Využitie geografických informačných systémov v humánno-geografickom výskume

Dagmar Kusendová
Prírodovedecká fakulta Univerzity Komenského
Mlynská dolina 1, 842 15 Bratislava, Slovenská republika
e-mail:kusendova@fns.uniba.sk

The article observes human-geographic research in the context of system approach and methodology, development of spatial modelling in human geography and current trends referred to quantitative geography based on spatial analysis. Brief comments on the history of the GIS involving in this kind of research and capacities of its modern applications that help to solve different human-geographic problems are being discussed on the background of perspectives and limitations of the GIS contemporary use in the human-geographic research and practice.

V súvislosti s praktickými úlohami efektívneho využitia krajiny a riadenia spoločnosti musia sociálno-ekonomické vedy (spolu s inými) riešiť množstvo problémov, ktorých úspešné vyriešenie si vyžaduje rozsiahle údajové základne a komplexné modely skutočnosti. Geografické informačné systémy (GIS) vytvárajú vhodnú platformu pre účinnú aplikáciu procesov matematizácie, geografizácie (ekologizácie) a informatizácie vedeckého výskumu a praxe. Tento súhrn možností databázových, štatistických, analytických a vizualizačných systémov priťahuje pozornosť najmä tých vedných odborov, včítane humánnej geografie, ktoré sa zaoberajú tvorbou a analýzou priestorových objektov a javov a hľadajú spôsoby využitia tohoto silného prostriedku vo svojich odboroch.

GIS na svojej ceste k humánnej geografii prešli dlhú cestu plnú hľadania a prekážok. Na počiatku tejto cesty stáli prvé pokusy o systémové modelovanie a poznávanie geografických javov a objektov. Opierajúc sa o historický prehľad G. M. Robinsona (1998) môžeme konštatovať, že všeobecná teória systémov si našla svoje miesto v humánno-geografickom výskume veľmi skoro. Už na prelome 50.-tych a 60.-tych rokov sa širšie použila systémová terminológia na opis a analýzu humánno-geografických, t. j. priestorových objektov a javov (Hagget 1965, Harvey 1969,...) najmä v kontexte nástupu “kvantitatívnej revolúcie v geografii”. V 70.-tych rokoch pokračuje prienik teórie systémov a matematických modelov do geografického kvantitatívneho výskumu najmä v oblasti systémových analýz s osobitným dôrazom na ekologické a environmentálne aspekty priestoru. Stretávame sa s  pokusmi interdisciplinárneho využitia štruktúr “environmentálnych systémov” v oblasti sociálnych a ekonomických teórií (Bennett a Chorley 1978). Humánna geografia využívala systémovú koncepciu ako deskriptívny a predikačný nástroj vytvárajúci zväčša analogické modely procesov a javov prebiehajúce v ľudskej spoločnosti k technickým, resp. prírodným modelom. (Johnston 1983, Wilson 1981, Chorley a Kennedy 1971, Chorley a Haggett 1967). Systémový prístup sa nevyhol kritike ani v humánnej geografii, ako uvádzame nižšie. Opierala sa najmä o skutočnosť, že zložitosť spoločenských procesov a javov je natoľko vysoká, že žiadny model ich nedokáže adekvátne postihnúť, resp. modelovať. Napriek tomu o ďalšom používaní systémového prístupu v geografickom výskume rozhodla, okrem iných faktorov, najmä potreba komplexného výskumu geografických javov a procesov (nie len izolovaných javov) a identifikácia ich základných princípov (riadenia, organizácie a pod.).

1humánna geografia (označovaná u nás aj ako sociálno-ekonomická) je časť geografickej vedy, ktorá študuje ľudskú spoločnosť a jej aktivity v geografickom priestore (podľa Goodall 1987)

Priestorové modely sa stali súčasťou mnohých humánno-geografických výskumov. V počiatočných štádiách tvorby priestorových modelov sa kládol dôraz na použitie kvantitatívnych, v podstate štatistických procedúr a techník. Tie boli zamerané najmä na štruktúrne analýzy bodových, čiarových a plošných geometrických foriem geografických objektov, javov a ich povrchov tradične prezentované dvoj-dimenzionálnymi priestorovými modelmi - mapami. Neskôr sa kládol dôraz na pôvodné, charakteristické prvky a procesy geografického priestoru spolu s identifikáciou ich dôsledkov a na časopriestorový vývoj komplexných priestorových procesov.

