Nástroje podpory rozhodování v GIS Vilém Pechanec

Nástroje podpory rozhodování v GIS Vilém Pechanec 2006 Olomouc

Obsah Úvod KAPITOLA 1 Teoretický „backround“ 1.1. Prostředky informatiky 1.2. Proces rozhodování 1.3. Fuzzy množiny 1.4. Geografické informační systémy 1.4.1. Základní funkce GIS 1.4.2. Aplikace v přírodních vědách 1.5. Systémy pro podporu prostorového rozhodování 1.5.1. Expertní systémy 1.5.2. Systémy na podporu rozhodování 1.6. GIS a SDSS 1.6.1. Role GIS v procesu rozhodování. 1.6.2. Přehled vybraných aplikací 1.7. Použitá a doporučená literatura KAPITOLA 2 Tvorba vizuální informace 2.1. Vizualizace problému 2.2. Tematické mapy 2.3. Kartografické vyjadřovací prostředky 2.4. Prezentace dat 2.4.1 Mapový server 2.4.2. Webové služby pro přenos dat 2.4.3. Mapserver Minesotské university 2.5. Použitá a doporučená literatura KAPITOLA 3 Programové prostředky 3.1. ESRI produkty 3.1.1. Charakteristika systému 3.1.2. Možnosti tvorby mapové symboliky 3.2. ESRI a nástroje podpory rozhodování 3.2.1. Makro jazyk 3.2.2. Spatial Analyst & Model Builder 3.2.3. MCDM 3.2.4. AHP 3.2.5. EMDS 3.2.5.1. Aplikační nadstavba nad ArcView 3.2.5.2. Systém Assessment 3.2.5.3. NetWeaver 3.3. Systém IDRISI 3.3.1. Charakteristika systému 3.3.2. Speciální rysy systému 3.3.3. Možnosti tvorby mapové symboliky

3.4. IDRISI a nástroje podpory rozhodování 3.4.1. Makro jazyk 3.4.2. Makro-Modeler 3.4.3. Speciální nástroje pro podporu rozhodování 3.5. Použitá a doporučená literatura KAPITOLA 4 Identifikace a prostorová lokalizace ploch s nízkou retencí na malých povodích 4.1. Úvod 4.2. Vymezení základních pojmů 4.2.1. Vliv krajinných segmentů na retenční schopnosti povodí 4.2.2.Přímý a povrchový odtok 4.3. Vymezení modelového území 4.4. Metody práce 4.4.1. Stanovení objemu územně specifikovaného přímého odtoku (sub-proces-1) 4.4.2. Prostorová specifikace hydrologických zón povodí (subproces 2) 4.4.3. Lokalizace a zjištění příčin nízké retenční schopnosti zdrojových ploch vysokého povrchového odtoku (subproces3) 4.4.4. Tvorba scénářů opatření (subproces 4) 4.5. Výsledky 4.6. Diskuse 4.7. Závěr 4.8. Použitá a doporučená literatura KAPITOLA 5 Závěr a perspektivy DSS 5.1. Shrnutí stávajícího stavu 5.2. Perspektivy dalšího rozvoje 5.3. Použitá a doporučená literatura 5.4.Resumé Seznam obrázků Obr.1. Znázornění ideálního množství informace (Dědina, Fotr, 1997). Obr. 2. Zhodnocení ekologické stability (Machalová, 2001). Obr. 3. Variabilita mapových značek (Monmonier, 1996)

Obr. 4.Vyjádření objektů vývojového diagramu v prostředí Model Builderu Obr. 5. Nabídka nástroje MCDM pro rastrová témata Obr. 6. Nabídková obrazovka hodnotícího systému Assessment s vygenerovanou strukturou znalostní báze definované v prostředí NetWeaver Obr. 7. Kalkulovaný datový link v prostředí NetWeaver Obr. 8. Reprezentace základních datových prvků v prostředí MakroModeleru Obr. 9. Odvození rastru CN křivek Obr. 10. Rozřazení povodí do iteračního řádu Obr. 11. Schéma subprocesu 3 Obr. 12. Odtokové poměry v povodí Všeminky Obr. 13. Odtokové poměry v povodí Všeminky po aplikaci scénáře

Obr. 14. Odvozený translační hydrogram pro aktuální stav a po aplikaci scénáře opatření v povodí Všeminky. Seznam tabulek Tab. 1. Použití kartografických prostředků pro podporu prvotního rozhodnutí I. Tab. 2. Použití kartografických prostředků pro podporu prvotního rozhodnutí II. Tab. 3. Charakteristické hydrologické údaje z let 1951-1960 Tab. 4. Základní hydrologické charakteristiky pro povodí Všeminky, za vegetační období v 10 vybraných letech v rozmezí od roku 1963 do roku 1999 Tab. 5. Třídy využití území v povodí Všeminky v letech 1965 a 1997 Tab. 6. Základní charakteristiky povodí Všeminky odvozené pomocí nástrojů GIS Tab. 7. Charakteristiky povodí Všeminky a jejich hospodářské využití. Tab. 8. Stanovené kategorie povrchového odtoku v povodí Všeminky Tab. 9. Identifikace ploch s velmi vysokým povrchovým odtokem v povodí Všeminky Tab. 10. Navržený optimální scénář opatření ke zvýšení retenční schopnosti v povodí Všeminky Tab. 11. Plošné výměry kategorií povrchového odtoku při homogenní celoplošné srážce 4 mm v povodí Všeminky. Tab. 12. Plošné výměry kategorií povrchového odtoku při homogenní celoplošné srážce 20 mm v povodí Všeminky.

