Ruimtelijke modellen in GIS

Paul Hendriks

Katholieke Universiteit Nijmegen

Vakgroep Bedrijfswetenschappen

Email: paul hendriks

Terug naar inhoudsopgave

 

Geografische Informatiesystemen, modelbouw en beslissing-ondersteuning

Een van de centrale onderzoeksthema's waarmee de werkgroep Mathematische Geografie en Planologie van SISWO zich de afgelopen jaren heeft beziggehouden betreft de koppeling van Geografische Informatiesystemen (GIS) en ruimtelijke modelbouw. Een GIS is een computersysteem dat faciliteiten biedt voor de opslag, analyse en weergave van ruimtelijke gegevens. Het verhaal van GIS is een success story, het gebruik ervan is in vele lagen van de samenleving doorgedrongen. Het Amerikaanse leger (een van de eerste ontwikkelaars van GIS) gebruikt GIS voor strategiebepaling en analyse van satellietbeelden, geen zichzelf respecterend nutsbedrijf beheert zijn leidingennet zonder gebruikmaking van GIS, transportbedrijven gebruiken GIS voor hun routeplanning, de lijst kan met veel voorbeelden uitgebreid worden. Tegelijk kan geconstateerd worden dat dergelijke systemen weliswaar pretenderen ruimtelijke analyse mogelijk te maken, maar dat hun faciliteiten om wetenschappelijke modelbouw te integreren beperkt zijn. Daarmee is meteen vastgesteld dat in situaties waarin dergelijke modelbouw kan gebruikt worden om beslissingen te ondersteunen, een standaard-GIS zich in een pijnlijke stilte zal moeten hullen. Wie een ruimtelijk analysemodel wil gebruiken om inzicht te krijgen in een probleem en met behulp van GIS die analyse wil uitvoeren, ziet een kloof voor zich opdoemen.

Deze constatering gekoppeld aan het feit dat op verschillende plaatsen pogingen ondernomen werden de geconstateerde kloof te overbruggen, waren voor genoemde werkgroep aanleiding enkele discussiedagen te organiseren waarin de koppeling van modelbouw en GIS en daaraan gekoppeld de uitbreiding van GIS tot beslissing-ondersteunend systeem centraal stonden. Naar aanleiding van het verschijnen van een tweetal boekjes waarin bijdragen aan deze discussie gebundeld zijn (Timmermans, Goethals & De Koning 1990; Hendriks & Timmermans, 1992) wordt in dit artikel de kernvraag van die discussie voor het voetlicht gehaald: ruimtelijke modellen en ruimtelijke informatiesystemen, wat hebben zij elkaar te bieden? Zijn het twee honden die al beginnen te bijten zodra ze elkaar maar zien? Of is het beeld van Tristan en Isolde meer op zijn plaats, twee geliefden die voor elkaar bedoeld zijn, maar door een vijandige wereld gescheiden gehouden worden?

 

Ruimtelijke modellen en informatiesystemen: een moderne variant van Tristan en Isolde?

Een GIS adverteert zich graag als een computersysteem dat heel wat meer kan dan een doorsnee computer-kartografisch pakket, GIS ondersteunt ook ruimtelijke analyse. Nu is ruimtelijke analyse iets waarmee met name geografen en planologen hun geld plegen te verdienen. De vraag lijkt dan gerechtvaardigd: is de ruimtelijke analyse van GIS hetzelfde als die van de ruimtelijke wetenschappen? Is GIS met andere woorden het hulpmiddel waarmee de doorsnee geograaf of planoloog de wereld kan modelleren?

Om een beter idee te geven van de soort handelingen die een GIS onder de noemer 'ruimtelijke analyse' aanbiedt, noemen we een vijftal operaties (zie Goodchild, 1988, voor een systematisch overzicht van GIS-functies):

- 'polygon on polygon overlay': een vorm van topologische analyse, dat wil zeggen analyse gebaseerd op de ruimtelijke relaties tussen objecten. Deze analyse combineert gebieden die op verschillende criteria afgebakend zijn, waarbij de resulterende gebieden gekenmerkt worden door een combinatie van scores op de onderscheiden criteria;

- 'nearest neighbour analysis': het identificeren van punten, lijnen of vlakken het meest nabij andere punten, lijnen of vlakken, waarbij vooraf de definitie van 'nabij' geïdentificeerd kan worden (bijvoorbeeld in termen van absolute afstand, maar ook als kosten, of als verschil in kenmerken van de objecten);

- 'shortest path analysis': het vinden van de kortste route (op een vooraf gespecificeerd criterium zoals absolute afstand, kosten, tijd) tussen twee of meer ruimtelijke objecten;

- ruimtelijke contiguïteitsanalyse: het identificeren van gebieden met gemeenschappelijke grenzen;

- ruimtelijke connectiviteitsanalyse: het identificeren van gebieden die wel (of juist niet) met andere gebieden in contact staan door middel van andere gebieden of lijnobjecten (bijvoorbeeld wegen of vliegtuigroutes).

