Création de la table de traçage des recensements

Création de la table de traçage des recensements
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Dans le répertoire \data\ des travaux pratiques, il y a un fichier qui contient des données attributaires, mais pas de géométries, ce fichier est nommé nyc_census_sociodata.sql. La table contient des données sociaux-économiques interressantes à propos de New York : revenus financiers, éducation .... Il y a juste un problÚme, les données sont rassemblé en "trace de recensement" et nous n'avons pas de données spatiales associées !

Dans cette partie nous allons

• Charger la table nyc_census_sociodata.sql
• Créer une table spatiale pour les traces de recensement
• Joindre les données attributaires à nos données spatiales
• Réaliser certaines analises sur nos nouvelles données

-- Création de la table
CREATE TABLE nyc_census_tract_geoms AS
SELECT
  ST_Union(the_geom) AS the_geom,
  SubStr(blkid,1,11) AS tractid
FROM nyc_census_blocks
GROUP BY tractid;
-- Indexation du champ tractid
CREATE INDEX nyc_census_tract_geoms_tractid_idx ON nyc_census_tract_geoms (tractid);
-- Mise à jour de la table geometry_columns
SELECT Populate_Geometry_Columns();

-- Création de la table
CREATE TABLE nyc_census_tracts AS
SELECT
  g.the_geom,
  a.*
FROM nyc_census_tract_geoms g
JOIN nyc_census_sociodata a
ON g.tractid = a.tractid;
-- Indexation des géométries
CREATE INDEX nyc_census_tract_gidx ON nyc_census_tracts USING GIST (the_geom);
-- Mise à jour de la table geometry_columns
SELECT Populate_Geometry_Columns();

Répondre à une question interressante
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SELECT
  Round(100.0 * Sum(t.edu_graduate_dipl) / Sum(t.edu_total), 1) AS graduate_pct,
  n.name, n.boroname
FROM nyc_neighborhoods n
JOIN nyc_census_tracts t
ON ST_Intersects(n.the_geom, t.the_geom)
WHERE t.edu_total > 0
GROUP BY n.name, n.boroname
ORDER BY graduate_pct DESC
LIMIT 10;

 graduate_pct |       name        | boroname
--------------+-------------------+-----------
         40.4 | Carnegie Hill     | Manhattan
         40.2 | Flatbush          | Brooklyn
         34.8 | Battery Park      | Manhattan
         33.9 | North Sutton Area | Manhattan
         33.4 | Upper West Side   | Manhattan
         33.3 | Upper East Side   | Manhattan
         32.0 | Tribeca           | Manhattan
         31.8 | Greenwich Village | Manhattan
         29.8 | West Village      | Manhattan
         29.7 | Central Park      | Manhattan

Polygones/Jointures de polygones

Dans notre requête interressante (dans :ref:`interestingquestion`) nous avons utilisé la fonction :command:`ST_Intersects(geometry_a, geometry_b)` pour déterminer quelle entité polygonale à inclure dans chaque groupe de quartier. Ce qui nous conduit à la question : que ce passe-t-il si une entité tombe ntre deux quartier ? Il intersectera chacun d'entre eux et ainsi sera inclu dans chacun des résultats.

Pour éviter ce cas de double comptage il existe trois méthodes :

• La méthode simple consiste a s'assurer que chaque entité ne se retrouve que dans un seul groupe géograhique (en utilisant :command:`ST_Centroid(geometry)`)

  System Message: ERROR/3 (<string>, line 134); backlink

  Unknown interpreted text role "command".

• La méthode complexe consiste à disviser les parties qui se croisent en utilisant les bordures (en utilisant :command:`ST_Intersection(geometry,geometry)`)

  System Message: ERROR/3 (<string>, line 135); backlink

  Unknown interpreted text role "command".

Voici un exemple d'utilisation de la méthode simple pour éviter le double comptage dans notre requête précédente :

SELECT
  Round(100.0 * Sum(t.edu_graduate_dipl) / Sum(t.edu_total), 1) AS graduate_pct,
  n.name, n.boroname
FROM nyc_neighborhoods n
JOIN nyc_census_tracts t
ON ST_Contains(n.the_geom, ST_Centroid(t.the_geom))
WHERE t.edu_total > 0
GROUP BY n.name, n.boroname
ORDER BY graduate_pct DESC
LIMIT 10;

Remarquez que la requête prend plus de temps à s'exécuter, puisque la fonction :command:`ST_Centroid` doit être effectuée pour chaque entité.

 graduate_pct |       name        | boroname
--------------+-------------------+-----------
         49.2 | Carnegie Hill     | Manhattan
         39.5 | Battery Park      | Manhattan
         34.3 | Upper East Side   | Manhattan
         33.6 | Upper West Side   | Manhattan
         32.5 | Greenwich Village | Manhattan
         32.2 | Tribeca           | Manhattan
         31.3 | North Sutton Area | Manhattan
         30.8 | West Village      | Manhattan
         30.1 | Downtown          | Brooklyn
         28.4 | Cobble Hill       | Brooklyn

Éviter le double comptage change le résultat !

Jointures utilisant un large rayon de distance

Une requête qu'il est sympat de demander est : "Comment les temps de permutation des gens proches (dans un rayon de 500 metres ) des stations de métros diffÚrent de ceuxqui en vive loin ? "

Néanmoins, la question rencontre les même problÚme de double comptage : plusieurs personnes seront dans un rayon de 500 metres de plusieurs stations de métros différentes. Coparons la population de New York :

SELECT Sum(popn_total)
FROM nyc_census_blocks;

8008278

Avec la population des gens de New York dans un rayon de 500 metres d'une station de métros :

SELECT Sum(popn_total)
FROM nyc_census_blocks census
JOIN nyc_subway_stations subway
ON ST_DWithin(census.the_geom, subway.the_geom, 500);

10556898

Il y a plus de personnes proches du métro qu'il y a de peronnes ! Clairement, notre requête SQL simple rencontre un gros problÚme de double comptage. Vous pouvez voir le problÚme en regardant l'image des zones tampons créées pour les stations.

La solution est de s'assurer que nous avons seulement des blocks distincts avant de les les regrouper. Nou spouvons réaliser cela en cassant notre requête en sous-requêtes qui récupÚre les blocks distincts, regroupé ensuite pour retrouner notre réponse :

SELECT Sum(popn_total)
FROM (
  SELECT DISTINCT ON (blkid) popn_total
  FROM nyc_census_blocks census
  JOIN nyc_subway_stations subway
  ON ST_DWithin(census.the_geom, subway.the_geom, 500)
) AS distinct_blocks;

4953599

C'est mieux ! Donc un peu plus de 50 % de la population de New York vit à proximité (50m environ 5 à 7 minutes de marche) du métro.