План исследования причин и последствий сельской депопуляции в горных районах Грузии (с методами сбора данных, картографическими слоями и возможными пространственными моделями прогнозирования).
1. Цели и масштаб исследования
- Основная цель: выявить детерминанты депопуляции, её пространственно-временные паттерны и спрогнозировать возможные сценарии на 10–30 лет.
- Масштабы: административные единицы (село, муниципалитет) + сетка (например 1 km или 100 m) для пространственного анализа.
2. Данные и методы сбора
- Административные и статистические данные:
- Переписи населения, ежегодные демографические регистры (рождения, смерти), миграционные регистрационные данные.
- Экономические индикаторы (уровень занятости, доходы, сельхозплощади).
- Источники: Национальная служба статистики Грузии, муниципальные органы.
- Полевые исследования:
- Выборочная household survey (анкеты по миграционным мотивам, доходам, намерениям), ключевые интервью с местными лидерами, фокус‑группы.
- Стратифицированная выборка по возрасту/полу/типу хозяйства; размер выборки рассчитывается по стандартной формуле для долей (включая дизайн‑эффект).
- Дистанционное зондирование и кадры:
- Временные ряды Sentinel/Landsat/Planet для LULC изменений; индексы NDVI/NDMI; ночные огни (VIIRS/DMSP) для экономической активности.
- Административные карты и реестры:
- Кадастр земель, границы населённых пунктов, маршруты миграции/традиционные пастбища, туристическая инфраструктура.
- Дополнительные источники:
- Климатические ряды (темп., осадки), стихийные бедствия, доступность услуг (школы, медпункты), транспортные данные (дороги, состояние).
3. Необходимые картографические слои (рекомендуемые)
- Растровые:
- DEM (высотная модель), производные: уклон, aspek\t.
- LULC (многоступенчатый классификатор по годам), NDVI временные ряды.
- Климатические растр(темп., осадки), ночные огни.
- Векторные:
- Адм. границы, точки населённых пунктов с населением по годам.
- Дороги/тропы, рынки, сервисные объекты (школы, клиники), гидрография.
- Кадастровые участки, охраняемые территории, туристические объекты.
- Социально-экономические атрибуты:
- Демография по возрасту/полу, показатели занятости, сельхозугодья, миграционные потоки.
4. Предобработка и первичный анализ
- Временная нормализация LULC; выравнивание разрешений; пространственная привязка урбанистических точек.
- Вычисление индикаторов: плотность населения, темпы изменения населения $r=\frac{P_{t2}-P_{t1}}{P_{t1}}$, чистая миграция $\Delta P=B-D+I-E$.
- Оперативный EDA: карты изменений, гистограммы, корреляции.
5. Пространственный анализ (исследовательский)
- Пространечная автокорреляция:
- Moran's I: $I=\frac{n}{W}\frac{{\sum }_i{\sum }_j{w}_{ij}(x_i-\bar{x})(x_j-\bar{x})}{{\sum }_i(x_i-\bar{x}{)}^2}$.
- Локальный Gi* для горячих/холодных точек.
- Кластеризация и обнаружение аномалий: кластерный анализ, Getis‑Ord Gi*, Kulldorff scan.
- Анализ доступности: расчёт расстояний/времени до ближайших услуг (network analysis).
6. Модели причинности и прогнозирования (варианты)
- Регрессионные подходы:
- OLS + проверка на автокорреляцию; Spatial Lag Model (SLM): $y=\rho Wy+X\beta +\epsilon$.
- Spatial Error Model (SEM): $y=X\beta +u,u=\lambda Wu+\epsilon$.
- GWR (Geographically Weighted Regression): $y_i={\beta }_0(u_i,v_i)+\sum _k{\beta }_k(u_i,v_i)x_{ik}+{\epsilon }_i$.
- Байesianские и иерархические спatio‑temporal модели для учёта неравномерности и неопределённости.
- Модели взаимодействия/миграции:
- Гравитационная модель: $T_{ij}=k\frac{P_i^{\alpha }{P}_j^{\beta }}{d_{ij}^{\gamma }}$, калибровка по наблюдаемым потокам.
- Агент‑ориентированные и клеточные модели:
- ABM для моделирования индивидуальных миграционных решений; CA для распространения застройки/отсевов.
- Машинное обучение:
- Random Forest, XGBoost с пространственной кросс‑валидацией для прогнозов убыли населения; важность факторов.
- Простая демографическая проекция:
- Дискретная: $P_{t+1}=P_t+B-D+I-E$; экспоненциальная модель: $P_t=P_0{e}^{rt}$.
7. Валидация моделей и неопределённость
- Пространственная кросс‑валидация (block CV) для ML моделей.
- Метрики: RMSE, MAE, AUC (для классификации депопуляционных ризков), WAIC/DIC для байесовских моделей.
- Сценарии чувствительности: базовый, пессимистичный, оптимистичный (изменение экономических стимулов, инфраструктуры).
8. Оценка последствий (индикаторы и методы)
- Экологические: изменение пашен/пастбищ, эрозия (с использованием DEM и LULC), деградация земель (NDVI).
- Социальные: старение, утрата услуг, школы/аптеки закрываются — анализ доступности во времени.
- Экономические: сокращение сельхозпроизводства, снижение доходов, потеря локальных рынков.
- Культурные: исчезновение традиций, миграция молодёжи — качественный анализ интервью.
9. Выходы и визуализация
- Карты: скорость изменения населения, горячие точки депопуляции, сценарии прогнозов.
- Интерактивные дашборды (включая слоистые варианты по годам).
- Отчёт с рекомендациями политик (инфраструктурные инвестиции, поддержка малых ферм, программы возврата).
10. Практическая последовательность работ и сроки (пример)
- Месяц 0–2: постановка задач, сбор вторичных данных.
- Месяц 2–5: предобработка, дистанционный анализ, разработка анкеты.
- Месяц 5–8: полевые опросы, квалифицированные интервью.
- Месяц 8–12: пространственный анализ, моделирование, валидация.
- Месяц 12–15: сценарии, визуализация, рекомендации.
11. Риски и этика
- Неполные миграционные данные, погрешности в переписях, сезонная миграция — учитывать в дизайне выборки.
- Конфиденциальность личных данных при опросах; согласие респондентов.
Кратко: комбинировать дистанционное зондирование, официальную статистику и полевые опросы; применять исследовательские пространственные методы (Moran's I, Gi*), регрессионные и пространственные модели (SLM/SEM, GWR), модели миграции (гравитация), ABM/CA и ML‑подходы для прогноза; валидировать через пространственную CV и сценарный анализ; формировать карты и рекомендации для политики.