Úvod Charakteristickým prvkem doby, v níž žijeme, jsou rychlé změny ve všech oblastech lidského života. Nastávají obrovské změny ve vlastnických vztazích, sociálních záležitostech, ekonomických otázkách. Informace se dnes stávají předmětem obchodu. Chce-li si člověk udržovat alespoň obecné povědomí o světě kolem něj, je potřeba tyto informace umět přijmout a zpracovat. Současně s tímto trendem se naštěstí stejně rychle rozvíjí oblast informačních systémů. Informační systémy se spolu s informačními technologiemi nasazují do praxe v mnoha odvětvích a výrazně přispívají k rychlejšímu a efektivnějšímu rozhodovaní. Jednou z takových oblastí je i péče o krajinu, kde výsledky aktuálních rozhodnutí se promítají do podoby naší krajiny a pravděpodobně ji i nadále budou stále více ovlivňovat. V poslední letech se začínají prosazovat systémy na podporu prostorového rozhodování, které je možné chápat jako speciální typ informačních systémů. Zohledňují prostorové a časové hledisko v procese rozhodovaní a mají důležitou vazbu na nástroje pro podporu rozhodování, znalostní a expertní systémy. Tyto systémy poskytují uživateli komplexní algoritmy řešení komplikovaných úloh, čím zjednodušují, posilňují a urychlují rozhodování uživatele při jejich řešení, což má velký význam pro praxi. Motivem tvorby tohoto textu tak byla snaha dokladovat využitelnost technologie GIS jako nástroje pro podporu rozhodování a poukázat na vhodné programové prostředky.

KAPITOLA 1 Teoretický východiska

1.1. Prostředky informatiky Věda, která se zabývá systematickým a automatickým zpracováním údajů a informací s použitím počítačů podle algoritmů se nazývá informatika (Claus, Schwill, 1991). Informatika je však také aplikovanou disciplinou, která se uplatňuje i v jiných vědních disciplínách a oborech. Aplikovaná informatika dnes zahrnuje použití metod teoretické, praktické a technické informatiky a jiných věd. Příklady aplikované informatiky jsou např. podniková, lékařská či lesnická prostorová informatika (=geoinformatika). Informace je míra množství neurčitosti nebo nejistoty o nějakém náhodném ději, odstraněná realizací tohoto děje (Pezlar, 1998). Informace vyjadřují stavy a vytvářejí vztahy a tak představují nové poznatky. V kybernetice se používá následující členění informací: hlavní informace - je nositelem/vyjádřením vlastního informačního obsahu tzv. sémantiky informace nosná informace (=signál) – je hmotným nositelem informačního obsahu informace V tom pohledu je zpráva posloupností slov, která je nositelem informačního obsahu, je to signál. Informace je potom zpráva, která získává pro příjemce určitý obsahový význam – sémantiku, vyjadřuje stav nebo vyvolává nějakou akci (Tuček, 1998). Při procesu rozhodování je velmi důležité zajištění efektivního sběru informací, určení vhodného rozsahu informací a zajištění vhodné interpretace získaných informací. Zvětšování rozsahu informací je dobré, ale s růstem objemu informací klesá jejich míra využití. Ideální množství informací (Dědina, Fotr, 1997) je vyjádřeno bodem, kdy rozdíl mezi užitkem informací a náklady na jejich pořízení je maximální (obr. 1). Toto schéma platí obecně, v konkrétních případech se vyskytují různé další faktory, které ovlivňující potřebný rozsah informací.

Obr.1. Znázornění ideálního množství informace (Dědina, Fotr, 1997).

