វិធីសាស្រ្តវិភាគលំហក្នុងការសិក្សាភូមិសាស្ត្រ
ការវិភាគលំហគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងការសិក្សាភូមិសាស្ត្រ ពីព្រោះវាជួយឱ្យយល់ពីរបៀបដែលបាតុភូតកើតឡើង រីករាលដាល ទាក់ទងគ្នា និងផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងលំហ។ មិនដូចការវិភាគស្ថិតិ "ធម្មតា" ដែលជារឿយៗមិនអើពើនឹងទីតាំង និងភាពជិតនៃវត្ថុនោះទេ ការវិភាគលំហដាក់ទីតាំងជាអថេរសំខាន់។ តាមរបៀបនេះ ភូមិសាស្ត្រអាចពន្យល់មិនត្រឹមតែអ្វីដែលកើតឡើងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងកន្លែងណា ហេតុអ្វី និងរបៀបដែលតំបន់នានាត្រូវបានភ្ជាប់គ្នាទៅវិញទៅមក។ នៅក្នុងយុគសម័យនៃទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រកាន់តែច្រើនឡើងៗ - ចាប់ពីរូបភាពផ្កាយរណប GPS ជំរឿន រហូតដល់ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម - វិធីសាស្រ្តវិភាគលំហកាន់តែមានភាពពាក់ព័ន្ធសម្រាប់ការរៀបចំផែនការទីក្រុង ការកាត់បន្ថយគ្រោះមហន្តរាយ សុខភាពសាធារណៈ ការអភិរក្សបរិស្ថាន និងវិស័យជាច្រើនទៀត។
និយមន័យ និងតួនាទីនៃការវិភាគលំហ
ជាទូទៅ ការវិភាគទីតាំងគឺជាសំណុំនៃបច្ចេកទេសសម្រាប់ដំណើរការ ការធ្វើគំរូ និងការបកស្រាយទិន្នន័យដែលយោងទៅលើទីតាំង។ ទិន្នន័យនេះអាចមានទម្រង់ជាចំណុច (ឧទាហរណ៍ ទីតាំងនៃមណ្ឌលសុខភាព) ខ្សែបន្ទាត់ (បណ្តាញផ្លូវ ឬទន្លេ) ឬពហុកោណ (ព្រំដែនរដ្ឋបាល ការប្រើប្រាស់ដីធ្លី)។ ការវិភាគទីតាំងសង្កត់ធ្ងន់លើគោលគំនិតនៃទីតាំងដាច់ខាត (កូអរដោនេ) និងទីតាំងទាក់ទង (ភាពជិត ភាពងាយស្រួលចូលដំណើរការ ការតភ្ជាប់)។ តួនាទីចម្បងរបស់វានៅក្នុងការសិក្សាភូមិសាស្ត្រគឺដើម្បីកំណត់គំរូ (ឧទាហរណ៍ ចង្កោមការតាំងទីលំនៅក្រាស់) ពិនិត្យមើលទំនាក់ទំនងទីតាំង (ឧទាហរណ៍ ទំនាក់ទំនងរវាងទឹកជំនន់ និងគម្របដី) និងគាំទ្រដល់ការសម្រេចចិត្តផ្អែកលើតំបន់។
ប្រភេទទិន្នន័យ និងដំណាក់កាលមុនដំណើរការ
មុនពេលអនុវត្តវិធីសាស្ត្រណាមួយ គុណភាពទិន្នន័យគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ដំណាក់កាលមុនដំណើរការជាធម្មតារួមមាន៖ (1) ការយោងភូមិសាស្ត្រ និងការព្យាករណ៍ផែនទី ដើម្បីធានាថាទិន្នន័យទាំងអស់ស្ថិតនៅក្នុងប្រព័ន្ធកូអរដោនេដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា (2) ការសម្អាតទិន្នន័យ (ការលុបស្ទួន ការកែកំហុសគុណលក្ខណៈ) (3) ការបំលែងមាត្រដ្ឋាន និងគុណភាពបង្ហាញ ជាពិសេសសម្រាប់ទិន្នន័យរ៉ាស្ទើរដូចជា DEMs (គំរូកម្ពស់ឌីជីថល) ឬរូបភាពផ្កាយរណប និង (4) ការបញ្ចូលទិន្នន័យពីប្រភពច្រើន។ កំហុសនៅដំណាក់កាលនេះអាចនាំឱ្យមានការបកស្រាយខុស ដូចជាការផ្លាស់ប្តូរទីតាំងបន្តិចបន្តួចដែលហាក់ដូចជាពីរបីរយម៉ែត្រ ដែលអាចមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងសំខាន់ទៅលើ ការវិភាគ ហានិភ័យគ្រោះមហន្តរាយ ឬការទទួលបានសេវាកម្ម។
