Методика создания оценочных карт. Моделирование оценочных синтетических характеристик.
Для синтезирования разнородных показателей нами вычислялись интегральные синтетические характеристики, оценивающие перспективность выделов для целей развития экотуризма на основе всего комплекса доступных показателей. Для этих целей использовалась методика, предложенная В.С. Тикуновым Построение моделей, ориентированных на создание оценочных синтетических карт осуществляется при условии гомогенности территориальных единиц рекреационных районов, формирующих таксоны, которые должны быть иерархически упорядочены между собой.
Данный алгоритм позволяет получать синтетические характеристики оценочного положения территориальных единиц по единой шкале и ранжировать данные территориальные единицы на основе этих оценок. Суть алгоритма такова. Все территориальные единицы характеризуются набором показателей, которые прежде всего следует нормировать в нашем случае это 113 рекреационных районов, для чего удобно использовать формулу X X0 X , 1, 2, 3 n, max min X0 1, 2, 3 m, где n количество территориальных единиц m количество показателей X 0 - наилучшие или наихудшие для каждого показателя оценочные значения например, наиболее благоприятные для целей развития спортивного туризма, для целей строительства, сельского хозяйства и. т. д max min экстремальные значения показателей, наиболее отличающиеся от величины 0 max min min, если min 0 max 0 , max min max, если min 0 max 0. Данная нормировка дает возможность соизмерить данные между собой с содержательных позиций и выразить отклонение всей системы показателей от наилучших или наихудших оценочных значений. Нормировка, кроме того позволяет установить количественные соотношения между значениями оценочных характеристик для исходных территориальных единиц или для выделяемых в последующем таксонов Тикунов, 1997 . В данной работе мы рассматривали нормированные показатели как приведенные к своеобразной соизмеримой форме, найдя и суммарное значение по формуле S m 1 X - X0 1, 2, 3, n max min X0 1, 2, 3, m Такие величины приближенно характеризуют оценочное положение территориальных единиц за счет того, что чем сильнее их показатели отличаются от наилучших Х0 в нашем случае от наихудших, тем величина S будет больше.
Величина S может быть равна нулю, если весь комплекс показателей территориальных единиц совпадает с наилучшими значениями, и S будет равна m, если этот комплекс по всем показателям будет максимально отличатся от X0. Чем больше величина S, когда X0 задана наилучшими значениями, тем хуже синтетическая оценка оценочная характеристика у соответствующей территориальной единицы и наоборот для наихудших значений. Средние для таксонов величины S позволяют дать им качественные характеристики оценки, например, как очень плохие, плохие, хорошие и т.д а также количественно, хотя и в грубой форме, их сопоставлять между собой.
Следующий этап моделирования связан с выбором мер различия между территориальными единицами.
Рассчитав меры различия в многомерном признаковом пространстве между всеми точками, символизирующими территориальные единицы, получим матрицу D n n. Однако, с целью ранжирования территориальных единиц по шкале их интегрального оценочного положения вместо расчета всей матрицы D, достаточно вычислить лишь один вектор для условной территориальной единицы, комплекс показателей у которой является вектором X0. Этот вектор различий d0 показывает степень удаленности близости всех реальных территориальных единиц от условной, имеющий наилучшее или наихудшее оценочные условия Х0 . Для выделения таксонов достаточно лишь разделить на однородные группы предварительно ранжированные по возрастанию значения вектора d0 и тем самым распределить по таксонам исходные территориальные единицы.
Для этих целей существует несколько модификаций алгоритма Тикунов, 1985г Прежде всего вычисляются приращения последующих ранжированных значений вектора оценочных характеристик d0 над предыдущими.
Из набора n-1 приращений находится минимальное, и связываемые им территориальные единицы объединяются в од