V druhej polovici 70.-tych rokov, aj vďaka rozvoju GIS, najviac aplikácií v humánnej geografii smerovalo do rozvoja lokačno-alokačných modelov, do modelovania priestorových interakčných modelov a do tvorby priestorových prognóz.

V ostatných rokoch bolo vyvinutých množstvo priestorových modelov s cieľom popísať, analyzovať, hodnotiť a predpovedať hospodársky vývoj v mnohých lokálnych, ale aj globálnych regiónoch. Modely sa nezaoberali len vnútornou štruktúrou týchto regiónov, ale aj ich vzájomnými vzťahmi. Tradičné modely humánnej geografie sa silne orientovali najmä na tvorbu a analýzu modelov regionálneho ekonomického rozvoja, využitia zeme, trhu s nemovitosťami, lokalizácie služieb a objektov, priestorovej difúzie, migračných, transportných, urbanistických a ďalších modelov.

Výrazná priestorová autokorelácia modelov, ktorých tvorba bola založená na pravdepodobnostných a entropických mierach, viedla k rôznym mylným záverom a poznatkom. Táto skutočnosť, spolu s nedostatočným dôrazom na behaviorálny kontext (správania sa ľudí) viedla v humánnej geografi ku kritike kvantitatívnych modelov najmä v 70.-tych rokoch. V dôsledku toho nastal odklon od týchto prístupov a zvýšil sa dôraz na výskum individuálneho správania sa jedinca, resp. jeho preferencií v rôznych kontextoch (výber zamestnania, cesta za prácou,...). Toto všetko spolu s rastom behaviorálnych modelov však vytvorilo vhodné podmienky pre rozvoj nových priestorových modelov.

V nich sa stáva problematika zosúladenia lokálnej - mikromierkovej úrovne vlastností jedinca s regionálnou až globálnou - makromierkovou úrovňou spoločnosti jednou zo základných otázok, ktoré rieši aj súčasná kvantitatívna geografia. Modely, ktoré sa dotýkajú napr. problémov regionálnej zamestnanosti, trhu s nemovitosťami, využitia zeme, transportu alebo multikriteriálnych rozhodovacích analýz, sa však dajú z tohoto hľadiska zväčša vhodne modifikovať.

Táto časť si nenárokuje na podchytenie celej uvedenej problematiky. Na podklade úvah významného predstaviteľa britskej humánno-geografickej školy (Fotheringham 1997) je len stručným úvodom do súčasných trendov vývoja analytických metód.

Priestorové analýzy sú dôležitým nástrojom identifikácie odlišností (rozdielností) geografických objektov a javov v priestore. Dnes sa stáva hľadanie podobností druhoradé, a to najmä v dôsledku postupného prechodu od výskumu globálnych charakteristík priestoru k lokálnym, resp. k mapovateľným štatistikám. Tento trend na jednej strane kladie otázky a problémy priestoru do prvého plánu analytických metód v geografii a na druhej strane vyvracia kritiku kvantitatívnej geografie, že sa príliš venuje globálnym generalizáciám a “zákonom”. Rast dostupnosti k rozsiahlym a komplexným geografickým bázam údajov je dôležitým  faktorom tohto vývoja. Lokálne indikátory priestorových asociácií (Anselin 1995, Unwin 1996) sa stávajú perspektívnou metódou pre GIS, pretože sú dobre mapovateľné a z toho dôvodu aj veľmi vhodné pre ich vizualizačné a mapovacie schopnosti. Dôkazom toho je rastúci záujem autorov o integráciu vhodných foriem priestorových analýz a modelov s GIS, pričom však viac prác je od kvantitatívnych geografov a priestorových štatistikov (Fotheringham 1992, Fotheringham a Rogerson 1993, Openshaw 1993, ...).

