دراسة صحة العلاقة الكمية بين الظواهر الجغرافية عند ترميزها

[align=center]دراسة صحة العلاقة الكمية بين الظواهر الجغرافية عند ترميزها
على الخرائط الموضوعية باستخدام برامج نظم المعلومات الجغرافية .[/align]

ا. د . ناصر بن سلمى

[align=justify]الملخص
تحتل نظم المعلومات الجغرافية GIS مكانة بارزة في الساحة الجغرافية . وقد ساعد التطور التقني في ذلك المجال من الاستفادة من تلك النظم في تمثيل الظواهر الجغرافية الطبيعية والبشرية وتسهيل رؤية العلاقات المكانية لتلك الظواهر في أسلوب متحرك ( Dynamic Maps ) على الخرائط التي تقدمها نظم المعلومات الجغرافية .
وتكمن مشكلة الدراسة في عدم تطبيق قاعدة المحافظة على العلاقة التي تحملها الظاهرة الجغرافية المدروسة عند تمثيلها على خرائط نظم المعلومات الجغرافية بأسلوب أسس بناء الخرائط الموضوعية . وبالتالي ستكون المحصلة مجموعة من الرموز التي تمثل الظاهرة الجغرافية على الخريطة بأسلوب لا يهتم بالمحافظة على إبقاء العلاقة بين عناصر الظاهرة الجغرافية كما هي قبل تمثيلها على الخرائط الموضوعية برموز الدوائر والمربعات والمثلثات . وبطبيعة الحال فإن الخريطة التي لا تعكس تركيبة الظاهرة الجغرافية الممثلة ستكون خريطة ذات معلومات خاطئة وسبباً في صنع قرار لا يتفق مع واقع التركيبة الجغرافية الممثلة على الخريطة .
وتجدر الإشارة هنا إلى أن الرموز الهندسية التي تم اختيارها وهى رمز الدائرة والمربع والمثلث هى التي يدور حولها موضوع البحث ومشكلته، وهو فقدان رؤية العلاقةعند تمثيلها على الخرائط الموضوعية باستخدام تلك الأنواع من الرموز .
ولهذا النوع من الخرائط والتي تُسمى في بعض المصادر " بالخرائط الموضوعية " وفي مصادر أخرى "بالخرائط الإحصائية "، أسلوب إحصائي معروف يتم من خلاله وزن المعلومات الإحصائية الخاصة بالظاهرة الجغرافية المراد تمثيلها ، هذا الوزن للمعلومات يركز على ربط العلاقة بين عناصر الظاهرة الجغرافية والتأكد من أن أي تغيير يجب ألا يكسر قاعدة ترابط العلاقة بين عناصر الظاهرة الجغرافية، وإلا أصبح التمثيل الخرائطي للظاهرة غير مطابق لواقع الظاهرة وتصبح الخريطة في تلك الحالة مصدراً خطيراً في عرض بيانات لا تنسجم معلوماتها المعروضة مع "قاعدة ترابط العلاقة"، ثم تصبح بعد ذلك مصدراً معلوماتي يعتمد عليه في بناء الرأي وصنع القرار .

The Study of Accurate Quantitative Relationships between Geographic Phenomena and the way to preserve these Relationships when they are symbolized on Thematic Maps using GIS

Abstract
The Geographic Information System is the central focus in the geographic arena. This new technology provides Geographers with the needed tools to visualize geographic features in a dynamic way. Physical and Cultural phenomenon can be recognized on maps in a very highly accurate representation. The issue of this paper is that, quantitative relationship between geographic phenomenon does not scaled properly for Thematic Mapping represented by the use of GIS. The relationships between geographic statistical sources should remain the same when they display on thematic maps using symbols like Circles, Squares and Triangles. Examples of this problem were explained in this paper on the use of Circle symbol. The attention then must be given to the determination of quantitative scaling using the statistical formula, rather than leaving the scaling of minimum and maximum to an arbitrary determination by users using GIS. This finding will ensure that the statistical mapping representation display the exact relationships between geographic phenomena as they are in the original source, and thus help Decision-Makers to base their decision on real relationships rather than vague ones.

