non. 5, pp. 121–128, 2011. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  5. Z. Farid, R. Nordin et M. Ismail, « Avancements récents dans les techniques et le système de localisation sans fil en intérieur » Journal des réseaux informatiques et des communications, vol. 2013, Numéro d'article 185138, 12 pages, 2013. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  6. H. Yun, D. Han et C. C. Lee, « Comprendre l'utilisation des applications de service basées sur la localisation : les problèmes de confidentialité sont-ils importants ? » Journal de recherche sur le commerce électronique, vol. 14, non. 3, p. 215, 2013. Voir sur : Google Scholar
  7. I. D. Constantiou, C. Lehrer et T. Hess, « Changer les comportements de recherche d'informations : une enquête empirique sur les processus cognitifs des utilisateurs dans le choix de services basés sur la localisation », Revue européenne des systèmes d'information, vol. 23, non. 5, pp. 513-528, 2014. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  8. P. Reichhart, « Identifier les facteurs influençant le comportement d'achat des clients en raison de promotions basées sur la localisation », Revue internationale des communications mobiles, vol. 12, non. 6, pp. 642-660, 2014. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  9. S. A. Basheir et A. Z. Karrar, « L'impact de la qualité du service sur la satisfaction du client dans le service basé sur la localisation : (mishwar et tirhal comme études de cas) », dans Actes de la Conférence internationale 2019 sur l'ingénierie informatique, de commande, électrique et électronique (ICCCEEE), pp. 1–6, Khartoum, Soudan, septembre 2019. Voir sur : Google Scholar
  10. K. L. Hsiao, « Qu'est-ce qui motive l'intention de continuer à partager des informations basées sur la localisation ? » Revue internationale des communications mobiles, vol. 15, non. 2, pp. 210-233, 2017. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  11. C. Lehrer, I. Constantiou et T. Hess, « Exploring use patterns and perception value of location-based services », dans Actes de la neuvième conférence internationale sur le commerce mobile 2010 et de la neuvième table ronde sur la mobilité mondiale 2010 (ICMB-GMR), pp. 107–115, Athènes, Grèce, juin 2010. Voir sur : Google Scholar
  12. A. G. Powell, « Le lycée du centre commercial. Gagnants et perdants sur le marché de l'éducation », Bulletin NSSP, vol. 69, non. 483, pp. 40-51, 1985. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  13. E. C. Hirschman, « Concurrence intratype entre les grands magasins », Journal de la vente au détail, vol. 55, non. 4, pp. 20-34, 1979. Voir sur : Google Scholar
  14. P. J. Kaufmann, N. Donthu et C. M. Brooks, « Processus de sélection de sites de vente au détail à plusieurs unités : intégration des délais d'ouverture et de la concurrence non identifiée » Journal de la vente au détail, vol. 76, non. 1, pp. 113-127, 2000. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  15. V. Aguirregabiria et G. Vicentini, « Compétition spatiale dynamique entre détaillants multi-magasins », Le Journal d'économie industrielle, vol. 64, non. 4, pp. 710-754, 2016. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  16. P. Davis, « La concurrence spatiale sur les marchés de détail : les salles de cinéma », Le Journal d'économie RAND, vol. 37, non. 4, pp. 964-982, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  17. B. J. Bronnenberg et V. Mahajan, « Unobserved retailer behavior in multimarket data: joint spatial depend in market parts and promotion variables. » Sciences du marketing, vol. 20, non. 3, pp. 284-299, 2001. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  18. M. Luca et G. Zervas, « Faites semblant jusqu'à ce que vous y arriviez : fraude à la réputation, à la concurrence et à l'examen Yelp », Science du management, vol. 62, non. 12, pp. 3412–3427, 2016. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  19. D. Mayzlin, Y. Dover et J. Chevalier, « Revues promotionnelles : une enquête empirique sur la manipulation des avis en ligne », Revue économique américaine, vol. 104, non. 8, pp. 2421–2455, 2014. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  20. D. Kahneman, Attention et effort, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, États-Unis, 1973.
  21. B. Rattray, C. Argus, K. Martin, J. Northey et M. Driller, « Est-il temps de porter notre attention sur les mécanismes centraux des stratégies et des performances de récupération post-effort ? » Frontières en physiologie, vol. 6, non. 79, 2015. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  22. A. V. Banerjee, « Un modèle simple de comportement de troupeau », Le Journal trimestriel d'économie, vol. 107, non. 3, pp. 797-817, 1992. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  23. A. Ghosh et S. L. MacLafferty, Stratégies de localisation pour les entreprises de vente au détail et de services, Lexington Books, Washington, DC, États-Unis, 1987.