Príklady priestorových analýz založených na “lokálnom základe”

V ostatných rokoch sa črtajú štyri aplikačné oblasti použitia mapovateľných, resp. lokálnych štatistík:

a) analýza bodových povrchov,

b) lokálne meranie univariantných priestorových vzťahov,

c) lokálne meranie multivariačných priestorových vzťahov,

d) matematické modelovanie priestorových tokov.

a) Analýzy bodových povrchov

- majú svoju dlhú históriu v geografickom výskume a ich dobrý prehľad poskytuje práca Boots a Getis (1988). Okrem medicínskej geografie našli uplatnenie aj v iných geovedách (geobotanika, fyzická geografia,...) pri odhaľovaní globálnych štatistík, ktoré popisujú celý bodový povrch a umožňujú stanoviť klastrové (zhlukové) alebo disperzné charakteristiky, resp. ich náhodný charakter pre celý povrch. V mnohých prípadoch, osobitne pri analýze rozšírenia chorôb, sa však kladie dôraz na identifikáciu lokálnych zhlukov. Rozvíjajú sa metódy na detekciu priestorových bodových klastrov. Jedným z nich je program “geografický analytický stroj – geographical analysis machine (GAM)” vyvinutý S. Openshawom (Openshaw et al. 1987). GAM predstavuje v podstate hypotetický priestorový generátor, resp. metodický nástroj na stanovenie štatistickej významnosti (signifikancie), nástroj GIS a zároveň aj vizualizátora mapových výsledkov priestorových analýz.

b) Lokálna analýza (kvantifikácia) univariantných priestorových vzťahov

Veľa úsilia sa v priestorových analýzach kvantitatívnej geografie vynaložilo na identifikáciu a explanáciu lokálnych odchýlok generalizujúcich trendov údajov alebo vzťahov. Lokálne formy globálnych univariantných

(zovšeobecňujúcich, obecných) štatistík boli rozpracované v prácach Getis a Ord (1992), Ord a Getis (1995) a pod. Často krát sa uvedené štatistické metódy implementujú do GIS, kde sa interaktívne vizualizujú vo forme digitálnych máp. Podobným spôsobom sa rozvíjajú lokálne spôsoby klasického výpočtu (zisťovania) priestorovej autokorelácie. Morgan’s I priestorová autokorelácia je tradičná globálna metóda, ktorá štatisticky popisuje priemerný trend rozmiestnenia premenných v priestore.

Autokorelácia, ako globálna štatistika, však nemôže adekvátne opísať vzťahy na celej študovanej ploche, ale vyvíjajú sa nové prístupy s postupnou implementáciu lokálnych štatistík (Anselin 1995).

c) Lokálna kvantifikácia multivariačných priestorových vzťahov

Pochopenie lokálnych odchýlok v komplexnejších vzťahoch, tak typických pre geografický priestor, vedú k tvorbe lokálnych verzií tradične globálnych multivariačných techník. Jednou z nich je napr. expanzná metóda pokúšajúca sa o kvantifikáciu parametra “driftu" – tendencie, smeru, vývoja (Casetti 1972), kde parametre globálneho modelu sú rozšírené o vzťahy iných atribútov (znakov, vlastností). Ak sú parametre regresného modelu funkciou geografického priestoru, potom sa trendy v odhadnutých parametroch priestoru dajú zmerať. Výsledkom expanznej metódy je “odhalenie” druhotných (sekundárnych) vzťahov.

Štyri štatistické metódy ponúkajú ošetrenie odhadu premenlivosti parametrov (varying parameters estimates):

- adaptívna filtrácia

- model náhodných koeficientov

- viacúrovňové modelovanie

- geografická vážená regresia (špeciálne vyvinutá pre priestorové údaje - Fotheringham et al. 1997a, 1997b, Brundson et al. 1996).

d) Matematické modelovanie priestorových tokov

- sa aplikuje na také procesy ako je migrácia, výber zamestnania, bývania alebo rekreácie. Dôvodom kalibrácie modelov priestorových tokov je získanie informácií (prostredníctvom určovania ich parametrov) o tom, ako jednotlivci (indivíduá) robia výbery z množstva priestorových alternatív, aké atribúty alternatív sú dôležité pri determinácii výberu jednotlivých – partikulárnych alternatív a ako ľudia spracovávajú a využívajú informácie z týchto atribútov. V geografii sa vyvinulo množstvo modelov tohto typu ako sú napr. priestorové interakčné a gravitačné modely (Sen a Smith 1995, Kusendová 1998).

