Modelarea in GIS

Modelarea in GIS

Scopul introducerii conceptului de modelare in cadrul GIS este de a oferi posibilitatea combinarii datelor din diverse surse pentru a descrie si analiza interactiunile dintre date, constituind un suport pentru luarea deciziilor. Operatiile implicate in modelare sunt cele prezentate mai sus. Nu exista un grup de operatii separat pentru acest scop. Oricat de multe operatii elementare ar contine un GIS, acestea nu pot satisface toate cerintele utilizatorilor, avand in vedere domeniile foarte diferite de aplicatii posibile. Practic nu exista metode generale de rezolvare a unor probleme specifice. Desi produsele GIS ofera o mare varietate de aplicatii, practic este imposibil sa cuprinda programe pentru modelare cu caracter general. Un produs GIS furnizeaza doar algoritmii de baza pentru modelare. Modelarea complexa conduce la asocierea dintre un soft spacializat si un produs GIS. De regula, produsele soft specializate nu au in componenta programe privind gestiunea BDS (sau programele sunt nesatisfacatoare) si deci este nevoie de un alt produs care sa faca acest lucru.

Intergrarea GIS cu alte sisteme specializate in vederea modelarii implica cateva probleme. Fie produsul soft respectiv este integrat in programele incorporate in GIS, fie invers. In orice caz doar un singur mediu de programere din cele doua va dicta structura modelului. De cele mai multe ori programele specializate sunt integrate in GIS. Aceasta se realizeaza printr-o colaborare intre cele doua firme implicate, implemetand de comun acord un program de interfata, care va fi transparent pentru utilizator.

Exista produse GIS care permit adaugarea de functii noi prin scrierea de programe de catre utilizator, pentru anumite genuri de aplicatii. Modul de integrare a propriilor programe este prezentat in manualele care insotesc licenta respectiva.

La modul cel mai general un model poate fi definit ca fiind o reprezentare conventionala a realitatii in forma materiala sau simbolica. Modelele implicate in proiecte GIS fac parte din a doua categorie. Un model in forma simbolica este o reprezentare simplificata in termeni abstracti a unui obiect sau fenomen in vederea obtinerii de informatii directe sau printr-un proces de calcul.

O harta in forma traditionala pe suport de hartie este un model: reprezinta o realitate (suprafata de teren), este simplificata (nu sunt infatisate toate detaliile), obiectele apar in forma abstracta (semne conventionale), se foloseste pentru a obtine informatii directe sau care va face obiectul unei prelucrari, in vederea obtinerii unor alte informatii. Un model vectorial este o transpunere a hartii traditionale in alti termeni abstracti (puncte, linii, poligoane), care are ca scop primordial stocarea pe un suport magnetic (ceea ce nu este cazul la hartile traditionale), iar apoi: afisarea, interpretarea si prelucrarea. De asemenea modelul raster este o alta forma de reprezentare a unei harti traditionale, sau a unui peisaj, bazat pe cu totul alte principii si urmarind, in mare aceleasi scopuri. O functie care reprezinta profilul de rau este un model. O ecuatie diferentiala asociata cu un proces de scurgere pe un versant este tot un model. Distributia pe o suprafata a unor parametri (variablile) reprezentand concentratia unui poluant este de asemenea un model. Maniera de obtinere a unor astfel de modele se numeste proces de modelare.In cele ce urmeaza ne vom referi doar la procesul de modelare.

Un model obtinut cu ajutorul tehnologiei GIS il vom numi model spatial. Acesta exprima localizarea (unde), tema (ce), temporalitatea (cand), relatii intre caracteristici (cum). Scopul principal este de a obtine informatii semnificative, intr-un timp scurt, in vederea luarii deciziilor.

Cand se construieste un model spatial, analistul trebuie sa ia in considerare cateva chestiuni incluzand natura modelului, definitia unitatilor geografice, specificatia variabilelor si metoda cantitativa folosita. Exista extrem de multe cai si metode de construire a unui model. Pentru a decide care este cea mai potrivita metoda pentru o situatie particulara este necesara o analiza detaliata a acestui proces pentru a stabili puterea (cat este de reprezentativ), limitele (cat e de general) si slabiciunile metodei (grad de precizie, asocierea cu legi sau ipoteze slabe).

Procesul de modelare in cadrul GIS implica operatii asupra bazei de date geografice si reprezinta obiectivul principal al analizei spatiale. Asa cum am vazut, operatiile elementare reunite in grupuri au drept scop prelucrarea datelor grafice orientate pe anumite structuri. In cadrul procesului de modelare se vor utiliza acele operatii elementare care se fac utile in vederea scopului propus. Trebuie sa se dea o atentie deosebita interpretarii fiecarui rezultat in urma aplicarii unei operatii particulare. O singura interpretare gresita in lantul de operatii va conduce la un rezultat incorect.