Správná interpretace dostupných informací je velmi závislá na úsudku rozhodovatele. Lidský úsudek je často nespolehlivý, ale zároveň nepostradatelný v situacích intuici vyžadujících. Nástroje pro podporu rozhodování, založené na uplatňování matematických modelů a pravidel informačních technologií, umožňují potlačit nekonzistenci a zkreslení při rozhodování. Údaje (=data) můžeme definovat jako zprávu anebo její část, která se dá zpracovat i počítačem (Claus, 1991). Údaje podle Žida et. al. (1998) zobrazují stavy objektů anebo probíhajících procesů v realitě kolem nás. Podle způsobu a okolností prezentace dat buď pro příjemce informaci představují anebo ne. Využitelnost informace ovlivní i vztah mezi ní a znalostí problematiky, která tyto údaje zahrnuje. Pokud je problematika pro příjemce příliš nová, málo známá, je informační působení velmi nízké. Ten stejný účinek se projeví i tehdy, když je daná oblast pro příjemce důvěrně známá. Nejvyšší informační působení je tehdy, když znalosti příjemce v dané oblasti jsou částečné. Dalším klíčovým pojmem z pohledu teorie informatiky je informační systém. Systém podle Pokorného (1992) tvoří množinu prvků a vazeb mezi nimi, které jsou účelově definované na určitém objektu. Pod objektem přitom rozumí část reálného světa. Speciálním druhem systému je informační systém. Informační systém definuje tento autor jako podmnožinu systémů. Je specifikovaným souborem prvků ve vzájemných informačních a procesních vztazích, které zpracovávají údaje a zabezpečují tak výměnu informací mezi prvkami systému. Pokud se na informační systém podíváme jako na systém pro zpracovaní údajů, pak si jej můžeme představit v těchto fázích: sběr údajů, uchování údajů, zpracování údajů a prezentace údajů. Mezi jednotlivými fázemi se vykonává přenos údajů (Žid et al., 1998). Informační systém se považuje za systém technologicky nezávislý a může být realizovaný různými technologiemi. Pojem informační technologie proto zahrnuje všechny prostředky, které se využívají ve výše jmenovaných procesech. Informační technologie se dělí na dvě základní kategorie: technické prostředky a programové prostředky (Žid et al., 1998). Technické prostředky zahrnují všechny technické komponenty, které se používají v jednotlivých fázích (hardware). Programové prostředky (software) pak zahrnují všechny programy. 1.2. Proces rozhodování Teorie procesu rozhodování řeší jak na základě existujících alternativ dospět k optimalizovanému rozhodnutí. Obvykle neexistuje žádný jednoduchý návod k řešení a každé rozhodnutí v sobě skrývá určité riziko. Kvalitu rozhodovacích procesů ovlivňují stanovené cíle, množství a kvalita informací, míra uplatnění poznatků teorie rozhodování, kvalita projektu řešení, kvalita objektu rozhodování a kvalita řízení rozhodovacího procesu. V běžné praxi se navíc vyskytuje velké množství překážek, které brání kvalitnímu rozhodování (omezená schopnost zpracovávat informace, omezená schopnost formulovat a řešit složité rozhodovací problémy, tendence k opakování dřívějších rozhodnutí, neúplná informace, …). Svoje specifika má i samotný proces rozhodování. Heiniman (1994) považuje za podstatu této problematiky strukturu procesu vykonání rozhodnutí definovanou teorií rozhodování. Proces rozhodování má následující stádia: definování problému,

získávání potřebných informací, ohodnocení přístupných variant řešení, výběr optimálního řešení porovnáním hodnocení variant či alternativ. Židek (2001) podle Eastmanna (1992) uvádí a vysvětluje základní pojmy užívané v procesu rozhodování. Rozhodnutí je výběr mezi možnými alternativami. Soubor alternativ vytváří rozhodovací rámec. Objekty, kterých se rozhodnutí týká, se považují za kandidátní soubor, zatímco objekty, na kterých již bylo rozhodnutí uplatněno (tzn. byla jim přiřazena některá z alternativ rozhodovacího rámce), vytváří soubor selektovaný. Za kritéria se označují podklady pro rozhodnutí, které lze měřit a vyhodnocovat. Na jejich základě může být objekt zařazen do selektovaného souboru. Kritéria mohou být dvojího typu tzv. zábrany a faktory. Zábrany představují dichotomickou proměnnou, kdy jednoznačně definují vlastnosti, které objekty musí anebo nesmí mít. Oproti tomu faktory označují vlastnosti objektů nedichotomicky, hodnotí je na základě spojité nebo kvazi-spojité stupnice. Rozhodovací pravidlo je procedura, která umožňuje kritéria vybírat a kombinovat, a tak dospět k potřebnému rozhodnutí. Rozhodovací pravidlo může být zcela jednoduché, např. použití prahové hodnoty při posuzování jediného kritéria (všechny plochy se sklonem menším jak 30 % jsou pokládány za vhodné ke stanovenému účelu), nebo velmi komplexní, jako například srovnání výsledků několika multikriteriálních analýz. Rozhodovací pravidla se sestavují z hlediska jednoho určitého či více určitých cílů. Cíl tak představuje danou perspektivu, která je vodítkem při volbě kritérií a při strukturování rozhodovacích pravidel. Skutečný proces aplikace rozhodovacího pravidla se nazývá vyhodnocování. Vyhodnocovat se může i jediné kritérium. Dosažení určitého cíle je však většinou podmíněno více kritérii. Proto proces posuzování několika kritérií nazýváme multikriteriální vyhodnocování. Ve většině rozhodovacích procesů je rozhodnutí zaměřeno na jeden cíl, avšak vyskytují se případy, kdy je nutno přijmout rozhodnutí, které se týká více cílů. Pak hovoříme o multidestinátním vyhodnocování. Problém multidestinátního vyhodnocování lze formalizovat dvěma (nebo více) kandidátními soubory, které sdílejí společné prvky. Stanovené cíle mohou být komplementární nebo konfliktní povahy. Komplementární (=nekonfliktní) cíle se vzájemně nevylučují - objekt může patřit do více než jednoho výběrového souboru. Např. lesní porost může sloužit současně k produkčním i rekreačním účelům. Naopak konfliktní cíle se vzájemně vylučují, objekt může sloužit buď jednomu, anebo druhému účelu, ne však oběma současně. Plánuje-li se např. v zalesněném území stavba přehrady, nemůže vybrané místo sloužit jak k produkci dřeva, tak k akumulování vody. Databázová nejistota představuje nejistotu při rozhodování, která vychází ze způsobu stanovení vyhodnocovaných kritérií. Primárním zdrojem tohoto typu nejistoty jsou chyby měření. Např. sklon svahu 35 % může představovat důležitý práh. Avšak s ohledem na způsob, kterým byl sklon svahu