Tento vzťah, ktorý význame ovplyvnil aj vývoj humánnej geografie, sa vyvíjal už od 50.-tych až 60.-tych rokov, kedy geografi začali využívať drahé a málo dostupné počítače na analýzu množstva číselných údajov aplikáciou (na tú dobu) nových komplexných štatistických metód, akými bola napr. faktorová analýza alebo faktorová ekológia. (Rees 1971). Veľkými priekopníkmi bol najmä W.L. Garrison (1959) a W.R. Tobler (1959).

S rozvojom výpočtovej techniky v druhej polovici 60.-tych rokov a nárastom veľkomierkových údajových báz, ktoré vznikali v súvislosti s počítačovým spracovávaní cenzov a ďalších geografických údajov, sa počítače stávajú významnou súčasťou štúdia sociálno-ekonomických zmien a napomáhajú rýchlemu proces adaptácie štatistických a matematických techník, ktoré tvorili jadro kvantitatívnej revolúcie v geografii.

Na prelome 70.-tych a 80.-tych rokov, v čase nástupu "mikropočítačovej revolúcie", kedy sa počítače začali široko využívať v štatistických analýzach, boli položené prvé základy počítačovej grafiky a kartografie, modelových simulácií a diaľkovému prieskumu Zeme - DPZ. V tomto období sa počítače napevno “usadili” v geografii (Dawson a Unwin 1976, Mather 1976). Stali sa všeobecne dostupné širokému spektru používateľov, ktorí mali a majú možnosť čoraz ľahšieho prístupu k štatistickým a iným komplexným analýzam údajov prostredníctvom štandardných (zväčša komerčných) programových "balíkov" typu SPSS, SAS, Statitics, MiniTab, atď. Geografické počítačové aplikácie podnietili vznik nových odborov, medzi iným aj GIS.

Ako napísal už v 60.-tych rokoch známy švédsky geograf P. Hagerstrand (1967), základné oblasti použitia počítačov v geografii zahrňovali najmä mapovanie (vrátane mapovania pomocou DPZ), analytické procedúry a modelačné procesy. Súčasný potenciál výpočtovej techniky v geografickom výskume spočíva okrem uvedených oblastí aj v:

Viac menej roztrúsené práce z oblasti štatistických analýz, počítačovej kartografie, simulačných procesov, DPZ a analýz obrazu (image analysis) sa v rámci integračných prístupov uchýlili pod dáždnik GIS (Maguire 1989). GIS dnes prezentujú spôsob - nástroj na generovanie širokej škály aplikácií kvantitatívnych metód a modelov, ktoré boli vyvinuté v geografii počas jej kvantitatívnej revolúcie. Dnes stojí otázka, či sú GIS len nástrojom alebo aj novým vedecko-technickým prístupom na analýzu a modelovanie priestorových údajov. Je to mapovacia technológia, formálny model priestorovej informácie? Čiastočnú odpoveď nám dáva D. W. Rhind (in Robinson, s. 357), keď uvádza tieto kľúčové aspekty GIS:

Ten istý autor výstižne zhrnul aj otázky, na ktoré môžu odpovedať GIS (in Robinson, s. 357-358):

Využitie GIS v geografii sa odvíjalo od celkového vývoja výpočtovej techniky a množiny ďalších faktorov (vývoj modelovania ekonomického rastu regiónov, urbanistického rozvoja, transportných systémov, atď.). Výrazný vzrast použitia osobných počítačov (mikropočítačov) v 80. rokoch viedol k tomu, že množstvo komerčných spoločností na "trhu" aplikovaného výskumu a poradenstva v oblasti riadenia začali používať geografické modely (s využitím sociálno-ekonomických údajov územne platných pre malé územia) na riešenie praktických lokalizačných problémov, akým je napr. výber vhodnej lokality na výstavbu obchodného centra alebo identifikácia odbytíšť pre nové výroky a pod.