វិធីសាស្ត្រវិភាគលំនាំលំហ
វិធីសាស្ត្រដំបូងដែលប្រើជាទូទៅគឺការវិភាគគំរូចែកចាយ។ គោលដៅគឺដើម្បីកំណត់ថាតើវត្ថុត្រូវបានចែកចាយដោយចៃដន្យ ដាក់ជាក្រុម ឬមានទំនោរទៅជាឯកសណ្ឋានឬអត់។ បច្ចេកទេសមួយចំនួនដែលប្រើជាទូទៅរួមមាន៖
១. ការវិភាគអ្នកជិតខាងដែលនៅជិតបំផុត (NNA)
ការវាស់ចម្ងាយជាមធ្យមរវាងចំណុចដែលនៅជិតបំផុត ដើម្បីវាយតម្លៃកម្រិតនៃការដាក់ជាក្រុម។ ឧទាហរណ៍ NNA អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីវាយតម្លៃថាតើការចែកចាយទីផ្សារខ្នាតតូចនៅក្នុងទីក្រុងមានទំនោរទៅរកការដាក់ជាក្រុមតាមច្រករបៀងផ្លូវធំឬអត់។
2. ការប៉ាន់ស្មានដង់ស៊ីតេខឺណែល (KDE)
ការបង្កើតផែនទី "ដង់ស៊ីតេ" ពីទិន្នន័យចំណុច ដែលបណ្តាលឱ្យមានផ្ទៃបន្តដែលបង្ហាញចំណុចក្តៅ។ វិធីសាស្ត្រនេះត្រូវបានអនុវត្តជាញឹកញាប់ដើម្បីវិភាគឧក្រិដ្ឋកម្ម គ្រោះថ្នាក់ចរាចរណ៍ ឬការចែកចាយករណីជំងឺ។
៣. ទ្រឹស្តី I របស់ Moran និងទ្រឹស្តី C របស់ Geary (ទំនាក់ទំនងស្វ័យប្រវត្តិលំហ)
ត្រូវបានប្រើដើម្បីសាកល្បងថាតើតម្លៃគុណលក្ខណៈរបស់ទីតាំងមួយមានទំនាក់ទំនងជាមួយនឹងតម្លៃនៃទីតាំងជុំវិញរបស់វាដែរឬទេ។ ឧទាហរណ៍ ថាតើតំបន់ដែលមានភាពក្រីក្រខ្ពស់មានទំនោរជាអ្នកជិតខាងជាមួយតំបន់ក្រីក្រផ្សេងទៀតដែរឬទេ។ លទ្ធផលអូតូសហសម្ព័ន្ធគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការយល់ដឹងអំពី "ឥទ្ធិពលអ្នកជិតខាង" នៅក្នុង ភូមិសាស្ត្រ សង្គម-សេដ្ឋកិច្ច។
ការវិភាគបណ្តាញ
បាតុភូតភូមិសាស្ត្រជាច្រើនដំណើរការតាមរយៈបណ្តាញ៖ ផ្លូវថ្នល់ ផ្លូវដែក ទន្លេ ឬខ្សែចែកចាយភស្តុភារ។ ការវិភាគបណ្តាញវាយតម្លៃការតភ្ជាប់ និងប្រសិទ្ធភាពនៃចលនា ឧទាហរណ៍៖
- ផ្លូវខ្លីបំផុត ដើម្បីកំណត់ផ្លូវលឿនបំផុត/ខ្លីបំផុតពីចំណុចមួយទៅចំណុចមួយទៀត។
– តំបន់សេវាកម្មដើម្បីគូសផែនទីគ្របដណ្តប់សេវាកម្ម (ឧទាហរណ៍ កាំនៃការធ្វើដំណើររយៈពេល 10-15 នាទីទៅកាន់មន្ទីរពេទ្យ ឬសាលារៀន)។
- ការបែងចែកទីតាំង ដើម្បីកំណត់ទីតាំងដ៏ល្អប្រសើរបំផុតនៃគ្រឿងបរិក្ខារ ដើម្បីបម្រើប្រជាជនប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពបំផុត។
នៅក្នុង ការធ្វើផែនការតំបន់ វិធីសាស្ត្របណ្តាញជួយឆ្លើយសំណួរជាក់ស្តែង៖ តើកន្លែងសាធារណៈត្រូវបានចែកចាយស្មើៗគ្នាដែរឬទេ តំបន់ណាខ្លះដែលនៅតែ «ខ្វះសេវាកម្ម» និងតើការសាងសង់ផ្លូវថ្មីនឹងប៉ះពាល់ដល់ភាពងាយស្រួលចូលប្រើប្រាស់យ៉ាងដូចម្តេច។
