GIS-i kasutamine erinevates skaalades

Reimo RivisTallinna Ülikool Loodusteaduste osakond

(ja TLÜ Ökoloogia Instituut)

Põhilised teemad:

• Mida me ikkagi GIS-i all silmas peame?• Aeg-ruumi printsiibist geoteadustes ja GIS-s• Aja- ja ruumiskaalad GIS-s, ohud• Näiteid• Kokkuvõtteks

Mida me ikkagi GIS-i all silmas peame?

Kas iga digitaalne kaart on GIS? Kui suur peab olema kasutajate ring, et asi oleks GIS? Kui palju peab olema andmebaasis andmeid? jne

GIS on muutunud sarnaselt paljude mõistetega üleekspluateeritud terminiks.

AEG

RU

UM

•Aeg-ruumi printsiibist geoteadustes ja GIS-s

ENNE

AEG

NÜÜD

•Aeg-ruumi printsiibist geoteadustes ja GIS-s

• Aja- ja ruumiskaalad GIS-s

Ruumiskaalad on väga avaraks muutunud.Väga suured ja väga väikesed

Ajaskaalad: paljud nähtused ja protsessid reaalajasAjas tagasi vaatamine ei ole paranenud,

sest täpse informatsiooni tihedus on madal.Andmete pidevus või diskreetsus.

Skaalade laius meeldib modelleerijatele.Oht teha valesid järeldusi.

Näiteid erinevatest ruumiskaaladest:

2 500

kilometres

5 0000

500

kilometres

1 0000

45

kilometres

900

kilometres15 300

kilometres

3 60 2

kilometres

0 1

meters

0 150 300

meters

400 20

meters

15cmAlgne tüüp

Lõpp tüüp

A B C D

A 939 43 46 67

B 3423 4918

< 1 3726

C 98 < 1 7523

2729

D 1916 77 2828

6822

Ülemineku tõenäosused tüüp

ABCD

1998 1999 2000 2001

2002 2003 2004 2005

Näiteid erinevatest ajaskaaladest:

1

km

0.50

1850 1900 1960 1990

Näiteid erinevatest ajaskaaladest:

19951998 2001 2002

2003

2005

1988

1900

19551981

1990

MERIJÄRV

2000 100

meters

Kokkuvõtteks:

GIS-i skaalad on väga avarad.

Aeg-ruumi printsiipi peab jälgima, kuid mitte alati.

Oluline on andmete tihedus ning iseloom (pidev – diskreetne).

Kiusatus langeda modelleerimise mõnusasse mülkasse.

TÄNAN KUULAMAST