Veľkou výhodou GIS z hľadiska geografických výskumov sú ich geograficky lokalizované údaje, čím sa stávajú potencionálnym nástrojom na získavanie informácií a tvorbu rozhodnutí pre najrôznejšie aktivity ľudskej spoločnosti počínajúc územným plánovaním a končiac riadením štátu. Dnes hlavné vyžitie GIS v humánnej geografii spočíva vo výskume priestorových vzťahov, v ktorých hrá geometria a topológia hlavnú úlohu. Vďaka súčasnému mohutnému rozvoju multimediálnych nástrojov výpočtovej techniky sa veľkou výhodou GIS stáva ich schopnosť vytvárať a pracovať nielen s 2-, ale aj 2,5- až 4-dimenzionálnymi (temporálnymi) modelmi, ktoré sa čoraz viac približujú svojim reálnym originálom.

Prezentácia priestoru v prvej generácii počítačových priestorových modelov bola veľmi jednoduchá až primitívna. V podstate sledovala organizáciu štatistických tabuliek, kde každý riadok bol spojený s jednou priestorovou jednotkou (štatistický obvod, región, bod) a atribúty prezentovali stĺpce tabuľky. Nástupom GIS sa výrazne rozšírili možnosti ich organizácie. Rozvoj výpočtovej techniky a rast disponibility priestorových údajov vytvorili vhodné podmienky pre tvorbu nových typov priestorových modelov, pre lepšie a efektívnejšie využitie už existujúcich údajov a podnietili zber nových údajov.

Začali sa riešiť otázky vzájomného vzťahu GIS a priestorových modelov s cieľom určiť ako sa dajú prispôsobiť GIS tvorbe novej generácie týchto modelov a ako sprístupniť ich tvorbu prostredníctvom technológie, resp. nástrojov GIS potencionálnym záujemcom.

Tieto skutočnosti nastolili potrebu novej klasifikácie a stanovovania priestorových modelov, identifikácie najvýznamnejších oblastí ich použitia v sociálno-ekonomických vedách. V oblasti GIS a modelovania už dlhšie vládne zhoda v názore, že úspech technológií GIS závisí okrem množstva iných faktorov aj od toho, ako široko zahrnie do svojich produktov silné modelové postupy a nástroje.

Priestorová analýza, ktorá sa postupne kryštalizuje do samostatného vedného odboru, poskytuje dnes široké spektrum metodológií a postupov, ktoré sú vysoko relevantné geoinformačným technológiám. Postupne sa včleňujú do programov GIS najmä formou analytických modulov, ktoré často krát aplikujú čisto geografické koncepcie, ako je napr. klastrovanie, disperzia, vzdialenosť, kontinuita alebo súvislosť a pod.

Spojeniu GIS a priestorových analýz, resp. modelov sa začala venovať väčšia pozornosť. Začiatkom 90.-tych rokov mala iniciatíva prestížneho amerického Národného centra pre geografické informácie a analýzy (NCGIA) ukázať ako možno spojiť štatistické metódy a matematické modely s geografickými údajovými bázami a vizualizačnými schopnosťami GIS (Fotheringham a Roberson 1994). Na ňu nadviazal projekt asociácie Európskej vedeckej nadácie GISDATA (Geographic Information Systems Data Integration and Data Base Design). V rámci neho sa v roku 1993 vydelili dve oblasti výskumu, a to výskum analýz priestorových údajov a vlastné priestorové modelovanie včítane vysvetľovania analýz priestorových údajov, simulácie modelov, tvorby multiobjektových analýz, evaluačných analýz a pod. V každej oblasti sa kládol dôraz na riešenie metodologických otázok, akými sú napr. hodnotenie potenciálu rôznych inovačných metodologických paradigiem - fuzzy množiny, neurónové počítačové techniky, atď.

