Simulation Geographischer Systeme Peter MANDL UNIGIS Studientage 398

Simulation Geographischer Systeme Peter MANDL UNIGIS Studientage 3/98 Mittwoch, den 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme

Inhalt des Vortrages 1. Was ist Computersimulation? Computersimulation 1. 1 Dynamisierung von (räumlichen) Modellen 2. Rahmen für Geo-Simulation 3. Charakteristika und Aufgaben von Geo. Simulation 4. Drei Beispiele für Geo-Simulation 5. Ausblick 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 2

1. Was ist Computersimulation? • Erzeugen künstlicher Landschaften und Welten (Sim. City etc. ) Sim. City Flug über NP Berchtesgaden • Lösen von Gleichungen auf iterativem Wege Travelling Salesmanproblem • Durchführung von Experimenten im Computer Cellular Automata • Dynamisierung von räumlichen Modellen 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 3

1. 1 Dynamisierung von Modellen Geographisches System Rückschlüsse Modellentwurf Konzeptuelles Modell Simulationsergebnisse Implementation Computer-Modell (nach PAGE 91) 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 4

2. Rahmen für Geo-Simulation Geo-System-Ebene Abbildungs-Ebene Verhalten Theorien Geo. Simulation Struktur Relationen Angewandte GI-Modelle 7. Juli 1999 Räumliche Konzepte Formale GI-Modelle GIS-Grundfunktionen Zustand Objekte und Attribute GI-System Ebene Daten Mandl: Simulation Geographischer Systeme GIS-Datenmodelle 5

3. 1 Charakteristika von Geo-Simulation • Verteilte Mod. (P, L, F, O / diskret, stetig) • Dynamisierung (Zeit, Raum, Inhalte, . . . ) • Kopplung von GI-Systemen und Simulationsumgebungen (Interfaces) • Neue Methoden (Soft Computing, AI, . . . ) • Mikro- und Makro-Ansätze Makro • Induktive und deduktive Modellbildung 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 6

3. 1 Charakteristika von Geo-Simulation • Verteilte Mod. (P, L, F, O / diskret, stetig) • Dynamisierung (Zeit, Raum, Inhalte, . . . ) • Kopplung von GI-Systemen und Simulationsumgebungen (Interfaces) • Neue Methoden (Soft Computing, AI, . . . ) • Mikro- und Makro-Ansätze Makro • Induktive und deduktive Modellbildung 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 1 2 3 7

3. 2 Aufgaben von Geo-Simulation • Verhaltenserkundung: Spielräume ausloten • Szenarienbildung: was-wäre-wenn im Rahmen unterschiedlicher Ziele • Zustandserzeugung: vorgegebene Zustände anstreben • Optimierung: beste Zustände bestimmen 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 8

3. 2 Aufgaben von Geo-Simulation • Verhaltenserkundung: Spielräume ausloten • Szenarienbildung: was-wäre-wenn im Rahmen unterschiedlicher Ziele • Zustandserzeugung: vorgegebene Zustände anstreben • Optimierung: beste Zustände bestimmen 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 1 2 3 9

4. Beispiel 1: Fuzzy-SDSS • Thema: Simulationsmodell zur Unterstützung räumlicher Entscheidungen im Regionalbereich • Ziel: Empfehlung zur Regionsentwicklung • Methode: Fuzzy-System-Model • Charakteristika • Aufgaben 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 10

4. Beispiel 1: Fuzzy-SDSS Entwicklungskriterien • wirtschaftliche Basis • Lebensqualität • Umwelt • demogr. Situation • kulturelle Aktivitäten 7. Juli 1999 Entwicklungsziele • keine Veränderung • Industrie • Transit • Landwirtschaft • Einrichtungen • Tourismus • Wohnnutzung Mandl: Simulation Geographischer Systeme 11

4. Beispiel 1: Fuzzy-SDSS Eigenschaften des Ansatzes • widersprüchliche Expertenmeinungen • parallele Verarbeitung der Kriterien • Zusammenhänge durch „weiche“ Regeln • leichte Verhaltenserkundung und Szenarienbildung • Transfer: neue Regeln, Operatoren etc. 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 12

4. Beispiel 1: Fuzzy-SDSS • Charakteristika • Aufgaben 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 13

4. Beispiel 2: . VT/GIS • Thema: Simulationsmodell der landwirtschaftlichen Standorttheorie nach J. H. von Thünen • Ziel: Voraussage der optimalen Nutzung • Methode: GIS-Makro-Modell • Charakteristika • Aufgaben 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 14

4. Beispiel 2: . VT/GIS L=Y(P-C)-YDF mit: 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). 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 15

4. Beispiel 2: . VT/GIS Eigenschaften des Ansatzes • Berücksichtigung mehrere Städte • Variable Transportkosten (Eisenbahn) • Transporthindernisse (Seen) • Friktionsoberflächen für Ertrag • Transfer: Mikro-, Meso- und Makroebene 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 16

4. Beispiel 3: ISLAND-Demo • Thema: Explor. Modellierung von sozioökon. Folgen klimatischer Veränderungen • Ziel: Einflußfolgenabschätzung und Szenarienentwicklung • Methode: verteilte dyn. Geo-Simulation • Charakteristika • Aufgaben 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 17

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4. Beispiel 3: ISLAND-Demo Eigenschaften des Ansatzes • Arbeiten im Mikro- (Inhalt) und Makromodell (Raum) möglich • Diffusionssimulation • Interaktive Graphik • offenes Konzept • Zellulärer Automaten Ansatz 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 19

5. Ausblick • neue Plattformen: Internet, verteilte Syst. • neue Methoden: Multiagentenbasierte Map. Server Mod. , zelluläre Automaten, Fuzzy-Neuro. Genetische Modelle PIK SFI • neue Ansätze: Syndrom-, Komplexitätsm. • Harmonisierung und Interoperabilität Open. GIS • Geocomputation Leeds 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 20

Geo-Simulation Multiagentenbasierte Modelle: Java Antz Zelluläre Automaten: The Philosophical Computer RBSim Fire. GIS Online Verkehr Duisburg 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 21

Zitate zur Präsentation • Fuzzy-SDSS Cubi. Calc Demo Download • DODSON, R. F. (1991): VT/GIS: The von Thünen GIS Package. NCGIA, Santa Barbara VT/GIS Download • ISLAND-Demo ISLAND Model Download 7. Juli 1999 Mandl: Simulation Geographischer Systeme 22