Redistricting) MapInfo
Щоб стало зрозуміліше, про що власне йдеться, уявімо сл. ситуацію. Припустимо, що в розпорядженні чиновників якогось муніципалітету є карта округів, з інформацією про населення в кожному окрузі:
Як видно на карті, представленій вище (до речі сказати, реальна карта 'нарізки' міських округів у м. Детройт, шт. Мічиган,США), в атрибутивній інформація містить дані про чисельність населення по округах (Cluster). Далі припустимо, що міським чиновникам спала на думку думка про оптимізацію / укрупнення округів - ну, скажімо, з 10-ти округів зробити 3. Але робити це (ясний пень :-) треба таким чином, щоб населення в цих нових округах було приблизно однаковим . (Погодьтеся, стандартне завдання для нарізки 'кластерів' за чисельністю населення, кількістю домогосподарств, кількістю виборців тощо). Так, ситуацію змалювали. Тепер переходимо безпосередньо до вирішення проблеми - йдемо (як вказано на рис. вище) менюВікно> Районування і потрапляємо в сл. форму:
Наступний крок. Вибираємо так звані район, що змінюється - тобто. область , до якої додаватиме дані з інших кластерів. Для цього просто тикаємо курсором в потрібну область (на малюнку нижче в зелену) і тиснемо кнопкуЗмінюваний районна панелі інструментів:
Далі дуже просто. Притискаючи клавішу Shift, виділяємо на карті кластери, які хочемо 'підлити' до спочатку обраного полігону. Програма автоматично прорахує потрібну статистику (можна перевірити з калькулятором) - кластер 2 у списку районів:
Тепер , якщо після виділення кластерів натиснути кнопкуДодати дорайонуна Панелі інструментів, програма 'соліє' зазначені області в один район:
Аналогічним, описаним вище чином, для зазначеного прикладу, створимо ще 2 нових райони і додамо до них кластери. Результуюча картинка новостворених 3-х округів зі "збалансованою" чисельністю населення приблизно по 310 000 чол. може виглядати так (після невеликих зовнішніх косметичних змін):
Таким чином, як бачите, інструментРайонуванняв ГІС MapInfo дає можливість моделювати (балансувати) 'нарізку' територій, використовуючи як критерій потрібну статистику з атрибутивних даних.