Cieľom novozaloženej odbornej skupiny pre priestorové analýzy a GIS v rámci programu GISDATA bola najmä kooperácia európskych a severoamerických odborníkov pri výskume priestorových analýz formou výmeny znalostí, programov a údajov spolu s tvorbou publikácií zameraných na inovačné idey v oblasti sociálno-ekonomických a environmentálnych výskumov. Riešili sa najmä otázky:

- všeobecnej použiteľnosť aplikácií priestorových analýz,

- tvorby nástrojov spoľahlivej kvantifikácie tvarov a hraníc (obvodov) priestorových prezentácií,

- vizualizácie priestorových analýz,

- výskumu a kalibrácie priestorových analýz,

- tvorby a ďalšieho vývoja údajových modelov GIS pre podporu priestorových analýz. (Fischer et al. 1996, Geographic Information Research at the Millennium 1997).

Veľa ľudí spája geografiu s GIS. To stavia na jednej strane GIS do osobitne polohy v rámci geografickej vedy a na druhej strane sa v nej plne nedoceňujú aj v dôsledku kritického postoja mnohých geografov. A to aj napriek skutočnosti, že vo všeobecnosti rapídne pribúda vedcov z oblasti geografie, informačných systémov a počítačov, ktorí vyvíjajú nové programy a aplikácie, rastie komercionalizácia a dopyt po geografických digitálnych údajoch. Humánni geografi začali využívať GIS len veľmi pomaly. Bola to hlavne reakcia na istý stupeň nedôvery a antipatie ku GIS zo strany tých geografov, ktorí videli v používaní GIS návrat k prekonaným pozitivistickým prístupom z čias kvantitatívnej geografie. To bol aj dôvod, prečo sa v 70.-tych až 80.-tych rokoch humánni geografi slabo zapájali do vývoja matematických a priestorových štatistický techník a metód, napriek tomu, že sa v tom čase tieto oblasti rýchlo vyvíjali v spojení s rozvojom technológií GIS. Čiastočne to bol dôsledok toho, že sa GIS lepšie aplikujú v situáciách, kde je k dispozícii veľké množstvo vhodne štruktúrovaných digitálnych údajov, ktorými v minulosti geografická vedecká obec disponovala len veľmi málo. Taktiež zohral svoju úlohu fakt, že mnohí geografi majú sklon nedôverovať formám spracovania údajov pomocou programov GIS buď z neznalosti týchto postupov alebo všeobecne slabej gramotnosti z oblasti GIS. Na druhej strane však treba poznamenať, že mnohí advokáti použitia GIS v humánno-geografickom výskume, zameranom napr. na efektívnu organizáciu a kontrolu územia, často krát zámerne ignorujú súvisiace (etnické, ekonomické, politické) problémy, pretože ich vedecká formalizácia je ešte aj dnes veľmi obtiažna.

Ďalším problémom je tendencia k tvorbe nesprávnej alebo nekompetentnej interpretácie informácií a znalostí v GIS. Analytické a modelačné nástroje implementované do GIS nedávajú záruku, že bude vždy položená tá správna otázka, alebo že sa správne interpretujú výsledky realizovaných analýz. Tento problém sa pripisuje skutočnosti, že rozvoj teoretických koncepcií GIS ďaleko zaostal za ich technologickým a aplikačným rozvojom.

Jednou z ciest, ako vyriešiť spomenuté problémy, je spojiť geoinformačné technológie s ďalšími novými informačnými technológiami (umelá inteligencia, expertné systémy), ktoré umožnia lepšie využiť širokú škálu geografických znalostí a novým spôsobom implementovať praxou overené empirické priestorové modely.

Otázky spojenia nových analytických funkcií so štandardnými GIS, z ktorých mnohé sú založené na kvantitatívnych humánno-geografických koncepciách, sa stávajú dôležitou oblasťou výskumu. Logické prepojenia priestorových údajových analýz a GIS sa identifikujú a skúmajú. V podstate sú tri hlavné spôsoby tvorby tohto spojenia (Geographic Information Research at the Millennium 1997):

- plná integrácia geoštatistických analytických procedúr do GIS,

- úzke spojenie štatistických analýz priestorových údajov v GIS,

-voľné spojenie štatistických analýz priestorových údajov v GIS, kde nezávislé moduly priestorových analýz sú spojené s GIS len prostredníctvom vstupných a výstupných údajových operácií a vizualizačných techník. Deklaruje sa potreba výskumu priestorových analýz, ktorý môže dopĺňať kartografické modelovanie GIS.

