Modele stosowane w geografii: znaczenie, potrzeby, funkcje i inne szczegóły

Przeczytaj ten artykuł, aby poznać różne modele stosowane w geografii: znaczenie, potrzeby, cechy, typy i ogólną klasyfikację modeli!

W okresie po II wojnie światowej definicja geografii, myśli geograficznej i metodologii geograficznej uległa wielkiej transformacji.

Aby postawić temat na solidnej podstawie i zdobyć szacunek w dyscyplinach siostrzanych, geografowie coraz bardziej koncentrują się w ciągu ostatnich kilku dekad na temat geograficznego uogólnienia, formułowania modeli, teorii i ogólnych praw. To ogólne uogólnienie jest również znane jako "budowanie modelu".

Termin "model" został zdefiniowany inaczej przez różnych geografów. W opinii Skillinga (1964) model jest "albo teorią, prawem, hipotezą, albo ustrukturowaną ideą. Co najważniejsze, z geograficznego punktu widzenia, może również obejmować rozumowanie o świecie rzeczywistym (krajobraz fizyczny i kulturowy) za pomocą relacji w przestrzeni lub czasie. Może to być rola, związek lub równanie ".

Zdaniem Ackoffa "model można uznać za formalną prezentację teorii lub prawa za pomocą narzędzi logiki, teorii mnogości i matematyki". Według Hainesa-Younga i Petcha "każde urządzenie lub mechanizm generujący prognozę jest modelem". W związku z tym modelowanie, podobnie jak eksperymentowanie i obserwacja, jest po prostu działaniem, które umożliwia krytyczne testowanie i krytyczne badanie teorii.

Większość geografów okresu po drugiej wojnie światowej ma szeroko rozumiane modele jako wyidealizowaną lub uproszczoną reprezentację rzeczywistości (krajobraz geograficzny i relacje człowiek-natura).

Znaczenie modelu:

Geografia jest dziedziną, która zajmuje się interpretacją relacji człowiek-natura. Ziemia - prawdziwy dokument badań geograficznych - jest jednak dość złożona i nie da się jej łatwo zrozumieć. Powierzchnia Ziemi ma wielką różnorodność fizyczną i kulturową.

W geografii badamy lokalizację, ukształtowanie terenu, klimat, gleby, naturalną wegetację i rozmieszczenie minerałów oraz ich wykorzystanie przez ludzkość, które prowadzą do rozwoju krajobrazu kulturowego. Co więcej, geografia jest przedmiotem dynamicznym, ponieważ zjawiska geograficzne zmieniają się w czasie i przestrzeni.

Temat geografii, czyli złożony związek człowieka i środowiska, można badać i badać naukowo za pomocą hipotez, modeli i teorii. Podstawowym celem wszystkich modeli jest uproszczenie złożonej sytuacji, a tym samym uczynienie jej bardziej podatną na badania. W rzeczywistości modele są narzędziami, które umożliwiają testowanie teorii. Bardziej ograniczony widok modeli jest taki, że są one urządzeniami predykcyjnymi.

Potrzeba modelowania w geografii :

Geografowie są zainteresowani tworzeniem praw i teorii w swojej dyscyplinie, podobnie jak w naukach fizycznych, biologicznych i społecznych. Model jest urządzeniem do zrozumienia ogromnego interakcyjnego systemu obejmującego całą ludzkość i jego naturalne środowisko na powierzchni ziemi. Jest to oczywiście niemożliwe do osiągnięcia, z wyjątkiem wysoce uogólnionego sposobu.

Modelowanie w geografii odbywa się zatem z następujących powodów:

1. Podejście oparte na modelach jest często jedynym możliwym sposobem osiągnięcia dowolnego rodzaju kwantyfikacji lub formalnego pomiaru nieobserwowanych lub nieobserwowalnych zjawisk. Modele pomagają w oszacowaniach, prognozach, symulacjach, interpolacji i generowaniu danych. Przy pomocy takich modeli można przewidzieć przyszły wzrost i gęstość zaludnienia, wykorzystanie gruntów, intensywność plonowania, model migracji ludności, industrializację, urbanizację i wzrost slumsów. Są one bardzo przydatne w prognozie pogody, zmianie klimatu, zmianie poziomu morza, zanieczyszczeniu środowiska, erozji gleby, wyczerpaniu lasów i ewolucji form terenu.

2. Model pomaga w opisywaniu, analizowaniu i upraszczaniu systemu geograficznego. Lokalizacyjne teorie przemysłu, podział gruntów rolnych, wzorce migracji i etapy rozwoju form terenu można łatwo zrozumieć i przewidzieć za pomocą modeli.

