Kolik lidí je ohroženo hlukem, emisemi nebo stoletou vodou? Jaký je v záplavovém území domovní a bytový fond? Je ve vašem okolí dostatek potenciálních zákazníků? A je tu přímá ekonomická konkurence? I na takové otázky vám dnes může odpovědět statistika.
Ještě donedávna byla statistická data vztažena k území pouze formou zařazení do administrativních, v lepším případě podrobnějších statistických územních celků, což ale neumožňovalo odpovídat na přesněji prostorově formulované otázky. Díky využití moderních informačních technologií se situace postupně mění. Nyní je už od fáze sběru velké množství statistických dat prostorově určeno až do úrovně adresy.
S adresně orientovaným sběrem dat se v současnosti setkáme při celoplošném populačním cenzu, výběrových šetřeních v domácnostech, agrocenzu, statistickém šetření o kolaudaci budov a bytů či ve statistických registrech. Jde tedy především o údaje z oblasti demografie, sociální a zemědělské statistiky a z oblasti evidence ekonomických subjektů a budov, a to včetně bytů, a jejich technicko-ekonomických charakteristik. Data z produkce ČSÚ je možné dále obohacovat o údaje z administrativních zdrojů, jimiž jsou například základní registry veřejné správy nebo katastr nemovitostí.
Statistická data s vysokým prostorovým rozlišením mohou být relativně snadno a se značnou přidanou hodnotou prezentována a analyzována prostřednictvím pravidelných polygonových sítí grid. Mohou poskytovat variabilní územní pohledy na statistická data – statistické georeporty.
Výhody pravidelné polygonové sítě jsou zřejmé. Jednou z nich je nezávislost na časově a územně proměnlivé administrativní struktuře. Tím, že síť je pravidelná, jsou všechny prostorové jednotky stejně velké, a tedy vzájemně srovnatelné. Veškeré prezentované údaje jsou plně anonymizovány. Polygonová síť umožňuje také hierarchizaci prostorové prezentace a její přesnosti tím, že lze volit různou velikost buňky, samozřejmě při zachování pravidelnosti sítě. V neposlední řadě lze polygonovou síť kombinovat s dalšími datovými zdroji a uplatnit sofistikované geoanalytické metody, jako jsou například mapová algebra či geostatistika.
ČSÚ se v letech 2013–2014 aktivně podílel na projektu GEOSTAT 1B, jehož výsledkem je harmonizovaná panevropská čtvercová síť grid v rozlišení 1 km a rozpracované metody agregace a disagregace aplikované na datech ze sčítání lidu z roku 2011.
Sítě grid – přesnější prostorová informace
V kontextu požadavků na statistické výstupy představují pravidelné polygonové sítě (grid) nový fenomén. Území je rozděleno pomocí mřížky na stejně velké územní celky – buňky, které mají jednoznačný identifikátor a k nimž jsou přiřazeny zpravidla agregované statistické údaje.
Statistická informace se do buněk sítě přiřazuje v zásadě dvojím způsobem. Metodou první volby je agregace prostorově detailnějších statistických dat (down–top). Jde o metodu nejjednodušší a zároveň poskytující nejlepší výsledky, kdy typicky jsou na vstupu adresně lokalizovaná data.
Nejsou-li podrobnější statistická data k dispozici, lze použít metodu disagregace (top–down), která je již procesně náročnější. Ke zpřesnění původní lokace statistické informace využívá letecké či satelitní snímky a topografická data o území. Například u statistik přímo vázaných na populaci nebo na lidskou činnost jsou data rozpočítávána pouze do buněk pokrývajících sídelní lokality. Obě metody lze vzájemně kombinovat. Výsledkem je pak hybridní model grid.
Výstupy podle přání uživatele
Statistické georeporty je možno vnímat jako uživatelsky orientovanou službu, kdy si uživatel vymezí či jinak definuje své vlastní zájmové území a za danou oblast je mu poskytnut požadovaný statistický výstup. Tím mohou být například agregovaná a anonymizovaná data o počtu obyvatel, hustotě osídlení, věkové či vzdělanostní struktuře, dojížďce do škol a zaměstnání, migraci, porodnosti či úmrtnosti. Další významnou kategorií dat jsou údaje o bytovém a domovním fondu, jeho technicko-ekonomických charakteristikách včetně způsobu vytápění, topného média, použitého stavebního materiálu či počtu podlaží. Lze také získat údaje o ekonomických subjektech, jejich velikostních kategoriích, právní formě podnikání či ekonomické činnosti, jako jsou například výrobní zaměření zemědělských jednotek či objem zemědělské produkce.
Statistické geoinformace všude kolem nás
Statistické geoinformace se využívají při krizovém řízení, slouží jako podklady pro povodňové plány i pro integrovaný záchranný systém. Své místo mají také v oblasti životního prostředí při modelování vlivu zátěžových emisních a radiačních zařízení na své okolí a na obyvatelstvo nebo při tvorbě hlukových map. Nepostradatelné jsou v územním plánování při výběru vhodných lokalit pro investiční a bytovou výstavbu. Statistické geoinformace využívá státní správa a samospráva při optimalizaci sítě školských zařízení, autobusových a železničních linek či při modelování prostorových aspektů trhu práce. Jsou vyhledávané pro účely geomarketingu, neboť mohou sloužit jako územní podpora reklamní kampaně, při mapování zákazníků, optimalizaci sítě zákaznických a obchodních center, a svou roli hrají také v územní analýze vlivu konkurence. Zprostředkovaně se se statistickými geoinformacemi setkáme také při uzavírání pojistných smluv, kdy pojistné částky jsou ovlivněny kalkulací s přihlédnutím k prostorovým aspektům, jimiž jsou třeba záplavové nebo silně znečištěné oblasti. Poněkud stranou běžného uživatele pak zůstávají různé požadavky vnějších autorit: Eurostatu, Evropské komise nebo OSN.
Statistika&My, 5/2016
