الاسس العملية لتمثيل البيانات المناخية في برنامج ArcMap

وجه المقارنة Kriging IDW
الدقة عالية متوسطة
التعقيد مرتفع منخفض
المراعاة العوامل الأخرى المسافة فقط
النماذج مختلفة نموذج واحد
التطبيقات بيانات التوزيع المعقد بيانات التوزيع البسيط

[@haderm4059]

جزاك الله الف خير دكتورنا الغالي وشكراً لجهودك المميز في نشر العلم والمعرفة ❤❤❤

[@ali_Yasin_Geomorphology_RS_GIS]

1- أداة IDW وزن المسافة العكسية (Inverse Distance Weighting) هي تقنية استيفاء مكانية تقوم بتقدير قيم متغيرة مكانياً في مواقع غير محسوبة بالاعتماد على قيم النقاط القريبة. تعتمد هذه التقنية على فكرة أن القيم القريبة لها تأثير أكبر على القيمة المستقرة. كيفية عملها: 1. تحديد النقاط القريبة. 2. حساب المسافة بين النقاط. 3. تحديد الوزن لكل نقطة بناءً على المسافة. 4. حساب القيمة المستقرة. إعدادات الأداة: 1. اختيار النقاط. 2. تحديد المسافة الفعالة. 3. تحديد الطريقة لتحديد الوزن. 4. تحديد عدد النقاط القريبة. مزايا IDW: 1. سهلة الاستخدام. 2. سريعة التنفيذ. 3. مناسبة للبيانات المحدودة. 4. تقدم نتائج جيدة لبيانات التوزيع المكاني. عيوب IDW: 1. الحساسية للمسافات. 2. عدم مراعاة العوامل الأخرى. 3. قد لا تكون دقيقة لبيانات التوزيع المعقد. تطبيقات IDW: 1. تحليل التوزيع المكاني. 2. تقدير قيم متغيرة مكانياً. 3. إنشاء نماذج رقمية للارتفاع. 4. تحليل البيانات الجغرافية. 2- تُعرف تقنية Kriging في برنامج ArcMap : بأنها طريقة إحصائية لتقدير قيم متغيرة مكانياً في مواقع غير مُحسوبة، بالاعتماد على بيانات النقاط المُحسوبة. تُستخدم هذه التقنية ل: 1. تحليل التوزيع المكاني للبيانات. 2. تقدير القيم في مواقع غير مُحسوبة. 3. إنشاء نماذج رقمية للارتفاع. 4. تحليل الجودة والكثافة. الخطوات الأساسية لتقنية Kriging في ArcMap: إعداد البيانات 1. تحضير بيانات النقاط. 2. تحديد المتغيرات. 3. تحديد نطاق التحليل. اختيار النموذج 1. اختيار نوع النموذج (الخطي، الغاوسي، وغيرها). 2. تحديد معلمات النموذج. تشغيل التحليل 1. استخدام أداة Kriging في ArcMap. 2. تحديد إعدادات التحليل. تقييم النتائج 1. تقييم دقة النتائج. 2. تحليل الشكوك. 3. تحسين النموذج. أنواع Kriging 1. Ordinary Kriging (OK): لتقدير قيم متغيرة مكانياً. 2. Simple Kriging (SK): لتقدير قيم متغيرة مكانياً مع افتراضات محددة. 3. Universal Kriging (UK): لتقدير قيم متغيرة مكانياً مع مراعاة العوامل الخارجية. المزايا 1. تقديم نتائج دقيقة. 2. تحليل التوزيع المكاني. 3. إمكانية تطبيقها على مختلف البيانات. العيوب 1. الحساسية لجودة البيانات. 2. التعقيد في تحديد المعلمات. 3. الحاجة إلى خبرة في التحليل الإحصائي. 3- الفرق بين IDW و Kriging: 1. IDW أسهل استخدامًا. 2. Kriging أكثر دقة. 3. Kriging يأخذ في الاعتبار العوامل الأخرى. 4. IDW مناسب للبيانات المحدودة. الفرق الرئيسي بين Kriging و IDW: الاختلافات الأساسية 1. *النظرية*: Kriging تستند إلى نظرية التباين المكاني، بينما IDW تستند إلى فكرة التأثير العكسي للمسافة. 2. *الدقة*: Kriging أكثر دقة من IDW، خاصة في الحالات التي توجد فيها علاقة معقدة بين المتغيرات. 3. *المراعاة*: Kriging مراعاة العوامل الأخرى مثل التباين المكاني، بينما IDW تركز على المسافة فقط. 4. *السياق*: Kriging مناسب لبيانات التوزيع المعقد، بينما IDW مناسب لبيانات التوزيع البسيط. الاختلافات في الإعدادات 1. *المعلمات*: Kriging تتطلب تحديد معلمات مثل نصف المحور الرئيسي والمنحدر، بينما IDW تتطلب تحديد المسافة الفعالة والوزن. 2. *النماذج*: Kriging يدعم نماذج مختلفة مثل Ordinary Kriging و Universal Kriging، بينما IDW يعتمد على نموذج واحد. 3. *التحليل*: Kriging يتيح تحليل الشكوك وتقييم الدقة، بينما IDW لا. الاختلافات في التطبيقات 1. *البيانات*: Kriging مناسب لبيانات التوزيع المكاني المعقد، بينما IDW مناسب لبيانات التوزيع البسيط. 2. *التحليل الجغرافي*: Kriging يستخدم في تحليل التوزيع المكاني، بينما IDW يستخدم في تقدير قيم متغيرة مكانياً. 3. *النماذج الرقمية*: Kriging يستخدم في إنشاء نماذج رقمية للارتفاع، بينما IDW يستخدم في تحليل البيانات الجغرافية. مقارنة سريعة وجه المقارنة Kriging IDW الدقة عالية متوسطة التعقيد مرتفع منخفض المراعاة العوامل الأخرى المسافة فقط النماذج مختلفة نموذج واحد التطبيقات بيانات التوزيع المعقد بيانات التوزيع البسيط