Napriek tomu, že je verifikácia priestorových analýz v GIS veľmi dôležitá, stále v nich chýbajú dôležité teórie výskumu analýz priestorových údajov a apriórne hypotézy. V dôsledku toho je tento výskum oveľa významnejší než samotná verifikácia analýz. Napriek tomu sa v 80. až 90.-tych rokoch venovala tomuto problému len malá pozornosť a až dnes sa črtajú prvé uspokojivé výsledky.

Problematika tzv. voľného prístupu k tvorbe priestorových modelov v GIS nastoľuje ďalšie otázky: "Kto by mal mať prístup k priestorovým modelom? Prečo sa rieši otázka prístupu k tvorbe priestorových modelov v GIS?". Modely vytvárané v súčasných GIS sa dajú znehodnotiť alebo nesprávne vytvoriť a interpretovať v dôsledku neznalosti používateľov alebo limitov, ktoré tieto modely vykazujú. Každej skupine používateľov GIS by sa mala poskytnúť adekvátna úroveň prístupu k týmto modelom. Len funkčné modely môžu splniť svoju úlohu napr. v oblasti tvorby trhu. S týmto úzko súvisí vývoj nových, zväčša komerčných modelových komponentov, ktoré by mali byť oveľa intuitívnejšie než súčasné a mohli by byť súčasťou GIS ale samostatnými modelmi. Jednoducho, ľahký prístup k algoritmom nestačí. V rámci každého algoritmu by mali "metainformácie" indikovať, kde, kedy a s akými údajmi je vhodné model použiť. Dodatočné nástroje by mali byť potom použité na stanovenie platnosti modelu v rôznych podmienkach. Model by mal informovať o kvalite výsledkov modelovania. V podstate ide o dosiahnutie takého stavu, kedy by proces modelovania mohol používateľ kontrolovať, riadiť a hodnotiť vstup, priebeh a výstup modelovania. Táto snaha je silno determinovaná pragmatickým prístupom v oblasti vedeckého výskumu. Dosiahnutie tohto stavu však naráža na problém základného a aplikovaného výskumu, kde základný výskum je u nás v značnej defenzíve.

Veľkou prekážkou širšieho použitia priestorových modelov a analýz v prostredí GIS je aj ich špecifický charakter. Každá aplikácia je unikátna (jedinečná) s vlastnou množinou premenných v príslušných modeloch a analytických nástrojoch.

Ďalší problém, ktorý v súčasnosti intenzívne rieši priestorová štatistika, spočíva v priestorovom usporiadaní (veľkosti, tvare, štruktúre, organizácii) základných priestorových jednotiek. To ovplyvňuje charakter skúmaných priestorových procesov tak, že identifikované parametre sa môžu stať závislé na danom priestorovom rámci.

Kritické aspekty používania (geo)informačných technológií v humánno-geografickom výskume by nemali zakryť dôležitosť úlohy, ktorú zohrávajú súčasné GIS ako prostriedky výskumu postupov analýz údajov vstupujúcich do modelovania geografickej reality. Vyvstáva potreba vývoja nových inovačných nástrojov na analýzy priestorových údajov, ktoré by obzvlášť vyhovovali prostrediu GIS s bohatou údajovou bázou, ale zatiaľ stále chudobným teoretickým zázemím. Humánna geografia môže svojím teoretickým potenciálom výrazne prispieť k obohateniu tohto zázemia.

Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association – LISA. Geographical analysis 27, 93-115.

Bennett, R.J. and Chorley, R.J. (1978). Environmental systems: philosophy, analysis and control. London, Methuen.

Boots, B., Getis, A. (1988). Point pattern analysis. London, Sage.

Brundson, C.F., Fohreringham, A.S., Charlton, M.E. (1996). Geographically weighted regression a method for exploring spatial non-stationary. Geographical Analysis 28, 281-298.

Casetti, E. (1972). Generating models by the expansion method: applications to geographic research. Geographical Analysis 74, 81-91.

Dawson, J.A. and Unwin, D.J. (1976). Computing for geographers. Newton Abbot, David and Charles.

Fischer, M., Scholten, H., Unwin, D. (1996). Spatial Analytical Perspectives on GIS in Environmental and Socio-Economic Sciences. GISDATA Series No. 5. London, Taylor&Francis.

