التحليل الجغرافي مبادئ ومفاهيم أساسية

[أنور الطيب]

الإخوة الأحباب سلامي للجميع وأحاول في هذه المرة مناقشة المهارات الأساسية التي يحتاجها مستخدم نظم المعلومات الجغرافية في التحليل باستخدام نظم المعلومات الجغرافي وعلى العموم ينبغي أن يفكر المستخدم في ما ذا يريد من نظام المعلومات الجغرافي وهذه الإرادة تتمثل في وضع أسئلة يحتاج الباحث فيها إلى إجابات واضحة
ونظم المعلومات الجغرافية هي في الأساس تستخدم للرد على هذه الأسئلة الجغرافية التي يطرحها وما يتعلق بها واتخاذ القرارات المناسبة المبنية على المعلومة الصحيحة. ولاستخدام نظم المعلومات الجغرافية بشكل صحيح ، فمن المهم أن نصيغ أسئلتنا بشكل جيد وواضح ونعرف ماذا تريد أن تسأل ، ومتابعة عملية الحصول على الإجابات بشكل منضبط ليكون للإجابات معنى يشفي غليل الباحث ويجيب عن استفساراته بشكل يظهر في أرقى حالاته على شكل خريطة .
والخطوات الأساسية التي يكاد أن لا ينقك منها محلل باستخدام نظم المعلومات الجغرافية يمكن إجمالها في هذه المراحل :
المرحلة ا لأولى : صياغة الأسئلة
وتعتبر هذه الخطوة من الخطوات المفصلية في التحليل الجغرافي والاسئلة قد تصاغ بواسطة المستخدم وهذا هو الحال مع معظم الباحثين أو قد تصاغ بواسطة مستخدمين آخرين ، لايهم المهم هو أن تكون هذه الأسئلة واضحة في المقام الأول ولها علاقة بالمكان " الجغرافية " ، كما أنه لابد أن تكون هذه الأسئلة واقعية ويسهل على الباحث الإجابة عليها ، فمثلا إن سأل الباحث عن جيومورفولوجيا القمر وماهي ا لاشكال الجيومورفولوجية التي يجدها على سطح القمر ، هذا السؤال قد يكون واقعيا لباحث في وكالة الفضاء الأمريكية أو أي باحث لديه بيانات تحوي بيانات الإرتفاعات في سطح القمر ولكنها لا تناسب باحث آخر ليس لديه هذه البيانات ، فالأسئلة تحتمها طبيعة البيانات التي يمكن أن يحصل عليها الباحث ولذلك لابد للمستخدم أن يصيغ الأسئلة في حدود البيانات التي يحصل عليها لا على مجرد خيالات افتراضية يصعب تحقيقها على الواقع ومن أمثلة الأسئلة الجغرافية الواقعية :
ماهي أكثر المناطق تأثرا بالجرائم الليلية في منطقة ما ؟
كم عدد المشتركين في خدمة اتصالات شركة معينة وأين يتوزعون ؟
ما هو أنسب مكان لإقامة مجمع تجاري في مدينة ما ؟
وهكذا تختلف الأسئلة باختلاف المستخدمين وباختلاف توجهاتهم .
فصياغة الأسئلة تعتبر هي النقطة الأساس لبداية التحليل وعلى ضوئها سوف يتم تحديد نوعية البيانات الجغرافية التي يمكن أن تفيدك في الإجابة على الأسئلة وكذلك على ضوئها يتم تحديد الطرق التي يجب أن تتبع في ا لإجابة على هذه الأسئلة كما سوف يتم على ضوئها أيضا الكيفية التي تعرض بها الإجابات .