3. Dane geograficzne są ogromne i z każdym dniem stają się coraz trudniejsze do zrozumienia. Podejmowane jest modelowanie struktury, eksploracji, organizowania i analizowania uzyskanych ogromnych danych poprzez dyskryminujący wzorzec i korelację.

4. Alternatywne modele mogą być używane jako "laboratoria" do zastępczej obserwacji interesujących systemów, których nie można bezpośrednio obserwować, oraz do eksperymentowania i szacowania skutków i konsekwencji możliwych zmian w poszczególnych elementach, jak również do generowania przyszłego scenariusza ewolucji i stanów końcowych systemu zainteresowania.

5. Modele pomagają w lepszym zrozumieniu mechanizmu przyczynowego, związków pomiędzy mikro i makro właściwościami systemu i środowiska.

6. Modele zapewniają ramy, w których można formalnie przedstawić twierdzenia teoretyczne, a ich empiryczną trafność następnie poddać analizie.

7. Modelowanie zapewnia ekonomię językową geografom i naukowcom społecznym, którzy rozumieją ich język.

8. Modele pomagają w budowaniu teorii, praw ogólnych i specjalnych.

Funkcje modelu:

Główne cechy modelu są następujące:

1. Geograficzna rzeczywistość powierzchni Ziemi i relacji człowiek-środowisko są dość złożone. Modele są selektywnymi obrazami świata lub jego części. Innymi słowy, model nie obejmuje wszystkich fizycznych i kulturowych atrybutów makro lub mikroregionu. W rzeczywistości model jest wysoce selektywnym podejściem do informacji.

2. Modele nadają większą wagę niektórym funkcjom, zasłaniają i zniekształcają niektóre inne.

3. Modele zawierają sugestie dotyczące generalizacji. Jak wspomniano powyżej, można przewidzieć rzeczywisty świat za pomocą modeli.

4. Modele są analogiami, ponieważ różnią się od realnego świata. Innymi słowy, modele różnią się od rzeczywistości.

5. Modele skłaniają nas do sformułowania hipotezy i pomocy w generalizowaniu i budowaniu teorii.

6. Modele pokazują niektóre cechy prawdziwego świata w bardziej znanej, uproszczonej, obserwowalnej, dostępnej, łatwo sformułowanej lub kontrolowanej formie, z której można wyciągnąć wnioski.

7. Modele zapewniają ramy, w których można zdefiniować, zebrać i uporządkować informacje.

8. Modele pomagają w wyciśnięciu maksymalnej ilości informacji z dostępnych danych.

9. Modele pomagają wyjaśnić, w jaki sposób powstaje określone zjawisko.

10. Modele również pomagają nam porównywać niektóre zjawiska z bardziej znanymi.

11. Modele powodują wizualizację i zrozumienie grupy zjawisk, które inaczej nie mogłyby być zrozumiane ze względu na ich wielkość lub złożoność.

12. Modele tworzą odskocznię do budowania teorii i praw.

Rodzaje modeli:

Jak opisano wcześniej, termin "model" został użyty w wielu różnych kontekstach. Ze względu na dużą różnorodność trudno jest jednoznacznie określić nawet szerokie typy modeli. Jedna podziałka ma charakter opisowy i normatywny. Model opisowy dotyczy pewnego stylistycznego opisu rzeczywistości, natomiast model normatywny zajmuje się tym, czego można oczekiwać w pewnych określonych lub zakładanych warunkach. Modele opisowe mogą dotyczyć organizacji informacji empirycznych i określane są jako dane, klasyfikacyjne (taksonomiczne) lub eksperymentalne modele projektowe. W przeciwieństwie do tego, modele normatywne wymagają użycia bardziej znanej sytuacji jako modelu dla mniej znanego, zarówno w sensie czasowym (historycznym), jak i przestrzennym (geograficznym) i mają silnie predykcyjną konotację.

Na podstawie rzeczy (danych), z których są wykonane, modele można również podzielić na modele sprzętowe, fizyczne lub eksperymentalne. Model fizyczny lub eksperymentalny może być ikoniczny (w kształcie idola), w którym odpowiednie właściwości świata rzeczywistego są prezentowane z tymi samymi właściwościami, z tylko zmianą skali. Na przykład mapy, globusy i modele geologiczne są modelami fizycznymi lub eksperymentalnymi. Modele mogą być analogami (symulacjami) posiadającymi rzeczywiste właściwości światowe reprezentowane przez różne właściwości. Modele analogowe lub symulacyjne dotyczą symbolicznego twierdzenia typu werbalnego lub matematycznego w kategoriach logicznych.

Ogólna klasyfikacja modeli:

Jak stwierdzono na wstępie, złożoność krajobrazów geograficznych i sytuacji geograficznych jest taka, że ​​modele mają szczególne znaczenie w badaniu geografii. Wiele modeli zostało zaprojektowanych, adoptowanych i zastosowanych przez geografów.

