Расчётно-графическая работа · глава 3

Глава 3. Создание карты плотности населения с использованием внешней базы данных

О чём эта глава: Финальная глава РГР: подключение глобального WMS-сервиса NASA GIBS, работа с растром плотности населения GPW — обрезка по границе региона и векторизация, кластеризация районов SQL-запросом с NTILE и сравнение двух независимых картин расселения на дополненном макете.
Пререквизиты: Глава 1 (база региона с данными Росстата, макет) и глава 2 (оконные функции). Протоколы OGC — вопросы к зачёту № 28–30.
Формат сдачи: Отчёт — продолжение того же файла (doc, docx или pdf).

1. Методические указания (как делать)

Добавьте NASA GIBS WMS:
- откройте меню Слой → Добавить слой → Добавить слой WMS/WMTS;
- в открывшемся окне нажмите кнопку «Создать»;
- вбейте любое удобное для вас название в поле «Название»;
- URL-адрес: https://gibs.earthdata.nasa.gov/wms/epsg4326/best/wms.cgi;
- нажмите «ОК»;
- нажмите «Подключиться».

Если всё сделано верно, вы увидите список слоёв:

Внимание! Происходит подключение по сети интернет! Отсутствие стабильного подключения делает невозможным выполнение задания!

Найдите и добавьте слой из группы Population Density:
- не забудьте перед добавлением поменять формат на TIFF;
- слой — GPW_Population_Density_2020.
Откройте векторный слой границ региона (проект с плотностью населения) и соотнесите со слоем GPW_Population_Density_2020: совпадает ли распределение?

Сохраните файлы локально:
- временно по очереди убирайте видимость всех слоёв, кроме GPW_Population_Density_2020, для экспорта;
- Проект → Импорт/экспорт → Экспорт изображения;
- разрешение — не менее 200 dpi.

Примечание Экспортируется тот экран, что у вас сейчас открыт! Данные сохраняйте в формате TIFF.

Откройте полученные растры и обрежьте их по векторному слою:
- Растр → Извлечение → Обрезать растр по маске;
- исходный слой — ваш растровый слой; слой маски — векторный слой региона.

После обрезания растра получится следующая картинка (пример на Нижегородскую область):

Векторизуйте полученный слой: Растр → Преобразование → Создание полигонов (растр в вектор).

Измените стиль отображения: символизация по диапазонам значений; режим — Равное количество (квантиль); классов — 10.

Для вашего слоя с данными Росстата и векторными границами выполните следующий запрос:

WITH "clusters" AS (
  SELECT
    "id",
    "geom",
    "Nizhnie_Novgorod_All",
    NTILE(4) OVER (ORDER BY "Nizhnie_Novgorod_All") AS "cluster_id"
  FROM "Lebedev_Nizn"
)
SELECT
  "cluster_id",
  COUNT(*) AS "num_regions",
  SUM("Nizhnie_Novgorod_All") AS "total_population",
  ST_Union("geom") AS "cluster_geom"
FROM "clusters"
GROUP BY "cluster_id"
ORDER BY "cluster_id";

Число кластеров в примере — 4 (NTILE(4)); вам нужно подобрать своё количество.

Для созданного слоя запроса сделайте оформление по total_population; настройки — из пункта 8.

Возьмите макет из главы 1 и дополните его результатом векторизации. Укажите в подписях, какие данные легли в основу.

2. Демонстрация: как NTILE делит данные на корзины

Оконная функция NTILE(k) сортирует строки по указанному выражению и раздаёт им номера корзин от 1 до k так, чтобы в корзинах оказалось поровну строк (лишние достаются первым корзинам). Это простейшая кластеризация «по рангу»: она делит районы на группы по населению независимо от того, насколько велики разрывы между значениями. Подвигайте ползунок k и посмотрите, как перераспределяются те же 16 районов (числа иллюстративные, тыс. человек).

Демонстрация: NTILE(k) OVER (ORDER BY население) k = 4

Заливка кодирует номер корзины cluster_id. Обратите внимание: NTILE выравнивает количество строк в корзинах, а не суммы населения — поэтому в отчёте нужно оценивать, осмысленны ли получившиеся кластеры, и подбирать k.