  24. J. Hornik, « Mesures temporelles subjectives vs. objectives : une note sur la perception du temps dans le comportement du consommateur », Journal of Consumer Research, vol. 11, non. 1, pp. 615-618, 1984. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  25. T. Nakahara et K. Yada, « Analyse du comportement d'achat des consommateurs à l'aide des données RFID et de l'exploration de modèles », Avancées dans l'analyse et la classification des données, vol. 6, non. 4, pp. 355-365, 2012. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  26. K. Takai et K. Yada, « Un cadre d'analyse de l'effet du temps sur le comportement d'achat », Journal des systèmes d'information intelligents, vol. 41, non. 1, pp. 91-107, 2013. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  27. S. K. Hui, E. T. Bradlow et P. S. Fader, « Test d'hypothèses comportementales à l'aide d'un modèle intégré de parcours d'achat d'épicerie et de comportement d'achat » Journal of Consumer Research, vol. 36, non. 3, pp. 478-493, 2009. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  28. Y. Cai et R. Shannon, « Valeurs personnelles et comportement d'achat dans les centres commerciaux : le rôle médiateur de l'attitude et de l'intention chez les consommateurs chinois et thaïlandais », Journal de marketing australien, vol. 20, non. 1, pp. 37–47, 2012. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  29. S. Datla, P. Sahu, H.-J. Roh et S. Sharma, « Une analyse complète de l'association du trafic routier avec les conditions météorologiques hivernales », Procedia - Sciences sociales et comportementales, vol. 104, pp. 497–506, 2013. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  30. T. Ishikura, « Une modélisation pratique du flux de passagers aériens internationaux en Asie de l'Est », Examen de la planification des infrastructures, vol. 23, pp. 479-488, 2006. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  31. D. Soper, C. Baker et M. Sterling, « Enquête expérimentale sur le développement du sillage autour d'un train de marchandises conteneurisé à l'aide d'une installation modèle mobile » Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, vol. 135, pp. 105–117, 2014. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  32. R. J. Graham, « Le rôle de la perception du temps dans les études de consommation », Journal of Consumer Research, vol. 7, non. 4, pp. 335-342, 1981. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  33. M. M. Bergadaa, « Le rôle du temps dans l'action du consommateur », Journal of Consumer Research, vol. 17, non. 3, pp. 89-302, 1990. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  34. Y.-C. Chiou et C.-H. Liu, « Comportements d'achat anticipé des passagers aériens : un modèle logit continu », Recherche sur les transports, partie E : Examen de la logistique et des transports, vol. 93, pp. 474-484, 2016. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  35. M. Li et L. L. Bao, « Analyse de l'évolution de l'impact des investissements dans les infrastructures publiques sur l'économie régionale pendant la période de transition », Statistiques et décision, vol. 3, pp. 150-154, 2017. Voir sur : Google Scholar
  36. Y. P. Fang, M. Xie et Z. P. Lin, « Une analyse économétrique spatiale de l'impact des TIC sur l'innovation des services : basée sur l'analyse de 21 villes de la province du Guangdong », Acta Geographica Sinica, vol. 68, non. 8, pp. 1119-1130, 2013. Voir sur : Google Scholar
  37. E. J. Paul, « Econométrie spatiale appliquée : élever la barre », Analyse économique spatiale, vol. 5, non. 1, pp. 9-28, 2010. Voir sur : Google Scholar
  38. D. Hirshleifer et S. H. Teoh, « Attention limitée, divulgation d'informations et rapports financiers », Revue de comptabilité et d'économie, vol. 36, non. 1-3, pp. 337-386, 2003. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  39. H. Louis et A. Sun, « L'attention des investisseurs et la réaction du marché aux annonces de fusion », Science du management, vol. 56, non. 10, pp. 1781-1793, 2010. Afficher sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  40. E. Jaakkola, A. Helkkula, L. Aarikka-Stenroos et A. Dube, « Expériences de service au-delà de l'utilisation directe : expériences d'utilisation indirecte des applications pour smartphones par les clients » Journal de gestion des services, vol. 26, non. 2, pp. 224-248, 2015. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  41. Y. Jiang, Y.-C. Ho, X. Yan et Y. Tan, « Choix de la plate-forme d'investissement : troupeau, attributs de la plate-forme et réglementations » Journal des systèmes d'information de gestion, vol. 35, non. 1, pp. 86–116, 2018. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar
  42. H. Sun, « Une étude longitudinale du comportement des troupeaux dans l'adoption et l'utilisation continue de la technologie », MIS Trimestriel, vol. 37, non. 4, pp. 1013-1041, 2013. Voir sur : Site de l'éditeur | Google Scholar