Fotheringham A. S. (1997). Trends in quantitative methods 1:- stressing the local. Progress in Human Geography 21, 1 88-96.

Fotheringham, A. S. (1992) Exploratory spatial data analysis and GIS. Environment and Planning A 24, 1675-1678.

Fotheringham, A. S., Charlton, M.E. and Brunsdon, C. (1997a). Two Techniques for Exploring Non-stationarity in Geographical Data. Geographical Systems, 4: 59-82.

Fotheringham, A. S., Charlton, M.E. and Brunsdon, C. (1997b). Measuring Spatial Variations in Relationships with Geographically Weighted Regression. Chapter 4 . In: Fischer, M.M. and Getis, A. (eds.). Recent Developments in Spatial Analysis: Spatial Statistics, Behavioural Modelling and Computational Intelligence. Berlin-New York, Springer.

Fotheringham, A.S. and Rogerson, P. (1994). Spatial analysis and GIS. London, Taylor&Francis.

Fotheringham, A.S., Rogerson, P.A. (1993). GIS and spatial analytical problems. International Journal of Geographic Information Systems, 7, 3-19.

Garrison, W.L. (1959). Spatial structure of the economy. Annals of the Association of American Geographers, 49, 232-239.

Geographic Information Research at the Millennium (1997). GISDATA Final Conference, Le Bischenberg, France, 13-17 September 1997. Strasbourg, European Science Foundation Social Science Programme GISDATA.

Getis, A., Ord, J.K. (1992). The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis 24, 189-206.

Goodall, B. (1987). The Penguin dictionary of human geography. Harmondsworth, Penguin.

Hagerstrand, T. (1967). The computer and geographer. Transactions of the Institute of British Geographers, 42,1-20.

Hagget, P. (1965). Locational analysis in human geography. London, Edward Arnold.

Harvey, D. W. (1969). Explanation in geography. London, Edward Arnold.

Chorley, R.J. and Haggett, P. (eds.)(1967). Models in geography. London, Methuen.

Chorley, R.J. and Kennedy, B.A. (1971). Physical geography: a systems approach. London, Prentice-Hall International.

Johnston, R.J. (1983). Philosophy and human geography: an introduction to contemporary approaches. London, Edward Arnold.

Kusendová, D. (1998). Aplikácia GIS vo vybraných humánno-geografických štúdiách. [GIS application in certain human-geographic studies] Acta Facultatis Studiorum Humanitatis et Naturae Universitatis Prešoviensis. Prírodné vedy. Folia Geographia 1. Prešov, 177-186.

Maguire, D.J. (1989). Computers in geography. Harlow, Longman.

Mather,P.M. (1976). Computers in geography: a practical approach. Oxford, Blackwell.

Openshaw, S. (1993). Exploratory space-time attribute pattern analysers. In: Fotheringham, A.S., Rogerson, P.A., (eds.). Spatial analysis and GIS. London, Taylor&Francis, 147-163.

Openshaw, S., Charlton, M., Wymer, C., and Craft, A., (1987). A mark I geographical analysis machine for the automated analysis of point data sets. International Journal of Geographical Information Systems, 1, 335-358, (http://www.ccg.leeds.ac.uk/smart/gam/gam.html).

Ord, J.K, Getis, A. (1995). Local spatial autocorrelation statistics: distributional issues and an application. Geographical Analysis 33, 1065-1076.

Rees, H. (1971). Factorial ecology: an extended definition, survey and critique on the field. Economy Geography, 47, 2 (Supplement), 220-233.

Robinson, G.M. (1998). Methods and Techniques in Human Geography. New York, Wiley & Sons, 338-370.

Sen, A., Smith, T.E. (1995). Gravity models of spatial interaction behaviour. Berlin, Springer-Verlag.

Tobler, W.R. (1959). Automation and cartography. Geographical Review, 49, 526-534.

Unvin, D. (1996). GIS, spatial analysis and spatial statistics. Progress in Human Geography 20, 540-551.

Wilson, A.G. (1981). Geography and the environment: systems analytical methods. Chichester, Wiley.