§ 62. Анализ по картам взаимосвязей и динамики явлений

По картам выполняют также выявление взаимосвязей и динамики явлений.

При сопряженном изучении ряда карт для выделения и оцен­ки формы и тесноты пространственных и временных связей между явлениями используют хорошо разработанный аппарат корреляцион­ного анализа, позволяющий оценить уровень зависимости между ве­личинами, отображенными на картах.

Чаще всего применяется коэффициент парной корреляции (г), который отражает тесноту связи между двумя явлениями, если она близка к прямолинейной (например, между продолжитель­ностью солнечного сияния и испарением с суши, количеством осад­ков и плотностью посевных площадей, удельным весом почв, оп­тимальных для жизнедеятельности столбнячной палочки, и заболе­ваемостью населения столбняком и др.).

Если коэффициент корреляции равен +1 или —1, это значит, что между явлениями существует полная (функциональная) связь,

,

Поле ко

рреляци

Л

г=0.6

\ , \

•

"-v

^

\ \

"ч

N. "Ч

\

ч

ч ч

■V

Ч

ч •

ч ч

ч ч.

ч <■ ч

V.

ч*

' 1

ч \ >

""^,

-^-

^-•J

\ \ к

—*-Б

107 Ш 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 Годовая суммарная радиация,в ккал на кв.см Рис. 205. Расчет коэффициента корреляции по картам:

А ■-- средний годовой сток в л/с-км²; Б- годовая суммарная радиация в ккал/см'. На карте АБ в чис­лителе показатели, снятые с карты А, в знаменателе — с карты £; С — поле корреляции

Прямая в первом случае или обратная во втором. Когда г близок к Нулю, связь между явлениями отсутствует, а, например, при г = 0,7 'фиксируется существенная или тесная связь между явлениями.

До расчета коэффициента корреляции полезно оценить тесно­ту связи путем построения графика поля корреляции (рис. 205). Для этого по осям откладывают значения величин а, и b_t, сня-

272

273

<

тых с карт А и В в /-точках. На этих картах представлены явления, между которыми желаем оценить тесноту связи. По конфигурации поля без каких-либо расчетов можно заранее судить о степени связи. Если точки на графике очень разбросаны и бессистемно рас­положены, это значит, что коррелятивная связь отсутствует, но их кучное, вытянутое в виде узкой полосы положение показывает, что связь между явлениями существует и чем полоса уже, тем она сильнее.

Если необходимо оценить связь между тремя или четырь­мя явлениями, применяют коэффициенты множественной корре­ляции.

По картам можно не только исследовать форму и тесноту свя­зи между явлениями, но и изучить динамику природных и обществен­ных процессов, причем не только разнообразными картографиче­скими средствами, передающими движения и отображающими про­странственные изменения явлений во времени, но и путем сопо­ставления «статичных карт», отображающих состояние явления на определенный отрезок времени. Конкретизируя сказанное, на рисун­ке 206 по разновременным картам показана динамика сокращения очагов малярии и заболеваемости населения Таджикской ССР за 1949—1964 гг.

Распространенным средством научного исследования стало при­влечение карт для прогнозирования процессов и явлений природ­ного и (или) общественного характера, т. е. их использование для предвидения размещения и состояния явлений в пространстве и их динамики во времени.

Различают прогнозы пространственные и временные. При про­странственном прогнозе хорошо изученное явление на ограничен­ной территории интерполированием или экстраполированием' пере­носится на пространства еще мало изученные с учетом взаимо­связи и взаимозависимости между компонентами среды, обусловли­вающими прогнозируемое явление. Здесь карта, показывающая раз­мещение одного из взаимосвязанных явлений, используется для определения мест локализации другого явления, вне эталонных участков.

Например, карта природных предпосылок клещевого энцефа­лита часто строится по карте распространения клещей — перенос­чиков болезней; прогнозно-металлогенические карты составляются с учетом закономерностей распространения рудных месторождений и т. д. Индикационные геоботанические карты, на которых расти­тельность выступает в роли индикатора изменений условий биогеоце­ноза (материнских пород, почв, вод и т. п.), используется для прог­нозирования других компонентов, отсутствующих на карте. Следо­вательно, по карте растительности, которая легко составляется по материалам аэрофотосъемки (по сравнению с геологической, почвен­ной, гидрогеологической и т. д.), прогнозируется распространение других компонентов среды.

Временными прогнозами пытаются предвидеть будущие качест­венные и количественные характеристики состояния и свойств ком-

274

Рис. 206. Разновременные карты, характеризующие динамику явлений

Понентов биосферы. К таким картам относятся, например, синопти­ческие (предсказание развития явлений, быстро меняющихся во вре­мени,— циклонов и антициклонов, теплых и холодных атмосферных фронтов, зон осадков и т. д.), загрязнения окружающей среды (воздушного и водного бассейнов, почв и т. д.) и другие. Основным Способом такого прогнозирования служат учет и экстраполяция Количественных показателей явления, установленных по разновре­менным картам. Чаще всего прогноз во времени по существу явля­йся и пространственно-временным прогнозом (например, те же си­ноптические карты, где картографируемое явление прогнозируется и J0 времени, и в пространстве). В медицинской географии состав­ляются карты природных предпосылок (потенциальных ареалов) Ifболеваемости, исходя из биогеохимической ситуации, биоклимати-Ческих показателей, распространения почвенных инфекций и инвазии (Природных очагов болезней и т. д. На этих картах показывается ^расширение и сужение нозоареалов во времени и пути их переме­щения в пространстве.

Таким образом, картографический метод исследования, как осо-ЫЙ научно-исследовательский метод использования карт, располага-г значительным числом приемов для изучения свойств самых ■Знообразных географических объектов и явлений, определения их "Мичественных характеристик, взаимосвязей и взаимозависимос-й, закономерностей их размещения в пространстве и во вре-ни.

275