Prostsza klasyfikacja modeli zilustrowanych przykładami została przedstawiona następująco:

Modele w skali:

Modele skalowane, zwane także modelami sprzętowymi, są prawdopodobnie najłatwiejszym do rozpoznania typem, ponieważ są bezpośrednimi reprodukcjami, zwykle w mniejszej skali rzeczywistości. Modele skali mogą być statyczne, podobnie jak model powierzchni ziemi modelu geologicznego, lub dynamiczne, podobnie jak zbiornik falowy lub koryto rzeczne. Modele dynamiczne są być może bardziej interesujące i użyteczne w pracy geograficznej. Ogromną zaletą modelu dynamicznego nad rzeczywistością jest to, że można kontrolować procesy operacyjne. To pozwala badać każdą zmienną osobno.

W zbiorniku falowym wpływ wielkości materiału, długości fali i nachylenia fal na nachylenie plaży można zmierzyć dość dokładnie, jeśli dwie zmienne utrzymywane są na stałym poziomie, podczas gdy trzecia jest zmieniana. Jeżeli wynikowy kąt nachylenia plaży jest wykreślany w odniesieniu do każdej zmiennej z kolei, punkty uzyskane w każdym przypadku mogą albo znajdować się w linii prostej, co wskazuje na znaczącą zależność, albo w rozproszonym rozproszeniu sugerującym niewielki związek lub jego brak. Bliskie relacje ujawnione przez model mogą nie być widoczne na naturalnej plaży, na której nie można kontrolować zmiennych falowych.

Występują jednak trudności w zastosowaniu wyników badań modelowych tego typu do sytuacji naturalnej. Jednym z nich jest problem skali. Jeśli rozmiar fali i rozmiar materiału zostaną przeskalowane w tej samej proporcji, wówczas piasek modelu stanie się z natury dużym brukiem - i te dwa materiały nie reagują podobnie jak fale. Ponownie, jeśli piasek w naturze zostanie zmniejszony do wielkości modelu, będzie to pył lub glina, który również reaguje inaczej niż piasek pod działaniem fal.

Mimo tych trudności, skala modeli przyniosła bardzo przydatne wyniki w wielu dziedzinach badań. Fakt, że inżynierowie tworzą model w skali przed rozpoczęciem dużego projektu, takiego jak poprawa stanu rzek, budowa zapory, wykopy kanału, obsunięcia ziemi, przepięcia pływowe, prognoza powodzi lub plan prac portowych, pokazuje wartość tego typu modelu.

Modele skalowane są często używane przez geografów fizycznych, a zwłaszcza przez geomorfologów. W rzeczywistości geomorfolodzy przeprowadzili podstawowe badania za pomocą modeli skalowych w celu zbadania procesów, które są trudne do zaobserwowania w warunkach naturalnych, takich jak działanie rzek, ruchy glacjalne, erozja wietrzna, procesy morskie i erozja wód podziemnych.

Mapy:

Mapy to modele najbardziej znane geografom. Są szczególnym rodzajem modelu skali, który staje się coraz bardziej abstrakcyjny w miarę zmniejszania skali. Na jednym końcu spektrum znajduje się pionowa powietrzna fotografia stereo-stereo, która zapewnia praktycznie prawdziwy model rzeczywistego świata. Jest jednak statyczny i reprezentuje tylko obszar pokazany w jednym wystąpieniu czasu. Prosta pionowa fotografia powietrzna traci wrażenie wysokości, ale nadal pokazuje wszystkie widoczne elementy krajobrazu, praktycznie prawdziwe w skali.

Mapa na dużą skalę traci wiele szczegółów krajobrazu, chociaż może dokładnie pokazywać budynki, drogi i inne cechy tej wielkości. Wraz ze zmniejszeniem skali informacja staje się bardziej symboliczna i nie można jej już pokazać w skali; jeszcze więcej szczegółów należy pominąć. Mapa może jednak wskazywać na relief za pomocą konturów, cieniowania gór i szaleństw; tego brakuje na prostej pionowej fotografii lotniczej. Kolejną zaletą, jaką mają mapy w porównaniu z rzeczywistością, jest to, że pokazują one jednocześnie bardzo duży obszar, tak że wzajemne relacje w przestrzeni kosmicznej można znacznie łatwiej docenić i porównać niż na ziemi.

Wiele map używa symboli, aby pokazać określone cechy lub rozkłady, takie jak gęstość zaludnienia; są one jeszcze bardziej abstrakcyjne i bardziej oddalone od rzeczywistości, którą reprezentują. Nowy wgląd w znajomy obszar można uzyskać, rysując schematyczną mapę, w której skala nie jest poprawna dla danego obszaru, ale jest dostosowywana, aby pokazać populację lub inną zmienną do skalowania.

