التحليل الجغرافي للبيانات المكانية مشاركة / عبد الرحمن جوده

التحليل الجغرافي هو القوة الكامنة وراء البيانات المكانية

بسم الله الرحمن الرحيم ‘ وما أوتيتم من العلم إلا قليلا‘

ما هي البيانات المكانية: البيانات المكانية هي نوع من البيانات التي ترتبط بمواقع جغرافية معينة على سطح الأرض، وتتضمن معلومات حول المواقع، والأبعاد، والعلاقات المكانية بين الظواهر المختلفة. تُستخدم هذه البيانات لتمثيل وتحليل الأنماط الجغرافية والعلاقات بين العناصر في الخرائط والتطبيقات الجغرافية، مما يجعلها أساسية في مجالات مثل التخطيط الحضري، وإدارة الموارد، والتحليل البيئي.

في عالمنا المتغير بسرعة، أصبح التحليل الجغرافي أداة لا غنى عنها لفهم الأنماط والعلاقات المكانية التي تؤثر على كل شيء من التخطيط الحضري، والزراعة، وإدارة الموارد الطبيعية، والتخطيط البيئي، وتغير المناخ، إلى النقل، وإدارة الكوارث، والأمن الغذائي، والتنمية الاقتصادية، والحفاظ على التنوع البيولوجي حتي إدارة الصحة العامة. ومن خلال الاستفادة من نظم المعلومات الجغرافية (GIS)، يمكننا تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى بصرية تساعدنا في اتخاذ قرارات استراتيجية وأكثر دقة.! 

.سواء كنت تعمل في قطاع الأعمال، البيئة، أو حتى الصحة، فإن التحليل الجغرافي يوفر لك القدرة على رؤية الصورة الكاملة وفهم كيف تؤثر العوامل المختلفة على موقعك أو مشروعك.

 تابعونا لاكتشاف كيف يمكن لهذه الأدوات والتقنيات أن تساهم في فهم أعمق، واتخاذ قرارات مستدامة، وتحقيق نتائج إيجابية في كل مجال من هذه المجالات.

اليكم بعض التطبيقات التي من خلالها يمكنكم التعرف علي واستكشاف تطبيقات التحليل الجغرافي المكاني باستخدام نظم المعلومات الجغرافية 

(تعتبر المقالات الاتية: هي مقالات عملية فضلاً عن كونها تعطيك الفهم الجيد لما هو التحليل الجغرافي وكيف يعمل في المجالات المختلفة)

سنبدأ بتطبيقنا الاول وهو عن تحليل الملائمة ويندرج هذا النوع من التحليل تحت نطاق “التخطيط الحضري”

📌 تحليل الملاءمة (Suitability Analysis)في نظم المعلومات الجغرافية :

تحليل الملاءمة هو أداة أساسية في نظم المعلومات الجغرافية تساعد في اختيار المواقع المثلى للمشاريع بناءً على عوامل مكانية متعددة. في هذا التطبيق سنوضح نظريا، كيفية القيام بتحليل الملائمة لاختيار أفضل موقع لبناء مدرسة جديدة. يتم تقسيم هذا التحليل إلى عدة مراحل تتيح تقييم الموقع بشكل شامل.

نبدأ بأول مرحلة، وهي جزء أساسي في جميع التطبيقات المرتبطة بالتحليل الجغرافي المكاني (Spatial Analysis).

📌 عرض البيانات واستكشافها

عرض البيانات واستكشافها هو الخطوة الأولى لفهم البيانات المكانية وتقييم جودتها من خلال عدة مراحل تتيح لنا التفاعل مع البيانات الموجودة على الخريطة بشكل عملي.

مراحل عرض البيانات واستكشافها.

إضافة البيانات إلى برنامج نظم المعلومات الجغرافية: هذه المرحلة تتضمن إدخال البيانات المكانية إلى  احدي البرامج علي سبيل المثال (ArcGIS – QGIS). قد تكون هذه البيانات في شكل طبقات (layers) أو ملفات نقطية/خطية. الهدف هو دمج البيانات في بيئة التحليل لتصبح جاهزة للاستكشاف.

استكشاف البيانات: بعد إدخال البيانات، يتم استكشافها لفهم ما تحتويه من معلومات. يمكن عرض التفاصيل مثل نوع المعالم، الألوان، الرموز، وغيرها. يتم التركيز هنا على الفهم الأولي للبيانات.

انتقاء البيانات على الخريطة: هذه الخطوة تتعلق بانتقاء معالم معينة على الخريطة لعرض تفاصيلها. سواء كانت مواقع جغرافية معينة أو معلومات إحصائية، يتم تحديد المعالم لتحليلها بشكل أكثر تفصيلاً.