مقدمة
تحتل نظم المعلومات الجغرافية Geographic Information System مكانة بارزة في الساحة الجغرافية . وقد ساعـد التطور التقني في ذلك المجال على الاستفادة من تلك النظم في تمثيل الظواهر الجغرافية الطبيعية والبشرية وتسهيل التعامل معها على الخريطة بأسلوب يسمح بالإضافة، أو الحذف، أو الإظهار، أو الإخفاء لبعض مكونات الخريطة، أو محتوياتها الجغرافية ، ورؤية العلاقات المكانية لتلك الظواهر، بناء على معطيات مختارة تُمكّن مستخدم الخريطة من عرض الظاهرة الجغرافية الممثلة على نظم المعلومات الجغرافية بأسلوب متحرك ( Dynamic Maps ) على عكس الخرائط الورقية التي لا تحقق تلك الخاصية . وبناء على ذلك، فإن الحاجة لرؤية العديد من المعلومات الجغرافية الطبيعية والبشرية والتعامل معها بذلك الأسلوب تعد سبباً مقنعاً لتوظيف تلك النظم لرصد تلك الظواهر والتخطيط لإدارتها من منظور جغرافي موجه لفهم نوع التركيب الجغرافي لتلك الظواهر والتركيز على تفهم العلاقة التي تربطها. لاسيما أن كثرة المعلومات الجغرافية المحيطة ببيئة الإنسان وصعوبة إدارتها بالطرق التقليدية قد أعطى لذلك النوع من التقنية دوراً بارزاً في تسهيل رصد المعلومات وسهولة التعامل معها بنوع من الدقة والسرعة والتحديث .
ونظراً لأن الظواهر الجغرافية تحمل عند تمثيلها على الخرائط خاصية الارتباط المكاني مع الظواهر الأخرى المشتركة معها بالمكان ، فإن وضوح العملية الإدراكية لمكوناتها على الخرائط وإظهارها بصورة واضحة يُعد ضرورة إدراكية ملحة . ولعل توظيف تقنية الحاسب الآلي في رصد تلك المعلومات وإدارتها من أهم الأسباب في تطوير علم الخرائط ورفع كفاءته وزيادة أهميته كعنصر أساسي في منظومة نظم المعلومات الجغرافية . كما يجب التأكيد على أن المفاهيم الخرائطية التقليدية المستخدمة في رصد المعلومة وبنائها هي الأساس التي لا يمكن إغفاله عند بناء الخرائط على نظم المعلومات الجغرافية .كما يجب التنويه إلى أن استخدام نظم المعلومات الجغرافية لا يلغي القواعد التقليدية التي يتم بواسطتها تمثيل ما على سطح الكرة الأرضية من ظواهر طبيعية أو بشرية ورؤيتها على الخرائط ، ولكنه يساعد على تحويلها إلى هيئة رقمية يسهل التعامل معها وإدارتها وقياسها وتحليلها مع سهولة الحذف والإضافة والتخزين والتحديث وإمكانية عرضها من زوايا متعددة خلال وقت قصير ( P4 1998 Jones ) .
ويضيف MacDougall أن التعامل مع الخريطة على نظم المعلومات الجغرافية بمفهوم الارتباط المكاني ( Interaction ) ، يتيح رؤية الكثير من المعلومات الإحصائية الممثلة على الخرائط للعديد من نشاطات الإنسان على البيئة التي يعيش فيها ، وتصبح بذلك وسيلة مرئية معبرة للظواهر المرتبطة برموز الخريطة النقطية والخطية والمساحية ( MacDougall, 1992,P237 ) . فعندما تمثل الظاهرة الجغرافية على الخريطة ، يتم اختيار الأسلوب الأمثل للتمثيل والذي يعتمد في الغالب على نوع وتركيبة الظاهرة الجغرافية المراد تمثيلها . فهناك على سبيل المثال، الترميز النوعي للظاهرة الجغرافية الممثل في شكل نقطة وخط ومساحة، وهذا ما تحمله الخرائط الطبوغرافية والخرائط الجغرافية العامة، وهو نوع من التمثيل للظواهر الجغرافية الطبيعية والبشرية بأسلوب يسمى التمثيل الأسمى Nominal Representation . وهناك نوع آخر من التمثيل يتعامل مع الظواهر الجغرافية التي أوجدها الإنسان من خلال تعامله مع البيئية التي يعيش فيها مثل العناصر ذات العلاقة بالسكان ، والزراعة ، والصناعة ، والتجارة ، والصحة ، والتعليم وغيرها من الظواهر الأخرى، يُسمى التمثيل الكمي ويظهر على الخرائط الموضوعية . وعلى مستخدم ذلك النوع من الخرائط أن يدرك كيفية رؤية العلاقة بين عناصر الظاهرة الجغرافية بأسلوب لا يربطه مع خريطة الأساس سوى العلاقة المكانية . فعندما نمثل المجموع الكلي للسكان برمز هندسي مثـل الدائـرة أو المربـع أو المثلث فإن ارتباط الرمز على الخريطة سيكون مع مسمى المنطقة، أو الإقليم، أو الدولة، أو المكان فقط وعلى مستخدم الخريطة أن ينظر إلى المقارنات الكمية للظاهرة عن طريق الرمز الهندسي المستخدم، ثم يربط النتائج بالمكان الذي توجد فيه الظاهرة ، وهذا يعني أن ذلك النوع من الخرائط يحتاج إلى مهارة معينة في تصميم الخريطة، ثم قراءة المعلومة الجغرافية وتحديد نوعية الارتباط المكاني سواءً مع رمز النقطـة، أو الخط، أو المساحة التي تحويها خريطة الأساس.
كما أن هذا النوع من الخرائط يعتمد في بنائه على المصدر المعلوماتي الكمي (الإحصائي) ويتطلب الأمر أن يكون الترميز لهذا النوع من الخرائط دقيق وموجه لتحقيق نوع من الرؤية الصحيحة " للعلاقة " التي يبحث عنها مصمم الخريطة أو مستخدمها؛ لأن الخرائط المرمـزة (Modeling) تقدم معلومات مرئية تساعد على القيام بالتحليل والتعليل للظاهرة الجغرافية الممثلة ومن ثم التأثير على صناعة القرار المبني على ذلك النوع من الخرائط ( Spatial Modeling ) .
والمقصود بالعلاقة أن الظاهرة الجغرافية المراد تمثيلها على الخريطة تحمل مواصفات وعلاقات محددة بين عناصرها كما تحمل مواصفات وعلاقات بينها وبين الظواهر الأخرى . فإذا تطلب الأمر تمثيل تلك الظاهرة الجغرافية على الخرائط الموضوعية فلا بد من المحافظة على العلاقة التي كانت تتصف بها الظاهرة الجغرافية قبل تمثيلها على الخريطـة دون تغييـر ( Fischer, Scholten, and Unwin 1996 P 4 ).
ومن خلال التعامل مع بعض نظم المعلومات الجغرافية ومتابعة أسس البناء لذلك النوع من الخرائط التي تستخدم الرموز الهندسية وبخاصة رموز الدوائر والمربعات والمثلثات ، فإن اختيار القيم الرقمية التي تحدد أصغر الرموز وأكبرها على البرنامج قد ترك لمصمم الخريطة . الذي يتعامل مع برامج نظم المعلومات الجغرافية دون معرفة بتطبيق مفهوم العلاقة الرقمية لأقل القيم وأعلاها . ففي معظم الأحوال يقوم مستخدم تلك البرامج المعلوماتية " من غير المتخصصين " بتصميم الخريطة الموضوعية دون أن يراعي القواعد الأساسية للمحافظة على العلاقة ، وبذلك تكون النتيجة خريطة مصممة لا تنطبق محتوياتها على التركيبة الفعلية الكمية للظاهرة المدروسة . بالإضافة إلى أن بعض البرامج لا تسمح بالمحافظة على العلاقة الصحيحة للتركيبة الكمية للظاهرة الجغرافية نظراً لأن خانة ربط العلاقة محصورة بين الرقمين صفر إلى أربعة بوصة، وهي التي تعادل صفر إلى 10 سم على البرنامج الخرائطي المعروف باسم Map Viewer4 مثلاً كما أنها محصورة بين 4 للقيمة الصغرى و 256 للقيمة العليا على برنامج نظم المعلومات الجغرافية المعروف باسم Arc View وسوف نُلقي المزيد من الضوء على تلك المعلومة تحت عنوان " مثال تطبيقي لبيان معنى العلاقة الكمية الخاطئة " .