المرحلة الثانية : اختيار البيانات
واختيار البيانات تعتبر هو خطوة تلي صياغة الأسئلة وقد تكون مصادر البيانات متعددة ، ومن المهم أن يفكر المستخدم في الطرق التي يحصل بها على البيانات ، جودة هذه البيانات التي يعمل عليها ، تكلفة هذه البيانات وهل هي في مقدور استطاعته أم أن هنالك بيانات بدرجات وضوح منخفضة وبدقة أقل يمكن أن يعمل عليها وتساعده وكل هذه تنردرج ضمن جودة البيانات أو ما يسمى باللغة الإنجليزية data quality issues ، المهم في الإجابة على الأسئلة لابد من امتلاك بيانات مناسبة تساعد في إيجاد إجابات وليس كثرة البيانات دليلا على مناسبتها لموضوع الأسئلة ولكن مناسبتها لموضوع الأسئلة يعتبر الأساس في الانطلاقة الصحيحة .
وللإجابة على السؤال ما هو أنسب مكان لإقامة مجمع تجاري لابد للباحث من البحث عن بيانات تشمل الآتي :
- مواقع المجمعات التجارية الآخرى
- مواقع الشوارع .
- مواقع منازل المستهلكين وأماكن تواجدهم .
- القدرة ا لشرائية للمستهلكين .
- طبيعة البضائع التي تناسب المستهلكين
- نوعية الأراضي المستخدمة التي يمكن إنشاء المجمع بها والقيمة الإيجارية المصاحبة لها في حالات الإستئجار ...
- وغيرها من الأسئلة التي تدور بخلد المسوقين .

المرحلة الثالثة : منهجية ا لتحليل التي يتبعها الباحث

وعلى ضوء هذه البيانات سوف يفكر ا لمستخدم في المنهج الذي ينتهجه للإجابة على الأسئلة التي وضعها ، فهل عملية استظهار البيانات على الخريطة تكفي للإجابة على السؤال ، مثل ما أقرب محطة تزويد وقود على الشارع 101 بمدينة ما ، ربما استظهار ذلك على الخريطة يكفي لبعض الباحثين ، أم أن الأمر بحاجة إلى تصنيف وإعادة تصنيف واستخدام طرق معقدة مثل map algebra أو غيرها من الطرق التي تساعده على الإجابة على الأسئلة ... وهكذا فإن المنهجية التي يتبعها المستخدم أو الباحث تفرضها طبيعة البيانات ا لتي يعمل عليها وصيغة السؤال الذي يبحث عن إجابته ...

المرحلة الرابعة : تجهيز ا لبيانات
وتجهيز البيانات باب وسع ويختلف باختلاف البيانات واختلاف الأسئلة الناشئة ، فمن الممكن أن يفكر الباحث في وضع البيانات على محور جغرافي معين أو إسقاطات جغرافية بعينها ، ماهي درجة الوضوح التي يعتمدها في التعامل مع البيانات الصفوفية وصور الأقمار الصناعية إن كان هنالك اختلاف واضح في درجات الوضوح التي يعمل عليها وما هو مقياس الرسم المناسب لهذا التحليل إذ أن مقياس الرسم يلعب دورا كبيرا في تغيير النتائج التي تظهر للباحث والمستخدم فيما يعرف في علم نظم المعلومات الجغرافية بمشكلة modifiable areal unit problem وهب أنك تريد إجراء بعض القياسات المترية مثلا فالقياس ا لذي تحصل عليه على مقياس الرسم 1:50000 يختلف تماما عن القياس الذي تحصل عليه على مقياس الرسم 1:10000 والمهم جدا في تجهيز البيانات أن تكون قادرا على معرفة ما له معنى مما ليس له معنى فكل تجهيز يجب أن يكون مدروسا جيدا ليؤدي غرضا معينا ولا تتبع البرمجيات في التجهيز ولكن اعصف ذهنك قليلا قبل التجهيز في ما هي الفائدة المرجوة من هذه التجهيزات بما يتناسب مع الأسئلة المصاغة والبيانات المتاحة ...