Deze opsomming moge duidelijk maken dat de ruimtelijke analyse die GIS biedt nogal ver verwijderd is van wat we onder wetenschappelijke modelbouw zouden willen verstaan. Het gaat bij de analyse-faciliteiten van GIS veeleer om basishandelingen die in het kader van modelbouw nuttig kunnen zijn. Wanneer men nu ernaar zou willen streven de capaciteiten van GIS in het analytische bereik te verhogen, dan ligt het voor de hand te trachten van GIS een hulpmiddel te maken dat de al gememoreerde planologische en geografische modellenmakers en -gebruikers kan behagen. We stellen dan de vraag of de modelbouw van de ruimtelijke wetenschappen in GIS ingepast kan worden en of dat een zinvolle operatie is. Of in de terminologie van de inleidende paragraaf: hebben Tristan en Isolde wel reden om van elkaar te houden en zo ja, waar bestaat die liefde dan uit? Of is wellicht ook deze liefde geen liefde voor elkaar, maar slechts liefde van de een voor de ander?

 

Wat is ruimtelijke modelbouw?

Wil een antwoord op de vraag naar integratie van ruimtelijke modellen in GIS mogelijk zijn, dan dienen we eerst voor onszelf duidelijkheid te krijgen in wat we nu eigenlijk willen integreren. Wat zijn die ruimtelijke modellen? Een voor de hand liggende vraag, maar het antwoord erop is dat zeker niet. Er zijn wel diverse voorbeelden van ruimtelijke modellen aan te wijzen: ruimtelijke locatie/allocatiemodellen om te bepalen waar een supermarkt moet komen en wie er dan naar toe zouden moeten gaan. Of ruimtelijke interactiemodellen die beschrijven en zelfs proberen te verklaren waarom mensen van A naar B gaan en op hun weg mensen tegenkomen die van B naar A gaan. Of: de zogenaamde kwadrantenanalyse die ons kan helpen te bepalen of de ruimtelijke spreiding van een verschijnsel toevallig zou kunnen zijn (bijvoorbeeld de spreiding van de woonplaatsen van mensen met een bepaalde ziekte) of dat er meer achter zit dan alleen toeval (bijvoorbeeld de lokatie van een kerncentrale). De lijst kan met tientallen voorbeelden uitgebreid worden (zie bijvoorbeeld Haining, 1990; Thomas & Huggett, 1980; Upton & Fingleton, 1985).

Maar een lijst is nog geen definitie. En het vinden van een bruikbare definitie blijkt minder eenvoudig. Goodchild, Haining et al. proberen het met: "spatial analysis [...] might be defined as a set of techniques whose results are dependent on the locations of the objects or events being analysed, requiring access to both the locations and the attributes of the objects" (Goodchild, Haining et al., 1992, p.409). Naast het nogal tautologische karakter van de definitie is een bezwaar ook dat blijkbaar de ruimtelijke data definiërend zijn, en niet de analysemodellen. En dat terwijl Fotheringham & Rogerson ons bezweren dat "... spatial analysis is not simply aspatial analysis performed upon spatial data ...". Zonder overigens zelf verder te komen dan een opsomming van volgens hen specifiek ruimtelijke problemen. Ook zij kunnen niet duidelijk maken wat het typisch ruimtelijke is in een ruimtelijk analysemodel. Het is daarom ook niet verbazend dat er maar weinig tekstboeken zijn die pogen het veld van de ruimtelijke modellen in kaart te brengen. Twee van de meest recente pogingen zijn die van Haining (1990) en Upton & Fingleton (1985). Eerstgenoemde auteur vermijdt het geven van een definitie, hij omschrijft zijn boek als een poging om op inductieve wijze licht in de duisternis van de ruimtelijke modelbouw te brengen. Om vervolgens een stortvloed van ruimtelijke modellen over onze arme hoofden uit te storten. Uit de titel van het boek van laatstgenoemde auteurs spreekt deze zelfde slag om de arm: het gaat bij hen om 'spatial analysis by example'. Zij pretenderen niet dat hun opsomming van voorbeelden uitputtend is, behalve dan voor henzelf tijdens de samenstelling van het boek. Wat ruimtelijke modellen zijn is op zijn zachtst gezegd vaag. Het meest eerlijk is daarom de verzuchting van Goodchild in zijn key note toespraak tijdens EGIS, de Europese conferentie over GIS over de "... relative obscurity of spatial analysis ..." (Goodchild, 1992, p.38). De ruimtelijke modellenmakers houden ons dus nog in spanning, een eenduidig antwoord op hoe ruimtelijke analyse gedefinieerd moet worden blijft achter de horizon verborgen. We houden het er voorlopig even op dat hun liefde voor GIS en hun verlangen met de geliefde verenigd te worden hun het zicht vertroebeld heeft.

