Проблема прогнозирования из-за многочисленности неуправляемых и слабо предсказуемых внешних факторов - наиболее сложная в геоинформатике [4].
    Комплексное исследование окружающей среды в настоящее время эффективно при использовании геоинформационных систем и технологий. В основу исследования заложен анализ природной и социальной среды как совокупности геоинформационных объектов. Такой подход приводит к появлению новой технологии - геоинформационного прогнозирования [2, З], которое предполагает построение моделей объекта прогнозирования и среды (прогнозного фона). Однако для этого необходимо провести комплекс специальных исследований, которые называют геоинформационными [1].
    Эти исследования представляют собой набор методов получения информации об объектах прогнозирования и геоинформационой среде. Геоинформация собирается, анализируется и распределяется в рамках геоинформационой системы (ГИС), являющейся частью системы управления предприятием. По этой причине можно говорить о том, что геоинформационые исследования могут быть полностью реализованы в рамках ГИС-технологий.
    Прогнозная среда характеризует внешние факторы по отношению к объекту прогнозирования. Различают микро - и макровнешнюю прогнозные среды.
    Микровнешняя среда представлена параметрами, непосредственно относящимися к объекту прогнозирования и возможностям их изменения или управления ими. Это могут быть, например, факторы загрязнения окружающей среды производственными отходами, состав которых можно менять количественно и качественно, чем воздействовать на среду.
     Под макровнешней средой понимается совокупность крупных общественных и природных факторов, которые воздействуют на объекты прогнозирования и регулировать которые невозможно или весьма затруднительно. Эта среда включает в свой состав политические, правовые, культурные, демографические и природные факторы.
    Геоинформационные исследования при прогнозировании носят целевой характер, что обусловлено задачами прогноза и выявленными проблемами, решения которых требует прогноз. Поэтому геоинформационные исследования должны давать сведения, необходимые для решения этих проблем.
    При постановке геоинформационых исследований одним из основных является вопрос: "Какая информация необходима для данного прогноза?" Таким образом, ключевым аспектом определения целей исследования будет выявление специфических типов информации, необходимой для эффективного решения задач прогнозирования.
    Цели геоинформационых исследований могут носить различный характер:
    разведочный - исследования направлены на сбор предварительной информации, предназначенной для более точного определения проблем и проверки гипотез;
     описательный (дескриптивный) - исследования направлены на описание реальной геоинформационой ситуации, например, демографической;
    казуальный - исследования направлены на выявление причинно-следственных связей и обоснование соответствующих гипотез.
    На практике при проведении конкретного геоинформационного исследования чаще используется не один, а разные типы исследований, причем в произвольной последовательности. Например, на основе описательного исследования может быть принято решение о проведении разведочного, результаты которого могут быть уточнены с помощью казуального.
     Среди различных видов геоинформационных исследований ведущее место занимают исследования природных ресурсов. Они включают широкий спектр задач, связанных с анализом данных. Эти задачи можно разделить на общие, или постановочные, и методические. К числу постановочных задач относятся:
    выделение локальных объектов и явлений из общего поля данных;
    исследование структуры анализируемых явлений и объектов и ее динамики;
    типизация объектов и явлений;
    построение индикаторов (включая интегральные) явлений и объектов;
    параметризация характеристик объектов и явлений, выделение эндогенных и экзогенных переменных;
    выявление скрытых (латентных) факторов, определяющих динамику процессов;
    исследование и моделирование генезиса анализируемых объектов и явлений
    Решение общих задач можно выполнять разными методами, но все они требуют установления связи между параметрами и создания полностью детерминированной модели взаимодействия объекта и среды. Если нет возможности для построения такой модели, необходимо создать вероятностно-статистическую, а если и это невозможно, то на основе обобщения собранных данных надо построить статистическую модель.