المرحلة الخامسة : إجراء التحليل واستظهار النتائج
وهي المرحلة الحاسمة أو الهدف الذهبي في كل العمليات السابقة وفيها لابد أن يفكر المستخدم في طرق التحليل ا لمناسبة ، هل هذه البيانات بحاجة إلى تحليل جيوإحصائي في حالات العينات التي يأخذها الباحثون في الدراسات البيئية أم أن مجرد التحليل المكاني يفي بالغرض ، بعد ذلك هل استظهار الخريطة يفي بالغرض أم أنه لابد من استخدام رسومات بيانية مصاحبة وهكذا مما تفرضه طبيعة المتلقي ، ولابد من التفكير ألف مرة في طبيعة المتلقي ، فمثلا عند دراسة توزيع الثروة الحيوانية لأطفال الصف الثالث ا لإبتدائ إظهار الأرقام والجداول والرسومات البيانية لايبدو أنه يخدم غرضا كبيرا ولكن استخدام صور الحيوانات نفسها واستظهارها على الخريطة سوف يكون له معنى وأثر واضح في تلقيهم للمعلومة ، فمثلا يمكن لتوزيع الحيوانات في السودان أن توضع صور لجمال في منطقة الشرق ، وصور لأبقار في منطقة الغرب وصور لحيوانات متوحشة وأبقار بأشكال مختلفة في منطقة الجنوب وهكذا ولذلك هذه الخرائط والمعلومات هي ليست لك لتلقيها ولكنها في نفس اللحظة لغيرك لمتلقي آخر لا بد من أن تكون لديك فكرة عن نفسيته وطريقة تفكيره ولابد أيضا من توظيف الكارتوغرافيا بشكل ممتاز من استخدام الألوان وتوظيفها بشكل جيد فاللون الأحمر لون حار يدل على قوة الظاهرة واللون الأزرق لون بارد يدل على ضعف هذه الظاهرة الجغرافية وهكذا كلما كان المستخدم لنظم المعلومات الجغرافية ذو دراية عالية بعلم الكارتوغرافيا كلما كانت رسالاته التي يرسلها للمتلقي رسائل واضحة وتصل إلى فهم وعقلية المستخدم بسرعة عالية ...


نواصل ...........

[أنور الطيب]

سلامي للجميع وبعد
أزجي شكري للإخوة د. وسام ، جمعة داود ، فائق علي
ونواصل مع التحليل باستخدام نظم المعلومات الجغرافية

[أنور الطيب]

قبل أن نذهب بعيدا لابد للمحلل باستخدام نظم المعلومات الجغرافية أن يلم بطبيعة البيانات التي يعمل عليها وماهي العمليات التي تصلح لهذا البيان ولا تصلح لغيره وللتذكير فإن البيانات الجغرافية يمكن تصنيفها إلى :

بيانات مكانية spatial data التي تنقسم بدورها إلى نوعين :

شعاعية vector data
صفوفية raster data

وبيانات غير مكانية aspatial data التي تأتي على شكل جداول تسمى بالجداول الوصفية attribute tables

ولمعرفة المزيد عن الجداول يمكنكم مراجعة الرابط http://www.gisclub.net/vb/showthread.php?t=4764


نواصل ....

[عبادة مالك]

اشكرك الاخ انور الطيب فاحد اهم الامور في علم نظم المعلومات الجغرافي هو الوصول الى التحليل فقد يكون :
تحليلات إحصائية جغرافية وقد اطلقت عليه تحليل جيو احصائي وهو دراسة غير طبوغرافية كالجريمة والامراض وغير ذلك
أما التحليل المكاني فهو تحليل طبوغرافي كتحليل نماذج الارتفاع وايجاد الطرق او المكان الانسب او النهر او او او
فاعتقد ان التحليل الاحصائي هو العكس تماما للتحليل المكاني
اتمنى منك اخي انور الاضافة على موضوع التحليل الاحصائي والتحليل المكاني كمقارنة بينهم وجزاك الله كل الخير

[أنور الطيب]

الأحبة ، ابراهيم ، عبد الناصر ، عبادة شكرا لزيارتكم الميمونة ....

وبعد ...