Droits d'auteur

Copyright © 2021 Yuepeng Sui et al. Il s'agit d'un article en libre accès distribué sous la licence Creative Commons Attribution, qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur n'importe quel support, à condition que l'œuvre originale soit correctement citée.


Remerciements

Nous remercions Anna Keune et les relecteurs anonymes pour leurs nombreux commentaires d'experts sur une version antérieure de cet article. Nous apprécions le soutien de la conception de la figure par Tracey Theriault et Leonard E. Cross et la révision par Todd Theriault. Ce travail a été partiellement soutenu par un prix de recherche Humboldt, les prix NIH U01CA198934 et OT2OD026671, et les prix NSF 1713567, 1735095 et 1839167. Toutes les opinions, constatations et conclusions ou recommandations exprimées dans ce document sont celles des auteurs et ne reflètent pas nécessairement les vues de la NSF.


Conclusion

Les réseaux de rues organisent et contraignent la dynamique des transports d'une ville selon une certaine logique spatiale, qu'elle soit planifiée ou non, ordonnée ou désordonnée. Les études antérieures de cet ordre spatial ont été contestées par de petits échantillons, des zones géographiques limitées et des indicateurs d'entropie abstraits. Cette étude a donc examiné un échantillon plus large de villes à travers le monde, examinant empiriquement pour la première fois la configuration et l'entropie du réseau routier dans 100 villes. Il a mesuré l'entropie d'orientation du réseau, les circuits, la connectivité et le grain. Il a également développé un indicateur d'ordre d'orientation φ, pour quantifier dans quelle mesure un réseau est ordonné selon une grille unique.

Cette étude a trouvé des corrélations significatives entre φ et d'autres indicateurs d'ordre spatial, y compris les circuits de rue et les mesures de connectivité. Il a confirmé empiriquement que les villes des États-Unis et du Canada ressemblent davantage à des grilles (avec beaucoup moins d'entropie et de circuits) que ce qui était typique ailleurs. Il convient de noter que Chicago – le modèle théorique le plus avancé de la croissance et du développement des villes du XXe siècle dans les études urbaines (Dear 2001 Park et Burgess 1925 Wirth 1928) – est une valeur aberrante extrême parmi les villes du monde en termes d'ordre d'orientation spatiale. En résumé, ces méthodes et indicateurs démontrent des techniques évolutives pour mesurer et visualiser empiriquement la complexité de l'ordre spatial, illustrant les modèles d'urbanisation et de transport dans le monde.


Données démographiques : définition, classification, estimation et importance

Une population est un aspect fondamental de notre existence. Les données de population sont définies comme un ensemble d'individus qui partagent une caractéristique ou un ensemble de ceux-ci. Une population est principalement déterminée par des zones géographiques, telles que toutes les personnes en Californie ou toutes les personnes aux États-Unis. Les démographes (personnes qui étudient les populations humaines) la classent comme la population naturelle. Une collection de tout être vivant est considérée comme une population, mais nous nous concentrerons uniquement sur les populations humaines dans ce blog.

La géographie est l'une des nombreuses manières dont la population est définie et analysée. L'époque, les inclinations politiques, les croyances religieuses ou les caractéristiques physiques sont des façons de diviser les gens en différentes communautés. L'étude des populations est réalisée en examinant ces diverses populations et en observant où elles coïncident. Par exemple, supposons que vous connaissiez la population d'Américains qui sont républicains et que vous voyiez la population qui vit au Texas. Dans ce cas, vous pouvez étudier où ces populations sont entrelacées et apprendre quelque chose sur les républicains et les Texans.

Pourquoi des données démographiques précises sont-elles nécessaires ?