مشكلة الدراسة :
تكمن مشكلة الدراسة في عدم تطبيق قاعدة ثبات التناسب بين قيم الظاهرة من جهة، وأبعاد الرموز الممثلة لها من جهة أخرى، وذلك عند تمثيلها على الخرائط الموضوعية باستخدام نظم المعلومات الجغرافية . وبالتالي تكون المحصلة مجموعة من الرموز التي تمثل الظاهرة الجغرافية على الخريطة بأسلوب لا يهتم بإبقاء العلاقة بين عناصر الظاهرة الجغرافية كما هي قبل تمثيلها على الخرائط الموضوعية برموز الدوائر والمربعات والمثلثات . وبطبيعة الحال فإن الخريطة التي لا تعكس تركيبة الظاهرة الجغرافية الممثلة ستكون خريطة ذات معلومات خاطئة وسبباً في صنع قرار لا يتفق مع واقع التركيبة الكمية الممثلة على الخريطة .
عرض المشكلة :
تُعد الخرائط الموضوعية مصدراً أساساً في توفير العرض المرئي للظواهر الجغرافية المرصودة في شكل رقمي، والممثلة على برامج نظم المعلومات الجغرافية في شكل خريطة تستخدم عليها الألوان والرموز الهندسية المتعددة لتمثيل الظواهر الجغرافية ذات المعلومات الكمية الخاصة بالسكان، أو التجارة، أو الصناعة، أو الزراعـة، أوغيرها من الظواهر الجغرافية . وتجدر الإشارة هنا إلى أن الرموز الهندسية التي تنطبق عليها تلك المشكلة هى رموز الدوائر والمربعات والمثلثات على الخرائط الموضوعية . وقد تم تطبيق المثال التوضيحي على الدوائر نيابة عن الرموز الأخرى نظراً لتشابه النتائج التي يدور حولها موضوع البحث ومشكلته وهو فقدان رؤية العلاقة عند تمثيلها على الخرائط الموضوعية باستخدام تلك الأنواع من الرموز .
ولهذا النوع من الخرائط والتي تُسمى في بعض المصادر " بالخرائط الموضوعية "، وفي مصادر أخرى "بالخرائط الإحصائية " أسلوب إحصائي معروف يتم من خلاله وزن المعلومات الإحصائية الخاصة بالظاهرة الجغرافية المراد تمثيلها وتحديد نصف القطر لرمز الدائرة، ومقدار الارتفاع لرمز المثلث، وطول الضلع لرمز المربع. وتُعرف هذه الطرق في خرائط التوزيعات البشرية بأسماء مثل: " الطرق الحسابية , الطرق اللوغاريتمية , والطرق التخطيطية ".



هذا الوزن للمعلومات يركز على ضرورة المحافظة على التناسب المنطقي أو المطلق بين كميات الظاهرة وأبعاد الرموز الممثلة لهذه الكميات ، بحيث لا يفقد التمثيل الخرائطي صدقه في إظهار الواقع وتصبح الخريطة في تلك الحالة مصدراً خاطئاً في عرض بيانات لا تنسجم معلوماتها المعروضة مع "قاعدة ترابط العلاقة"، أي التناسب بين الكميات والرموز الممثلة لها على الخريطة . وكي لا تصبح بعد ذلك مصدراً معلوماتياً يعتمد عليه في بناء الرأي وصنع القرار الخاطئ .

