simulation geographischer systeme peter mandl unigis studientage 3/98 mittwoch, den 7. juli 1999
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Simulation Geographischer Systeme
Peter MANDL
UNIGIS Studientage 3/98
Mittwoch, den 7. Juli 1999
7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme
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Inhalt des Vortrages
1. Was ist ComputersimulationComputersimulation?1.1 Dynamisierung von (räumlichen) Modellen
2. Rahmen für Geo-SimulationGeo-Simulation
3. CharakteristikaCharakteristika und AufgabenAufgaben von Geo-Simulation
4. Drei BeispieleDrei Beispiele für Geo-Simulation
5. AusblickAusblick
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1. Was ist Computersimulation?
• Erzeugen künstlicher Landschaften und Welten (SimCity etc.)
• Lösen von Gleichungen auf iterativem Wege
• Durchführung von Experimenten im Computer
• Dynamisierung von räumlichen Modellen
Travelling Salesmanproblem
Cellular Automata
SimCity Flug über NP Berchtesgaden
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1.1 Dynamisierung von Modellen
Geographisches System
KonzeptuellesModell
Computer-Modell
Simulationsergebnisse
RückschlüsseRückschlüsse ModellentwurfModellentwurf
ImplementationImplementation
(nach PAGE 91)
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Theorien
Relationen
Objekte und Attribute
AngewandteGI-Modelle
Daten
Formale GI-Modelle
GIS-Grundfunktionen
GIS-Datenmodelle
Räumliche KonzepteGeo-Simulation
2. Rahmen für Geo-SimulationGeo-System-EbeneGeo-System-Ebene GI-System EbeneGI-System EbeneAbbildungs-EbeneAbbildungs-Ebene
ZustandZustand
StrukturStruktur
VerhaltenVerhalten
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3.1 Charakteristika von Geo-Simulation
• VerteilteVerteilte Mod. (P, L, F, O / diskret, stetig)
• DynamisierungDynamisierung (Zeit, Raum, Inhalte, ...)
• KopplungKopplung von GI-Systemen und Simulationsumgebungen (Interfaces)
• Neue MethodenNeue Methoden (Soft Computing, AI, ...)
• Mikro-Mikro- und MakroMakro-Ansätze
• InduktiveInduktive und deduktivededuktive Modellbildung
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3.1 Charakteristika von Geo-Simulation
• VerteilteVerteilte Mod. (P, L, F, O / diskret, stetig)
• DynamisierungDynamisierung (Zeit, Raum, Inhalte, ...)
• KopplungKopplung von GI-Systemen und Simulationsumgebungen (Interfaces)
• Neue MethodenNeue Methoden (Soft Computing, AI, ...)
• Mikro-Mikro- und MakroMakro-Ansätze
• InduktiveInduktive und deduktivededuktive Modellbildung1 2 3
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3.2 Aufgaben von Geo-Simulation
• Verhaltenserkundung:Verhaltenserkundung: Spielräume ausloten
• Szenarienbildung:Szenarienbildung: was-wäre-wenn im Rahmen unterschiedlicher Ziele
• Zustandserzeugung:Zustandserzeugung: vorgegebene Zustände anstreben
• Optimierung:Optimierung: beste Zustände bestimmen
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3.2 Aufgaben von Geo-Simulation
• Verhaltenserkundung:Verhaltenserkundung: Spielräume ausloten
• Szenarienbildung:Szenarienbildung: was-wäre-wenn im Rahmen unterschiedlicher Ziele
• Zustandserzeugung:Zustandserzeugung: vorgegebene Zustände anstreben
• Optimierung:Optimierung: beste Zustände bestimmen
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4. Beispiel 1: Fuzzy-SDSS
• Thema:Thema: Simulationsmodell zur Unter-stützung räumlicher Entscheidungen im Regionalbereich
• Ziel:Ziel: Empfehlung zur Regionsentwicklung
• Methode:Methode: Fuzzy-System-Model
• CharakteristikaCharakteristika
• AufgabenAufgaben
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4. Beispiel 1: Fuzzy-SDSS
EntwicklungskriterienEntwicklungskriterien • wirtschaftliche Basis• Lebensqualität• Umwelt• demogr. Situation• kulturelle Aktivitäten
EntwicklungszieleEntwicklungsziele• keine Veränderung• Industrie• Transit• Landwirtschaft• Einrichtungen• Tourismus• Wohnnutzung
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4. Beispiel 1: Fuzzy-SDSS
Eigenschaften des AnsatzesEigenschaften des Ansatzes
• widersprüchliche Expertenmeinungen
• parallele Verarbeitung der Kriterien
• Zusammenhänge durch „weiche“ Regeln
• leichte Verhaltenserkundung und Szenarienbildung
• Transfer: neue Regeln, Operatoren etc.
