把英雄從網格領回街區

格網是什麼

現在我都記得,小時候有一款很火爆的PC遊戲叫做「英雄無敵」,之所以時隔這麼多年都還記得是因為他有個特點,裡面的英雄是在一種類似蜂窩的六邊形網格地面移動位置的,同時,不同的英雄擁有不同的攻擊射程,射程也是按相距格子的數量計算的。所以說白了,計算格子數就是這個遊戲的核心玩法。

後期版本以方格來劃分戰場,跟棋盤一樣。早期用六邊形進行劃分,擁有更豐富的戰鬥靈活性和策略性。

可我們知道,這種計步制的遊戲能存活到現在的只能是極少了。因為有了很多更複雜,更靈活的新選擇,我們厭倦了一直被限制在格子里,並且只能移動規定的距離。於是,我們見到了從格子里走出來的英雄變成了如今的「英雄聯盟」,甚至還有能跳傘也能潛水的「吃雞」漢子。

這得益於硬體性能的飆升和遊戲引擎的改進,遊戲設計師已經可以實現越來越複雜精妙的場景和策略。而現實中,很多地理數據的分析師和研究者還是在格子划出來的區域里做分析,展示,甚至決策。那有沒有比格網更好的選擇呢,當然是有,保證不到最後就告訴你。

為什麼還在用網格

網格化處理地面,然後用格子統計落在裡面的各種東西,這是一種很機智的處理方式。當我們需要比行政區級別(一般是區縣級,有時候會到鄉鎮街道級)更細粒度的統計單元的時候,我們是沒有很多選擇的,要麼問人要,可是國家會給你地理國情普查小區或者人口普查小區的統計單元嗎;要麼自己做,如果是小區域的,還可以自己對著遙感影像矢量化,如果要做的是一座城市的分析,那矢量化的成本幾乎是不可接受了。

最後一條路就是格網化,簡單快速,有時候甚至會被他的簡潔產生的美感吸引,再要是做成六邊形格網的話,那真的叫賞心悅目,嗯。

但如果我們橫向比較一下其他國家做的分析,他們為什麼都不用網格,我們不僅承認而且羨慕,那是因為人家已經有了劃分到家門口的地理區劃,並且開放,免費拿。美國人口普查局將全國劃分成8級區劃,最細粒度一級是block,而一個block一般是20-50戶人口。所以我們使用格網與其說是一種選擇,不如說是一種無奈的妥協。

網格的缺陷也和他的好處一樣明顯主要有兩個方面:

格網的尺度不好控制

要使用網格,先要創建網格,創建網格的重要參數就是格子的寬度,這個寬度可以任意選擇,但一個研究區域只會用同一種寬度的格子,同一種寬度的格子怎麼能既照顧到需要集中關注的高密度區域,又適宜地表達低密度的地方呢?

規則的多邊形邊界和複雜多變的用地類型天然的矛盾

格子不會考慮橫跨的高速公路對道路兩邊的天然隔離,格子也不會考慮一所醫院和一片購物中心的用地類型有什麼差異。

要化解這些尷尬,需要有一套依據道路等級和自然分界線劃分的細粒度的自然街區區劃,湊巧,我們已經幫你完成了這個願望。

先說使用自然街區很明顯的一點好處是,研究相鄰區域的關係,再也不用感受格網造成的尷尬了,真相鄰還是假相鄰一眼便知。

使用網格還可能對分析結果造成比較嚴重的偏差,直接影響最終決策。由於網格內的地塊性質往往非單一,不純凈,容易造成多種地塊混合後的高低屬性的互相掩蓋,真正的土地性質得不到表現。

如果使用大範圍格網統計的數值做多因素之間的關聯分析,很難得到比較準確的結果,因為各類性質的土地混合單元體現不出真正的地塊性質。在地理學上,格網一般只用在對自然資源和環境的分析中,城市和社會研究對此十分謹慎。

沿街道劃分的自然街區對此就具有天然優勢,因為各等級街道是人口的隔離和聚攏的自然表現,小巷衚衕可以把附近的人聚攏在一塊,高速路和主幹道卻把一塊地切割成比較獨立的活動區域,這種符合情理的劃分方式會為各種各樣的分析提供可靠性上的保障。

即使不使用網格作為分析的單元,而只是當做整合多種數據源的容器也是不適合的。有規則邊界的格網很難兼容其他面狀的地理區塊,比如居住小區面,大學的範圍,公園的範圍,都不能放進一個格子里,遭到格子的切分就不能完整地分析;房產板塊的面也不會剛好都落在格子里;快遞,外賣的配送區域,地推人員的負責分區也都不可能依據格子的劃分來開展業務,不合情理的劃分會嚴重拉低工作效率。在這些場景下,自然街區作為多源數據的容器會是他們的必然選擇。

自然街區的優勢

我們回顧一下自然街區對比網格的優勢:

更精確的描繪真實世界

自然街區不會做無意義的劃分,也不會遺漏真實造成的隔離。

更準確的抓住事物聯繫

自然街區不會混淆高低,任何因素都不應該「被平均」,準確的分割才能抓住任何細微的聯繫。

更兼容的關聯業務數據

自然街區才有資格說,「都到我碗里來」。

最後是總結和推廣時間

在大數據「平民化」發展的趨勢下,每個企業,每個人都可能採集到十分豐富的地理數據,越來越多的人想著的如何讓躺著的「石油」流動起來,流到客戶的「發動機」里,為客戶產生價值,這就需要更多貨真價實的研究和產品,地理格網已經很難滿足對分析精度的要求,採用更真實,更準確,更兼容的地理統計單元是發展的必然趨勢。

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文/Qing

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