Les décisions critiques pour une nation, une organisation ou une famille sont prises sur la base de données démographiques. Les données démographiques contiennent divers détails influents tels que la naissance, le décès, des informations démographiques telles que l'âge, le sexe, le revenu annuel, la profession, la langue, etc. Le progrès socio-économique, économique, politique et culturel global d'un pays dépend des données démographiques pour dans une large mesure.

Des réponses à des questions telles que “Combien d'entre nous sommes-nous dans le pays ?”, “Sur quelle base sommes-nous divisés ?” “Possédons-nous suffisamment de nourriture, de terres et d'autres ressources de ce type ?” 8221 sont obtenus en évaluant les données de population.

Caractéristiques des données démographiques

Le nombre de personnes dans la population n'est pas tout ce que l'on peut savoir à ce sujet.Il existe également des données telles que :

Âge: L'âge d'une population peut nous en dire beaucoup sur ce que cette population fait et ce qu'elle fera à l'avenir.

Lieu: Découvrir où vivent les gens est l'une des principales raisons pour lesquelles divers pays effectuent leur recensement. De nombreux programmes gouvernementaux fondent également leurs fonds sur des modèles démographiques. Les données de localisation nous informent également sur le mouvement des personnes.

Données socio-économiques : Ils nous aident à connaître le type de concentrations de personnes dans certaines régions urbaines ou les fortes concentrations de personnes atteintes de cancer à proximité de certaines zones industrielles.

Course: L'étude démographique de la race est très controversée. Scientifiquement, il n'y a pas de "races" différentes d'êtres humains. La différence entre les Asiatiques et les Noirs est la même que la différence entre les personnes aux yeux marrons et aux yeux bleus. Cependant, l'idée de race continue de jouer un rôle essentiel dans nos sociétés. Beaucoup d'entre nous s'identifient comme faisant partie d'une certaine race pour des raisons culturelles.

Classification et estimation des données sur la population humaine

Il existe deux principales classifications des données démographiques :

  • Sources primaires de collecte de données sur la population : Les données collectées directement par un chercheur ou un statisticien ou un organisme gouvernemental via des sources telles que le recensement, l'enquête par sondage, etc. sont appelées collecte de données primaires sur la population.
  • Sources de collecte de données sur la population secondaire : Les données obtenues à partir de sources existantes telles que des revues, des journaux, des magazines, des rapports de recherche annuels, etc. et non directement par un gouvernement ou un organisme de recherche sont appelées collecte de données de population secondaire.

Les ressources mentionnées ci-dessous sont les plus utilisées pour la classification des données sur la population humaine.

  • Recensement: Le moyen le plus simple, mais pas le plus précis ou le plus utile d'évaluer la population, consiste à compter tout le monde. Ceci est connu comme un recensement et est généralement effectué par les gouvernements. Dans le passé, les organisations religieuses effectuaient des recensements, mais généralement au niveau local ou régional. L'Empire romain a effectué des recensements pour estimer le groupe d'hommes d'âge militaire et à des fins fiscales, mais ceux-ci étaient limités car les Romains devaient se présenter aux représentants du gouvernement de leur ville natale pour être comptés. Les pauvres ou ceux qui ne pouvaient pas voyager étaient rarement comptés.

Un recensement est parfois appelé dénombrement complet. Chaque personne est comptée par des entretiens personnels, des sondages ou tout autre type d'entretien. Il n'y a pas d'estimations.

Même un recensement complet a des limites. Dans les pays avec des zones très reculées, il peut être impossible pour les recenseurs de compter tout le monde.

Il existe deux manières de procéder à un recensement :

  • Méthode de fait : Lorsque le recensement est effectué dans la résidence actuelle d'un individu, il s'agit de la méthode de facto. Généralement, ce recensement est effectué la nuit et, par conséquent, il est également connu sous le nom de « dénombrement d'une nuit ». Il est effectué dans les régions urbaines d'un pays à revenu élevé.
  • Méthode de droit : Lorsque le recensement est effectué dans la résidence permanente d'une personne, il s'agit de la méthode de jure. Par rapport à de facto, il est plus pratique et scientifique et est également appelé « dénombrement par période ». Le Népal est l'un des rares pays à suivre cette méthode.