De conclusie uit het voorafgaande kan niet anders zijn dan dat een algemeen aanvaarde definitie van wat 'ruimtelijke modelbouw' is, ontbreekt. De meest werkbare omschrijving van ruimtelijke modellen is die waarin hun object, de gegevens die zij bewerken en genereren, beslissend is: ruimtelijke modelbouw is modelbouw met ruimtelijke gegevens en/of levert ruimtelijke gegevens op. Of de door de modellen verrichte handelingen ook als zodanig 'echt ruimtelijk' zijn, met andere woorden gebaseerd op de topologische relaties tussen de verschijnselen, is dan van ondergeschikt belang. De vraag wanneer we iets wel of niet als modelbouw, en meer in het bijzonder als wetenschappelijke modelbouw zullen accepteren, is geen andere vraag dan bij niet-ruimtelijke modelbouw: beslissend criterium daarin is of er geen aantoonbare onjuistheden in de modellen aanwezig zijn en of de modellen geaccepteerd worden door de academische gemeenschap of gedeelten daarvan. Deze omschrijving roept het beeld op van een inductief gebouwde verzameling modellen waarvan het bindend element niet geheel van relativiteit ontbloot is: het gaat om op een bepaald moment door een bepaalde groep geaccepteerde vormen van operaties op ruimtelijke gegevens. De vraag is vervolgens welke elementen uit deze verzameling wel of niet voor integratie met GIS in aanmerking komen en of er hierbij prioriteiten aan te geven zijn. Een dergelijke vraag kan alleen beantwoord worden als eerst gevraagd wordt naar het doel van de integratie. De ruimtelijke modellen, zelfs al zou een eenduidige definitie ervan mogelijk zijn, kunnen nooit puur op grond van hun kenmerken een beslissing over wel of niet bruikbaar in GIS afdwingen. Een dergelijke beslissing is slechts mogelijk als duidelijk is waarvoor ze gebruikt moeten worden, het 'waarom' van de integratie.

 

Waarom?

Waarom, wat maakt GIS en ruimtelijke modelbouw zo aantrekkelijk voor elkaar? Deze vraag kunnen we op zijn minst op twee niveaus stellen: op het algemene niveau, wat verwacht je dat de voordelen zullen zijn als GIS en ruimtelijke modelbouw elkaar vinden? En op een meer gedetailleerd niveau: voor welke situaties of toepassingen kunnen we GIS zinnig inzetten. Op het globale niveau is het een vraag naar motieven om jezelf af te vragen of het zin heeft om over integratie na te denken, op het meer specifieke niveau gaat het erom om door het woud der ruimtelijke modellen lopend geschikte kandidaten aan te wijzen. Met name op dit niveau moeten we onszelf de vraag naar criteria stellen: welke modellen zijn meer, welke minder relevant, welke aspecten van GIS dienen daartoe herbezinning?

Kijken we eerst naar het globale niveau: welke redenen zijn er zoal gegeven om GIS en modelbouw tot elkaar te brengen. Door verschillende auteurs wordt een GIS gekarakteriseerd als op beschrijving gericht, in tegenstelling tot modellen die 'dieper' gaan, analytisch zijn. Openshaw schildert dit als volgt: "Such systems are basically concerned with describing the Earth's surface rather than analysing it. Or, if you prefer, traditional 19-th century reinvented and clothed in 20-th century digital technology" (Openshaw, 1987, p.431). Als we nog iets verder teruggaan dan de 19-de eeuw waarover Openshaw het heeft, zouden we ook kunnen zeggen dat het GIS de moderne variant is van de schepen waarmee ontdekkingsreizigers onbekende kusten in kaart brachten. Het belangrijkste argument voor een modelmatige beschouwing is dat met waarneming alleen een op zijn minst onvolledig beeld van de werkelijkheid ontstaat, analyse kan ons meer vertellen dan alleen onze zintuigen. Ja, sterker nog: er kan geen sprake zijn van 'onbevooroordeelde' waarneming, achter wat we wel en niet zien gaat al heel wat theorie en modelbouw schuil. De gedachte aan integratie lijkt dan ook voor de hand liggend. Zeker wanneer we ons ook realiseren dat de basis van ieder GIS, de database met ruimtelijke gegevens, gemaakt lijkt om ruimtelijke modelbouw te ondersteunen. Goodchild verwoordt deze door velen gevoelde wederzijdse aantrekkingskracht als volgt: " ... GIS needs SDA if it is to reach the potential implied by many of its definers and proponents. SDA needs GIS to take advantage of the capabilities in GIS for data input, editing, display, and mapping ... " (Goodchild, et al., 1992, p.410). Deze zienswijze volgend komen we er al gauw toe ons af te vragen hoezeer dergelijke modelbouw ook expliciet in GIS aan te spreken is. In een speciale uitgave van het internationaal meest vooraanstaande GIS-tijdschrift, 'the International Journal of Geographical Information Systems', gewijd aan de hier besproken integratie zegt Burrough: " ... it becomes increasingly clear that the standard analysis options are insufficient for scientists working in many disciplines ... " (Burrough, 1990; p.321). Deze verzuchting en soortgelijke constateringen hebben sindsdien tot een verheviging geleid van de inspanningen om van GIS een sterker analyse-instrument te maken: de analysefaciliteiten van verscheidene GIS-sen zijn onder impuls van met name de universitaire en interuniversitaire onderzoekinstituten sterk uitgebreid, het 'International Journal of Geographical Information Systems' heeft verschillende artikelen gewijd aan aspecten van de integratie, er zijn reeds enkele congressen geweest die geheel gewijd waren aan dit onderwerp. De eensgezindheid is bijna beangstigend.