الدراسات السابقة :
تقدم نظم المعلومات الجغرافية اليوم أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في توظيف الأسس العلمية اللازمة لخزن البيانات وتنظيمها مع القدرة الفائقة في إدارتها وتطبيق المعادلات اللازمة للحصول على بيانات مشتقة من البيانات الأساسية دون الحاجة إلى إعدادها خارج قاعدة البيانات . كما تقدم نظم المعلومات الجغرافية أساليب متطورة في عمليات البحث السريع Find وفي عمليات الاستفسار Query بالإضافة إلى العرض الدقيق للظواهر المراد تمثيلها على الخرائط مع إمكانية إجراء المقارنات بأسلوب التطابق "Overlay " وإخراج المعلومات المطلوبة على رموز الخريطة بناء على الهدف المدروس من خلال الاستفادة مما يسمى في نظم المعلومات باسم " Buffering & Zonings " مع إمكانية عرض البيانات المطلوبة ورؤية العلاقات المكانية والاستفادة من البرامج المعلوماتية الأخرى في توفير المعلومات المتعددة ومحاكاتها والاستفادة منها . كما تقدم نظم المعلومات الجغرافية أساليب متقدمة في عمليات الرسم والعرض للمعلومات، وأخرى لتوظيف مفاهيم التحليل المكانية Spatial Analysis، ثم القيام بإجراءات المقارنة والتعليل والاستنباط من خلال الرؤية للظاهرة الجغرافية الممثلة على الخرائط من زوايا متعددة . ومن ثم تُقدم النتائج في شكل نماذج ( Models ) . وبناء على تلك القدرات التقنية فإن الباحث عن الحقيقة يستطيع أن يطوعها لدراسة العديد من المشاكل في العديد من المجالات .
و تبين الدراسات أن نجاح نظم المعلومات الجغرافية مرهون بتطوير أساليب التحليل المكاني والقدرة المتقدمة على النمذجة الخرائطية بأساليب تخدم أهداف المؤسسات الحكومية والخاصة والأفراد ( Fischer, et al., 1996, p3) .
ومن هذا المنظور فإن موضوع الدراسة سيركز في إلقاء الضوء على ضرورة الالتزام بتطبيق الأسس الخرائطية المعروفة لتحقيق رؤية الظواهر الجغرافية على الخرائط الموضوعية بشكل يعكس مواصفات توزيعها الفعلي في الطبيعة، مع المحافظة على ثبات التناسب لمكونات الظاهرة الجغرافية، ومصدر معلوماتها الكمي عند تمثيلها على الخريطة . والمحافظة على التناسب في الخرائط الموضوعية ، لا تتم إلا من خلال تطبيق معادلة إحصائية وذلك لتحديد أقل القيم وأعلا القيم، ومن ثم ربطها على الخرائط الموضوعية التي تحويها نظم المعلومات الجغرافية ( Robinson and Others 1984, p291-295 ) .
ويوضح Jones بأن برامج " نظم المعلومات الجغرافية " تحتوي على نوعين من النظم، الأول يُسمى نظم المعلومات الخطية ( Victor GIS والثاني يُسمى نظم المعلومات المساحية " النظام الشبكي Raster GIS ) ، فالأول يركز على البيانات الخطية أو الاتجاهية التي تقوم بعرض الظاهرة الجغرافية بالمفهوم النقطة والخط والمساحة ، والتي يمكن وصفها عن طريق ربطها ببيانات جغرافية متعددة ، بينما الثاني يركز على تسجيل معلومة توجد في مواقع تم تحديدها في شكل شبكة أو خلية بحيث تأخذ الخلية رقم معين يدل على نوع الظاهرة في تلك الخلية . كما يوضح أيضاً أن دراسة كل ظاهرة جغرافية تتطلب نمذجة خرائطية معينة تعكس المعلومات المكانية من خلال تحديد نوعية الظاهرة الممثلة في شكل ارتباط أسمي خاص بالرموز النقطية والخطية والمساحية أومن خلال ارتباط مكاني خاص بالظاهرة الممثلة . أما البيانات الإحصائية فإن نمذجتها تتم من خلال ربطها بالوحدات الإدارية التابعة لها على الخرائط ( Jones, 1998 p26-37 ).
وتبين الأبحاث أن المشكلة أمام مستخدمي نظم المعلومات الجغرافية هى أن لكل مستخدم نوع من البيانات تحتاج إلى نوع معين من النمذجة وأن الدراسات الحالية تسعى إلى التوفيق بين متطلبات مستخدمي نظم المعلومات الجغرافية في هذا الجانب . كما توضح الأبحاث، بأن سبب تعدد متطلبات مستخدمي النظم تكمن في اختلاف النظام المرجعي المستخدم في نظم نمذجة الخرائط وفي اختلافات ذات علاقة بالتركيبة الجغرافية للظاهرة سواء كانت طبيعية أو بشرية بالإضافة إلى درجة التعميم المستخدمة في النمذجة و مقدار الدقة المستخدم لبيان العلاقة المكانية للظواهر التي تحملها الخريطة . كل هذه العناصر وغيرها تتطلب المزيد من البحث والتحقيق والذي يجري الآن في الدراسات الجغرافية والاجتماعية والاقتصادية (Flowerdew and Green,1991p40) .
وتتميز نظم المعلومات الجغرافية بقدرتها على تقديم وظائف للمستخدم تمكنه من رصد ظاهرة معينة في مكان معين أو فضاء معيـن أو رصدها عن طريق :
1) الارتباط التبولوجي بين الظاهرة الجغرافية في الطبيعة وبين الرموز النقطية والخطية والمساحية المستخدمة على الخريطة والذي يسمى في نظم المعلومات بالربط التبولوجي المكاني للبيانات ( Positional & Topological Data ) .
2) 2) عن طريق الوصف الخاص بتركيبة الظاهرة الجغرافية الممثلة على الخرائط الموضوعية ( Fischer et al., 1996 P 4 ).
ومن الضرورة العناية بتلك الوظيفتين عند التعامل مع الخرائط والبيانات على نظم المعلومات الجغرافية لأن الأولي تتطلب نوعاً من الرؤية للظاهرة بناء على ارتباط مكاني مباشر مع عناصر الخريطة نفسها والثانية تتطلب رؤية مواصفات الظاهرة الجغرافية ومكوناتها ثم ربطها بمكان وجود الظاهرة . ولهذا السبب فإن مواصفات الظاهرة الجغرافية تحتاج إلى نوع من البناء المعتمد على تحقيق مفهوم العلاقة وإلا اختلت التركيبة الفعلية للظاهرة .

مراحل الدراسة :
تركز الدراسة على العناصر التالية :
1) توضيح مفهوم العلاقة بين الأرقام والرموز الممثلة لها على الخريطة .
2) إعداد خريطة أساس للمكان المراد تمثيل الظاهرة الجغرافية عليه .
3) بيانات عن ظاهرة افتراضية في المناطـق أو المحافظات التي تحتويها خريطة الأساس.
4) تمثيل ذلك النوع من الخرائط من خلال إهمال العلاقة .
5) تحليل محتوى الخرائط التي بنيت دون تطبيق " مفهوم العلاقة " .
6) تمثيل ذلك النوع من الخرائط من خلال المحافظة على العلاقة .
7) تحليل محتوى الخريطة التي بنيت من خلال المحافظة على " مفهوم العلاقة "
8) الخاتمة والتوصيات .

أولاً : مفهوم العلاقة بين الأرقام والرموز الممثلة لها على الخريطة :
تتكون كل ظاهرة جغرافية من تركيبة معينة من الصفات يمكن النظر إليها عن طريق مفهوم أين توجد الظاهرة ؟ وما هى مكوناتها ؟ وما نوع الترابط بين تلك المكونات ؟ بمنظور أكبر أو أصغر ، أبعد أو أقرب ، أكثر أو أقل ، أمام أو خلف ، فوق أو تحت ، البعد أو القرب ، الطول أو القصر ، العلاقات المبنية على مفهوم الاتجاه Directional Relationshipوذلك على الخرائط الطبوغرافية ، أو بمنظور يركز على رؤية مكونات وصفات ظاهرة جغرافية ذات مصدر معلوماتي كمي من خلال متابعة التركـز أو الترتيب أو غيرها وذلك على الخرائط الموضوعية. ومن خلال ما تحمله الخريطة من بيانات في تركيبة الظاهرة الجغرافية ، يمكن لمستخدمها القيام بإجراء المقارنات والتحليلات لتلك الظواهر الجغرافية و مقارنتها بغيرها من الظواهر ذات العلاقة ( Jones, 1998 P23-25).
ومن أجل القيام بالعديد من المقارنات والتعليلات التي تحدثنا عنها آنفاً , فإن الأمر يقتضي أن تُربط عناصر الظاهرة الجغرافية عند بنائها بالهدف المراد رؤيته والمرتبط بالتركيبة التي تتصف بها ظاهرة ما في مكان ما . ذلك ويسمح بالنظر إلى الظاهرة الجغرافية في شكل نموذج يعكس المواصفات الفعلية للظاهرة المدروسة بناء على القياس الاسمي أو العددي أو الفاصلي ( Nominal, Ordinal, Interval ) على الخريطة الطبوغرافية .
أما على الخرائط الموضوعية فإن التعليل والمقارنة والاستنتاج لعدد من المواضيع مثل : التعليم ، والصحة ، والزراعة والصناعة، والتجارة واستخدام الأرض وغيرها، يتم عن طريق الرؤية للظاهرة من خلال المتوسط، أو الوسيط، أو النسبة أو المجموع الكلي، أو مقدار التركز، أو الانعدام لوجود الظاهرة أو غيرها من العلاقات التي يمكن رؤيتها في شكل رموز مختارة على الخرائط الموضوعية . ( 1995 pp 7-19 سلمى ) .
وهنا يمكن القول أن المحافظة على العلاقة في الخرائط الطبوغرافية يمكن أن يتم من منظور البناء الخرائطي الذي يحافظ على المسافة والارتباط المكاني والارتباط الاتجاهي . أما على الخرائط الموضوعية ، فإن المحافظة على العلاقة لا تتحقق إلا بتطبيق القواعد العلمية الصحيحة عند بناء الخرائط وتحقيق مفهوم" ثبات العلاقات النسبية بين الأرقام والرموز الممثلة على الخرائط" .

