Các quy tắc di chuyển trong mạng.
Các đơn vị đo lường.
Các tích tụ giá trị thuộc tính do di chuyển. Các quy tắc vận dụng các giá trị thuộc tính.
Phân tích mạng có rất nhiều ứng dụng trong thực tế và có thể được minh họa bằng các ví dụ khác nhau. Chẳng hạn như sự vận chuyển của nước và trầm tích trong một hệ thống sơng có thể được dự báo thơng qua mơ hình mạng. Hay khi nhiều trận mưa lớn xuất hiện ở một khu vực, các tác động sinh ra do dòng chảy tăng lên có thể rất phức tạp; bằng cách dự báo chính xác lưu lượng nước chảy qua mạng sơng suối, quy mơ và vị trí của lũ lụt có thể được dự báo trước để chuẩn bị cho các hoạt động ứng cứu. Hoặc là các ứng dụng tối ưu hóa tuyến đường bao gồm từ việc chọn tuyến đường cho xe cấp cứu, cứu hỏa, xe cảnh sát cho tới đặt lịch trình hàng khơng, chọn tuyến dịch vụ xe khách, đưa thư, thu gom rác thải đơ thị,…
Phân tích mạng phụ thuộc vào sự tồn tại của các mối quan hệ giữa các đối tượng trong hệ dữ liệu. Chẳng hạn, hệ thống phải biết được các tuyến giao thông tiếp nhận lượng phương tiện tham gia giao thông ở các chỗ giao cắt với các tuyến đường nào. Mỗi mắt xích và mỗi nút phải có một số hiệu duy nhất và chương trình phải chứa các thuyết minh về vị trí mà một con đường bắt đầu và kết thúc.
Phân tích mạng cịn có thể bao gồm việc mô phỏng sự di chuyển các nguồn như ôtô, người, rác thải,… dọc theo các tuyến đường. Các nguồn này di chuyển dọc theo các con đường sẽ bắt gặp các cản trở như hạn chế tốc độ, hạn chế trọng tải, đèn giao thông, rào chắn, đường một chiều,… Do vậy, các yếu tố mạng cũng bao gồm các mắt xích, các rào cản, điểm dừng và các trung tâm. Việc gán thuộc tính cho các yếu tố đó cho phép mơ phỏng các tình huống thực. Ví dụ, các thuộc tính biểu diễn sự cản trở trong mạng có thể được biểu thị bằng các đơn vị thời gian phải dừng lại ở vị trí đèn giao thơng, bến phà, bến xe,… như 3 phút, 5 phút hay 1 tiếng, 5 ngày,… Mỗi khi tất cả các thuộc tính đã được phân bố, hệ thống có thể đánh giá sự di chuyển của các nguồn qua mạng. Một đơn vị đo như mét, giờ,… có thể được sử dụng để hệ thống đánh giá các phương án khác nhau và cuối cùng chọn ra tuyến đường tối ưu nhất, có ít cản trở nhất.
Trong thực tế, năng lực phân tích mạng của các phần mềm GIS hiện có là rất khác nhau. Chúng khác nhau ở quy mơ và tính phức tạp của mơ hình mạng, mức độ thực hiện và mức độ điều khiển tương tác.
5.3. Quy trình phân tích địa lý
Trước khi bắt đầu bất cứ phép phân tích nào, bạn cần phải đánh giá được vấn đề và thiết lập được mục đích. Hãy nghĩ kỹ về quá trình sẽ thực thi trước khi đánh giá dữ liệu hay thực hiện bất cứ một quyết định nào đó; tìm xem những câu hỏi
nào cần thiết về dữ liệu và mơ hình; tạo ra một thủ tục bao gồm các bước để quản lý quá trình tiến triển và phác thảo ra một mục đích cụ thể.
Một quy trình phân tích địa lý có thể bao gồm các bước sau: Bước 1: đặt vấn đề.
Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu để phân tích khơng gian. Bước 3: Thực hiện các thao tác không gian.
Bước 4: Chuẩn bị dữ liệu để phân tích thuộc tính. Bước 5: Tiến hành phân tích thuộc tính.
Bước 6: đánh giá kết quả.
Bước 7: Xác định lại và phân tích mới nếu cần. Bước 8: Trình bày các kết quả cuối cùng.
đặt vấn đề
Trong bước này cần phải xác định rõ mục đích và tiêu chuẩn phân tích. Ví dụ như mục đích phân tích là tìm ra địa điểm đổ chất thải rắn cho một thành phố, lúc đó, các tiêu chuẩn của bãi rác có thể là:
Cách xa khu dân cư 2Km, Cách nhà náy nước 2Km, Nằm trên đất nông nghiệp, Nằm trong vùng đất sét, Diện tích trên 20 ha, Dễ ra vào bằng xe tải,…
Như vậy, các tiêu chuẩn lựa chọn có thể định tính hoặc định lượng hoặc cả hai và chúng có thể đề cập đến nhiều khía cạnh như kinh tế - xã hội, mơi trường, thẩm mỹ,…
Chuẩn bị dữ liệu để phân tích khơng gian
Nếu bạn đã thiết kế và xây dựng thành công cơ sở dữ liệu địa lý, tại thời điểm này, tất cả các lớp dữ liệu đã sẵn sàng để có thể được phân tích. Có thể cần phải xử lý thêm về các lớp dữ liệu này hoặc có thể sau khi xem lại mục đích của phép phân tích, bạn khám phá ra là cần phải thêm vào một số thuộc tính cho cơ sở dữ liệu để thực hiện phép phân tích một cách hồn chỉnh.