změřen, existuje určitá nejistota, zda sklon svahu označený hodnotou 35 % skutečně je 35 %. Databázovou nejistotu umožňuje vyjádřit teorie pravděpodobnosti. Nejistota rozhodovacího pravidla vychází ze způsobu, jakým se kritéria kombinují a vyhodnocují, aby se k rozhodnutí dospělo. Tato nejistota se může týkat jak jednotlivých parametrů či prahů použitých při rozhodování, tak celkové struktury samotného rozhodovacího pravidla (Židek, 2001). Klíčovým problémem, kterého se týká nejistota rozhodovacího pravidla, je stanovení vztahu mezi fakty či doklady a selektovaným souborem. Většinou jsme schopni stanovit mezi těmito dvěma součástmi přímý vztah na základě toho, že můžeme definovat selektovaný soubor pomocí měřitelných atributů, kterým jeho členové musí vyhovovat. V řadě případů jsou tyto atributy jednoznačné. Takové soubory se označují jako ostré soubory. Existují však případy, kdy atributy zcela jednoznačné nejsou, kdy mezi nimi neexistuje ostrá hranice. 1.3. Fuzzy množiny Modelujeme-li realitu, setkáváme se s přílišnou složitostí reality, kterou jsme schopni těžko modelovat, a s neurčitostí, která je způsobena naší neschopností přesně realitu diferencovat (Novák, 1986). Matematický popis vyžaduje velkou přesnost a to si žádá řadu zjednodušení. Tím se model stává nevýstižným. Rozhodovatel se ale vyjadřuje přirozeným jazykem, který umožňuje pracovat s vágními pojmy. Použití přesných pojmů, které vyžaduje dvouhodnotová logika, je aplikovatelné pouze v ideálním případě. Každý vágní pojem charakterizuje určitou třídu objektů, jejíž hranice bychom velmi těžce určovali. V modelování vágních pojmů pomocí klasických množin je hlavní problém v tom, že hraniční prvky musíme zařadit do množiny nebo mimo ni. Použijeme-li vágní pojem a není-li jasné, zda prvek patří do dané množiny, či nikoli, definujeme nějakou stupnici příslušnosti do dané množiny (nejlépe uspořádanou) a prvku přiřadíme hodnotu z této škály. Tím bude mít každý prvek přiřazenou míru vyjadřující jeho místo a roli v této třídě. Menší míra stanovuje místo prvku blíže k okraji definované stupnice příslušnosti. Neostré či fuzzy soubory jsou tedy soubory, respektive třídy, které nemají ostré ohraničení; u prostorových dat to znamená, že na uvažovaných místech může být přechod mezi členstvím a nečlenstvím v souboru postupný. Fuzzy soubor lze tedy charakterizovat fuzzy úrovněmi členství v intervalu od 0,0 do 1,0, které vyjadřují postupný nárůst členství od nečlenství až po úplné členství. Lze je definovat pomocí funkcí příslušnosti. V prostředí GIS většinou rozeznáváme tři základní typy geoprvků: body, čáry a plochy. U čar a ploch si občas klademe otázku, jak přesně vymezit hranice daného geoprvku. Máme-li plošnou vrstvu, která zachycuje ekologickou stabilitu určité oblasti, tak máme pouze dvě možnosti jak stabilitu vyjádřit: stabilní x nestabilní. Takové zařazení je velmi obtížné a velmi závisí na osobě rozhodovatele a na konkrétní oblasti. Obrázek 2 ukazuje, jak míru ekologické stability daného území ohodnotil rozhodovatel X a rozhodovatel Y, když měli možnost použít dvouhodnotovou stupnici. Na obrázku je dále vyznačena zájmová parcela (šedý obdélník), na kterém má být stavba, ovšem pouze za předpokladu, že parcela není hodnotná z pohledu ekologické stability a jejím zabráním tak nedojde k dalšímu narušení krajiny. Podle rozhodovatele X pozemek splňuje požadavek, ale podle rozhodovatele Y nikoliv.