Modyfikacje obszaru, odległości i kierunku są również potrzebne w mapach obejmujących cały świat lub jego dużą część. Zakrzywionej powierzchni nie można poprawnie odtworzyć na płaskiej lub płaskiej kartce papieru. W rzeczywistości nie można pokazać trójwymiarowej ziemi na dwuwymiarowej płaszczyźnie lub arkuszu papieru. Ziemia może być prawdziwie reprezentowana na kuli ziemskiej, ale globusy mają bardzo małą przydatność w badaniach geograficznych.

Modele symulacyjne i stochastyczne:

Symulacja oznacza naśladowanie zachowania się w jakiejś sytuacji lub procesie za pomocą odpowiednio analogicznej sytuacji lub aparatu, szczególnie w celu nauki lub treningu osobistego. Stochastyczny oznacza: losowo określony lub taki, który następuje po pewnym losowym rozkładzie prawdopodobieństwa lub wzorze, aby jego zachowanie mogło być analizowane statystycznie, ale nie było precyzyjnie przewidywane.

Symulacje i modele stochastyczne zostały opracowane w celu radzenia sobie z sytuacjami dynamicznymi, a nie ze statycznym stanem pokazanym na mapie. Ten typ modelu symuluje poszczególne procesy za pomocą losowych wyborów, stąd termin "stochastyczny", który wiąże się z przypadkiem, zdarzeniami. Można to zilustrować poprzez zastosowanie do rozwoju drenażu.

Zaczynając od wzoru kwadratów siatki, zakłada się, że źródło strumienia istnieje w środku pewnych losowo wybranych kwadratów. Numery losowe są ponownie używane do określenia, w którym z czterech możliwych kierunków, każdy strumień będzie płynął i linia zostanie narysowana, aby przedstawić jej przebieg aż do środka sąsiedniego kwadratu.

Powtarzając proces (z pewnymi zastrzeżeniami, które zbliżają się do rzeczywistości), pojawia się kompletna sieć drenażowa, która wykazuje wiele podobieństw do naturalnych wzorców drenażu. W ten sposób można dojść do wniosku, że naturalny model drenażu ma pewien element losowości dotyczący jego makijażu.

Modele symulacyjne mogą być również przydatne do analizowania dużej liczby zmiennych, co jest powtarzającym się problemem w geografii. Na przykład można wykazać, że rozwój nadmorskiej mierzei zależy od wielu różnych procesów lub typów fal. Te różne procesy mogą być wbudowane w model w taki sposób, że każdemu z nich przydzielony jest określony zakres liczb losowych. Każda przypadkowa liczba, która pojawia się, skutkuje działaniem odpowiedniego procesu. W ten sposób spit można budować poprzez działanie różnych procesów w losowej kolejności, ale w określonych proporcjach. Jeśli symulowany pluć przypomina prawdziwy, można wywnioskować, że procesy prawdopodobnie działają w proporcji specyficznej w modelu. Po znalezieniu realistycznego modelu można go następnie wykorzystać do przewidywania przyszłego rozwoju mierzei, pod warunkiem, że procesy będą działać w podobnych proporcjach.

Stochastyczne modele symulacyjne zostały również z powodzeniem zastosowane w dziedzinie geografii człowieka w celu badania dyfuzji przestrzennej wielu różnych zjawisk, w tym rozprzestrzeniania się chorób populacyjnych, takich jak malaria, ospa, gorączka i AIDS, lub innowacji, takich jak użycie określonego elementu maszyn, traktorów, nawozów chemicznych, pestycydów i środków trawiących. Symulacja jest realistyczna dzięki nałożeniu barier, które można pokonać o różnym stopniu trudności. Liczby losowe są używane do określenia kierunku rozprzestrzeniania się, a następnie można ocenić wpływ barier.

Termin "Monte Carlo" jest używany do opisania niektórych modeli stochastycznych, w których szansa sama określa wynik każdego ruchu w warunkach modelu.

Model Monte Carlo można porównać z modelem łańcucha Markowa, w którym każdy ruch jest częściowo określony przez poprzedni ruch.

Łańcuch Markowa jest przykładem opisanego powyżej modelu rozwoju drenażu swobodnego. Oba typy zostały zastosowane w wielu dziedzinach badań geograficznych.

Modele matematyczne:

Modele matematyczne są uważane za bardziej niezawodne, ale trudne do skonstruowania. Zasłaniają wiele ludzkich wartości, normatywnych pytań i postaw. Jednak mają symboliczne twierdzenia o charakterze werbalnym lub matematycznym w kategoriach logicznych.