Le recensement a une liste des attributs suivants :

  • Les attributs de segmentation géographique incluent la résidence actuelle, la résidence permanente, le lieu de naissance, les informations sur le lieu de travail, etc.
  • Détails personnels et démographiques tels que l'âge, le sexe, l'état matrimonial, l'alphabétisation, la langue parlée à la maison, le nombre de personnes résidant à la maison, etc.
  • Informations sur le contexte économique d'un individu, telles que la profession, le statut actuel de l'emploi, la principale source de revenu, etc.
  • Exemples d'enquêtes : Une alternative à un recensement complet est l'échantillonnage. Vous connaissez peut-être cette méthode que les sociétés d'études de marché et les analystes politiques utilisent pour mener leurs recherches. Les statisticiens utilisent une formule mathématique pour connaître le nombre minimum de personnes nécessaires pour constituer un échantillon représentatif de la population. Par exemple, si la population totale est de 1 000 personnes, les chercheurs pourraient enquêter directement sur 150 d'entre elles. Ensuite, ils peuvent prendre les données de l'échantillon et les extrapoler à l'ensemble de la population. Si 10 % des personnes de l'échantillon sont gauchers, on peut supposer que 100 personnes sur 1 000 sont gauchers.

L'échantillonnage peut donner des résultats plus précis que le dénombrement complet, mais il y a quelques mises en garde. Tous les échantillons ont une marge d'erreur en raison de la possibilité que les échantillons diffèrent de la population totale.

Ceci est exprimé en termes de variation du pourcentage d'erreur, tel que +/- 4%. Plus la taille de l'échantillon est grande, plus la marge d'erreur est petite. De plus, les échantillons doivent être choisis de la manière la plus inattendue possible. Cela peut être plus difficile qu'il n'y paraît.

Supposons que vous souhaitiez sonder un échantillon de tous les habitants de Chicago. Une méthode utilisée dans le passé consistait à sélectionner des noms au hasard dans l'annuaire téléphonique. Cependant, cela élimine la possibilité de sélectionner certaines catégories de personnes pour l'échantillon : les personnes à faible revenu qui n'ont pas de téléphone.

  • Dossiers administratifs : La collecte de données sur la population à partir d'endroits qui n'effectuent pas de recensements ou de périodes historiques où les recensements n'étaient pas courants est réalisée en rassemblant toutes les informations démographiques disponibles dans les dossiers administratifs. Il peut s'agir de recensements partiels, de données de la population locale ou d'informations collectées par des groupes religieux ou civiques. L'examen des actes de naissance et de décès fournit d'autres indices.

Importance des données démographiques

La collecte et l'analyse des données sur la population font partie intégrante car il y a un changement constant chaque jour, mois et année qui passe. Voici trois raisons principales pour lesquelles les données démographiques sont essentielles :

La population humaine a augmenté pratiquement sans arrêt tout au long de l'histoire. En 1 000 avant JC, il y avait entre 1 et 10 millions d'êtres humains. Ce nombre est passé à 50 millions en 1 000 av. En 600 après JC, la population mondiale avait atteint 200 millions, et au début du 20ème siècle, 1 500 millions d'êtres humains vivaient sur la planète.

Notre population semble augmenter à une vitesse de plus en plus incroyable à mesure que les siècles passent. La raison principale en est simple : chaque augmentation de la population crée plus de personnes capables de se reproduire. La population croît de façon exponentielle.

Selon le modèle de croissance de Malthus, si un million d'individus ont suffisamment d'enfants pour doubler la population (compte tenu des taux de mortalité), alors la prochaine génération sera deux fois plus nombreuse que ce que nous sommes aujourd'hui. Doubler les gens donne quatre millions de personnes.

Au fur et à mesure que la population augmente, elle est mise sous pression. Cette pression peut provenir d'un manque de ressources pour nourrir, loger et fournir des services, d'une maladie, d'une guerre ou d'un manque d'espace. La pression peut être relâchée avec la migration. Les guerres, les maladies et la famine soulagent également le stress car elles tuent une partie de la population.

La théorie de Malthus est connue sous le nom d'explosion démographique (la bombe démographique) et a gagné en popularité avec le mouvement environnemental des années 70. Les craintes d'une surpopulation mondiale reposent sur plusieurs facteurs :

  • Nous ne pourrons pas produire assez de nourriture pour nourrir tout le monde.
  • Il n'y a pas assez d'espace pour que tout le monde y vive.
  • Les humains nuisent à l'environnement. Trop d'humains détruiront pratiquement l'écosystème, réduisant encore plus notre capacité à produire de la nourriture.
  • Nous ne pouvons pas fournir l'infrastructure sociale pour prendre soin de tout le monde.

