[align=center]
[/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][/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][/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]
