Czy autokorelacja przestrzenna ma znaczenie w kontekście planowania i oceny zrównoważonego rozwoju regionalnego?

Abstract

Dążenie do osiągnięcia różnych wymiarów zrównoważonego rozwoju zobowiązuje władze społeczne do zaangażowania się w bardziej gruntowne monitorowanie zbiorowej podaży i popytu, m.in. w sferze ekonomicznej, szczególnie w kontekście geograficznym. W rezultacie, nakłady i wydajność na które ma to wpływ, jak również zasoby/towary/usługi do wykorzystania oraz generowane odpady, które występują i są oznaczone pośrednio lub bezpośrednio w przestrzeni geograficznej, są wyraźnymi nośnikami autokorelacji przestrzennej. Wykorzystanie tej prawie wszechobecnej właściwości danych georeferencyjnych pociąga za sobą możliwość wspierania wydajnych i skutecznych przedsięwzięć w zakresie zrównoważonego rozwoju. Losowy dobór próby metodą tesalacji warstwowej w celu monitorowania zanieczyszczenia środowiska nawiązuje do jednego z przykładów tego twierdzenia. Artykuł ilustruje ten przykład poprzez analizę jakości powietrza w Polsce w 2023 roku. W ten sposób struktura oparta na wyidealizowanych tesalacjach zostaje przełożona na strukturę polskich okręgów administracyjnych; to przekształcenie metodologiczne umożliwia organizacjom rządowym uczestniczenie w każdym planowanym monitorowaniu oraz jego nadzorowaniu bez dodatkowych komplikacji prawnych. Przypadkowe odkrycia naukowe obejmują wstępne rozszerzenie zbioru standardowych kształtów wielokątów (np. kwadratów i sześciokątów) o trapezy w celu pobrania próbek przestrzennych oraz ewentualność, że wpływ autokorelacji przestrzennej na statystyki oparte na projektach może mieć znaczną przewagę nad naruszeniem konwencjonalnego przykazania zrównoważonego losowego pobierania próbek. Wniosek jaki się nasuwa w trakcie analiz streszczonych w niniejszej publikacji dowodzi, że autokorelacja przestrzenna ma znaczenie w planowaniu i ocenie zrównoważonego rozwoju regionalnego.