несогласованность, а образующиеся при несовпадении площадные объекты не являются новыми объектами в реальности. Реальные взаимосвязи компонентов геосистем неоднозначны и, нередко, стохастичны. Они допускают смещение одних элементов относительно других в пространстве и времени, включение и пересечение одних контуров другими, даже разную дробность взаимосвязанных компонентов. Все это еще раз свидетельствует о ключевой роли географического анализа, который один только дает возможность отличить сложные природные закономерности от ошибок несогласованности слоев ГИС.

Для того чтобы избежать подобных проблем при оверлее слоев, целесообразно рассматривать такие границы как нечеткие (см. параграф 5.4.2) и строить для них буферные зоны, ширина которых отражает степень неопределенности в расположении границ. Это позволит выполнить увязку тематического содержания вдоль границ разного типа — контактных, барьерных, переходных и т. п.

Возможен также прямой путь построения матрицы связи атрибутов контурных объектов — показателей рельефа и различных компонентов ландшафта, различных пар компонентов ландшафта или природных компонентов и хозяйственной деятельности между собой (генетические типы рельефа — почвы, материнские породы — почвы, почвы — растительность, использование земель — генетические типы рельефа и т. п.). Однако этот прямой путь требует предварительного упрощения, генерализации материалов, во избежание слишком сложной картины связей, в которой трудно будет разобраться.

5.2.Методы пространственного моделирования

5.2.1.Задачи пространственного моделирования

Пространственное моделирование служило основой географических исследований задолго до развития численных методов и появления компьютеров, его идеи и постоянная востребованность и привели к созданию ГИС. Наиболее рационально свойства компонентов географической среды могут быть представлены картографическими моделями, а связи и отношения между ними описаны и оценены методами численного анализа. В ГИС и ГК связующим звеном этих двух способов служат цифровые геоинформационные модели. Один из видов таких моделей — проблемно-ориентиро-

1 9 8 Глава5. Географический анализ и пространственное моделирование

ванный банк географических данных — сложная информационная модель объекта исследования или прикладной задачи. В ГИС он включает информацию о геосистеме или ее части, обеспечиваемую картами разной тематики, снимками, данными статистики. Однако банк данных, также как и любая, сколь угодно сложная база данных, зачастую являющаяся конечной целью исследовательского проекта, представляет модель, только фиксирующую пространственные совпадения разных показателей объектов или явлений на определенный момент времени.

С. Н. Сербенюк (1990) выделил три главных направления мате- матико-картографического моделирования: исследование структуры, взаимосвязей и динамики географических явлений.

Моделирование структуры геосистем базируется на комплексном изучении географических объектов и заключается в территориальной дифференциации на основе установления однородности свойств выделяемых районов. Проблема осложняется тем, что эти однородные свойства определяются многими факторами, часть из которых имеет корреляционные связи. Основные методы такого моделирования — многопараметрические классификации с созданием наборов интегральных характеристик.

Для исследования закономерностей территориальных структур, особенно обладающих свойством сплошного распространения, используют методы построения и анализа географических полей (см. параграф 1.2.2). Решение таких задач в ГИС выполняется через построение моделей пространственного распределения показателей объектов в виде непрерывных поверхностей на основе дискретно заданной информации (подразумевается не модель географического объекта или явления, а определенная форма представления данных и способ их структурного описания).

Моделирование взаимосвязей требует от разработчиков и пользователей ГИС четких знаний о моделируемой среде. Модели предназначены для отражения причинно-следственных и пространственных связей исследуемых явлений, определения их важнейших факторов, и далее - для предсказания развития ситуаций и принятия решений Фиксируемое в БД ГИС пространственное совмещение объекте? разных слоев — установление факта их пространственной коррелированное™ — не всегда достаточно для этого: предсказания буду ненадежными, если представленные в БД или выявленные факторк

не имеют подтвержденной причинной связи, тематически несогласо- ванны. Основные способы моделирования взаимосвязей — создание слоев отношений факторов с использованием пространственных и атрибутивных запросов и логических процедур оверлея.

Моделирование динамики географических явлений, развития геосистем во времени заключается в последовательном представлении их состояний во времени и определении различий между ними. Модели изменений создают на основе разновременных карт, аэро- и космических снимков.

Многие методы и приемы географического и математикокартографического моделирования, доведенные до компьютерной реализации, многократно опробованы на конкретных примерах. Для выполнения подобных исследований на основе анализа-синтеза пространственно-временной информации, содержащейся в БД, в ГИС предназначен блок моделирования. Функциональность этого блока определяется наличием доступного набора геоинформационных технологий создания и использования моделей.