Notre vulnérabilité à ces facteurs est basée sur la densité de population et le nombre de personnes par unité de surface. Depuis la révolution industrielle, l'urbanisation a entraîné une augmentation massive de la densité de population dans les villes.

La densité de population la plus élevée s'est peut-être produite dans la ville fortifiée de Kowloon à Hong Kong. Environ 50 000 personnes vivaient dans un méga bloc mesurant en moyenne environ 150 mètres sur 200. Le quartier pratiquement anarchique a été évacué et démoli pour construire un parc. De nos jours, les zones de densité démographique la plus importante se trouvent dans les principales agglomérations. L'Inde et la Chine ont de vastes zones à forte densité de population.

À mesure que la densité de population augmente dans une zone donnée, elle se rapproche de ce que l'on appelle la capacité de charge. Il s'agit du nombre maximum de personnes qu'une zone peut prendre en charge en termes de ressources disponibles.

Pour les animaux, c'est facile à calculer. Par exemple, une chèvre peut avoir besoin de 50 mètres carrés d'herbe pour survivre. Par conséquent, une zone de 200 mètres peut charger quatre chèvres. L'estimation de la capacité de charge pour les humains est beaucoup plus compliquée. Nous pouvons utiliser la technologie pour optimiser notre production de ressources. Nous pouvons transporter des ressources d'autres régions. Nous pouvons créer des systèmes d'assainissement et d'autres infrastructures pour supporter une densité plus élevée.

Contrôle de la population

Que se passe-t-il lorsque nous atteignons la capacité de charge dans une zone? Il y a plusieurs options :


Système de cartographie des risques Produit d'incendie et de fumée

Le satellite environnemental opérationnel géostationnaire (GOES) de la NOAA fournit des observations de 5 minutes sur les États-Unis contigus (secteur d'imagerie CONUS) et de 10 minutes sur tout l'hémisphère occidental (secteur d'imagerie à disque complet) avec deux satellites positionnés à 75,2 o W (GOES-16 - lancé le novembre/2016) et 137,2 o W (GOES-17 – lancé en mars/2018).

Données de détection d'incendie active VIIRS

La NOAA/NASA Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) a été lancée à bord du satellite polaire S-NPP en octobre/2011, suivie par NOAA-20 - le premier de la série Joint Polar Satellite System (JPSS) - en novembre/2017. Chaque instrument fournit une couverture mondiale de mur à mur toutes les 12h ou moins vers 1h30/h heure locale.

Données de détection d'incendie active MODIS

Le spectroradiomètre imageur à résolution modérée du système d'observation de la Terre (EOS) de la NASA (MODIS) se trouve à bord des satellites Terra et Aqua lancés respectivement en décembre/1999 et mai/2002. Ensemble, ils fournissent des observations globales infra-quotidiennes vers 10h30/h et 1h30/h heure locale.

Données de détection d'incendie active AVHRR

Le radiomètre avancé à très haute résolution (AVHRR) de la NOAA fait, depuis près de quatre décennies, partie intégrante de la suite de satellites de surveillance de l'environnement polaire de la NOAA.

Système de cartographie des dangers

Le système de cartographie des risques (HMS) de la NOAA/NESDIS Satellite Analysis Branch a été mis en œuvre pour la première fois en 2002 en réponse à la forte demande d'informations actives sur les incendies et la fumée en Amérique du Nord.

Statistiques régionales de détection des incendies

Les statistiques de détection des incendies sont calculées quotidiennement pour les 50 États américains à l'aide de données de qualité scientifique provenant d'une combinaison d'ensembles de données sur les incendies actifs Aqua/MODIS et S-NPP/VIIRS disponibles auprès de la NASA.

Les données de point de détection d'incendie décrivent les coordonnées de latitude/longitude du centre du pixel satellite correspondant dans lequel un incendie potentiel a été détecté. L'emplacement exact d'un incendie peut différer en fonction de la résolution spatiale de l'ensemble de données d'où provient le pixel de détection d'incendie, avec des décalages spatiaux allant généralement de 10 s à 100 s m (par exemple, données VIIRS) jusqu'à +1 km (par exemple, GOES Les données). Les pixels de feu détectés au-dessus des chaînes de montagnes et/ou des terrains escarpés peuvent également montrer des erreurs de localisation plus importantes qui peuvent être introduites par les procédures de correction de terrain normalement appliquées aux données de géolocalisation par satellite.