Obr. 2. Zhodnocení ekologické stability (Machalová, 2001). Hodnocení situace použitím principu fuzzy množin dokumentuje třetí (spodní) zákres. Plocha byla ohodnocena z připravené stupnice v intervalu od 0 do 1, kde hodnota 0 značí zcela nestabilní a hodnota 1 „zcela“ stabilní segment. Takový způsob hodnocení má velký význam, používáme-li GIS pro podporu rozhodování. Nejen, že máme přesnější informace o fenoménu z dané vrstvy, ale při kombinaci vrstev dostaneme výstupy, které se více blíží realitě. Je třeba si ale také uvědomit i nevýhody tohoto pojetí. Je velmi těžké určit správné množství klasifikačních skupin tak, aby vypovídací hodnota byla dostatečná a při tom aby nadbytečně nerostla složitost úlohy. Zvyšování klasifikačních skupin přináší vyšší paměťové nároky na uložení dat (Machalová, 2001). 1.4. Geografické informační systémy Přesné vymezení pojmu GIS je dnes téměř nemožné při dynamickém rozvoji, který tato technologie prožívá. Pojem GIS zahrnuje systémy disponující nástroji z řady vědních oborů. Jedna z často užívaných definic říká, že: „Geografický informační systém je organizovaný souhrn počítačové techniky, programového vybavení, geografických dat a zaměstnanců navržený tak, aby mohl efektivně získávat, ukládat, aktualizovat, analyzovat, přenášet a zobrazovat všechny druhy geograficky vztažených informací“ (Tuček, 1998). GIS je komplexní informační systém, který zaznamenává údaje o vlastním objektu i jeho poloze a umí s těmito informacemi efektivně pracovat. 1.4.1. Základní funkce GIS Jednotlivé složky reálného světa jsou v prostředí GIS uloženy v samostatných digitálních prostorových (=geografických) vrstvách. Tyto vrstvy je možno libovolně nakládat na sebe. Objekty vektorových prostorových vrstev můžeme rozčlenit na prvky bodové, čárové a plošné. Každý z těchto prvků je svým identifikačním číslem (ID number) navázán na databázi základních mapových informací. Obecně rozlišujeme dva typy základních mapových informací : prostorově lokalizační informace (popisují polohu a tvar jednotlivých geografických prvků a jejich prostorové vztahy k dalším geografickým prvkům), popisné informace o geografických prvcích (jedná se atributy představující jednotlivé tematické informace o konkrétním prvku)

Tyto databáze jsou představovány tzv. atributovými tabulkami, v nichž jsou konkrétní geografické a popisné informace prvků seřazeny do nadefinovaných položek. Potřebné geografické a tabulkové analýzy lze v GIS provádět prostřednictvím prostorových operací se základními mapovými informacemi daných prvků, uložených v digitálních prostorových vrstvách. V případě rastrových prostorových vrstev je jejich základem překrytí studované entity (=objekt, proces) pravidelnou sítí. Entita je pak popsána diskrétními hodnotami, které jsou vztaženy k polím této sítě. Polohová lokalizace entity je pak určena souřadnicemi polí, které ji představují. Takto popsanou entitu lze potom reprezentovat strukturou polí. Dělení prostoru je možno provádět pomocí pravidelného nebo nepravidelného rastru. Sběr

dat. Prostorová data je možno pořizovat primárně (přímou tvorbou, skenery, lasery, sonary, lidary, GPS měřením) nebo sekundárně (digitalizací existujících, nejčastěji, mapových podkladů nebo výkresové dokumentace) anebo importováním, již v digitální podobě existujících dat. Digitalizace se provádí buď na digitizéru, anebo nad naskenovaným obrazem (postup se dá urychlit poloautomatickou nebo v některých případech automatickou vektorizací). Pořízená data je většinou nutné kontrolovat a upravovat. Typické úkony představují procesy nalezení a zobrazení chyb, jako jsou: přetahy, nedotahy, nežádoucí průsečíky, chybějící identifikátory polygonů, chyby v hodnotách popisných atributů atd. Manipulace. Systém umožňuje manipulace s prostorovými daty jak na úrovni jednotlivých entit, tak i na úrovni množin entit. Množinové operace zahrnují operace jako „vyříznutí“, „vlepení“, „vymazání“, „prostorové spojení“, „selekce“ aj. a jsou pro GIS stejně nezbytné jako jejich jednodušší ekvivalenty v tradičních databázových systémech. Mezi speciální manipulační prostředky patří prostředky pro generalizaci tvaru prvků, agregování prvků, geometrické zesouladění tvarů apod. GIS umožňuje pořizovat, využívat a aktualizovat rozsáhlé databáze s tematicky různorodými prostorovými daty. Z pohledu databázových technologií je GIS databázový systém umožňující modelovat realitu pomocí prostorových a neprostorových entitních typů a prostorových a neprostorových vztahů. Dovoluje analyzovat a kombinovat údaje obsažené v databázi a tím určovat polohu, kvalitu, stav, vývoj či možné důsledky nejrůznějších modelových situací. Tímto způsobem umožňuje řešení složitých graficko-alfanumerických výpočtů na základě vzájemné polohy prvků s ohledem na jejich vlastnosti (např. pozemkové úpravy) nebo evidenci a analýzu údajů sledovaných různými resorty (analýza nehodovosti, EIA). Dotazy,

