مشكلة الوحدة المساحية المعدلة في نظم المعلومات الجغرافية
(دراسة تطبيقية على الكثافة السكانية)
الملخص
تهدف الدراسة إلى تحليل أثر مشكلة المقياس المكاني كأحد الأبعاد الرئيسية لمشكلة الوحدة المساحية المعدلة باستخدام البيانات السكانية لمدينة جازان، وتقييم تأثير تغيير حجم الشبكات على نتائج التحليل المكاني، وإبراز أبعاد المشكلة والتأكيد على مراعاة تأثير المقياس في البيانات المجمعة. متبعة المنهج التحليلي المكاني مرورا بثلاث مراحل بدأت ببناء ثلاث شبكات مكانية (200م، 400م، 800م) اعتمادا على شبكة (100م)، لبيانات التعداد السكاني لعام 2022م، ثم حساب الكثافة السكانية في الوحدات المساحية الأربعة وصولا لإجراء تحليلات تأثير المقياس على الوحدة المساحية المعدلة كالإحصاء الوصفي وتحليل موران العام والمحلي لإنتاج الرسوم البيانية والخرائط. وقد توصلت الدراسة إلى أن متوسط الكثافة السكانية ينخفض تدريجيا بزيادة حجم الشبكة، وتناقص الانحراف عن التوزيع الطبيعي بشبكة (800م)، ليبدو التوزيع متماثلًا نسبيًا. وأظهرت الخرائط تغير نمط الكثافة مع زيادة حجم الوحدة المكانية، فقدمت الشبكات الصغيرة تمثيلا أكثر دقة وتفصيلًا للتباين المكاني، بينما قدمت الشبكات الأكبر نمطًا أكثر تعميمًا وتجانسًا. وظهرت قيمة مؤشر موران العام غير ثابتة مع تغير المقياس، فقدمت الشبكة الأصغر (100م) مستوى عاليًا من التجمع المكاني المحلي، وكذلك الشبكة الأكبر800) م) ولكن ربما نتيجة لتجمعات أوسع وأقل تفصيلًا. كما أظهرت المخططات الانتشارية لموران المحلي في الكثافة السكانية تأثر درجة الارتباط المكاني بين الكثافة السكانية وقيم الجوار بتغير حجم الوحدة المكانية. وأظهرت أشكال تحليل موران المحلي للكثافة السكانية بمدينة جازان نمطًا تدريجيًا واضحًا يعكس أثر المقياس المكاني ضمن مشكلة الوحدة المساحية المعدلة (MAUP). فعند استخدام الشبكة الدقيقة (100م)، تميّزت الخريطة بانتشار واسع للتجمعات العالية والمنخفضة في أجزاء مختلفة من المدينة، لترصد تفاصيل مكانية دقيقة، كالتجمعات المتطرفة والانتقالات الموضعية بين الكثافات. بينما قدمت شبكة (800م)، الحد الأدنى للتجمعات، مع غياب شبه كامل للتفاصيل الموضعية؛ مما يدل على زيادة التعميم للنمط المكاني وفقدان معظم العلاقات المحلية الدقيقة. وأخيرا تبرز نتائج الدراسة تأثير المقياس المكاني ضمن مشكلة الوحدة المساحية المعدلة على نتائج التحليل المكاني؛ لذا توصى الدراسة بضرورة استخدام تحليل متعدد المقاييس، ومراعاة أثر MAUP عند إجراء التحليلات المكانية.
المراجع
2. الهيئة العامة للإحصاء، (2023)، تقرير البيانات الوصفية لإحصاءات (الطبقات الشبكية لتعداد السعودية 2022).
3. Briz-Redón, Á., Martínez-Ruiz, F., & Montes, F. (2019). Investigation of the consequences of the modifiable areal unit problem in macroscopic traffic safety analysis: A case study accounting for scale and zoning. Accident Analysis & Prevention, 132, 105276. https://doi.org/10.1016/j.aap.2019.105276
4. Cima, E. G., Rocha-Junior, W. F. da, Uribe-Opazo, M. A., & Dalposso, G. H. (2021). Modifiable Areal Unit Problem (MAUP): Analysis of agriculture of the state of Paraná-Brazil. Agris on-line Papers in Economics and Informatics, 13(2), 19–28.
5. Esri. (n.d.-a). How Spatial Autocorrelation (Global Moran’s I) works. ArcGIS Pro Tool Reference. Retrieved September 13, 2025, from https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/h-how-spatial-autocorrelation-moran-s-i-spatial-st.htm.
6. Esri. (n.d.-b). How Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran’s I) works. ArcGIS Pro Tool Reference. Retrieved September 13, 2025, from https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/h-how-cluster-and-outlier-analysis-anselin-local-m.htm.
7. Fotheringham, A. S., & Wong, D. W. S. (1991). The modifiable areal unit problem in multivariate statistical analysis. Environment and Planning A, 23(7), 1025–1044. https://doi.org/10.1068/a231025.
8. Johns, M. (2010). The modifiable areal unit problem (MAUP) via cluster analysis [master's thesis, University of Southern California].
9. Lee, G., Cho, D., & Kim, K. (2016). The modifiable areal unit problem in hedonic house-price models. Urban Geography, 37(2), 223–245. https://doi.org/10.1080/ 02723638.2015.1069026
10. Lee, S.-I., Lee, M., Chun, Y., & Griffith, D. A. (2018). Uncertainty in the effects of the modifiable areal unit problem under different levels of spatial autocorrelation: A simulation study. International Journal of Geographical Information Science, 33(6), 1135–1154. https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1542597.
11. Nelson, J. K., & Brewer, C. A. (2015). Evaluating data stability in aggregation structures across spatial scales: Revisiting the modifiable areal unit problem. Cartography and Geographic Information Science, 44(1), 35–50. https://doi.org/10.1080/15230406.2015.1093431.
12. Openshaw, S. (1984). The modifiable areal unit problem. Geo Books.
13. Swift, A., Liu, L., & Uber, J. (2008). Reducing MAUP bias of correlation statistics between water quality and GI illness. Computers, Environment and Urban Systems, 32(2), 134–148. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2007.11.002.
14. Tuson, M., Yap, M., Kok, M. R., Murray, K., Turlach, B., & Whyatt, D. (2019). Incorporating geography into a new generalized theoretical and statistical framework addressing the modifiable areal unit problem. International Journal of Health Geographics, 18(1), 6. https://doi.org/10.1186/s12942-019-0170-3.
الحقوق الفكرية (c) 2025 د. ناديه بنت عوض السفري
هذا العمل مرخص حسب الرخصة Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