Les produits de données d'incendie et de fumée HMS sont marqués avec l'horodatage représentant l'heure d'acquisition (observation) d'images satellites en temps universel coordonné (UTC) et la date utilisant le calendrier julien ( ) (0-365 jours de l'année pour les années normales, 0-366 pour les années bissextiles). Pour obtenir les heures de l'Est, du Centre, des Rocheuses et du Pacifique des États-Unis, les utilisateurs doivent soustraire respectivement 5, 6, 7, 8 heures de l'heure UTC (4, 5, 6, 7 heures respectivement, lorsque l'heure d'été est en vigueur).

Il n'y a pas de taille absolue au-dessus de laquelle on peut s'attendre à une détection d'incendie par les satellites. La détection des incendies est en grande partie fonction de la résolution spatiale, avec des ensembles de données plus grossiers nécessitant généralement des incendies plus grands et/ou plus intenses pour une détection réussie par rapport à ceux à résolution spatiale plus élevée qui peuvent résoudre des incendies plus petits et/ou moins intenses. Cela étant dit, les algorithmes traditionnels de détection d'incendie par satellite actuellement utilisés avec les produits d'incendie MODIS, VIIRS et GOES commencent à réagir aux incendies actifs occupant une fraction relativement faible (≥ 0,01 %) de l'empreinte des pixels (en supposant une température d'incendie moyenne de ≥ 800 K). Par exemple, un incendie doit avoir une surface active ≥ 100m 2 pour permettre la détection par un pixel satellite avec une résolution effective de 1km. L'augmentation des angles de vue du satellite (ou de la distance entre le feu et le sous-point du satellite ou la ligne centrale de l'image) entraînera un agrandissement de la zone de pixels, dégradant efficacement la résolution spatiale des données et nécessitant des zones de feu plus grandes pour la détection. D'autres facteurs peuvent également affecter les performances de détection et contribuer aux erreurs d'omission, notamment l'obscurcissement par le terrain et/ou la canopée forestière, les nuages ​​et la proximité de plans d'eau où la séparation terre/eau par l'algorithme peut être imparfaite. Pendant ce temps, la fumée est généralement transparente dans le spectre infrarouge moyen utilisé dans la détection des incendies, bien que des panaches de fumée épais et/ou développés verticalement (par exemple, des pirocumulus) puissent être confondus avec des nuages ​​lors d'observations diurnes, provoquant des erreurs d'omission potentielles.

Les pixels de feu ne se traduisent pas par une zone de feu absolue et leur utilisation ne doit servir que d'indicateur grossier. En raison du même raisonnement décrit dans la FAQ-2 ci-dessus, une détection d'incendie peut être produite pour des incendies occupant de petites zones fractionnaires du pixel. En fait, ce n'est que dans des occasions relativement rares qu'un incendie occupera toute l'empreinte d'un pixel (ces cas sont généralement réservés aux grands incendies de forêt). Par conséquent, l'utilisation de la zone de pixels pour estimer la taille du feu pourrait entraîner une surestimation grossière du périmètre réel.

Des erreurs de commission peuvent être observées dans les produits d'incendie par satellite en raison de l'ambiguïté entre les incendies allumés activement et d'autres caractéristiques de l'image trouvées principalement pendant la partie ensoleillée de la journée. Ces occurrences sont généralement associées à des cicatrices de brûlures fraîches et à des sols sableux qui peuvent provoquer un signal élevé dans les données du canal infrarouge à ondes moyennes (MIR). D'autres cas de fausse alarme peuvent être associés à l'apparition de reflets solaires sur des surfaces optiquement brillantes et/ou spéculaires (par exemple, de grands groupes de panneaux solaires ou des toits métalliques, des nuages ​​et des plans d'eau). Les utilisateurs doivent également noter que des anomalies thermiques liées aux activités industrielles (ex. : aciéries, torchage de gaz) et des incendies de structure en milieu urbain peuvent être présentes dans ces données. De telles occurrences sont normalement supprimées du produit du système de cartographie des risques dont la qualité est contrôlée.

