Задачи анализа пространственных данных

Лекция 1

Вопросы для обсуждения:

1. Проблемы пространственного моделирования

2. Постановка задачи

3. Подходы к анализу пространственно распределенных данных

4. Основные этапы анализа и моделирования пространственных данных

1. Проблемы пространственного моделирования

Существует огромное количество пространственно распределенной инфор­мации, собранной в базы и банки данных по окружающей среде. Задача ее интерпретации, анализа и дальнейшего использования представляется чрез­вычайно важной и требует комплексного системного подхода. Статистическое моделирование пространственных явлений позволяет обобщить имеющиеся измерения и получить модель их распределения в пространстве.

Анализ и моделирование про­странственных данных с использованием статистических методов позволяет ответить на ряд вопросов:

1). Как построить карту загрязнения?

2). Можно ли обойтись простыми методами интерполяции?

3). Можно ли дать однозначный ответ о том, где проходит граница повышенного уровня загрязнения?

Наиболее распространенной проблемой при работе с пространственно рас­пределенными данными является получение пространственной оценки. При этом, также важен вопрос о качестве и точности получаемых карт, неопре­деленности оценки, чувствительности использованных методов интерполя­ции и т.п.

Пространственное моделирование применяется во многих сферах челове­ческой деятельности. Так, при климатическом моделировании анализиру­ются измерения температуры, осадков, скорости ветра и т. д. в различных точках пространства. При моделировании загрязнения окружающей среды используются измерения (пробы грунта, воды, воздуха, дистанционное зондирование) в различных местах. В задачах геологии моделируются свойства пород в промежутке между скважинами, где делаются измерения. В медицинской географии анализируются факторы, влияющие на уровень заболеваний, и моделируется распространение эпидемий. Пространственно распределенные данные используются при моделировании запасов полез­ных ископаемых и рыбных ресурсов, социально-экономической, криминогенной ситуации и природных катастроф (оползней, лавин и пр.).

Глубокий анализ и моделирование пространственных данных требуют при­менения комплексного подхода и различных методов, характеризующих ту или иную особенность явления. Сложность такого анализа обусловлена не­сколькими факторами: наличием больших объемов количественной и каче­ственной информации по исследуемому явлению, многомасштабностью и многопеременностью, наличием различных факторов влияния.