NTILE и k-средних NTILE кластеризует по рангу одного показателя. Полноценная кластеризация k-means учитывает расстояния до центров кластеров и умеет работать с несколькими признаками; в отчёте требуется дать комментарий, что такое NTILE и как он участвует в процессе кластеризации, в сравнении с k-means.

3. Состав отчёта

Дать описание WMS/WMTS-слоёв в QGIS (что это). Оформить как источник.
Дать описание NASA GIBS WMS API. Оформить как источник.
Дать комментарий, какие данные были вами получены. Оформить как источник.
Показать обрезанный растр. Дать комментарий, насколько плотность населения совпадает или не совпадает с векторными границами.
Показать результат векторизации. Дать комментарий, какие районы вашего региона слились по результатам векторизации.
Описать процедуру кластеризации векторных границ при помощи SQL-запроса. Дать комментарий, что такое NTILE и как он участвует в процессе кластеризации (k-means). Оформить как источник.
Показать варианты при разном количестве кластеров. Указать, на каком варианте остановились.
Привести дополненный макет. Произвести сравнение.

Комментарий к пункту 8 Обратите внимание, что по результатам запроса группировка произошла вокруг «административного центра» (в середине тёмно-зелёной области находится Нижний Новгород), тогда как при векторизации, напротив, объединились малочисленные субъекты.

Чек-лист отчёта · глава 3

Описание WMS/WMTS-слоёв (как источник)
Описание NASA GIBS WMS API (как источник)
Комментарий о полученных данных (как источник)
Обрезанный растр + сравнение с векторными границами
Результат векторизации + слившиеся районы
Описание кластеризации: NTILE и k-means (как источник)
Варианты числа кластеров + выбранный вариант
Дополненный макет + сравнение картин расселения

Контрольные вопросы

WMS (Web Map Service) — стандарт OGC для получения карт по сети: сервер по запросу отдаёт готовое изображение указанного охвата и слоя. Данные не хранятся локально — нужен стабильный интернет; для дальнейшей обработки слой экспортируется в TIFF.
Растр → Извлечение → Обрезать растр по маске: исходный слой — растр плотности населения, слой маски — векторный полигон границ региона. Обе выборки должны быть в согласованных системах координат.
Векторизация превращает связные области растра с одинаковым значением в полигоны. Соседние районы с близкой (после квантования) плотностью попадают в одну область и сливаются в один полигон — деталь, которую требуется прокомментировать в отчёте.
NTILE(k) сортирует строки по показателю и раздаёт номера корзин 1…k с равным числом строк в каждой — кластеризация по рангу одного признака. K-means минимизирует расстояния объектов до центров кластеров, учитывает величину разрывов между значениями и работает с несколькими признаками; NTILE проще, но границы корзин могут разрезать близкие значения.
После присвоения районам номеров корзин NTILE строки группируются по cluster_id, и ST_Union сливает геометрии районов каждой корзины в одну мультигеометрию — получается слой кластеров, который можно оформить по total_population.
Запрос NTILE группирует по абсолютному населению районов — группировка происходит вокруг административного центра (в примере — Нижнего Новгорода). Векторизация растра плотности, напротив, объединяет малонаселённые территории со сходной плотностью. Это две разные меры расселения: сумма по административной единице и локальная плотность на клетку растра.

Источники

NASA Global Imagery Browse Services (GIBS) : [сайт]. — URL: https://www.earthdata.nasa.gov/engage/open-data-services-software/earthdata-developer-portal/gibs-api (дата обращения: 18.08.2026).
Gridded Population of the World (GPW), v4 — SEDAC : [сайт]. — URL: https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/collection/gpw-v4 (дата обращения: 18.08.2026).
PostgreSQL 15 Documentation. Window Functions (NTILE) : [сайт]. — URL: https://www.postgresql.org/docs/15/functions-window.html (дата обращения: 18.08.2026).
OGC Web Map Service (WMS) Standard : [сайт]. — URL: https://www.ogc.org/standards/wms (дата обращения: 18.08.2026).