Exemplele care vor fi amintite in randurile ce urmeaza vor avea doar un caracter orientativ. Se vor specifica doar aspectele pe care le-am considerat esentiale a procesului de modelare urmarindu-se doar formarea unei imagini despre fenomenele respective si modul in care un produs GIS isi poate aduce aportul la rezolvarea problemelor cu referinta spatiala.

Un model bazat pe SIG presupune combinarea unui set de mai multe date spatiale si atribut in intrare, rezultand in urma unor prelucrari, o singura harta in iesire. Procesul de prelucrare se bazeaza pe algoritmi stabiliti dinainte atat pe cale empirica cat si pe cale matematica. Modelarea matematica se imparte in doua categorii mari: modelare bazata pe relatii matematice precise (cum ar fi de exemplu ecuatiile diferentiale) si modelare stochastica sau probabilista, care presupune un anumit grad de incertitudine masurabil. Se poate considera ca modelarea statistica face parte din aceasta din urma categorie. De asemenea la acesti algoritmi o contributie importanta este adusa de cunostintele din domeniile adiacente. De exemplu, intr-o problema de studiu de impact, notiuni sau marimi cantitative din fizica, chimie, biologie, hidrologie, pedologie, pot fi implicate intr-o masura mai mare sau mai mica. Scopul final este stabilirea unui model din care sa rezulte influenta produsa de sursele poluante asupra mediului in ansamblu. Aceasta se realizeaza prin operatii care sa produca interactiunea reala dintre factorul poluant si celelalte elemente luate in considerare (in speta asupra apei, solului, vegetatiei si asezarilor umane). Cu alte cuvinte, trebuie stabilit un algoritm care sa conduca la evaluarea gradului de poluare a apei, a vegetatiei etc., lucru care este legat direct de proprietatile fizice si chimice ale poluantului si modul in care aceasta se disipeaza in apa, aer sau influenteaza vegetatia.

Orice proces de modelare presupune acceptarea unor ipoteze, fara de care modelul nu poate fi construit. Aceste ipoteze pot specifica o stare de fapt, care in principiu poate fi modificata. Prelucrarea automata conduce la rezultate rapide, fapt care ne permite testarea unor ipoteze alternative. Aceasta conduce la un raspuns pentru intrebarea 'ce - daca?'. Tot in acest sens se pot studia situatii teoretice care nu exista la momentul analizei. Studiul fenomenelor bazate pe scenarii ipotetice poate avea ca rezultat harti, oferind o baza pentru explicarea unor fenomene potentiale. Acest gen de aplicatii sunt utile pentru stabilirea unor scenarii privind catastrofele ecologice, atunci cand nu mai este timp de prelucrari, ci doar de actiune. Un exemplu in acest sens este aparitia unui accident la o centrala nucleara. Exista o gama larga de tipuri de accidente, fiecare conducand la o alta masura privind protectia personalului si a locuitorilor zonei. Numarul de variabile poate fi extrem de mare si deci si variantele sunt numeroase. Fiecare rezultat va implica luarea unei decizii precise. In consecinta, rezultatele trebuiesc cunoscute inainte de a se produce evenimentul. Acest gen de probleme conduc la conceptul de simulare.

O problema importanta in modelarea spatiala este identificarea variabilelor cu semnificatie si renuntarea la cele mai putin semnificative pentru fenomenul respectiv. Urmatoarea faza este corelarea variabilelor. Vom avea o mare varietate de legaturi directe (formule precise care reprezinta legi fizice sau relatii empirice deduse experimental unanim acceptate) sau corelatii statistice (corelatii liniare, neliniare, multiple, analiza componentelor principale etc.), parte din ele trebuind sa fie eliminate. In principiu semnificatia fiecarei variabile poate fi testata pentru a gasi cel mai potrivit model cu un numar minim de variabile explicative. Mai mult, coeficientii estimati pot fi folositi ca o masura a ponderii relative a fiecarei variabile.

unui fenomen bazat pe modelare spatiala este preferabil sa se inceapa cu un model foarte simplu. Mai precis, numarul de variabile sa fie cat mai mic, iar datele de prelucrat (in speta hartile digitale) sa aiba o structura cat mai simpla, iar numarul de operatii sa fie de asemenea limitat. Modelul va fi destul de departe de fenomenul natural urmarit, dar prezinta avantajul ca, avem un punct de plecare in crearea unui model mai complex, iar datele spatiale si variabilele atribuit care se adauga ulterior sunt mai bine puse in evidenta, observandu-se mai usor efectul produs de acestea asupra rezultatelor. O asemenea maniera de abordare a introdus conceptul de model-proces.