  1. Détection nocturne : c'est la période pendant laquelle le produit VIIRS est particulièrement réactif aux sources de chaleur favorisant ainsi la détection de panache
  2. De très grands incendies de forêt connaissant une croissance explosive accompagnée d'un développement de panache rapide/verticalement allongé. Une quantité suffisante de matière chaude doit entraîner le panache créant un signal thermique distinct (c'est-à-dire un signal qui dépasse de manière significative le fond de surface sans feu)
  3. Angle de vue élevé : c'est ce qui produira à terme les détections s'étendant au-delà du périmètre réel du feu. L'effet de parallaxe provoque le déplacement latéral du ou des pixels de détection de panache haut/surchauffé lorsqu'ils sont projetés sur le sol. Les pixels déplacés seront situés du côté du périmètre d'incendie, plus loin du centre de l'image et plus près du bord de la bande.

Les analystes d'images HMS essaieront d'identifier ces cas et prendront les mesures appropriées pour corriger les données d'incendie de sortie. Les utilisateurs travaillant indépendamment avec le produit de détection d'incendie VIIRS sont encouragés à rechercher des observations alternatives à partir des passages supérieurs satellites précédents/prochains acquis plus près du nadir chaque fois qu'ils sont confrontés à des pixels d'incendie suspects correspondant à la description ci-dessus.

Le FRP décrit un attribut de pixel d'incendie disponible avec la plupart des produits de détection d'incendie par satellite opérationnels de nos jours qui est directement lié au taux de consommation de biomasse pendant la phase active (flamme/couve) d'un incendie. Il s'agit d'une forme de caractérisation des incendies sous-pixels qui peut être utilisée comme entrée pour les calculs d'émissions d'incendies directs/indirects ainsi qu'à l'appui des applications de gestion des incendies. Les valeurs de FRP les plus élevées dans un périmètre d'incendie indiqueront potentiellement les segments les plus actifs/intenses de l'incendie, où l'on trouve des taux de libération d'énergie relativement élevés. Cela étant dit, le carburant, les conditions météorologiques et les conditions d'observation globales influenceront les valeurs absolues de FRP. Par conséquent, il convient d'être prudent lors de l'utilisation de ce paramètre. Par exemple, la valeur FRP d'un pixel de 50 MW dans un petit brûlage de prairie pourrait être associée au segment le plus intense de cet incendie alors qu'elle peut décrire la partie d'intensité la plus faible d'un grand incendie de forêt.

Les produits de détection d'incendie par satellite sont définis comme des données de niveau 2, s'appuyant donc sur les fichiers de radiance de niveau 1 en amont pour le traitement. La latence des données de niveau 1 varie considérablement entre le système d'orbite géostationnaire et polaire. Les données de niveau 1 du disque complet GOES deviennent disponibles dans

20-30 min de l'observation réelle, tandis que le plus petit secteur d'imagerie couvrant les États-Unis contigus (CONUS) est généralement disponible dans les 10-15 min de l'observation. Le traitement des données d'incendie GOES ajoute 5 à 15 minutes supplémentaires au temps de traitement. En comparaison, les données de niveau 1 de l'orbite polaire (MODIS, VIIRS) deviennent disponibles en 1 h 30 à 2 h 30 à partir du moment de l'observation, le traitement des données d'incendie ajoutant 5 à 10 minutes supplémentaires. Dans le cas des sorties HMS, la latence peut encore augmenter de 1 à 3 heures supplémentaires en moyenne lorsque les analystes d'images effectuent une analyse détaillée de l'évaluation de la qualité des données.

Cela dépend vraiment du type d'analyse impliqué dans l'étude. Le HMS est un système de surveillance des incendies et des fumées en temps quasi réel qui utilise les meilleures données satellitaires disponibles à tout moment. En conséquence, tout écart de données dû à des temps d'arrêt du système planifiés ou imprévus ou à d'autres interruptions de flux de données ne sera pas comblé. De plus, l'ajout et la suppression d'ensembles de données satellitaires au fil du temps peuvent introduire de grandes variations dans les performances du système. Par exemple, la mise en œuvre de S-NPP & NOAA-20 VIIRS 375 m et GOES/ABI 2 km a entraîné une augmentation significative du nombre de pixels de feu quotidiens générés par le système. De même, la cartographie de la fumée peut être grandement affectée par les conditions d'observation (le plus souvent en raison de l'interférence des nuages), ce qui peut conduire à une représentation incomplète de la couverture de fumée.