* modelování = přibližná reprodukce charakteristických vlastností originálu, přičemž tímto originálem může být libovolný předmět, proces nebo jev v reálném světě (Haggett, 2001) * hodnocení hrozeb pomocí matematického modelování procesů podle principů: * Koncepční analýza problému – rozhodnutí o vstupu relevantních veličin * Sestavení modelu z vybraných veličin – podoba matematické rovnice * Verifikace modelu – ověření modelu aplikací na vybraném území a porovnání s laboratorními měřeními * Stanovení míry a oboru platnosti – (míra přesnosti – procentní úspěšnost předpovědi; obor platnosti – podmínky, kdy je možno model použít) * Typy modelů * Černá skříňka – není známý mechanismus procesu * Šedá skříňka – částečná znalost mechanismu procesu * Bílá skříňka – popisují mechanismus procesu fyzikálními zákony, přesnější a flexibilnější ale složitější  ==== Predikční modelování ==== * prediktivní modelování = odvození nových jevů a stavů pro budoucí etapu (Kubošová, 2010) používá se iterační modelování, what – if modelování, celulární automata a další techniky * **Iterační modelování** * modelování v iteracích (opakováních) * model, který pomocí nějaké funkce převedeme model z jednoho stavu do následujícího * následující stav je potom vstupním stavem pro další iteraci, na jejíž základě se vytvoří výstup, jenž slouží jako vstup do iterace číslo dvě atd. * Např. použijeme-li iterační model pro modelování změny využití krajiny, nastavíme počet iterací na hodnotu 10, přičemž každá jedna iterace = změna využití krajiny za jeden rok. Potom pro nás mohou být zajímavé jak průběžné výsledky v každém roce, tak i pouze změna, která se stala mezi vstupem a desátou iterací * **What-if modelování** * zjišťujeme, jak se změní výstupy modelu, pakliže dojde ke změně buď vstupních dat, nebo modelovacích algoritmů * pokládáme otázku, pakliže se změní toto, jak se změní výstupy a výsledky? * Např. modelování různých protipovodňových opatření při určitém typu povodně, eventuálně vyměníme v modelu algoritmy, kterými se počítá odtok z plochy (místo jednoduchého, použijeme vícenásobný atd.). ==== Abstraktní modely krajiny ==== * zdůrazňují především souvislosti mezi složkami krajiny, prvky, procesy a jevy v krajině či segmenty krajiny * elementy modelu jsou představovány geometrickými či jinými obrazci často zcela bez lokalizace v konkrétním prostoru) * mono nebo polysystémový model ==== 1. Manuální integrace analytických vrstev s posteriorní digitalizací integrované vrstvy ==== * provádí odborník znalý alespoň rámcově ta témata, která jsou předmětem integrace * analytické vrstvy sjednoceny do shodného měřítka, projekce, lokalizace * existuje představa o možných reálných (věcně a regionálně správných) kombinacích relevantních integrovaných proměnných * je definována rozlišovací schopnost budoucí integrované informační vrstvy (tzv. minimální areál), * je stanoven postup integrace (co je referenční vrstva, které se přizpůsobují ostatní a jak po sobě následují) * bbita -> puda -> vlhkostni pomery -> relief-> zvetralinovy pokryv -> podbeni-> geologie ==== 2. On-screen integrace digitálních analytických vrstev ==== * Podmínky (navíc oproti manuálnímu postupu): * analytické vrstvy jsou v digitální podobě ve stejném formátu a projekci (stejné rozlišení není podmínkou), * tématický obsah polygonů je kódován (popsán alfanumerickým kódem), * každý polygon je popsán položkou v GDB * technologie GIS „umí“ průnik vrstev ==== 3. (semi) automatická integrace digitálních analytických vrstev ==== * Podmínky (navíc oproti manuálnímu a on-screen postupu): * technologie „umí“ vytvářet jednoznačné kombinace kódů - vektory - popisující integrované polygony získané průnikem analytických vrstev, * každý polygon je popsán vektorem v geodatabázi, * existuje představa (seznam) o „správných“ vektorech integrovaných polygonů v daném regionu (jádra polygonových skupin), * existuje představa o očekávané