analýzy. Základní analýzy a „ad hoc“ dotazy je možné provádět kombinacemi manipulačních operací nad databází. Některé systémy mají implementované rozšíření SQL (neprocedurální dotazovací jazyk relačních databází) o prostorové operace. Pro analýzy bývají implementovány některé speciální operace, které umožňují analýzy typu „spatial-search“, „spatial-proximity“. Další analytické prostředky jsou stavěny na aparátu rastrového modelování, na aparátu grafů (využití při hledání nejkratší cesty, alokace zdrojů ...), na simulacích metodou Monte-Carlo, na testování prostorových korelací atd. Schopnost analyzovat data představuje tematické selekce v rámci databáze, atributové rozšíření a také procesy, které vytvářejí data nová, v původní databázi se nevyskytující.

Základní operací je kombinace z různých informačních vrstev. Výběr kombinací informací se řídí vzorci a postupy sestavenými pro konkrétní situaci. GIS lze použít pro řešení řady různých problémů. Dotazy na polohu se používají pro zjištění, které prvky se nacházejí v daném místě, např. jaký je počet obyvatel v daném okrese. Podmínkové dotazy jsou obrácené k předchozím, protože se jimi hledají místa, kde je splněna stanovená podmínka, např. na kterých místech podél silnice se vyskytuje do vzdálenosti 200 m les. Uvedený příklad je tzv. „průsečíkovou“ otázkou, protože vyžaduje splnění dvou podmínek současně (výskyt lesa a vzdálenost 200 m od silnice). Otázky na trend sledují, jak se prvek mění v určitém období, např. jak se změnil počet projíždějících vozidel na určitém úseku oproti minulému roku. Další otázky jsou již složitější a obsahují prvky prostorové analýzy. Cestovní otázky se ptají na nejlepší cestu (nejrychlejší, nejkratší, nejmalebnější apod.) mezi dvěma místy, např. který doktor je nejblíže. Strukturální otázky umožňují plánovačům i výzkumníkům v oblasti sociálního nebo životního prostředí popsat a porovnat rozložení nějakého jevu a pochopit procesy, které takovéto rozložení určují, např. jaké je rozdělení výskytu onemocnění způsobeného radioaktivním ozářením. Poslední typ otázek dovoluje ověřování různých modelů reálného světa, např. které oblasti souše budou zaplaveny, kdyby se hladina moře zvedla o 15 m. Velkým přínosem prostorových modelů je odpověď na otázky „co-když“, ohodnocením alternativní hypotetické situace. Možnou situací je to, když v daném čase neexistuje analýza a ta může být vytvořena z přidělených proměnných, které mají význam a kalibrují model. Rozložení studovaného jevu na základě možných hypotetických scénářů je pak mapováno pro ověření možného efektu. Prostorové modelování je aplikovatelné pro všechny typy prvků (body, čáry, plochy). Vizualizace

a prezentace. Data spravovaná GIS mohou být prezentována různými způsoby. Nejčastěji ve formě map, grafů, tabulek, 2D a 3D modelů, animací. Pro GIS je typická koncepce, v níž mapa (nebo výkres) je virtuálním zobrazení části obsahu prostorové databáze. Stejnou databázi je možné vizualizovat různými způsoby podle konkrétní potřeby bez toho, že by se její obsah musel měnit. 1.4.2. Aplikace v přírodních vědách Technologie geografických informačních systémů v rámci řady přírodovědných disciplín se nejčastěji uplatňuje jako nástroj pro:  Vedení grafické dokumentace vědecko-výzkumných projektů a studií.  Tvorbu počítačových map a řady grafických digitálních výstupů.  Modelování prostorových jevů (objektů a procesů). GIS disponuje rozsáhlými možnostmi prostorových analýz a modelování, které jsou dobře využitelné pro studium krajiny, stanovišť jednotlivých živočišných i rostlinných druhů a vzájemných vztahů. Nasazení technologie GIS při managementu krajiny můžeme vidět ve dvou rovinách:

 jako integrující databázové prostředí, ve kterém jsou shromažďovány všechny získané údaje, a které nám umožňuje rychlým způsobem získat požadovanou informaci (pomocí dotazování), průběžně doplňovat a měnit existující údaje podle aktuálních změn, vytvářet kartografické výstupy ze získaných dat a plnit jiné úlohy databázového charakteru. Takto využívaný GIS však do značné míry nevyužívá všechny jeho možnosti v oblasti analýz a modelování;  jako integrující analyticko-syntetické pracovní prostředí, ve kterém máme kromě databázových možností i nástroje na realizaci řady metod krajinné ekologie. Klasickým příkladem je morfometrická analýza reliéfu (sklonitostní poměry, orientace reliéfu vůči světovým stranám, tvary reliéfu atd.), výpočet ohroženosti území z hlediska vodní eroze půdy apod. Z hlediska efektivnosti využití geoinformačních technologií při péči o krajinu je použití takovýchto analytických nástrojů velmi žádoucí vzhledem k rychlosti a exaktnosti zpracování. Síla GIS se projevuje zejména při tvorbě nových informačních vrstev (map) ze získaných údajů s možnou modelací alternativních scénářů v případě zájmových střetů a rizik v krajině. Znamenají tak účinnou podporu při rozhodování a proto by měly nacházet odůvodněné uplatnění v územním plánování, managementu krajiny a její ochraně. Ve shodě s Pauknerovou (1991) lze vymezit několik základních oblastí využití GIS v péči o krajinu:  mapování,  hodnocení a následná analýza současného stavu (využití krajiny, vegetace, stanoviště jednotlivých druhů),  zkoumání vývoje, sledování vlivů a modelování rizik, návrhy opatření pro management a územní plánování (vymezování biokoridorů resp. zón pro pohyb zvěře, detekce časoprostorových změn a stanovení vlivu na jednotlivé živočišné druhy (bobr, sova, los), hledání vztahu mezi stavem vegetačního krytu, přírodními podmínkami a výskytem určitých škůdců a mnoho dalších. Hlavním účelem analýz je lokalizace míst potenciálních střetů mezi potřeba jednotlivých uživatelů a hledání optimálních řešení a opatření. Postup zapojení GIS lze rozdělit do několika horizontů: 1. analytický  zkoumání současného stavu (selekce určitých objektů/jevů splňujících určitá kritéria, reklasifikace),  zkoumání historické podoby, změn a jejich důsledků,  sledování dynamických změn, 2. syntetický  modelování vývojových tendencí,  vyhledávání oblastí potenciálních střetů a rizik, 3. praktický  hledání alternativních řešení pro management.

Prostorové modelování lze doplnit o dynamický prvek využitím map a snímků z různých časových horizontů a provádět sledování prostorových změn v krajině v časovém rozpětí několika let až několika desítek let, hledání příčin a důsledků, predikci či zobecnění. Tyto různé metody analýzy a modelování je možné využít v nejrůznějších tématických aplikacích. Jak je patrné oblasti aplikace jsou velmi rozsáhlé až neomezené. Mezi nejdůležitější patří tyto tématické okruhy:  poškození lesa a vývoj lesních ekosystémů  ekologická stabilita krajiny  vliv rekreace na chráněná území  vliv nových způsobů využívání krajiny  ochrana ohrožených druhů  změna retenční schopnosti krajiny  analýza dosahů znečištění,  monitorování stavu ovzduší a následné vyhodnocení jeho změny v závislosti na čase,  monitorování přírodních zdrojů,  modelování následků ekologických katastrof. GIS nabízejí beze sporu řadu předností:  zprostředkovávají konfrontaci, ale i komunikaci mezi odborníky, kteří o území dříve rozhodovali pouze v úzkém zájmu svých profesí,  pomáhají vizualizovat problémy a rizika,  práce s GIS nutí uživatele věcně formulovat problémy a vymezovat kritéria,  vznikají tak podněty k novému způsobu přemýšlení o příčinách a důsledcích,  systémy umožňují simulovat důsledky některých jevů, atak omezovat nesprávná rozhodnutí,  mohou také sloužit jako vzdělávací a výchovný prostředek. GIS technologie jsou poměrně drahé a relativně drahý je rovněž jejich provoz. Jsou ale účinnou prevencí před riskantními postupy a neobjektivním rozhodování o území. Jako je finančně nevyčíslitelné samo přírodní bohatství, je nevyčíslitelná také finanční úspora v případě, že toto bohatství zůstane zachováno. Z tohoto důvodu je pak investiční i provozní nákladnost systémů pouze relativní. 1.5. Systémy pro podporu prostorového rozhodování Systémy pro podporu prostorového rozhodování (Spatial Decision Support System - SDSS) představují speciální typ informačního systému. Jejich jednoznačná a všeobecně přijatá definice neexistuje, přesto se většina autorů shoduje, že jde o prostorové rozšíření systémů pro podporu rozhodování (DSS), resp. integraci GIS a DSS. Za SDSS se tak obvykle považuje počítačový informační systém na podporu rozhodování v těžko formulovatelných a strukturovatelných problémech a případech, když není možné použít plně automatizovaný systém. Se systémy SDSS velmi úzce souvisí znalostní a expertní systémy, jejichž vznik byl podmíněn vznikem umělé inteligence. 1.5.1. Expertní systémy