Als we ons dan op het globale niveau laten overtuigen dat GIS en ruimtelijke modelbouw iets aan elkaar kunnen hebben, dan lijkt het tijd voor een korte wandeling door het woud der ruimtelijke analysemodellen om te kijken hoe we wel en niet bruikbaar van elkaar kunnen onderscheiden. Is dit wellicht niet een wat gewaagde onderneming, als we eenmaal het bos ingelopen zijn, komen we er dan nog ooit uit? We hebben net immers geconstateerd dat de individuele bomen wellicht duidelijk zijn, maar dat de definitie van het bos als geheel te wensen overlaat, de gebaande paden en de wegwijzers ontbreken dus in het woud. Gelukkig staan de gidsen om ons de weg te wijzen klaar: Brunsdon, Haining en Openshaw (zie Goodchild et al., 1992, pp.413 ev.) willen ons maar al te graag de meest bezienswaardige plekjes laten zien. En, ook al is hun voorkeur voor individuele boomsoorten wat verschillend, er is gelukkig een lijn te ontdekken in hun wandeladvies: hun voorstel komt erop neer dat modellen in de volgende vier groepen het hoogst op de integratielijst geplaatst zouden moeten worden:

- modellen voor datarectificatie en opsporen van fouten in de data: bijvoorbeeld methoden om steekproeffouten te schatten of na te gaan wat het gevolg is van fouten in bepaalde data wanneer die in combinatie met andere gebruikt gaan worden;

- modellen voor het afleiden van ruimtelijke data voor andere gebiedsindelingen dan waarvoor de data verzameld zijn: als ik weet wat de gegevens zijn voor een administratieve indeling, zoals gemeenten of wijken, hoe kan ik daar dan gegevens uit afleiden gegeven een of andere indeling van mezelf (bijvoorbeeld het verzorgingsgebied van een winkelcentrum) die daar dwars doorheen loopt?

- modellen en technieken voor het steekproefsgewijs aanwijzen van waarnemingseenheden ('spatial sampling'): ruimtelijke databases zijn gewoonlijk zeer omvangrijk, dingen die vlak bij elkaar liggen lijken soms wel en soms juist niet heel veel op elkaar, hoe kan ik nu toch met zo weinig mogelijk data, zo veel mogelijk zeggen?

- modellen voor dataverkenning: wat vertellen de data ons als we er een onbevooroordeelde blik op werpen, waar zijn trends en patronen te herkennen, welke data produceren erg veel geschreeuw voor weinig wol, waar liggen 'natuurlijke' grenzen. Dat genoemde gidsen vervolgens ruziënd over de grond rollen wanneer het erom gaat uit te maken welke modellen in deze laatste groep nu wel en niet geschikt zijn, moge ons voorlopig even koud laten. Als ze ons, wanneer ze uitgevochten zijn, maar wel weer de weg het bos uit kunnen wijzen. Anders zitten we voor de rest van ons leven gevangen tussen de ruimtelijke analysemodellen, een angstaanjagende gedachte.