Załóżmy na przykład, że proponuję następujące argumenty:

(1) A jest większe niż B, a (2) B jest większe niż C.

Teraz na mocy (1) i (2) razem przedstawiam następujące twierdzenie lub wniosek: (3) Zatem A jest większe niż C.

Logiczna słuszność tego wniosku nie zmieni się wraz ze zmianą czasu. Logicznie rzecz biorąc, musiało to być prawdą w 3000 roku pne, 2000 pne, 1000 r. I będzie prawdą w 2025 AD, 3000 AD, 4000 AD Tak więc ważność tego wniosku nie zależy od konkretnego okresu historycznego. To jest historyczne.

W ten sam sposób logiczna słuszność teorii jest również przestrzenna. Jeśli twierdzenie jest logicznie uzasadnione, musi ono być lokalnie obowiązujące w Stanach Zjednoczonych, Niemczech, Rosji, Francji, a także w Indiach, Pakistanie, Chinach i Japonii.

Modele matematyczne można dalej klasyfikować według stopnia prawdopodobieństwa związanego z ich prognozowaniem na deterministyczne i stochastyczne.

Modele matematyczne reprezentują równanie określonych procesów za pomocą równań matematycznych, które odnoszą proces operacyjny do powstałej sytuacji. Konieczna jest jednak dobra znajomość przedmiotowych procesów fizycznych, a zatem ten rodzaj budowania modeli był głównie dziełem fizyków. Na przykład, JF Nye skonstruował dynamiczny matematyczny model przepływu lodowca. Upraszcza podstawowe założenia tak dalece, jak to możliwe, aby równania były wystarczająco proste do rozwiązania.

Zakłada się zatem, że złoże lodowca ma prostokątny krzyż profilowany (dolinę w kształcie litery U) o jednolitym rozmiarze i specyficznej szorstkości. Przyjmuje się, że lód jest idealnie plastyczny w odpowiedzi na naprężenia. Następnie, biorąc pod uwagę pewne naprężenia, reakcję lodu można obliczyć za pomocą równań różniczkowych. Mogą one przewidywać określone profile przepływu i profile lodu dla danych wartości przyjętych warunków.

Geomorfolog może odegrać swoją rolę, mierząc wzorce przepływu i wymiary lodowca na polu. Bliskość, z jaką są one zbliżone do obliczonych wartości, jest miarą sukcesu modelu matematycznego. Jeżeli obserwowany schemat przepływu zgadza się ściśle z przewidywanym, wówczas model może być używany z pewną pewnością, aby zapewnić wartości przepływu w częściach lodowca, których nie można łatwo zmierzyć na polu, ale które są bardzo ważne w badaniu wpływu lodowce na krajobrazie.

W tym kontekście ważna jest szybkość przepływu podstawowego. Modele matematyczne poszerzyły również naszą wiedzę o tym, w jaki sposób rzeki przemieszczają ładunek i dostosowują swoje łóżka, a także o tym, jak fale działają na wybrzeżu. Modele te mają zwykle postać równań różniczkowych w dużej mierze opartych na znanym związku fizycznym i konieczne jest przetestowanie ich wyników liczbowych względem obserwacji dokonanych w warunkach naturalnych lub w modelu sprzętowym wagi. Modele są tak skuteczne, jak założenia i uproszczenia, na których są oparte, są prawdziwe i aktualne. Stanowią one bardzo uproszczoną sytuację, ale można je wyrazić precyzyjnie w kategoriach liczbowych, a zatem są one zdolne do odpowiedniej matematycznej manipulacji. Z tego powodu takie modele są bardziej dostosowane do problemów w geografii fizycznej.

Jednak w geografii człowieka nastąpił nieco inny rozwój modelu matematycznego. Mają one raczej charakter relacji empirycznych, które można wyrazić w kategoriach matematycznych. Przykładem jest relacja wielkości do wielkości. Ta relacja pokazuje, że w każdej klasie zdarzeń zwykle jest kilka dużych przedmiotów i wiele małych z dość regularnym rozkładem między nimi.

Został on zastosowany do miast w wielu częściach świata. Jest kilka dużych miast, ale dużo więcej małych, a pomiędzy nimi umiarkowana liczba średnich; zależność jest w przybliżeniu liniowa na podwójnej skali logarytmicznej. Modele matematyczne opracowano również w geografii ekonomicznej, która jest bardziej podatna na formułowanie ilościowe niż inne dziedziny geografii ludzkiej. Takie modele często nie są dynamiczne w taki sam sposób, jak równania różniczkowe w geografii fizycznej, chociaż niektóre dotyczą przepływu towarów itp. Z jednego regionu do drugiego.