ការវិភាគលើស្រទាប់ខាងក្រៅ និងពហុលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ
ចំណុចខ្លាំងមួយរបស់ GIS (ប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ) គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការដាក់ស្រទាប់ទិន្នន័យច្រើនស្រទាប់។ ពីការដាក់ស្រទាប់ទាំងនេះ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចវាយតម្លៃអន្តរកម្មរវាងអថេរ ដូចជាការរួមបញ្ចូលគ្នានៃជម្រាល ប្រភេទដី ទឹកភ្លៀង និងគម្របដី ដើម្បីគូសផែនទីភាពងាយរងគ្រោះនៃការបាក់ដី។
ការដាក់ពីលើគ្នាច្រើនតែវិវត្តន៍ទៅជាការវិភាគការសម្រេចចិត្តពហុលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ (MCDA) ដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការថ្លឹងថ្លែងកត្តាមូលហេតុនៃបាតុភូតមួយ។ ឧទាហរណ៍នៃកម្មវិធីនេះ រួមមានការកំណត់ទីតាំងដ៏ល្អសម្រាប់កន្លែងចាក់សំរាម តំបន់ការពារ ឬតំបន់ដាំដើមឈើឡើងវិញជាអាទិភាព។ ការថ្លឹងថ្លែងជាធម្មតាប្រើវិធីសាស្ត្រដូចជាដំណើរការឋានានុក្រមវិភាគ (AHP) ដែលធ្វើឱ្យការវាយតម្លៃកាន់តែមានប្រព័ន្ធ និងមានតម្លាភាព។
ការវិភាគរ៉ាស្ទ័រ៖ ការធ្វើគំរូលើផ្ទៃ និងបរិស្ថាន
ទិន្នន័យរ៉ាស្ទ័រគឺសមរម្យសម្រាប់បាតុភូតជាបន្តបន្ទាប់ ដូចជាកម្ពស់ សីតុណ្ហភាព ទឹកភ្លៀង ឬសន្ទស្សន៍រុក្ខជាតិ។ វិធីសាស្ត្រវិភាគរ៉ាស្ទ័ររួមមាន៖
- អន្តរកម្ម (IDW, Kriging) ដើម្បីប៉ាន់ស្មានតម្លៃនៅទីតាំងដែលមិនបានវាស់វែង ឧទាហរណ៍ការបង្កើតផែនទីទឹកភ្លៀងពីចំណុចស្ថានីយ៍។
– ការវិភាគជម្រាល និងទិដ្ឋភាពជម្រាលពី DEM សម្រាប់ការសិក្សាភូមិសាស្ត្រ និងជលសាស្ត្រ។
– ចម្ងាយថ្លៃដើមដើម្បីគណនា «ថ្លៃដើម» នៃការធ្វើចលនាមិនស្មើគ្នា ឧទាហរណ៍ ការជម្លៀសចេញពីគ្រោះមហន្តរាយដែលគិតគូរពីជម្រាល ឧបសគ្គទន្លេ និងគម្របដី។
ការវិភាគរ៉ាស្ទើរក៏មានសារៈសំខាន់ផងដែរក្នុងការធ្វើគំរូនៃការប្រែប្រួលគម្របដីដោយផ្អែកលើរូបភាពផ្កាយរណប និងការរកឃើញការកាប់បំផ្លាញព្រៃឈើ។
ស្ថិតិលំហ និងការធ្វើគំរូកម្រិតខ្ពស់
នៅក្នុងការសិក្សាភូមិសាស្ត្រសម័យទំនើបជាច្រើន ការវិភាគលំហលើសពីការគូសផែនទី ហើយពង្រីកដល់ការធ្វើគំរូសន្និដ្ឋានបន្ថែមទៀត។ វិធីសាស្រ្តមួយចំនួនដែលប្រើជាទូទៅរួមមាន៖
– ការវិភាគចំណុចក្តៅ (Getis-Ord Gi\) ដើម្បីកំណត់តំបន់ដែលមានតម្លៃខ្ពស់/ទាបគួរឱ្យកត់សម្គាល់ខាងស្ថិតិ។
– ការវិភាគតំរែតំរង់លំហ (គំរូភាពយឺតយ៉ាវលំហ គំរូកំហុសលំហ) ដើម្បីដោះស្រាយការរំលោភលើការសន្មត់ឯករាជ្យភាពដោយសារតែទំនាក់ទំនងស្វ័យប្រវត្តិលំហ។ នេះជាការសំខាន់ ឧទាហរណ៍ នៅក្នុងការសិក្សាអំពីកត្តាដែលជះឥទ្ធិពលដល់តម្លៃដីធ្លី ឬកម្រិតជំងឺ។