Als we in de tussentijd, onze gidsen kunnen toch niet eeuwig blijven vechten, goed kijken naar de genoemde vier groepen, dan valt een scheiding op: de eerste drie hebben alle betrekking op wat we ruwweg de kwaliteit van de data kunnen noemen. Kunnen we wel met recht vertrouwen hebben in de gegevens die als invoer voor de modellen moeten gaan fungeren? Het gaat erom of de data niet liegen, nog even los van de vraag of ze ook de waarheid spreken. De vierde groep, de dataverkenning, doet feitelijk iets heel anders. Data laten 'spreken' is namelijk alleen zinnig in het licht van een bepaald probleem waarover de data iets zouden kunnen zeggen. Het gaat immers niet zozeer om de hoeveelheid geluid die de data maken, maar om de vraag of dat geluid in een bepaalde context relevant is. Zonder de vraag te stellen naar de criteria kan een dergelijke vraag niet beantwoord worden. En die criteria liggen noch in de data, noch in de ruimtelijke modellen, maar in de concrete situatie waarin GIS en/of de modellen nuttig moeten zijn. Bijvoorbeeld: in een situatie waar een beslissing genomen moet worden met ruimtelijke overwegingen of met ruimtelijke gevolgen. Het moge duidelijk zijn dat we, hoe lang we ook blijven staren, nooit alleen van de kenmerken van GIS of van ruimtelijke modellen kunnen afleiden welke modellen nu wel en welke niet zinnig in GIS geïntegreerd kunnen worden. Een voorlopige conclusie moet dan ook luiden dat de hier gestelde vraag, welke modellen moeten in GIS aangeboden worden, een duidelijk verschillend antwoord dient te krijgen voor wat we gemakshalve data-gerichte modellen en probleem-gerichte modellen kunnen noemen. Voor de eerste groep is de nuttige inzetbaarheid in GIS niet erg problematisch: ze kunnen de functie van GIS als de geavanceerde beheerder van een ruimtelijke database versterken. Over de tweede groep, de probleem-gerichte modellen, is feitelijk alleen iets zinnigs te zeggen als de aard van het probleem in de discussie betrekt, en daarmee geraken we in een discussie die het kader van dit artikel verre overschr_dt.

 

Hoe krijg je een ruimtelijk model in GIS?

Er is een lied van Benny Neyman waarin een minnaar verschillende mogelijkheden om de hand van zijn geliefde te winnen de revue laat passeren. Wellicht dat, wanneer Benny Neyman als bard in vroeger tijden geleefd had, Tristan er inspiratie uit hadden kunnen opdoen, ware het niet dat de minnaar van Benny Neyman zich telkens voor uitvoeringsproblemen gesteld ziet: 'Hij weet niet hoe, hij weet niet hoe'. Voor de 'would be' gelieven die ons hier vooral interesseren, GIS en ruimtelijke modelbouw, lijkt het probleem in deze wat minder groot, zij lijken heel goed te weten hoe. Als we voor het gemak de modelbouwers even de Tristan-rol toebedelen, dan valt namelijk vooral op de eensgezindheid over hoe de vereniging tot stand te brengen groot is. In eerste instantie heeft die eensgezindheid betrekking op de alternatieven die er zijn, de vormen welke de integratie kan krijgen. Er worden er hier vier onderscheiden:

- gebruik van een losstaand pakket voor ruimtelijke analyse waarvan de uitkomsten in de database van GIS worden ingevoerd (de 'stand alone' oplossing);

- het gebruik van een algemeen toegankelijk dataformaat waartoe zowel het GIS als het analysemodel toegang heeft ('loose coupling' genoemd welke overeenkomt met wat ook wel de 'open systemen' benadering wordt genoemd; zie bijv. Hartmann in Timmermans et al., 1991);

- het beschikbaar stellen van faciliteiten in het GIS voor gebruik door de modellenbouwer; er zijn verschillende alternatieven ontwikkeld om deze vorm van integratie mogelijk te maken, sommige GISsen beschikken bijvoorbeeld over een macrotaal, stellen door de gebruiker aan te roepen routines beschikbaar of bieden de mogelijkheid van een 'hook' voor zelf ontwikkelde programmatuur (deze vallen alle onder wat wel de 'close coupling'-optie wordt genoemd);

- het naadloos inpassen van ruimtelijke modellen in het GIS, zodat de gebruiker alleen maar het model hoeft te kiezen in een menu, eventueel de argumenten opgeven en wat parameters, en het zaakje loopt (men spreekt hier over 'full integration').