ثانياً : خريطة الأساس المختارة لعرض الظاهرة الافتراضية :
نظراً لما لمنطقة الرياض من مكانة سياسية وسكانية واقتصادية ولتوفر وسائل التقنية التي تسمح بإعداد خريطة الأساس على برامج نظم المعلومات الجغرافية المتوفرة للباحث ، فقد تم اختيار تلك المنطقة من المملكة العربية السعودية كخريطة أساس يطبق عليها المثل الافتراضي التطبيقي الذي يبينه الجدول رقم ( 1 ) .
كما تتميز خريطة الأساس أيضاً باحتوائها على 20 محافظة مختلفة في مساحاتها وهو عدد مناسب يكفي لبيان مشكلة الدراسة وعرضها بصورة سهلة تمكن القارئ من إدراك المشكلة بسهولة .

ثالثاً: بيانات عن ظاهرة افتراضية في المناطق أو المحافظات التي تحتويها خريطة الأساس .
آثر الباحث أن يضع بيانات افتراضية قسمت بموجبها محافظات منطقة الرياض العشرون إلى أربعة أقسام، يحتوي كل قسم على خمسة بيانات إحصائية متماثلة . ويهدف هذا الإجراء إلى توقع الشكل النهائي الذي يقتضي أن تظهر كل خمس محافظات برموز متساوية في الحجم على خريطة الأساس، بحيث تمكن من رؤية الترتيب الخاص بكل مجموعة ورؤية القيم المضاعفة التي تبينها تركيبة الظاهرة الجغرافية المفترضة في الجدول رقم ( 1 ) .
فإذا توافرت تلك الرؤية فهذا يعني أن عملية مفهوم العلاقة بين عناصر الظاهرة الكمية والرموز الممثلة لها صحيح وإلا فالعلاقة التي نتحدث عنها ويتطلب الأمر حدوثها لم تطبق عند عملية تمثيلها بالرموز على الخرائط الموضوعية أو الإحصاءات المختارة للدراسة . وبناء على الإحصائيات الافتراضية المختارة للدراسة فإن الخريطة النهائية التي تحتوي على عشرون محافظة ، ستقسم إلى أربعة أقسام كل قسم يتكون من خمس محافظات متشابهة في حجم الرموز الممثلة عليها . ويهدف ذلك المثل إلى تسهيل رؤية المقصود بالعلاقة والمحافظة عليها للقارئ ، وفي حالة تطبيق مفهوم العلاقة عند بناء الخرائط الموضوعية على برامج نظم المعلومات الجغرافية، فإننا سنضمن سلامة التمثيل الصحيح عندما نتعامل مع البيانات الحقيقية .

رابعاً: مثال تطبيقي لبيان معنى إهمال العلاقة :
لقد تم اختيار خريطة منطقة الرياض بمحافظاتها العشرون أساس لتوضيح مفهوم إهمال العلاقة بين القيم الكمية والرموز الممثلة لها علة الخريطة كما في الشكل رقم (1) . وتظهر القيم الإحصائية الافتراضية بأسلوب يبين التضاعف في
القيم مع الترتيب الذي يقسمها لخمس مجموعات كما في الجدول رقم (1) .




[align=center]http://www.gisclub.net/vb/uploaded/001.JPG



http://www.gisclub.net/vb/uploaded/a_1.JPG
[/align][/align]



تحليل الجدول :
يتكون المثل الافتراضي في الجدول رقـم (1) من عشرين قيمة إحصائية صُنِفَت إلى أربع مجموعات ، حيث تحتوي كل مجموعة على خمس قيم إحصائية متشابهة موزعة على خمس محافظات بطريقة افتراضية . وتحتل خمس محافظات المركز الأول في الكبر . ثم تليها خمس محافظات في المركز الثاني ، ثم خمس أخرى في المركز الثالث ، ثم خمس أخرى في المركز الرابع والأخير .
ويبدو من ذلك المثل الافتراضي أن هناك نوعان من العلاقة التي تحملها تلك القيم الإحصائية وتعكسها الخريطة الموضوعية المختارة لتمثيل تلك القيم برمز الدوائر نيابة عن رمزي المربعات والمثلثات التي ستقود لنفس النتيجة .
العلاقة الأولى ترتيبية حيث تظهر كل الأقاليم في أربع مجموعات . أما العلاقة الثانية فهى إدراكية، حيث تمثل قيم المجموعة الثالثة ضعف القيم الرابعة، والقيم الثانية ضعف القيم الثالثة، والقيم الأولى ضعف القيم الثانية.
وعند تمثيل تلك القيم على الخرائط الموضوعية بالرموز المذكورة أنفاً على برامج نظم المعلومات الجغرافية والخرائطية ، فإن تلك العلاقات قد بنيت في برامج نظم المعلومات من خلال تحديد حقل لأقل القيم تحت مسمى Minimum ، وحقل آخر لأعلى القيم تحت مسمى Maximum ، ثم ترك لمصمم الخريطة حرية اختيار تلك القيم التي يحدد عن طريقها أحجام الرموز التي ستظهر على الخريطة الموضوعية في شكل دوائر أو مربعات أو مثلثات . وهنا تكمن " مشكلة الدراسة "؛ لأن مصمم الخريطة سيختار قيمة معينة لأقل القيم وقيمة أخرى لأعلى القيم دون أن يطبق مفهوم " تحديد العلاقة " والذي سنحدث عنه لاحقاً.
فلو استخدمنا برنامج Map Viewer لتمثل القيم الإحصائية لمحافظات الرياض بناء على القيم في الجدول السابق لوجدنا أن حقل أقل القيم وحقل أعلى القيم محصور بين الرقميـن (صفر) و (4) بوصة والتي تقابل بالسنتيمترات من (0.01 – 10) سم وعلى مصمم الخريطة أن يختار قيمة تمثل أقل القيم و أخرى تمثل أعلى القيم وقد وضع الباحث ثلاث افتراضات بالبوصة على النحو التالي ( 10 ,0 _ 1,70) (0.01-1) ( 0.80 - 1) وتمثلها الخرائط رقم 2 و 3 و 4 على التوالي :