الاستعلام عن المعالم على الخريطة: هنا نستخدم أدوات الاستعلام (Query) لاسترجاع بيانات محددة استنادًا إلى شروط معينة. مثلاً، يمكننا الاستعلام عن جميع المباني التي تقع ضمن منطقة معينة أو الأماكن التي تتجاوز حدًا معينًا من الارتفاع.

تمثيل البيانات النقطية باستخدام الـ Histogram (التمثيل بالأعمدة): تُستخدم هذه الأداة لعرض توزيع البيانات النقطية (Raster Data) في صورة أعمدة تمثيلية. من خلال الـ Histogram، يمكننا فهم توزيع القيم المختلفة للبيانات مثل الارتفاعات أو كثافة السكان.

تجسيم الارتفاعات: يتم إنشاء مجسمات للارتفاعات في الخريطة لتمثيل الطبوغرافيا أو المعالم التضاريسية بشكل ثلاثي الأبعاد، مما يساعد على تقديم رؤية واضحة لملامح الأرض.

استخدام الشفافية: تُستخدم الشفافية لجعل بعض طبقات البيانات أكثر وضوحًا على الخريطة، مما يُسهّل عرض معلومات متعددة في وقت واحد. يمكن تعديل الشفافية لجعل البيانات تتداخل مع بعضها البعض بشكل مرئي ومفيد.

الخلاصة: عرض البيانات واستكشافها بيعتبر خطوة أساسية في التحليل المكاني، لأنها بتخلينا نفهم البيانات بشكل أعمق ونقدر ناخد قرارات مبنية على الموقع الجغرافي. من خلال الخطوات دي، بنقدر نستفيد بالكامل من برنامج نظم المعلومات الجغرافيه مثل ArcGIS , QGIS في عرض وتحليل وتفسير البيانات الجغرافية.

📌ثانياً الشروع في التحليل: تأتي مراحل العمل كالأتي:

إضافة البيانات المكانية: نبدأ بجمع وإدخال البيانات الجغرافية ذات الصلة في برنامج نظم المعلومات الجغرافية. تشمل هذه البيانات: نموذج الارتفاع الرقمي (DEM) وطبقات يتم اشتقاق منها المسافات للعمل عليها في التحليل كطبقات المدارس الموجودة والمناطق الترفيهية القريبة. وبيانات استخدام الأراضي.(landuse)

اشتقاق البيانات (Data Derivation): من هذه البيانات، نشتق المعلومات المهمة مثل:

بيانات الانحدار (Slope) من نموذج الارتفاع الرقمي لتحديد مدى ملاءمة التضاريس للبناء.

طبقات المسافة التي توضح بعد الموقع عن المدارس الأخرى او قربها من المناطق الترفيهية، مما يساعد في تقييم الموقع المناسب من حيث القرب أو البعد من هذه المعالم.

إعادة تصنيف البيانات (Data Reclassification): في هذه الخطوة، نقوم بإعادة تصنيف البيانات باستخدام مقياس من 1 إلى 10، حيث يمثل الرقم 10 أعلى درجة ملاءمة و1 الأقل في درجه الملائمه.

– بيانات الانحدار تُصنف بناءً على مدى حدة الانحدار، حيث تحصل المناطق ذات التضاريس المسطحة على درجات أعلى (مثلاً 9-10)، بينما تحصل المنحدرات الشديدة على درجات أقل (1-3)..

– المسافات من المدارس والمناطق الترفيهية تُصنف أيضًا من 1 إلى 10 ,بناءً على مدى قرب الموقع من المرافق المهمة. حيث تُعطى المسافات المثالية للمدارس درجات او تصنيف اقل لان المدرسه المطلوب انشائها يجب ان تكون بعيده عن المدارس الموجوده لذا الرقم 10 سيكون للمسافات الابعد عن المدارس وهذا الانسب للانشاء ، بينما في طبقه المسافات للمناطق الترفيهيه تأخذ المناطق الاقرب للمناطق الترفيهيه الرقم 10 وهو الاكثر ملائمه وهكذا اذ كان هناك طبقات او معايير اخري

– استخدام الأراضي يُصنف حسب ملاءمة الأراضي للبناء والتطوير، مع إعطاء الأولوية للمناطق التي يمكن استخدامها بفعالية لمشاريع البنية التحتية.

وزن البيانات المكانية ودمجها: هنا نقوم بتطبيق احدي الطريقتين لدمج وتصنيف البيانات:

اما

الوزن النسبي ( Weighted Overlay): حيث يتم تحديد أوزان لكل معيار. على سبيل المثال، قد نمنح الانحدار وزنًا بنسبة20% ، بينما المسافات للمدارس تُمنح 30% نظرًا لأهمية بعد المدرسه الجديده عن المدارس الموجوده فعلاياً، وهكذا….حسب معايير مؤسستك او معايير عملك.