– ការតំរែតំរង់ដែលមានទម្ងន់តាមភូមិសាស្ត្រ (GWR) អនុញ្ញាតឱ្យមានទំនាក់ទំនងផ្សេងៗគ្នារវាងអថេរនៅទូទាំងទីតាំង។ នៅក្នុងបរិបទភូមិសាស្ត្រ នេះគឺជារឿងប្រាកដនិយម ព្រោះកត្តាមួយអាចមានឥទ្ធិពលខ្លាំងនៅក្នុងតំបន់មួយ ប៉ុន្តែមានឥទ្ធិពលខ្សោយនៅក្នុងតំបន់មួយទៀត។
ជាមួយនឹងការធ្វើគំរូនេះ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចសាកល្បងសម្មតិកម្ម និងបង្កើតផែនទីមេគុណដែលបង្ហាញពីការប្រែប្រួលនៃឥទ្ធិពលនៃកត្តានានាតាមភូមិសាស្ត្រ។
ការផ្ទៀងផ្ទាត់ ការបកស្រាយ និងក្រមសីលធម៌
លទ្ធផលនៃការវិភាគទីតាំងត្រូវតែត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់ ទាំងតាមរយៈទិន្នន័យវាល ទិន្នន័យប្រៀបធៀប ឬការធ្វើតេស្តស្ថិតិ។ ការផ្ទៀងផ្ទាត់គឺមានសារៈសំខាន់ណាស់ដើម្បីធានាថាផែនទីមិនត្រឹមតែ "ស្រស់ស្អាត" ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងត្រឹមត្រូវ និងទទួលខុសត្រូវផងដែរ។ លើសពីនេះ ការបកស្រាយត្រូវតែគិតគូរពីទំហំនៃការវិភាគ គុណភាពទិន្នន័យ និងបរិបទសង្គម-វប្បធម៌ក្នុងស្រុក។
ទិដ្ឋភាពសីលធម៌ក៏មានសារៈសំខាន់កាន់តែខ្លាំងឡើងផងដែរ ជាពិសេសនៅពេលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរសើបដូចជាទីតាំងបុគ្គល កំណត់ត្រាសុខភាព ឬទិន្នន័យចល័ត។ ការធ្វើឱ្យអនាមិក ការប្រមូលផ្តុំតំបន់ និងវិធានការសុវត្ថិភាពទិន្នន័យត្រូវអនុវត្ត ដើម្បីការពារការរំលោភលើភាពឯកជន និងការប្រើប្រាស់ព័ត៌មានខុស។
Penutup
វិធីសាស្ត្រវិភាគលំហក្នុងការសិក្សាភូមិសាស្ត្រផ្តល់នូវឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ការយល់ដឹងអំពីលំនាំ ដំណើរការ និងអន្តរកម្មរវាងបាតុភូតនៅលើផ្ទៃផែនដី។ ចាប់ពីការវិភាគលំនាំចែកចាយ បណ្តាញ ការត្រួតលើគ្នាច្រើនលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ ការវិភាគរ៉ាស្ទ័រ រហូតដល់ការធ្វើគំរូស្ថិតិលំហកម្រិតខ្ពស់ វិធីសាស្ត្រទាំងនេះជួយឆ្លើយសំណួរភូមិសាស្ត្រឱ្យកាន់តែច្បាស់លាស់ និងផ្អែកលើភស្តុតាង។ ដោយមានការគាំទ្រពី GIS និងទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រទំនើប ការវិភាគលំហមិនត្រឹមតែពាក់ព័ន្ធសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវសិក្សាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏ជាយុទ្ធសាស្ត្រសម្រាប់គោលនយោបាយសាធារណៈ និងការអភិវឌ្ឍប្រកបដោយចីរភាពផងដែរ។ បញ្ហាប្រឈមគឺត្រូវធានាទិន្នន័យដែលមានគុណភាព វិធីសាស្ត្រសមស្រប និងការបកស្រាយដោយប្រុងប្រយ័ត្ន ដើម្បីធានាថាលទ្ធផលពិតជាផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់សង្គម និងបរិស្ថាន។