Innym modelem matematycznym jest programowanie liniowe, które ma zastosowanie w wielu sytuacjach w geografii ekonomicznej. Jest to metoda znalezienia optymalnego rozwiązania problemu, w którym musi być spełnionych kilka warunków. Fabryka będzie mieć pewne wymagania dotyczące pracy, surowców, transportu i dostępu do rynków, a każda z nich określa warunki, które można wyrazić w postaci równań matematycznych i graficznie przedstawić na liniach prostych. Kiedy wszystkie równania zostały naniesione, ujawniają punkt optymalnej wartości pod względem lokalizacji. Procedura zapewnia określone rozwiązanie oparte na wartościach przypisanych do równań. Jeśli wartości są dokładne, wówczas zostanie uzyskane optymalne rozwiązanie.

Modele analogowe:

Modele analogowe różnią się od tych modeli, które już zostały opisane. W modelach analogowych, zamiast używać ograniczeń oryginału lub symboli, które go reprezentują, badaną cechę porównuje się z zupełnie inną cechą za pomocą analogii. Model analogowy wykorzystuje lepiej znaną sytuację lub proces do badania mniej znanego. Jego wartość zależy od zdolności badacza do rozpoznania elementu wspólnego dla dwóch sytuacji. Te elementy stanowią pozytywną analogię; odmienna lub negatywna analogia oraz nieistotna lub neutralna analogia są ignorowane.

Rozumowanie z analogii od dawna było częścią badań geograficznych. James Hutton w swoim głównym dziele opublikowanym w 1795 roku dostrzegł podobieństwo między krążeniem krwi w ciele a krążeniem materii w rozwoju i rozpadzie pejzaży.

Podobny obieg można również zobaczyć w cyklu hydrologicznym. Koncepcja "normalnego cyklu erozji" Davisa i koncepcja "stanu jako żywego organizmu" Ratzela są ważnymi przykładami, w których rzeźby terenu i stan zostały porównane do żywego organizmu. Oba te pojęcia są więc analogiami. Analogię stosowaną do dalszej wiedzy geograficznej należy lepiej zrozumieć niż badaną cechę.

Zachowanie metali znajdujących się pod wpływem stresu zostało intensywnie zbadane, co pozwoliło na wyciągnięcie użytecznych analogii między metalami i lodem. Metody radzenia sobie z jednym problemem często można przenieść analogicznie do zupełnie innej sytuacji. Badanie fal kinetycznych zostało zastosowane do ruchu pojazdów na zatłoczonych drogach, do przemieszczania się kamieni i fal powodziowych w rzekach oraz do powstawania fal w dziobie lodowcowym. Te bardzo różne problemy mają wspólny fakt, że są jednowymiarowymi zjawiskami przepływu i z tego punktu widzenia mogą być traktowane tą samą techniką.

Analogie okazały się również owocne w badaniu problemów w geografii człowieka; na przykład te, które czerpią z pewnych dobrze ugruntowanych związków w fizyce. Model grawitacyjny jest dobrym przykładem tego typu. Opiera się ona na obserwacji fizycznej, że siła przyciągania pomiędzy dwoma ciałami jest proporcjonalna do iloczynu ich mas podzielonego przez kwadrat odległości między nimi. Wartość odległości w modelu jest często podnoszona do przybliżonego przybliżenia do siły grawitacji obserwowanej w fizyce.

Atrakcyjną siłę można rozpatrywać w kategoriach transakcji między dwoma miejscami. Liczba transakcji prawdopodobnie wzrośnie wraz ze wzrostem wielkości miejsc, często mierzonych liczbą ludności, wraz ze zmniejszaniem się odległości między nimi. Model ten zakłada, że ​​nie ma innej siły zaangażowanej w ograniczanie transakcji, takiej jak bariera międzynarodowa lub językowa. Różne inne relacje fizyczne stosowane jako modele analogowe obejmują wzorce pola magnetycznego i drugą zasadę termodynamiki

Modele teoretyczne:

Modele teoretyczne można podzielić na dwie kategorie. Modele koncepcyjne przedstawiają teoretyczny obraz konkretnego problemu, umożliwiając porównanie teorii z rzeczywistą sytuacją. Przykładem może być teoretyczne rozważenie wpływu wznoszenia i opadania poziomu morza na strefę przybrzeżną, jeśli spełnione są określone warunki. Zakłada się, że erozja falowa jest jedynym procesem operującym, że fale mogą jedynie erodować skałę do r. o pewnej głębokości rzędu około 13 metrów (40 stóp) i że fale powodują erozję platformy falistej do pewnego stopnia, poniżej którego nie mogą one skutecznie działać. Zakłada się również, że początkowe nachylenie wybrzeża jest bardziej strome niż ten gradient.