او

Map Algebra: تُستخدم هذه الطريقة لتجميع جميع الطبقات المكانية عبر عمليات رياضية، مما ينتج خريطة شاملة توضح المواقع التي تحمل أعلى درجات الملاءمة (من 1 إلى 10).

النتيجة: يؤدي هذا التحليل إلى إنتاج خريطة توضح المواقع المثلى لبناء المدرسة الجديدة، بناءً على التصنيف من 1 إلى 10 لكل عامل مكاني. هذه النتيجة تساعد صناع القرار في اختيار المواقع الأنسب بناءً على البيانات الدقيقة والمعايير المتعددة.

📌 تابع استكمال تحليل الملائمة لإيجاد أفضل طريق للمدرسة الجديدة:

لدينا تحليل فرعي هنا وهو:  إيجاد أفضل (اقصر) طريق للمدرسة باستخدام التحليل الجغرافي 

تحليل الطرق وإيجاد المسار الأمثل هو جزء أساسي في نظم المعلومات الجغرافية، حيث يمكننا استخدامه لتحديد أفضل طريق بناءً على معايير محددة. في هذا التطبيق سنقوم بشرح كيفية إيجاد أفضل طريق لمدرسة باستخدام بيانات المسافات والاتجاهات المكانية المستندة إلى الانحدار واستخدامات الأراضي.

إضافة موقع المدرسة وإنشاء كلفة البيانات:

نبدأ بإضافة موقع المدرسة كمصدر رئيسي (School site): هذا الموقع يتم اختياره بناءً على التحليل السابق الذي يحدد موقع المدرسة المثالي. اخترنا وانشأنا مضلع في منطقه مناسبه من المناطق عالية الملائمة.

-الخطوة الأولى: إضافة بيانات المصدر (موقع المدرسة) لبدء التحليل, واضافه طبقه النقطه او الوجهه (Destination)

-الخطوة الثانية: قياس كلفة البيانات، وذلك باستخدام بيانات الانحدار وطبقات استخدام الأراضي المشتقة من التحليل السابق.

يتم تمثيل كلفة بناء الطريق استنادًا إلى مبدأ أن إنشاء طريق على التضاريس شديدة الانحدار أكثر كلفة من إنشاء طريق على التضاريس المسطحة أو الأراضي المناسبة.

إعادة تصنيف البيانات: في هذه المرحلة، نقوم بإعادة تصنيف طبقة الانحدار وطبقة استخدام الأراضي.

بيانات الانحدار (Slope): نقوم بإعادة تصنيف هذه الطبقة بحيث نحصل على درجات توضح مدى صعوبة بناء الطريق على تضاريس مختلفة.

استخدام الأراضي (Land Use): نعيد تصنيف المناطق بناءً على ملاءمتها للبناء.

في هذه الخطوة، نُنشئ بيانات الكلفة المكانية (Cost data) التي تأخذ في الاعتبار الصعوبة الجغرافية لإنشاء الطرق في المناطق الطبيعية.

دمج البيانات: نقوم بدمج طبقة الانحدار وطبقة استخدام الأراضي للحصول على بيانات الكلفة المكانية الموحدة.

في هذا التطبيق، لا نحتاج إلى تخصيص أوزان محددة للطبقات، حيث سيتم التعامل مع الطبقتين بشكل متكافئ لتحديد الكلفة الإجمالية لبناء الطريق.

تمثيل المسافة باستخدام أداة Cost Distance: باستخدام أدوات التحليل المكاني (Spatial Analysis Tools)، نقوم بتطبيق أداة Cost Distance التي تتيح لنا استخراج طبقتين:

طبقة المسافة (Distance): تمثل المسافة من موقع المدرسة موزونة بكلفة الانحدار واستخدامات الأراضي.

طبقة الاتجاه (Direction): تمثل الاتجاه نحو المدرسة موزونًا بالعوامل نفسها, والتي يتم اشتقاقها الي جانب هذه الاداه مع طبقه المسافه (Distance)

.

تنفيذ أقصر طريق: بعد استخراج المسافة والاتجاه، تكون مستعدًا لتنفيذ العملية النهائية.

الخطوة الأخيرة: باستخدام أداة Cost Path، نقوم بتحديد أقصر طريق بين موقعين: الموقع الذي اخترته (Destination) وموقع المدرسة (School site).

تأخذ هذه الأداة في الاعتبار الانحدار واستخدامات الأراضي لتحديد الطريق الأكثر كفاءة جغرافيًا.

النتيجة:

بعد تنفيذ التحليل، ستحصل على طبقة توضح الطريق الأمثل الذي يقلل من الكلفة والجهد بين موقع المدرسة والموقع المحدد. هذه المعلومات مفيدة جدًا في اتخاذ القرارات الحضرية والتخطيط لمشاريع البنية التحتية.

هذا التحليل يمكن ان ينطبق علي العديد من المشاريع الاخري تحت مظلة التخطيط الحضري.