rozlišovací úrovni integrované vrstvy (rozměr „minimum-areálu“, netvoří jádra polygonů a jejich skupin). {{::envimodely.png?300|}} ====== Časoprostorové modely pro predikce vývoje krajiny ====== * statické (LUT-models) a dynamické (CA) (Brown a kol., 2004) * prostorové a neprostorové (bez prostorové distribuce – pouze rychlost a rozsah změněného krajinného pokryvu) - model SALU (Stephenne a Lambin, 2001) * podle hlavních metod: * CA modely * Statistické modely * **Conversion of Land Use and Its Effects (CLUE)** * dynamický, více-měřítkový model změn využití krajiny (Wageningen, 1996) * pracuje pouze s textovými soubory ! * kombinuje logistickou regresi a informace od sousedních buněk, podobně jako CA * výsledky predikce použity k tvorbě vhodnostních map, na jejichž základě jsou alokovány jednotlivé změny krajinného pokryvu * rozloha změn, resp. rozloha každé kategorie krajinného pokryvu v predikovaném čase je dána uživatelem * každá buňka je charakterizována údajem, ukazujícím pro každou kategorii krajinného pokryvu, jak moc by bylo vhodné změnit stávající kategorii (míra vhodnosti) * nové využití je rozmístěna do míst s největší mírou vhodnosti pro daný typ LU * Modely pracující s neuronovou sítí * Modely s agentem * Kombinace modelů * markovy modely * kombinace metod CA a Markovových řetězců * algoritmus svým pojetím obohacuje prováděnou analýzu o prvek prostorové spojitosti a znalostní bázi pravděpodobné prostorové distribuce krajinných změn * pravděpodobnost, že se stav jedné buňky změní, určena jednak z původního stavu buňky, ale také okolními buňkami a maticí přechodu, která obsahuje jednotlivé pravděpodobnosti změny jednoho stavu na druhý (Koomen a kol., 2007). ===== anallýza změn ===== * sada nástrojů pro hodnocení změn v krajině za pomoci grafických a mapových ukazatelů * založena na trendové analýze umožňující výpočty až do devátého řádu * obsahuje nástroje pro vyfiltrování podstatných změn pro analýzy ===== modelování změn ===== * dovoluje seskupovat identifikované změny do submodelů a analyzovat jejich potenciál * statické komponenty - proměnné, které jsou v čase neměnné * vyjadřují základní aspekty přiměřenosti změn * dynamické komponenty - proměnné, které jsou časově závislé * vyjadřují stav vývoje (rozvoje) nebo infrastruktury * přepočítávány na základě směrů predikce (vzdálenost od stávající infrastruktury) ===== C. Predikce změn ===== * modelování ve smyslu předpovídání změn (k určitému datu) * umožňuje zasahovat do predikce procesů (zadání konečného data, způsob predikce) * zahrnutí plánovaných zásahů, rozvoj a zábran, infrastruktury * možno specifikovat počet dynamických změn a jejich intenzitu a systém kontroluje plánované zásahy, omezení a vývoj infrastruktury * hard prediction – Markovovy řetězce - výsledkem je 1 mapa, nejlepší odhad z mnoha pravděpodobných řešení * soft prediction - pravděpodobnostní matice na základě externího modelu – kontinuální mapování náchylnosti ke změně – sada map ===== Dopady na populace a biodiverzitu (Implications ===== * druhově specifické stanovení lokalit (primární a sekundární stanoviště, primární a sekundární potenciální koridory a nevhodná stanoviště) * detekce změn stanovišť (při porovnání charakteru ochrany) * vývoj lokalit (fragmentace) a charakter těchto změn v závislosti na měřítku * hodnocení biodiverzity (mapy bohatosti lokálních druhů, regionální bohatosti, lokální jedinečnosti a podobnosti složení druhů) * modelování rozšíření druhů, jejich výskyt, abundance, dominance a predikovaný akční rádius ===== Plánovaní zásahů (Planning) ===== * uživatel může zasahovat a měnit směr * vývoje (území se statutem ochrany, přesměrování rozvoje) * modifikace infrastruktury pro vyšší efektivitu (least-cost engineering routes) * plánování (bio-)koridorů a jejich parametrů (šířky, vstupy) na základě předchozích analýz * akumulačních povrchů * frikčních analýz * vážených multikriteriálních vstupů