[align=center] http://www.gisclub.net/vb/uploaded/002.JPG[/align]

[align=center]http://www.gisclub.net/vb/uploaded/003.JPG


http://www.gisclub.net/vb/uploaded/004.JPG[/align]


خامساً : تحليل مضمون الخرائط المنتجة بالعلاقات الخاطئة :
توضح الخريطة رقم ( 2 ) ذات الافتراضية (10, 0 _ 1,70 ) بأن العلاقة الترتيبية التي تحملها الإحصائية قد تحقق وهو رؤية تصنيف القيم إلى أربع مجموعات، ولكن العلاقة الإدراكية الخاصة بإدراك تضاعف القيم
بين كل مجموعة و أخرى قد فقد . وقد يبدو لقارئ الخريطة رقم ( 2 ) بأن القيمة الافتراضية العليا ربما تكون كبيرة، ولذا فقد أفترض الباحث الافتراضية الثانية (0.01 -1) والممثلة على الخريطة رقم (3) . ويبدو من تلك الخريطة أن العلاقة الترتيبية قد فقدت كما أن العلاقة الإدراكية للقيم المضاعفة قد فقدت أيضــاً . إذ لا تبيــن
الخريطة سوى ثلاثة أقسام من الإحصائية بدلاً من أربعة كما أن مفهوم التضاعف بين كل قسم وآخر لا يمكن رؤيته من خلال تلك الافتراضية . وربما يعتقد قارئ الخريطة بأن الأرقام الافتراضية لتلك الخريطة تحتاج إلى رفع للقيمة الافتراضية الصغرى وتصغير للقيمة الافتراضية الكبرى، وقد أفترض الباحث لهذا الاعتقاد القيم ( 5, 0- 0.7) ممثل على الخريطة رقم ( 4 ) . ويتضح من تلك الخريطة أيضاً أن العلاقة الترتيبية للقيم الأساسية قد فقدت ، حيث تظهر الدوائر في تلك الافتراضية بأسلوب يصعب معه الترتيب للقيم المدروسة ، كما أن التضاعف للقيم الإحصائية بين كل مجموعة وأخرى قد فقد أيضاً، حيث يبدو للقارئ بأن هناك نوع من التجانس في تركيبة الظاهرة الإحصائية التي افترضها الباحث في الجدول رقم ( 1 ) والممثل على الخريطة رقم ( 4 ) .
أما على برنامج Arc View فإن أقل القيم الافتراضية التي يمكن إدخالها في خانة Minimum محصورة بين الرقمين 4 و 48 والقيمة العليا Maximum محصورة بين الرقمين 4 و 256 وهى أرقام صحيحة مصنفة بأسلوب لا تسمح بوضع رقم عشري في خانة أقل القيم وأعلاها، كما لا يسمح بوضع بعض القيم التي تختلف عن القيم المصنفة على البرنامج . وهذا يعني أن مفهوم العلاقة التي يجب أن تبنى بها تلك الأنواع من الخرائط الإحصائية لا يمكن تحقيقه إذا ترك لمصمم الخريطة من غير المتخصصين أن يضع قيماً لم تبنى على مفهوم تحديد العلاقة النسبية بين القيم في خانتي القيمة الصغرى والكبرى Minimum و Maximum .
وبهذا المنظور فإن الخرائط الموضوعية بطريقة الدوائر والمربعات والمثلثات ستقدم لمصمم الخريطة نتاجة لا تتطابق مع التركيبة الفعلية للظاهرة الجغرافية ذات المصدر المعلوماتي الرقمي ، وبالتالي ستعرض لصانع القرار معلومة خاطئة يتم من خلالها اتخاذ العديد من القرارات التي لم تبن على دراسة تحقيق مفهوم العلاقة بين عناصر الظاهرة ( سواء كانت تلك العلاقة مكانية كما هو المفترض في رموز الخرائط الطبوغرافية أو العلاقات المتعددة على الخرائط الموضوعية التي تحملها أي ظاهرة جغرافية، مثل العلاقة ذات الارتباط بالترتيـب، أو الاختـلاف في النسبـة، أو الكثافة أو التضاعف أو غيرها من العلاقات التي يطمح مصمم الخريطة أن يراها على الخرائط الموضوعية على نظم المعلومات الجغرافية ) .
وبذلك الإجراء ، تصبح الخريطة المنتجة دون تحقيق مفهوم العلاقة ، أداة خطيرة في عرض المعلومات وتقديم خرائط لا تتطابق معلوماتها مع التركيبة الفعلية للظاهرة الجغرافية الممثلة على تلك الخريطة .

سادساً : التطبيق الأمثل لرؤية العلاقة النسبية الصحيحة :
يتطلب الأمر أن تكون العلاقة بين عناصر الظاهرة في المثل الافتراضي المذكور في الجدول رقم ( 1 ) بالطرق والأساليب الخرائطية المعروفة . ففي خرائط الدوائر النسبية تبنى العلاقة عن طريق استخراج الجذور التربيعيـة، أو اللوغاريتمية التي تمثل أنصاف الأقطار عند استخدام رمز الدوائر، وأطوال الأضلاع عند استخدام المربعات والارتفاع، والمثلثات عند استخدام المثلثات المتساوية الساقين . وبتطبيق الأسلوب اللوغاريتمي على خرائط الدوائر ، فإن أنصاف الأقطار المستخرجة لتحقيق مفهوم " المحافظة على العلاقة الكمية " يمكن تحديدها حسب المثال التالي :

[align=center]http://www.gisclub.net/vb/uploaded/a_2.JPG[/align]