Verschillende auteurs wegen deze alternatieve wijzen van koppeling tegen elkaar af en beschrijven voor- en nadelen ervan (bijvoorbeeld Batty & Xie, 1994; Goodchild et al., 1992; Hartmann in Timmermans, 1990). Bijvoorbeeld: vóór volledige integratie pleit gebruikersgemak en betere documentatiemogelijkheden (vergelijk wat SPSS heeft betekend voor statistische analyse in het algemeen), ertegen pleit dat de vereiste voorkennis om te kunnen beoordelen of een zinnige toepassing mogelijk is bij grote groepen GIS-gebruikers afwezig zal zijn en dus misbruik van de modellen gestimuleerd wordt. Een belangrijk element ontbreekt evenwel in deze discussies over goed, beter, best. De vraag welk van deze vormen van integratie het meest geëigend is, kan nooit zonder meer beantwoord worden. Ook hier geldt dat alleen in het licht van de aard van het model en het potentiële gebruik zinnig geoordeeld kan worden over de vraag naar de vorm van de integratie. Wat de soort modellen betreft die in de vorige paragraaf als 'data-gericht' omschreven werden, modellen bijvoorbeeld om te helpen fouten in de data te schatten of data af te leiden voor nieuwe gebiedsindelingen, geldt dat weinig in te brengen valt tegen het streven naar volledige integratie. Inhoudelijk meer interessant zijn evenwel de modellen die ingezet worden om bijvoorbeeld beslissingen te ondersteunen of een situatie te analyseren, hierboven als 'probleem-gerichte' modellen aangeduid. Bij deze groep modellen lijkt een dergelijke vorm van koppeling veel minder voor de hand te liggen. We kijken immers hier op een heel andere manier naar de koppeling: het gaat niet om hoe het model, als een grootheid die een onafhankelijk bestaan leidt, in GIS aangeboden wordt, maar om de vraag hoe we met behulp van GIS en inzichten die we in modelvorm proberen te gieten iets zinnigs kunnen doen in het licht van het gestelde probleem. Waar het dan om gaat is de mogelijkheid ook het model zelf ter discussie te stellen waar het de nuttige bruikbaarheid voor ons probleem betreft. We kijken dan met heel andere ogen naar de manier waarop GIS en ruimtelijke modelbouw aan elkaar te koppelen zijn, namelijk niet naar de modellen die in GIS aangeboden kunnen of moeten worden, maar naar de manier waarop in GIS mogelijkheden voor modelbouw actief worden ondersteund. Interessant in dit verband is het door Goodchild (1992, p.39) genoemde onderzoek naar ruimtelijke talen (bijvoorbeeld ruimtelijke uitbreidingen van SQL) waarvan de bouwstenen representaties zijn van de fundamentele handelingen in ruimtelijke analyse. Zoals Goodchild terecht opmerkt wordt dit onderzoek gefrustreerd door de beperkingen van de gebruikelijke ruimtelijke datamodellen (bijvoorbeeld raster- versus vectormodellen). Waar het met name aan ontbreekt in de ruimtelijke datamodellen is 'semantische rijkdom'. Ze propageren een zekere vrijheid, blijheid die ook doorklinkt in de pleidooien voor de hierboven al genoemde 'open systemen'-benadering. Alles kan, maar je moet het ook ongeveer allemaal zelf doen. Elders (Hendriks, 1991) heb ik proberen aan te geven dat een bepaalde opvatting van een object-georiënteerd datamodel mogelijkheden biedt om de semantische beperkingen van de 'open systemen'-benadering te doorbreken zonder de aantrekkelijke vrijheid van voor modelbouwers te verliezen. Met deze discussie treden we evenwel buiten het onderwerp van dit artikel: het moge hier volstaan op te merken dat het bij het door Goodchild voorgestane onderzoek om iets anders moet gaan dan om de integratie waar we deze paragraaf mee begonnen en waar de discussie veelal om draait. Het gaat er dan immers noch om in bestaande GISsen noch in ruimtelijke modelbouw te zoeken naar mogelijkheden van integratie, centraal staat de vraag naar de mogelijkheid van gemeenschappelijke bouwstenen voor zowel GIS als modelbouw. Een dergelijke benaderingswijze lijkt vruchtbaarder dan de enigszins verstarrende pogingen om bestaande analysemodellen in GIS te schuiven.

 

'General purpose' versus 'dedicated' systemen

Als we zorgvuldig de vraag naar integratie van GIS en ruimtelijke modelbouw bekijken, dan kan ons een zekere asymmetrie niet ontgaan: het nut van GIS voor modelbouw is veel sneller duidelijk te maken dan andersom. Hieruit kunnen we afleiden dat, als we de discussie zuiver willen houden, we er goed aan doen de vraag te stellen vanuit de GIS-kant: de te stellen vraag is wat ruimtelijke modellen GIS aan meerwaarde zullen bieden. De vraag andersom, wat heeft GIS aan modelbouwers te bieden, moge voor die modellenbouwers hoogst relevant zijn, maar is als leidraad voor de discussie onbruikbaar. Immers, het gaat niet om het uitbreiden van de modellen met GIS-faciliteiten, maar om de vraag of een bestaande, succesvolle technologie die zijn weg naar de praktijk heeft gevonden uitgebreid kan worden. Zelfs als de GIS-producenten - op globaal niveau - al overtuigd zijn van het potentiële nut van ruimtelijke modelbouw, dan nog is het zaak de kwestei vanuit GIS-criteria te overwegen. Een belangrijk gedeelte van de discussie wordt vertroebeld door het feit dat de ruimtelijke wetenschappers, al dan niet terecht overtuigd van het nut van hun modellen, pogingen doen om GIS in te zetten waar zij dat voorheen deden met veel primitiever databases en presentatiemedia voor de modeluitkomsten. Als ze er vervolgens tegen aanlopen dat GIS zijn beperkingen heeft, dan is dat geen tekortkoming van GIS op zich, en dus ook geen reden op zich om over uitbreiding van GIS te gaan denken. Het is veeleer een aanleiding om in plaats van redenerend vanuit de redenen waarom modelbouw relevant is, de GIS-bril op te zetten en te overwegen of, en zo ja hoe beargumenteerd kan worden dat de analytische faciliteiten van GIS aan uitbreiding toe zijn. Wanneer we aldus de vraag in zijn juiste vorm gesteld hebben, dan wordt ook duidelijk dat het niet mogelijk is een beslissing over hoe en wat van de integratie af te dwingen door kenmerken van GIS (bijvoorbeeld: geavanceerd beheer van ruimtelijke data) en kenmerken van modellen (bijvoorbeeld: verschaft inzicht in geschiktheid van lokaties voor bepaalde activiteit) aan elkaar te koppelen. Toch wordt dat maar al te vaak gedaan, het is de ondertoon in de discussie die we hierboven weergegeven hebben: de ruimtelijk wetenschapper die ziet wat een GIS te bieden heeft en overtuigd is van het nut van zijn modellen en daarin steekhoudende argumenten meent te kunnen vinden voor het uitbreiden van de analysefaciliteiten van GIS. Je zou zo iemand een naïef realist kunnen noemen, GIS noch modellen hebben waarde op zich, alleen wanneer beoordeeld op hun nuttige inzetbaarheid in een concrete situatie valt er iets zinnigs te zeggen over de mogelijkheid van een gelukkig huwelijk.

