عمل موفق
بداية مشجعة للدخول في العميق
أولاً وقبل كل شيء، لابد من فهم الواقع اي طبيعة الظاهرة التي نريد أن نمثلها وهذه اساسية
لايمكن أن نطبق على ظاهرة مفترضة لان الناتج قد يكون صحيحاً أو خاطئاً -لانعلم لاننا لا نعلم شيئا عن الظاهرة
طريقة الكرجينج تعد أفضل الطرق لكن لابد من فهم تفاصيل عملها + عمل وسولك ونمط الظاهرة قيد الدراسة
لهذا اقترح أن نبدأ مثلاً بعمل سطح مشتق بطريقة الكرينج والطرق الأخرى لكن تكون بياناتنا مأخوذة من خريطة كنتور مرقمة
(الخريطة الأصلية ستدل لنا على طبيعة توزيع الظاهرة وشكلها في الواقع-لكن نتذكر انه ليس كل الواقع
فالواقع عندنا معمم في شكل نموذج خرائطي لكن نستطيع أن نحكم على كفاءة تمثيل السطح المشتق بهذه الطرق
من خلال المقارنة البصرية.
طريقة الكرينج مبنية على أسس وفرضيات احصائية وهو أن تكون البيانات عشوائية في توزيعها المكاني وألا يكون هناك Dreft
اي اتجاه وغيرها من الامور المتقدمة احصائياً ،وألا تقل البيانات عن 250 نقطة على الأقل وفي منطقة محدودة نسبياً ولم يتفق احد على العدد بالضبط، وعليه يمكن أن يكون هذا مجال بحث لظاهرة مثل تلوث ابار المياه أو ملوحة مياه الأبار أو التلوث في مدينة
وغيرها من الظواهر التي تحيط بنا وتهدد كياننا- هذا دورنا بهذه الطرق ولهذه المشاكل "المتلتلة"!
بقي ان اقول ان الكلام يطول جداً لكن قوة طريقة الكريجنج تكمن في كونها تأخذ الارتباط الذاتي المكاني للقيم
وعلى أساها يتم استخدام النموذج المناسب للتنبؤ الإحصائي المكاني - إذا لدينا طريقة احصائية مكانية أو جغرافية
فهل نحسن استخدامها ونطورها إن شاء الله.
رد مع اقتباس