Разработано множество методов математико-картографического моделирования, применяемых для создания карт [Тикунов, 1997]. Однако большинство широко распространенных ГИС-пакетов не обладают достаточным набором пространственно-аналитических средств решения сложных географических задач и картографиро- вания. Только некоторые из них сопровождаются специальными дополнительными модулями (расширениями) типа Spatial Analyst, 3D Analyst (ESRI), которые существуют отдельно от основного ГИС- пакета. Этим, в том числе, объясняется применение в проблемноориентированных ГИС нескольких графических, статистических и ГИС-пакетов, а также собственных программных разработок. Но для этого разработчики и пользователи ГИС должны обладать пониманием базовых географических, математических и статисти- ческих концепций. Важнейшие теоретико-практические вопросы, которые приходится разрешать пользователям ГИС-пакетов, ответы на которые далеко не однозначны, таковы:

•какой способ моделирования больше подходит для решаемой задачи;

•существует ли в выбранном программном обеспечении средство для его реализации или необходимо его разработать; есть ли возможность воспользоваться другим программным

обеспечением с конвертированием результатов в программную среду ГИС;

•какие необходимо выбрать данные, сколько и где их собрать для принятого способа моделирования;

•как оценить достоверность результатов моделирования, осуществить верификацию модели.

При выборе параметров для моделирования помимо технических возможностей важно понимание, что речь идет о моделировании географических объектов и явлений сплошного распространения, представленных дискретной информацией, и континуальное ее приближение зависит от степени аппроксимации и того, насколько в этой дискретной информации отражены географические закономерности.

Выбранные методы или параметры моделирования могут привести к заблуждениям, особенно если они основаны на статистике. Тем не менее, постоянно наблюдается стремление распространения концепции поля на явления, дискретные либо по своей природе, либо в силу отсутствия достаточной и достоверной информации, с целью придать этим явлениям целостность образа или отобразить тенденции с той или иной степенью условности и воображения. При использовании графического средства моделирования искусственных полей — искусственных изолиний (псевдоизолиний) следует выполнять тщательную оценку репрезентативности данных, достоверности получаемых выводов и пригодности результатов аппроксимации для использования с другими слоями БД ГИС.

При построении пространственных моделей используют разные способы представления информации о природных объектах и процессах (физические поверхности) и расчетной, в том числе социально-экономической, статистической информации (абстрактные поверхности). И в том и другом случаях используются методы пространственной интерполяции.

Физические поверхности — это класс статистических моделей, которые базируются на численных наблюдениях (как правило, в точках), из которых реальная поверхность может быть восстановлена.

Для того чтобы построить адекватную модель непрерывной поверхности Земли, необходимо бесконечно большое количество

точек. Но существуют и способы цифрового представления непре- рывных поверхностей с использованием конечного количества данных. Наиболее распространено применение методов восстанов- ления показателя при построении цифровых моделей местности (ЦММ), в том числе рельефа (ЦМР). Создано множество вариантов ЦМР для различных территорий и целых стран. Обычно понятие ЦМР связывается с некоторой сетью, а наиболее часто — с регулярной сетью высотных отметок. Самым важным параметром является разрешение: горизонтальное (расстояние между смежными точками сети) и вертикальное. Величина разрешения связана с масштабом и характеризует точность определений высоты и других показателей по ЦМР.

Модели абстрактных поверхностей отображают вариации одного географического фактора, такого, например, как плотность населения, и служат для выяснения общих закономерностей его пространственного распространения. Как правило, это поверхности, построенные по статистической информации, локализованной по пунктам (статистические поверхности). Абстрактные поверхности используют для лучшего понимания сути явлений и показа их вариаций, представления тренда в вариации, а не для точного описания их распределения в пространстве. Методы моделирования абстрактных поверхностей используют в задачах исследования окружающей среды, например, для изучения загрязнений воздуха и почв, вызванных локализованным источником, концентраций, распространения типов почв или минералов, биомассы и т. п.

Многие методы пространственного моделирования являются общими для физических и абстрактных приложений, но есть и отличия. Главной составной частью создания ЦММ является способ интерполяции для восстановления поверхности. Поверхность представляется как функция двух переменных 2 = F(x, у), заданная в некоторых точках на плоскости. Задача интерполяции заключается в том, чтобы построить по этим данным функцию на всей области, т. е. задать алгоритм вычисления F(x, у) в любой точке области. Результаты моделирования обычно представляют в виде растрового файла, который может быть отображен изолиниями, часто в сочетании с послойной окраской.

При моделировании абстрактных поверхностей интерполяцию часто осуществляют по ареалам (площадям, полигонам), в пределах