وعند الرغبة في تمثيل تلك الإحصائية على برامج نظم المعلومات الجغرافية فإن العلاقة المستخرجة في شكل أنصاف الأقطار التي تم التوصل إليها يجب ألا تكسر، أي أن ما تبينه الإحصائية في منظور ترتيبي للقيم، وكذلك المضاعفات بين كل مجموعة وأخرى يجب أن تدرك بصرياً من خلال الرموز الممثلة على الخريطة ، مع فتح الباب لمصمم الخريطة لتغيير أحجام الدوائر عندما تكون قيـم ( نـق ) كبيـرة لا يمكن تنفيذها على الخرائط، ولكن في إجراء إحصائي جماعي يشمل كل عناصر الظاهرة، بحيث يتم التصغير أو التكبير تحت منظور " المحافظة على العلاقة الكمية بين القيم " .
وبناءً على المثال الافتراضي أنفاً، فإن أنصاف الأقطار المستخرجة بالطريقة اللوغاريتمية لا يمكن تنفيذها على خريطة في حجم أطلس مدرسي مثلاً . وذلك لأن أنصاف الأقطار في الجدول السابق كبيرة في القيم وستؤدي إلى رسم دوائر ذات أحجام أكبر من حجم خريطة الأساس ، فمثلاً نصف القطر 67 سيمثل على الخريطة بدائرة قطرها 134 مم، وذلك إذا نظرنا لتلك القيم كقيم مليمترية . ونظراً لأن ما يهمنا في بناء المعلومة على خرائط نظم المعلومات هو عرضها مع " المحافظة على العلاقة النسبية بين القيم " والرموز الممثلة لها على الخرائط ، فإن القيم السابقة يمكن تخفيضها مع المحافظة على العلاقة عن طريق استخدام أسلوب التخفيض المعروف باسم النسبة والتناسب . حيث يمكن عن طريق ذلك الأسلوب تحديد أقل القيم وأعلى القيم ( وهى القيم اللازم وضعها في حقل Minimum , Maximum عند بناء الخريطة على نظم المعلومات الجغرافية ) على النحو التالي .
حيث يمكن أن نفترض لأقل القيم نصف قطر مختار = 0.25 فإن أكبر القيم ستكون 0.25 × 67 ÷ 21 = 0.79 . وبوضع تلك النتائج في حقول أصغر القيم و أكبرها على برنامج Map Viewer فإن الخريطة النهائية ستكون خريطة تعكس التركيب الفعلي للظاهرة الجغرافية الممثلة كما تبينه الخريطة رقم (5) . ومن الملاحظ أن هذه النتيجة لا يمكن استخدامها على برنامج Arc View لعدم توفر قيم عشرية تحت حقلي Minimum , Maximum كما أن العلاقات التي تزيد نتائجها عن 4 بوصة لا يمكن تمثيلها على برنامج Map Viewer4 .


[align=center] http://www.gisclub.net/vb/uploaded/005.JPG[/align]


سابعاً : تحليل مفهوم العلاقة الكمية الصحيحة على الخريطة رقم (5) :
تبين الخريطة رقم ( 5 ) الظاهرة الجغرافية بناء على تحديد العلاقة بين عناصر الظاهرة بالطريقة الصحيحة التي تحدث عنها البحث تحت بند سادساً، وقد أوضحت النتائج الخاصة باستخراج العلاقة أن القيم ( 0.25_ 0.79) هى القيم المناسبة لربط العلاقة الخاصة بتلك الظاهرة وهى النتائج نفسها التي قدمتها الشركة المنتجة للبرنامج بعد سؤالها من قبل أحد المحكمين . وبالنظر إلى الخريطة رقم ( 5 ) نجد أن الترتيب المفترض لعناصر الظاهرة الجغرافية الممثلة قد تحقق، بحيث احتلت خمس محافظات الترتيب الأول، يليها خمس محافظات في الترتيب الثاني، ثم خمس محافظات في الترتيب الثالث ثم خمس أخرى في الترتيب الرابع والأخير . كما تحقق من خلال تلك الخريطة رؤية العلاقة الإدراكية بين عناصر الظاهرة الجغرافية، حيث تبدو الدوائر الخمس الكبرى ضعف الدوائر التي تحتل المركز الثاني ، وتبدو الدوائر التي تحتل المركز الثاني ضعف الدوائر التي تحتل المركز الثالث، وكذلك دوائر المركز الثالث تبدو من الناحية الإدراكية ضعف الدوائر التي تحتل المركز الأخير . وبهذا الإجراء فإن التركيبة الفعلية للظاهرة الجغرافية الممثلة على الخريطة قد حققت إمكانية الاتصال الخرائطي المبني على مفهوم تحديد العلاقة الكمية بين قيم الظاهرة الجغرافية الممثلة على الخريطة . وعلى ذلك تقتضي الضرورة أن يحدد مصمم الخريطة القيم الإحصائية اللازمة لبناء الخرائط الموضوعية ذات الرمز الهندسي على برامج نظم المعلومات الجغرافية أو الخرائطية بأسلوب " مفهوم العلاقة " الذي تم شرحه سابقاً، ومن ثم وضعها كقيم في خانة أقل القيم وأعلى القيم على برامج نظم المعلومات إذا أراد مصمم الخريطة أن يرى العلاقة الفعلية بين عناصر الظاهرة الجغرافية الممثلة على الخريطة . ونحب أن ننوه هنا إلى أن الظواهر الجغرافية تحمل العديد من العلاقات ذات الارتباط المكانـي، أو الاتجاهـي، أو التركـز، أو الارتباط الإحصائي كرؤية الظاهرة بناء على المتوسط، أو الانحراف المعيـاري، أو الكثافـة، أو الترتيب أو التضعيف، أو غيرها من العلاقات التي يأمل مصمم الخريطة أن يراها على الخرائط النهائية كخطوة للقيام بعمليات التحليل والتعليل والمقارنة، ثم اتخاذ القرار المناسب ، ولذلك يجب التأكيد على ضرورة وعي مستخدم نظم المعلومات الجغرافية من غير المتخصصين بهذا الإجراء الذي يُعد العمود الفقري لبناء العلاقة للظاهرة المراد تمثيلها على الخرائط .
كما أن تلك الدراسة ستسهم بإلقاء الضوء على ضرورة تطبيق الأسس الخرائطية الصحيحة عند استخدام نظم المعلومات الجغرافية في تصميم الخرائط الموضوعية .