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4. Beispiel 1: Fuzzy-SDSS
• CharakteristikaCharakteristika
• AufgabenAufgaben
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4. Beispiel 2:. VT/GIS
• Thema:Thema: Simulationsmodell der landwirtschaftlichen Standorttheorie nach J.H. von Thünen
• Ziel:Ziel: Voraussage der optimalen Nutzung
• Methode:Methode: GIS-Makro-Modell
• CharakteristikaCharakteristika
• AufgabenAufgaben
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4. Beispiel 2:. VT/GIS
L = Y ( P - C ) - Y D Fmit:
L die jeweils erzielbare Bodenrente (z.B. in öS pro km²) ist,
Y der Anbauertrag (z.B. in t pro km²)
P der Marktpreis der Feldfrucht (z.B. in öS pro t)
C die Erzeugungskosten der Feldfrucht (z.B. in öS pro t)
D die Entfernung zum zentralen Ort (in km) und
F die Transportkosten (z.B. in öS pro Tonnenkilometer).
Entfernung von der StadtWohngebiete
Milch/Gemüse
Weizenanbau
Weidewirtschaft Ödland
Entfernung von der Stadt
Boden-rente
prokm²
Wohngebiete
Milch/Gemüse
Weizenanbau
Weidewirtschaft
Ödland
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4. Beispiel 2:. VT/GIS
Eigenschaften des AnsatzesEigenschaften des Ansatzes
• Berücksichtigung mehrere Städte
• Variable Transportkosten (Eisenbahn)
• Transporthindernisse (Seen)
• Friktionsoberflächen für Ertrag
• Transfer: Mikro-, Meso- und Makroebene
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4. Beispiel 3: ISLAND-Demo
• Thema:Thema: Explor. Modellierung von sozio-ökon.Folgen klimatischer Veränderungen
• Ziel:Ziel: Einflußfolgenabschätzung und Szenarienentwicklung
• Methode:Methode: verteilte dyn. Geo-Simulation
• CharakteristikaCharakteristika
• AufgabenAufgaben
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4. Beispiel 3: ISLAND-Demo
Eigenschaften des AnsatzesEigenschaften des Ansatzes
• Arbeiten im Mikro- (Inhalt) und Makromodell (Raum) möglich
• Diffusionssimulation
• Interaktive Graphik
• offenes Konzept
• Zellulärer Automaten Ansatz
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5. Ausblick
• neue Plattformen:neue Plattformen: Internet, verteilte Syst.
• neue Methoden:neue Methoden: Multiagentenbasierte Mod., zelluläre Automaten, Fuzzy-Neuro-Genetische Modelle
• neue Ansätze:neue Ansätze: Syndrom-, Komplexitätsm.
• HarmonisierungHarmonisierung und InteroperabilitätInteroperabilität
• GeocomputationGeocomputation Leeds OpenGIS
PIK SFI
MapServer
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Geo-Simulation
Java Antz
The Philosophical Computer
Online Verkehr Duisburg
Multiagentenbasierte Modelle: RBSim
Zelluläre Automaten: FireGIS
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Zitate zur Präsentation
• Fuzzy-SDSS
• DODSON, R.F. (1991): VT/GIS: The von Thünen GIS Package. NCGIA, Santa Barbara
• ISLAND-Demo VT/GIS Download
ISLAND Model Download
CubiCalc Demo Download