Aan de discussie kan nog een element toegevoegd worden dat de hier verdedigde denkwijze moge verduidelijken: de consequenties die de uitbreiding van de analysefaciliteiten zal hebben voor de inzetbaarheid van een GIS. Het is van belang ons te realiseren dat we bezig zijn ons te herbezinnen op de plaats van GIS op het continuüm 'general purpose' systemen - 'dedicated' systemen. Immers, wat we proberen te doen is door middel van modelbouw de toepasbaarheid van een algemeen bruikbaar hulpmiddel in een specifieke situatie te vergroten. De stelling die hier verdedigd wordt is dat er een duidelijk onderscheid gemaakt dient te worden tussen enerzijds de uitbreiding van zaken die als 'general purpose' functionaliteit worden herkend en anderzijds de toevoeging voor specifieke gebruikssituaties relevante mogelijkheden. Dit onderscheid is bijvoorbeeld van belang wanneer we ons afvragen of GIS als beslissing-ondersteunend systeem ingezet kan worden. Zoals elders betoogd (zie Hendriks, 1991) is het essentiële criterium om GIS als een beslissing-ondersteunend systeem in te kunnen zetten niet bijvoorbeeld de vraag of GIS modelbouw mogelijk maakt of een gebruikersvriendelijk interface heeft. Essentieel is veeleer de vraag of in de context waarin een beslissing genomen moet worden, en dat is in veruit de meeste gevallen een organisatorische context, de functionaliteit van GIS aansluit op het problematische karakter van de situatie waarin problemen moeten worden aangepakt. Gegeven de mogelijke veelkleurigheid van die situaties en hun kameleonachtige karakter, is flexibiliteit hier het sleutelwoord: wil een GIS beslissingen kunnen ondersteunen, dan moet het in staat zijn zich aan te passen aan de beslissituatie. Die flexibiliteit gaat evenwel verder dan waar Armstrong & Densham (1990) het over hebben wanneer ze stellen dat 'spatial decision systems are flexible problem-solving tools'. Hun stelling volgend zouden we bijvoorbeeld de flexibiliteit van GIS kunnen verhogen door in GIS een 'problem solving' techniek als techniek als multicriteria evaluatie te integreren. Het is evenwel niet waarschijnlijk dat beslissing-ondersteuning in veel gevallen de vorm van 'problem solving' zal krijgen. Redenen daarvoor zijn bijvoorbeeld dat kenmerkend voor situaties waarin om beslissing-ondersteuning gevraagd wordt van semi- of slecht-gestructureerde problemen sprake is en dat de uiteindelijke beslissing genomen wordt in een onderhandelingsspel waarin verschillende belangengroeperingen een rol spelen (zie verder bijvoorbeeld het werk van Mintzberg). Waar het derhalve niet om gaat is zoveel mogelijk modellen in GIS stoppen in de hoop dat GIS in een zo groot mogelijk aantal beslissituaties nuttig kan zijn. Wanneer het gaat om de mogelijke inzet van het 'general purpose' hulpmiddel GIS in een zo groot mogelijk aantal 'dedicated' situaties, dan dient, zoals aangegeven in de voorgaande paragraaf, niet in eerste instantie gedacht worden aan de uitbreiding van de functionaliteit van GIS, maar aan het vergroten van de flexibele integreerbaarheid met uiteenlopende ruimtelijke analysebenaderingen. De analogie met MS-DOS en MS-Windows, twee systemen die nog weer een graadje meer 'general-purpose' zijn dan GIS, dringt zich op. MS-Windows biedt onmiskenbaar betere ondersteuning voor het aanbieden van 'dedicated' probleemondersteuners, niet omdat het meer commando's heeft om met bestanden te spelen, en zelfs niet in de eerste plaats omdat het er mooier uitziet en gemakkelijker te bedienen is. De redenen moeten veeleer gezocht worden in het feit dat MS-Windows een groot aantal gemeenschappelijk te gebruiken (grafische) elementen biedt en bovendien de mogelijkheden ondersteunt (bijv. OLE's, DDLs) om koppelingen te leggen bij een verschillend gebruik van die elementen. Zonder de indruk te willen wekken dat de benadering van Windows het uiteindelijke antwoord zou zijn op de vraag naar een goed en flexibel besturingssysteem, moge toch de analogie duidelijk maken dat uitbreiding van functionaliteit (meer commando's in DOS, meer modellen in GIS) niet hetzelfde is als het vergroten van de flexibele inzetbaarheid van het systeem. Zo ook bij GIS en modelbouw: belangrijker dan de feitelijke integratie van modellen is een herbezinning over de invulling die GIS aan het idee 'general purpose' kan geven, zodanig dat het aantal gebruikssituaties uitgebreid kan worden.