Uwzględnienie przedłużającego się działania fal w tych warunkach, wraz z podnoszącym się i opadającym poziomem morza, prowadzi do wniosku, że jedynie z wolno rosnącym poziomem morza można wytworzyć falistą platformę o dużej szerokości. Teoretyczne formy strefy przybrzeżnej w różnych określonych warunkach można ustalić, a następnie porównać z rzeczywistymi strefami przybrzeżnymi. W opracowaniu ewolucji profili nachylenia opracowano znacznie bardziej rozbudowane teoretyczne modele tego typu konceptualnego. Są one oparte na znanym lub zakładanym efekcie różnych procesów nachylenia.

Z tego typu modelu teoretycznego można uzyskać długą serię etapów modyfikacji, które można ponownie dopasować do rzeczywistych nachyleń.

Drugi typ modelu teoretycznego wiąże się ze słowem "teoria", gdy jest on używany do określenia ogólnej struktury całej dyscypliny. Ramy nie mogą być zbyt sztywne ani skracać narastających krawędzi tematu, gdzie odbywa się najbardziej ekscytująca praca. Ideałem jest elastyczna struktura, która może zawierać szeroki zakres działań geograficznych, a jednocześnie zapewniać jej spójność i cel. Modele są szczególnie cenne w tym kontekście, ponieważ są często wspólne dla wszystkich gałęzi podmiotu, a więc pomagają nadać mu jedność.

Analogia może pomóc zilustrować sposób, w jaki ogromna i rosnąca ilość danych geograficznych może być zorganizowana w ramach teoretycznych. Geografię można porównać z pięciopiętrowym budynkiem, na każdej kondygnacji znajduje się podpórka znajdująca się poniżej i wspierająca powyższą (ryc. 11.1):

(1) Najniższa kondygnacja to ta, która zawiera dane, surowiec do badań geograficznych.

(2) Dane prowadzą do poziomu modelu, w którym są zorganizowane w odpowiedni sposób do analizy.

(3) Techniki analizy leżące na następnej kondygnacji zależą od przyjętego modelu badania.

(4) Analiza prowadzi do następnego piętra, zajmującego się rozwojem teorii.

(5) Teorie z kolei prowadzą do sformułowania tendencji i praw. Znajdują się one na górze, ponieważ są ostatecznym celem metodologii geograficznej.

Widoki krytyczne:

Dla zrozumienia i wyjaśnienia złożonych zjawisk geograficznych ważne są modele. Modelowanie zostało jednak skrytykowane z wielu powodów. Krytyczne poglądy na temat modelowania różnią się od tych, które akceptują modelowanie, ale krytykują sposób modelowania tych, którzy odrzucają modelowanie jako wartościową działalność w geografii.

Ci, którzy zgadzają się na modelowanie w geografii, ale nie zgadzają się ze sposobem, w jaki są przygotowywane modele i utrzymują pogląd, że większość modeli jest źle przygotowanych. Podstawowym celem modelarza jest przedstawienie złożoności przez coś prostszego. Podczas modelowania modelarz może uprościć złożoność rzeczywistości geograficznej za bardzo lub za mało. Nadmierne upraszczanie może wprowadzać uczniów w błąd i generować nieporozumienia, które ostatecznie mogą prowadzić do złych przewidywań. W uproszczeniu jest mało przydatny w nauczaniu, ponieważ nie wyjaśnia rzeczywistości i nie daje wystarczających podstaw do przewidywania.

Drugi sprzeciw wobec modelowania polega na tym, że modelarze mogą skoncentrować się na niewłaściwych rzeczach. Czasami modele mogą zaniedbać spełnienie podstawowego kryterium upraszczania. Idą do analizy głównych składników, regresji krokowej i analizy Q. Techniki te często powodują, że modele są bardziej skomplikowane niż oryginalne dane. Co więcej, modele mogą zawierać niektóre z istotnych punktów i pomijać inne.

Są uczeni, którzy nie kwestionują stosowności modelowania jako powszechnie stosowanej strategii w geografii. Istnieje grupa geografów, którzy uważają modelowanie za wartośćową działalność, ale uważają, że geografowie nie powinni być zmuszani do stosowania technik modelowania we wszystkim. Według nich modelowanie nie jest odpowiednie w niektórych gałęziach geografii, zwłaszcza w geografii człowieka, geografii regionalnej, geografii kulturowej i geografii historycznej. W różnych gałęziach geografii regionalnej, kulturowej i historycznej strategie modelowania zniekształciły temat, kładąc nadmierny nacisk na niektóre tematy i kładąc nacisk na innych. Dzięki tej strategii uogólnienia zostały dokonane na podstawie kilku przypadków, a niejednokrotnie kosztem konkretnych przypadków.