ثامناً: الخاتمة والتوصيات :
يركز هذا البحث على تذكير مستخدمي برامج نظم المعلومات الجغرافية والخرائطية بضرورة تطبيق العلاقة الكمية لقيم الظاهرة الجغرافية قبل تمثيلها على الخرائط الموضوعية . ويعود السبب في اختيار هذا الموضـوع إلى مـا لاحظه الباحث من الناحية التخصصية في ترك تحديد مفهوم العلاقة الكمية بين قيم الظاهرة الجغرافية المراد تمثيلها على خرائط الموضوعية، وذلك باستخدام نظم المعلومات الجغرافية إلى مستخدمي تلك الأنظمة من بعض المتخصصين وغيرهم من الجغرافيين وطلاب الدراسات العليا ومرحلة البكالوريوس والعاملين في المؤسسات الحكومية والخاصة وغيرهم .
وبعدم تطبيق مفهوم العلاقة بين القيم الكمية قبل تمثيلها على الخرائط الموضوعية، فإن المحصلة ستكون " خرائط موضوعية لا تتفق محتوياتها مع التركيبة الفعلية للعلاقات الكمية بين الظواهر الجغرافية والرموز الممثلة لها على الخرائط الموضوعية " .
ورغبة في توضيح مشكلة البحث، قدَّم، الباحث من خلال ذلك البحث مثالاً مبسطاً وموجهاً كان الهدف منه توصيل مشكلة الدراسة إلى القارئ بسهولة ووضوح . وقد رُتب المثال بأسلوب يعرض الظاهرة الإحصائية في شكل ترتيبي كما يعرضها في شكل تضاعفي . والمطلوب أن تعكس الرموز المستخدمة على الخريطة الموضوعية ذلك الترتيب والتضعيف عن طريق الإدراك البصري لمحتوى الخريطة . ويعد الإدراك البصري لمعاني الرموز الممثلة على الخرائط الموضوعية مجالاً مهماً في أدبيات علم الخرائط . ولهذا السبب لم يضف إلى الخرائط مفتاحاً يبين مقدار القيم الإحصائية؛ لأن الهدف الذي يسعى البحث لمعرفته هو الإدراك البصري ، وليست القيم الرقمية بحد ذاتها ، إذ أن مهمة الإدراك البصري هى ترتيب القيم ، ومعرفة التضاعف بين رموز المجموعات على الخرائط مباشرة.
وقد بينت النتائج في الأمثلة التطبيقية التي أُهمِلَت مفهوم تحديد العلاقة الرقمية ، تعذر رؤية الترتيب بين القيم أو إدراكه، كما تعذر إدراك التضاعف بعد تمثيلها على الخرائط برموز الدوائر. واكتفى البحث بتطبيق المثال على رموز الدوائر فقط ؛ لأن النتيجة ستكون متشابهة عند استخدام رموز المربعات والمثلثات . وبناء على ذلك ، فقد شرح البحث الأسلوب الأمثل لتطبيق مفهوم العلاقة الكمية بين القيم وكيفية تحديد الرقم المناسب لتمثل أقل القيم وأكبرها على الخرائط الموضوعية . كما طبق البحث نتائج ذلك الإجراء على القيم الإحصائية الافتراضية نفسها وعرض النتائج بأسلوب يحقق مفهوم الترتيب والتضاعف بين القيم الممثلة على الخريطة، وهو ما تعذر تحقيقه عندما أهمل تطبيق مفهوم العلاقة الرقمية اللازمة لمعرفة أقل القيم وأكبرها كمعيار لبناء ذلك النوع من الخرائط الموضوعية .
بالإضافة إلى ذلك ، فقد أشار البحث إلى أن بعض برامج نظـم المعلومـات الجغرافيـة لا تسمح بتطبيق مفهوم العلاقة الذي تحدثنا عنه . ويعود السبب في ذلك إلى أن الأرقام المسموح باستخدامها على برنامج Map Viewer4 محصور بين 0.01 إلى 4 بوصة أو 0.01 إلى 10سم . وهذا يعني أن العلاقات الرقمية التي تزيد عن الرقم الأكبر لا يمكن إدخالها في خانتي أقل القيم وأكبر القيم . أما استخدامها على برنامج Arc View فإن الأرقام محصورة بين 4 – 48 للقيم الصغرى وبين 8 -256 للقيم الكبرى وبتدرج مضاعف لا يمكن تغييره ولا يمكن معه بناء العلاقة . كما أن البرنامج لا يسمح باستخدام القيم العشرية التي قد تحددها معادلة بناء العلاقة الكمية للظاهرة الجغرافية قبل تمثيلها على الخريطة .

التوصيات :
توصي هذه الدراسة بناء على النتائج السابقة علىضرورة تطبيق الأساليب الخرائطية اللازمة لبناء العلاقة الرقمية على برامج نظم المعلومات الجغرافية عند الرغبة في تمثيل الظواهر الجغرافية ذات المصدر الكمي على ذلك النوع من الخرائط .
كما توصي تلك الدراسة بضرورة إعادة برمجة المعايير اللازمة لبناء الخرائط الموضوعية على بعض برامج نظم المعلومات الجغرافية في ضوء الأسس والمفاهيم الخرائطية اللازمة لبناء ذلك النوع من الخرائط .
ومن الممكن استخدام النتائج التي قدمتها تلك الدراسة كقاعدة ينطلق منها المهتمون بالبرمجيات بإعداد الأساليب التي تحقق الأسس الخرائطية لبناء الخرائط الموضوعية مع المحافظة على القواعد الأساسية في تمثيل الظواهر الجغرافية ذات المصدر الكمي على الخرائط الموضوعية .

مصادر البحث :
[align=left]1- سلمى ناصر محمد 1995م " خرائط التوزيعات البشرية – مفهومها وطرق إنشائها" . مكتبة العبيكان ، المملكة العربية السعودية ، الرياض .[/align]

2- Flowerdew, R. and Green, M. 1991 Data Integration : Statistical methods for transferring data between zonal systems, in Masser, I and Blakemore (Eds) Handling Geographic Information: Methodology and Potential Applications. Pp 38 –54 essex: London.

3- Fischer, Scholten, and Unwin. 1996 “ Spatial Analytical Perspectives on GIS” Taylor & Francis London.

4- Jones Christopher, 1998 “ Geographical Information Systems and Computer Cartography “ Longman. London.

5- MacDougall, E. B. 1992 Exploratory analysis, dynamic statistical visualization, and geographic information systems. Cartography and Geographic Information Systems, 19 (4), 237-246 .

6- Robinson, A.H. Sale, R.D. Morrison, J.L. and Muehrcke 1984 Elements Of Cartography. Fifth Edition, John Wily & Sons. New York .

7- Tylor, F. 1994 " Geographic Information Systems " Pergamon Canada, Ottawa.[/align]