كانت المدارس القديمة في التحليل وخاصة المدرسة الأنجلوساكسونية تعتقد أن التحليل والعلوم هي إحصاء ورياضيات وكلما كانت النتائج لصيقة بالرياضيات والمعادلات وغيرها من النماذج الإحصائية المعروفة ، ارتقت النتائج إلى درجة عالية من العلمية وما عداها فهي نتائج لا يعتد بها ، إلا أن أتت مدارس أخرى وأهمها المدرسة الفرنسية التي أسس لها Jaques Bertin وفيها اعتمد على أسلوب جديد في الاتصال مع الآخرين واطلق عليه "علامات بيرتن " Bertin's visual variables أو مايطلق عليه ب بالمشاهدة العلمية Scientific Visualization ، خلاصة الأمر أن التحليل من الممكن أن يكون بصريا ، بل الدراسات الحديثة تثبت أن استغلال النصف الأيمن من الدماغ الذي يعتمد على الصور يوصل إلى نتائج أفضل بكثير من النتائج التي توصل إليها المعادلات الرياضية و النماذج الإحصائية ، بل تأسست مدارس تعليمية في نفس الإتجاه كمدارس UC MAS التي ربما تحل محل المدارس الحالية في المستقبل القريب ولمزيد من المعلومات عن هذه المدرسة " المشاهدة العلمية " يمكن الرجوع إلى الرابط التالي :
http://www.infovis-wiki.net/index.ph...sual_Variables

أما بخصوص التحليل الجيوإحصائي geostatistical analysis فهو يقع ضمن ما يسمى بالتخمين الذكي interpoaltion وفيه يقوم الباحث أو المستخدم باستخدام عينات دراسية بعينها samples في الغالب عبارة عن نقاط ومن ثم تحويلها إلى أسطح مُخمنة وتتم هذه العملية بناء على القانون الأول لتوبلر Tobler 1970 وفيه يقول ما معناه أن كل شيء مرتبط بشيء آخر ولكن الأشياء القريبة أكثر ارتباطا ببعضها من الأشياء البعيدة ، وفي لغتنا العربية نقول نحن الطيور على أشكالها تقع أو وافق شن طبقة ، ما يهمنا في هذا الأمر هو الوصول إلى نتائج جديدة مخمنة اعتمادا على العينات المتوفرة وهذا أسلوب أحصائي معروف لكن في التحليل الجيوإحصائي يتم الاعتماد على القانون الأول لتوبلر فيما يعرف ب Inverse Distance Weighting أو ما يعرف اختصارا IDW بمعنى آخر لحساب نقطة غير معلومة فإنه يتم الإعتماد على كل النقاط المتوفرة " العينات" ولكن تقل وزنية النقطة كلما كانت بعيدة عن النقطة المخمنة وبمعنى آخر يتم تطبيق القانون الأول للجغرافيا تطبيقا أعمى مما قد يأتي بنتائج غير محمودة فهب أنك تريد أن تخمن نقطة ارتفاع تقع بين مرتفعين " جبلين" فاعتمادك على القانون الأول ربما يضلل في الوصول لنتئجة وقد تكون القمية لنقطة في وادي ولكن الناتج سوف يكون متوسط القيمة الارتفاعية بين الجبلين مما يضع استخدام IDW في محك حقيقي واختبار ربما يفشل في كثير من الأحيان خاصة عندما تكون المناطق غير منبسطة أو هنالك تفاوت في القيم وهذا لا ينطبق على الإرتفاعات وحدها ولكن يمكن أن يشمل البييئة لتقدير قيم الغازات السامة اعتمادا على بيانات محطات الرصد البيئي أوغيرها من القيم التي تؤخذ على شكل عينات ، على العموم أتي Krige الذي أتى بأسلوب يختلف قليلا عن النظام السابق وأكثر تعقيدا منه ولكن أحاول أن أبسطه في أنه يعمل على استخراج النقاط الشاذة extremes or outliers واستبعادها عن التخمين ومن ثم ادراجها بعد الإنتهاء من عملية التخمين حتى لا تؤثر في القيم المستنتجة وحساب ما يسمى nugget , sill , covariance وغيرها من المتغيرات التي يتم بها ضبط عملية التخمين وسميت هذه العملية ب kriging تخليدا لذكرى هذا العالم الجنوب أفريقي Krige و Krige ايضا ممن تلقوا تعليمهم في فرنسا وتأثر كثيرا بهذه المدرسة على ما أظن و لكن تعتبر فكرته في التخمين الذكي من أفضل الأفكار المنفذة إلى الآن .

