Obsidian/Doktoritöö/Liiklussageduse kaudne hindamine/05_Artiklid/Selby & Kockelman 2013 – kokkuvõte.md

Selby & Kockelman 2013 – kokkuvõte (Universal Kriging vs GWR)

Selby, B., & Kockelman, K. M. (2013). Spatial prediction of traffic levels in unmeasured locations: applications of universal kriging and geographically weighted regression. Journal of Transport Geography, 29, 24–32. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2012.12.009 Kokkuvõte koostatud 2026-08-08. ⚠️ Täistekst on rendi taga (Elsevier); kokkuvõte põhineb abstraktil, highlightidel, sissejuhatusel ja lõigu-snippetitel (ScienceDirect). 128 tsitaati.

Taust

• AADT loendused: püsijaamad (ATR) + lühiajalised loendused (SPTC); jaamade vahe võib olla keskmiselt 5+ miili
• FHWA nõue: AADT hinnang ±10% (90% usaldus) linnarteritel; tegelikud vead 1–2-päevastest loendustest 10–20% parimal juhul (Gadda et al. 2007); täiesti mõõtmata kohtades võivad vead ületada 100%
• Vajadus: ruumiline interpoleerimine mõõtmata asukohtadesse

Andmed

• Texas, aasta 2005; TxDOT geokodeeritud võrk 79 000+ keskmist miili
• Kõik teeklassid (kohalikest teedest kiirteedeni), nii tihedalt asustatud linnad kui suured hõredalt asustatud alad
• Kontrollmuutujad: funktsionaalklass, radade arv, piirkiirus, muud objekti atribuudid

Meetod

• Sõltuv muutuja: Box-Cox transformeeritud loendusväärtus (viltuse eemaldamine)
• Universal kriging (trend + semivariogrammipõhine ruumiline interpolatsioon) vs GWR vs mittespaatne regressioon
• Võrdlus: Eukleidilised vs teedevõrgu (network) kaugused

Tulemused

• Mõlemad ruumimeetodid vähendavad vigu oluliselt (praktiliselt ja statistiliselt) võrreldes mittespaatse regressiooniga
• Kriging ületab GWR-i peaaegu kõigis testides, keskmised absoluutvead 3–8% väiksemad
• Vead jäävad suureks väikese loendusega kohtades ja vähem mõõdetud (hõredam) piirkondades
• Teedevõrgu kaugused ei andnud eelist Eukleidiliste ees – lihtsam ja odavam variant on piisav
• Mediaan- (mitteabsoluut) vead varieerusid nulli ümber (süstemaatiline nihe puudus)

Olulisus meie teemale

• Hõreda mõõtmisega piirkondades võib kriging olla GWR-ist parem – just see on meie (Eesti hõreasustuse) kontekstis oluline võrdluspunkt
• Liu 2026 tugineb sellele artiklile väitega "UK vähendas vigu tõhusamalt hõredates piirkondades"
• Praktiline õppetund: Eukleidilised kaugused piisavad – ei pea ehitama teedevõrgu kaugusmaatriksit (kuigi meil on see OSM/PostGIS-iga niikuinii võimalik)
• Eelkäijad, mida tasub teada: Wang & Kockelman 2009 (tavaline kriging ArcGIS-is, mediaanviga 33%), Eom et al. 2006 (universal kriging Box-Cox'iga, Wake County NC; täpsus paraneb just linnapiirkondades – rohkem naaberjaamu)
• Box-Cox transformatsioon on kasulik nipp ka meie mudelitele (viltused loendusandmed)

Seos varem loetud artiklitega

Artikkel	Meetod	Kes on parem?
Pulugurtha & Mathew 2021	OLS vs GWR (NC)	GWR > OLS
Liu et al. 2026	GWR (Texas, linn/maa)	GWR > globaalne; maal suurem võit
Selby & Kockelman 2013	UK vs GWR (Texas)	UK > GWR 3–8%

Kättesaadavus

• Täistekst: rendi taga (Elsevier). Abstrakt ja highlightid tasuta ScienceDirectis.
• DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2012.12.009 (Zoterosse lisatav)