    Решение общих задач основано на математико-статистических методах анализа, среди которых следует определить основные: исследование структуры объекта или явления и выделение однородных образований (объектов или их классов), классификация (типология) объектов или признаков, снижение размерности пространства признаков, построение моделей объектов или явлений, статистически-вероятностная интерпретация свойств объектов или явлений.
    При этом на первых этапах проводится качественный анализ - выделение групп признаков. На последующих оценивается связь между признаками, и они подразделяются на объясняющие и объясняемые.
    После сбора информации данные обобщают и применяют для построения моделей. При проведении геоинформационного исследования с целью прогнозирования может создаваться прогнозная модель, исследование и использование которой позволяют получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и (или) путях и сроках осуществления этих состояний.
    Геоинформационные данные носят временной характер. В том случае, когда прогноз необходим на определенный период времени в будущем, в качестве исходных данных используют временные ряды или временные модели.
    Модели объектов прогнозирования определяются совокупностью цифровых моделей: местности (ЦММ), объектов (ЦМО), явлений (ЦМЯ).
    Особенностью решения задач прогнозирования является необходимость исследования взаимодействия объекта прогнозирования с внешней средой, что требует дополнительного построения модели внешней среды.
    При наличии моделей объекта прогнозирования и данных об окружающей его среде проводится дальнейший анализ и обобщение. На этой стадии, исходя из задачи прогнозирования, необходимо выделить из совокупности данных характеристики следующих элементов исследования:
    объекта прогнозирования - совокупности качественных и количественных признаков, отражающих свойства объекта прогнозирования в контексте задачи прогнозирования;
    значащих переменных объекта прогнозирования - переменных или показателей, существенно влияющих на результаты прогноза;
    эндогенных переменных объекта прогнозирования - значащих переменных, отражающих, главным образом, собственные свойства объекта прогнозирования. Они формируются внутри модели и являются предметом объяснения;
    эндогенных переменных объекта прогнозирования - значащих переменных, отражающих, главным образом, собственные свойства объекта прогнозирования. Они формируются внутри модели и являются предметом объяснения;
    лаговых эндогенных переменных - переменных, значения которых входят в уравнения анализируемой модели в предыдущие (исследованные) моменты времени, т. е. уже известные;
    предопределенных переменных, выступающих в роли объясняющих.
     Геоинформационная модель может служить для объяснения поведения эндогенных переменных в зависимости от значения экзогенных и лаговых эндогенных переменных.
     Построение цифровых моделей для целей прогноза отличается от построения просто цифровой модели базы данных ГИС, и главное отличие состоит в том, что модель должна строиться не автономно, а в связи с внешней средой, взаимодействующей с ней. По этой причине процесс построения геоинформационной модели для прогнозирования явлений на основе ГИС-технологий включает следующие этапы:
    определение целей интерпретации и моделирования и наборов факторов, участвующих в интерпретации;
    первичные анализ изучаемого явления и формализация его генезиса;
    параметризацию - выбор общего вида модели, включая структуру и связи;
    сбор необходимой или возможной информации;
    идентификацию модели - статистическую оценку ее параметров;
    верификацию модели - проверку ее адекватности и точности модельных данных.
    Модель называется точно идентифицируемой, если все параметры, ее описывающие, могут быть точно определены на основе собранных данных. Цель геоинформационного исследования - получить идентифицируемые модели объекта и прогнозного фона.


    Литература

    1. Цветков В. Я. Геомаркетинг. - М-: Машиностроение, 2000. - 64 с.

    2. Цветков В. Я. Методы прогнозирования в геоинформационных технологиях//Информатика-машиностроение.- 1999.- № 4.-С. 44-47.

    3. Цветков В. Я. Особенности гсоинформационного прогнозирования//Изд. вузов. Сер. Геодезия и аэрофотосъемка.-1999.- №6.-С. 102-105.

    4. Цветков В. Я. Основы геоинформатики: Электронный учебник. - М-во общ. и проф. образования РФ. Центр информатизации, 1998.-627 с.