Na naszej stronie korzystamy z cookies (ciasteczek) umożliwiających zapisywanie informacji na urządzeniu użytkownika. Zapoznaj się z naszą polityką prywatności oraz opisem jak zablokować cookies. Kontynuując przeglądanie naszej strony wyrażasz zgodę na pozostawianie cookies zgodnie z Twoimi bieżącymi ustawieniami przeglądarki.

Zezwalaj
Wprowadź minimum 3 znaki

Wyszukiwarka

Wyszukiwanie frazy: "multiplicatively weighted voronoi diagra"
Oleksiy Gnatiuk, Serhii Puhach, Kostyantyn Mezentsev

The paper explores the application of the gravity model, namely the delineation of the urban predominant influence areas via the generation of the multiplicatively weighted Voronoi diagram, to the socio-economic regionalisation and administrative territorial division of Ukraine, including the existing state of affairs and several proposals on their improvement. The research uses quantitative statistical data on interregional migration and rail passenger traffic within the country, processed via the Statistica analytics software, and a subsequent spatial analysis conducted by GIS. The findings suggest that the gravity model can serve as a tool for optimisation the administrative territorial division, as well as for the delineation of the planning regions and urban hinterlands. At the same time, it has certain limitations and should not be treated as a panacea for regional planning and development.

Robert Kudłak, Wojciech Kisiała, Jędrzej Gadziński, Wojciech Dyba, Bartłomiej Kołsut, Tadeusz Stryjakiewicz
Celem artykułu jest identyfikacja oraz analiza przestrzennego zróżnicowania uwarunkowań społeczno-ekonomicznych kształtujących popyt na rynku samochodowym wśród klientów indywidualnych. W postępowaniu badawczym zmierzającym do realizacji założonego celu wykorzystano metody i modele ekonometrii przestrzennej. Zakresem przestrzennym objęto Polskę w układzie powiatów, a zakres czasowy wyznaczają lata 2010–2015. Wyniki badania dowiodły, że do pozacenowych czynników kształtujących popyt na nowe samochody w Polsce należy zaliczyć przede wszystkim poziom zamożności potencjalnych konsumentów. Uzupełniającą rolę odgrywały: sytuacja demograficzna, poziom rozwoju lokalnego oraz poziom zaspokojenia potrzeb motoryzacyjnych. Pogłębiona analiza w postaci geograficznie ważonej regresji (GWR) wykazała, że zidentyfikowane uwarunkowania wykazują zmienność przestrzenną, co może uzasadniać duże zróżnicowanie poziomu motoryzacji w Polsce.