 

En toen vonden zij elkaar?

Hoe problematisch de relatie tussen Tristan en Isolde ook geweest moge zijn, toch lijkt het alsof het aanzienlijk eenvoudiger geweest zou zijn hun bij elkaar te brengen dan dat een gemeenschappelijk levenspad geplaveid kan worden voor GIS en ruimtelijke modelbouw. Immers, Tristan en Isolde waren tenminste overtuigd van elkaars liefde, zij hadden slechts met een boze buitenwereld te maken waar ze niet mee overweg konden. De buitenwereld bij GIS en ruimtelijke modellen is nog zo kwaad niet, integendeel, het heeft er alle schijn van dat ze als een volleerd koppelaarster de band al gesmeed had nog voor de eerste ontmoeting plaatsvond. De problemen zijn hier veeleer het toch wat ongelijke karakter van de relatie, de modellenbouwers kijken met veel smachtender ogen naar GIS dan omgekeerd, en bovenal het feit dat de criteria voor een geslaagd huwelijk op zijn zachtst gezegd vaag zijn. En wat dat betreft is er niets nieuws onder de zon: zodra je de vraag moet gaan stellen wat je elkaar te bieden hebt, en je er dan ook nog achter komt dat daar wel eens problemen kunnen liggen, dan is er iets mis. Echte liefde vraagt niet om redenen.

 

 

Referenties

Armstrong, M.P. & Densham, P.J. (1990) Database organization strategies for spatial decision support systems; International Journal of Geographical Information Systems 4, 3-20.

Batty, M. and Y. Xie (1994) Modelling inside GIS: Part 1. Model structures, exploratory spatial data analysis and aggregation; International Journal of Geographical Information Systems 8, 291-307.

Burrough, P. (1990) Methods of spatial analysis in GIS; International Journal of Geographical Information Systems 4, 221-223.

Fischer, M.M. & P. Nijkamp (1992) Geographic Information Systems and Spatial Analysis; Vrije Universiteit Amsterdam: Research memorandum 1992-54.

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

Goodchild, M. (1987) A spatial analytical perspective on geographical information systems; International Journal of Geographical Information Systems 1, pp.327-334.

Goodchild, M. (1988) Towards an enumeration and classification of GIS functions; Proceedings, IGIS '87.

Goodchild, M. (1992) Geographical Information Science; International Journal of Geographical Information Systems 6, pp.31-45.

Goodchild, M., R. Haining, S. Wise a.o. (1992) Integrating GIS and spatial data analysis: problems and possibilities; International Journal of Geographical Information Systems 6; pp.407-423.

Haining, R. (1990) Spatial data analysis in the social and environmental sciences; Cambridge: Cambridge University Press.

Hendriks, P.H.j. (1991) De modellering van ruimtelijke data voor beslissing-ondersteunende systemen; in: Timmermans, H.J.P., A.L.J.Goethals & J.C. de Koning (1991; red.) Modelontwikkeling en Geografische Informatiesystemen; SISWO publicatie nr. 362; Amsterdam: SISWO; pp.107-128.

Hendriks, P.H.J. & H.J.P. Timmermans (1992; red.) Beslissing-ondersteuning en Geografische Informatiesystemen; SISWO publicatie nr. 367; Amsterdam: SISWO.

Openshaw, S. (1987) Guest editorial: an automated geographical analysis system; Environment and Planning A, 19, pp.431-436.

Thomas, R.W. & R.J. Huggett (1980) Modelling in geography; a mathematical approach; London: Harper & Row.

Timmermans, H.J.P., A.L.J.Goethals & J.C. de Koning (1991; red.) Modelontwikkeling en Geografische Informatiesystemen; SISWO publicatie nr. 362; Amsterdam: SISWO.

Upton, G. & B. Fingleton (1985) Spatial data analysis by example; Volume 1: point pattern and quantitative data; New York: Wiley.