Ci, którzy słusznie odrzucają modelowanie w geografii, mówią, że geografia nie jest czystą nauką fizyczną, ma bardzo silny składnik ludzkich istot, a modele mogą nie odpowiednio dostosować i zinterpretować normatywne pytania, takie jak przekonania, wartości, emocje, postawy, pragnienia, aspiracje., nadzieje i lęki, a zatem modele nie mogą być uznane za niezawodne narzędzia do prawidłowego wyjaśnienia rzeczywistości geograficznej.

Krytyka modelowania może również opierać się na zastrzeżeniach do uogólnień, z którymi zazwyczaj wiąże się modelowanie. Można uznać za bezcelowe konstruowanie ogólnych modeli, które mają zastosowanie do wydarzeń geograficznych, szczególnie w przypadku specyficznych ludzkich działań i wolnej woli. Lub może być tak, że celem geografa jest przewidzieć lub zrozumieć określone wydarzenia i sytuacje, jego zainteresowania mogą być w wyjątkowym (specyficznym, regionalnym) przypadku, dla którego ogólny model jest uważany za nieistotny.

Wiele modeli w geografii również zostało skrytykowanych na podstawie zastosowania wyrafinowanych narzędzi i technik matematycznych i statystycznych. Pomimo rewolucji ilościowej, niewielu geografów czuje się komfortowo z matematyczną symboliką i ideami, a zatem w dużej mierze nie są świadomi ogólności, jasności i elegancji, które modelarze matematyczni doceniają w dobrym modelu. Niezależni geografowie, nawet studenci, decydenci, klienci i ogół społeczeństwa, mogą znaleźć modele matematyczne trudne do zrozumienia.

Kolejną krytyką jest to, że żaden model sam w sobie nie jest odpowiedni; każdy model musi być stale poddawany ponownej ocenie, modyfikacji i wymianie. W słowach Feyerabenda (1975):

Wiedza ... jest ciągle rosnącym oceanem wzajemnie niekompatybilnych (i być może niewspółmiernych) alternatyw, każdej pojedynczej teorii, każdej bajki, każdego mitu, który jest częścią zbioru, zmuszając drugiego do większej artykulacji i wszystkich wnoszących wkład, poprzez ten proces rywalizacja o rozwój świadomości. Nic nie jest nigdy załatwione, nie można nigdy pominąć widoku z konta kompleksowego.

W rzeczywistości odpowiedzialny wzrost wiedzy nie jest dobrze regulowaną działalnością, w której każde pokolenie automatycznie opiera się na wynikach osiągniętych przez wcześniejszych pracowników. Jest to proces o różnym napięciu, w którym spokojne okresy charakteryzujące się stałym gromadzeniem wiedzy są rozdzielane przez kryzysy, które mogą doprowadzić do wstrząsu w obrębie podmiotów, dyscyplin i zerwania ciągłości.

Budowanie modeli wymaga również wiarygodnych danych. Takie wiarygodne dane rzadko są osiągalne w krajach rozwijających się i słabo rozwiniętych. W rzeczywistości każdy zbiór danych zebranych w krajach rozwijających się ma wiele pułapek i niedociągnięć. Każdy model, teoria lub prawo opracowane na podstawie słabych i niewiarygodnych danych jest zobowiązane do podania jedynie zniekształconego i wadliwego obrazu rzeczywistości geograficznej. Stwierdzono również, że uogólnienia dokonywane za pomocą modeli i uporządkowanych pomysłów przynoszą przesadne wyniki prowadzące do błędnych prognoz.

Większość modeli opracowano w zaawansowanych krajach Europy i Ameryki, a teorie i modele skonstruowano w tych krajach na podstawie zebranych tam danych. Istnieje z pewnością niebezpieczeństwo, że modele opracowane w Europie i Ameryce mogą zostać podniesione do ogólnej prawdy i że mają status uniwersalnych modeli. W rzeczywistości nie mamy uniwersalnej geografii ludzkiej, kulturowej, przemysłowej, rolniczej i miejskiej. Istnieją różne procesy społeczno-kulturowe i rolno-przemysłowe, działające w różnych częściach świata, które prowadzą do różnych krajobrazów kulturowych. Ze względu na te ograniczenia, generalizacje dokonane na podstawie modeli mogą być mylące i błędne.

Co więcej, dane wykorzystywane przez zachodnich ekspertów dotyczą okresu około stu lat. Jeśli te modele, opracowane na podstawie danych krajów rozwiniętych, zostaną zastosowane w krajach rozwijających się, wyniki i prognozy mogą być katastrofalne.