أما التحليل الإحصائي المكاني في نظم المعلومات الجغرافية فيطبق في الغالب مفاهيم ال map algebra أو مايسميه بعضهم حاليا ب sandwich method الذي ابتكره Tomlin Dana في دراسته للدكتوراة وكان من بين الحاضرين لمناقشة رسالته أستاذي البروفسير David Unwin وكان هو والحضور من المبهورين بهذه الدراسة وهي من أفضل الدراسات التي قدمت في مجال نظم المعلومات الجغرافية في معالجة البيانات الصفوفية في نهاية ثمانيات وبداية تسعينات القرن الفائت وهي ضمن ما يصنف بالسهل الممتنع من العلوم . فموضوع التحليل المكاني هو حساب المسافات وعلاقات ما بالجوار neighborhood analysis ، كذلك ايجاد اسطح جديدة مثل حساب المنحدرات من الإرتفاعات ، تحويل البيانات من صفوفية إلى شعاعية والعكس اعتمادا على نماذج إحصائية كالتي يستخدمها التحليل الجيوإحصائي ، إحصاء الخلايا الصفوفية ، وغيرها من العمليات التي يمكن أن يجريها الباحث من البرمجيات المشهورة ...


نواصل ......

[أنور الطيب]

سوف أحاول ما أمكن تفصيل ما أوجزته عن مراحل التحليل الجغرافي وتطبيق ذلك على البيانات المختلفة ومن ثم متابعة نموذج قياسي متكامل من صياغة السؤال إلى استظهار النتائج ...... وإلى تلكم اللحظات أترككم مع النظام أستاذ وشيخ الجاحظ الذي يقول :

إن كان يمنعك عن الزيارة أعين فادخل عليّ بنية العواد
إن العيون على القلوب إذا جنت كانت بليتها على الأجساد ,,


نواصل

[عبادة مالك]

جزاك الله خيرا ..كنا في السابق نسمع بالاحصاء الرياضي والاحصاء التطبيقي والاحصاء التحليلي والاحصاء الوصفي والاستقرائي وغيره كثير ..
والان تضاف عبارات جديدة وهي التحليل الجيو احصائي والتحليل الاحصائي المكاني ....الاخ انور هل تقصد بعبارة التحليل الجيواحصائي هو نفسه التحليل الاحصائي المكاني ...
قلت سابقا ان التعريب في الوطن العربي مشكلة كبيرة لقد اضعنا الكثير من الوقت ونحن نبحث عن الفرق بين مصطلحين ونتفاجأ في النهاية ان لهم نفس المعنى لكن التعريب هو المشكلة ....
وحتى نوضح كلمة الاحصاء فهي علم وفن واسلوب وطريقة واداة ..ويستخدمه المتخصصون والباحثون كأساس من خلال النظريات الرياضية والتطبيقات المختلفة الاجتماعية والاقتصادية والعلمية بهدف الوصول الى الحقيقة بطريقة علمية متطورة ومنسقة ومنظمة ..وايضا هو لغير المتخصصين اداة تنظيم وتحليل لاستكشاف الحقيقة ..قصدت من مداخلتي هو الطيف الواسع لتعريف واستخدام كلمة (احصاء ) في شتى المجالات :
ولزيادة الايضاح في مفهوم الاحصاء من زاوية رياضية ارفع لكم ملف على الرابط التالي :

http://www.tntup.com/file.php?file=d...bb744550d98c17

[أنور الطيب]

الأخ عبادة أولا أشكر تواجدك الذي عطر هذا المكان وأتمنى أن أكون فهمت مقصودك من السؤال وبعد أوافقك الرأي تماما في أننا أمام مشكلة مصطلح ولكن ما باليد حيلة إلا أن يتفق الكل على مصطلح موحد نستطيع أن نوفق بين اللغة الإنجليزية والعربية واستخدام المصطلح اللاتيني المناسب عند الحاجة حتى لا تختلط الأمور عند الناس وحتى لا نتحسر على فقدان الزمن في انتظار الترجمة الصحيحة وإلى أن يتوحد المصطلح أحاول هنا تبسيط أفكاري في نظم المعلومات الجغرافية حسب خبرتي وحسب ما أعلم وفوق كل ذي علم عليم ....

وبعد ....

طالما هنالك بيانات هنالك إحصاء و موضوع التحليل الجيوإحصائي geostatistical analysis يهتم بالعينات التي يأخذها الباحث أو المستخدم ليأخذ فكرة عن سطح ما ولكن ليس بمقدوره زيارة المكان الجغرافي نقطة بنقطة فهو مضطر إلى أن يستخدم هذه العينات لتعميم نتائجه على السطح هذه العملية في مصطلح نظم المعلومات الجغرافية تسمى interpolation إن كانت العينات المأخوذة تشمل فقط منطقة الدارسة extent ولكن إن تجاوزت منطقة الدراسة لتأخذ عينات خارجها ففي هذه الحالة تسمى extrapolation ويعتمد فيها على التخمين الذكي في الوصول إلى سطوح معممة بدلا من النقاط المبعثرة لإعطاء أي بكسل قيمة مخمنة وإن كان يحمل قيمة حقيقية فيعطي قيمة مخمنة بناء على البيانات المتوفرة " العينات" ، وبمعنى آخر فهو يعول عليه في تخمين النتائج اعتمادا على العينات فهو بلاشك فرع من فروع الإحصاء التطبيقية ولكن موضوعه ظاهر وهو تخمين النتائج بناء على العينات ووفق طرق أبسطها IDW وأكثرها تعقيدا Kriging ..... وما يضيفه التحليل الجيوإحصائي هو مشاهدة ما أحصيته مباشرة على الخريطة قبل إنفاذه ، فيمكنك تحديد البيانات الغريبة ومشاهدتها على الخريطة مشاهدة تفاصيل ال histogram على الخريطة مباشرة

أما التحليل المكاني spatial analysis قد يصاحبه عمليات إحصائية لإنتاج بيانات جديدة مثل إنتاج الإنحدارات من نقاط الإرتفاعات وغيرها وقد لا يصاحبه عمليات إحصائية مثل بعض امثلة ماذج اختيار الأمثل suitability modeling وهي ما أشرت إليه سابقا ب Sandwich model فقد تبنى العملية على جمع الطبقات ، طرحها ، ضربها وغيرها من العمليات الرياضية البسيطة أو قد تتعقد هذه العمليات على حسب حاجة الباحث للوصول إلى طبقة جديدة هي النموذج الأمثل والمشكلة هي أن التحليل المكاني والتحليل الجيوإحصائي موضوعهم واحد هو المكان ولكن الطريقة المتبعة في تحليل محتويات المكان تختلف اختلافا كبيرا ولذلك أفردت شركة ESRI امتدادين مختلفين الأول هو
SPATIAL ANALYST والذي يعمل تحت مظلة ال ARCMAP والآخر هو Geostatistical analyst الذي يعمل تحت نفس المظلة ....

أتمنى أن أكون قد لمست ما أردته يا أخ عبادة وأكرر شكري لتواجدك الدائم هنا ولتنشيط هذا البوست ...

أخوك أنور

[عبادة مالك]

الاخ انور جزاك الله كل الخير
لكن لي ملاحظة :
في البداية انت ذكرت عبارة التحليل الاحصائي المكاني فأي منهم تعني هل التحليل المكاني ام التحليل الاحصائي
وفي اخر رد لك لم تذكر هذه العبارة على الاطلاق ..بل ذكرت
التحليل المكاني spatial analysis

والتحليل الجيو احصائي geostatistical analysis

الاخ انور اعلم ان موضوعك في غاية الاهمية ..اسال الله ان يجعل ذلك في ميزان حسناتك ..وكم اتمنى لو يتم اعطاء مثال تطبيقي نستخدم فيه ادوات المحلل الاحصائي Geostatistical analyst ضمن واجه برنامج arcmap

[أنور الطيب]

شكرا أخي عبادة وهذا ما أخطط له وهو إيراد الأمثلة العملية ، كما أن ما أكتبه هنا كما يقول أهلنا في السودان " قطع أخضر" يعني من الحقل مباشرة و يحتاج إلى مراجعة ويحتاج إلى تصويب والخطأ فيه وارد ، فأشكر تواحدك الذي سوف يضيف الكثير ..... وأحاول من البارحة أن أضيف شيئا لكن للأسف لم أجد الوقت الكافي ...


أخوك أنور