Jde o počítačové programy, které jsou schopné simulovat činnost odborníka v dané oblasti (=experta) při řešení složitých úloh. Expertní systémy se považují za podtřídu znalostních systémů. Jsou založeny na symbolické reprezentaci znalostí a jejich uskutečnění v inferenčním mechanismu. Zdrojem znalostí a postupů jsou odborníci v dané oblasti. Tyto systémy jsou schopné řešitelské postupy zdůvodnit. Jejich primární použití je v případech, kdy jde zejména o těžko strukturovatelné a algoritmizovatelné úlohy, jako je například řešení problémů rozpoznávání situací, při diagnostikovaní stavu, konstruovaní, plánovaní, monitorovaní stavu, opravovaní, řízení i rozhodovaní. Musí se však při jejich řešení využívat zkušenost a intuice. Podle Poppera a Kelemena (1998) je úplný expertní systém složen z následujících složek: Základní složka, sestávající z báze znalostí, báze faktů a inferenčního mechanismu. Báze znalostí je množina datových struktur, které představují vědomosti převzaté od experta. Tyto vědomosti jsou vyjádřené v takové podobě, aby inferenční mechanismus expertního systému dokázal s nimi manipulovat. Charakterizují všeobecné a specifické poznatky o dané oblasti a způsobech řešení problémů. Báze faktů (=údajů) slouží k uchovávání, doplňování, modifikování a případně i rušení údajů souvisejících s řešeným problémem. Tyto údaje jsou přístupné i ostatním programovým modulům expertního systému. Položky báze faktů jsou konkretizací položek báze znalostí. Inferenční mechanismus je jádrem celého systému. Slouží na vyhodnocování báze znalostí na základě faktů obsažených v báze faktů. Umožňuje komunikaci se všemi částmi systému a také s uživatelem. Symbolickými výpočty napodobuje expertovu způsobilost uvažovat. Na inferenční mechanismus se tito autoři dívají ze tří hledisek. Vnější pohled si všímá zejména těch funkcí inferenčního mechanizmu, které uživatel vnímá při samotné práci s tímto systémem. Vnitřní pohled se zaměřuje na ty funkce, které jsou spojené s jeho konstrukcí, a implementační pohled sleduje funkci inferenčního mechanizmu z pohledu programovacích jazyků a programového prostředí. Přídavná složka je tvořena třemi moduly – komunikačním, vysvětlovacím a generátorem výsledků. Funkce komunikačního modulu spočívá ve zprostředkovaní komunikace mezi uživatelem a expertním systémem. Vysvětlovací modul vysvětluje a zdůvodňuje stav a průběh řešení problému. Spojování dílčích výsledků do celků bez nadbytečných informací v požadovaném tvaru a v srozumitelné formě zabezpečuje generátor výsledků (Popper, Kelemen, 1988). Doplňující složka expertního systému je tvořena následujícími dvěma moduly. Modulem externích údajů, který je aktivovaný pouze v případě, když se využívají externí údaje. V takovém případě modul zabezpečuje prohledávání externích dat a pokud

najde vhodné údaje, uloží je do báze faktů a odevzdává řízení inferenčnímu mechanismu. Systém však musí počítat se situací, kdy požadovaný údaj je za určitých okolností neznámý a musí zabezpečit odpovídající způsob pokračování v řešení problému. Modul externích programů poskytuje expertnímu systému možnost získání nezbytných údaje zpracováním již existujících faktů. Zabezpečuje tak funkce, jako jsou přenos a řazení údajů mezi expertním systémem a programovacím okolím, synchronizaci činností expertního systémem a jeho programovacího okolí či ošetření chybových funkcí. Prostředky

budování a údržby báze znalostí (BZ) jsou představovány čtyřmi moduly.

Modul

definování BZ – slouží k plnění a doplňování báze znalostí při zachování symbolické reprezentace znalostí. Modul modifikování BZ – poskytuje prostředky na úpravu a odstraňování existujících položek báze znalostí. Modul kontroly BZ – vykonává kontrolu báze znalostí v průběhu její výstavby a modifikace. Modul prohlížení obsahu BZ – má „zviditelnit“ obsah báze znalostí. 1.5.2. Systémy na podporu rozhodování Systémy na podporu rozhodování (Decision Support System - DSS) jsou prostředky, které umožňují aplikovat analytické a vědecké metody v rozhodovaní. Žid et al. (1998) definuje DSS jako souhrn programů podporujících jejich rozhodování. Prvotně tyto systémy byly určeny pro finanční plánování, kde se měly stát prostředky pro odhady a vyhodnocování hypotetických scénářů vývoje. Enache (1994) konstatuje, že tyto systémy se mají nutně použít při složitých prostorových problémech, které jsou těžko anebo zčásti strukturovatelné a rozhodovatel nemůže úplně definovat problém anebo stanovit cíle. Densham (1991) navrhuje identifikovat DSS na základě šesti znaků: DSS

je přímo navržený na řešení těžko strukturovaných problémů, výkonné a příjemné prostředí pro uživatele, je schopný zkoumat prostor přístupných řešení vytvářením variant, umožňuje interaktivní a rekurzivní řešení, je schopný pružně kombinovat analytické modely s daty, systém používá vícero způsobů rozhodování. představuje

SDSS jako prostorové rozšíření DSS má další čtyři charakteristické znaky: poskytuje

mechanizmus pro vstup prostorových dat, reprezentaci prostorových vztahů a struktur, zahrnuje analytické prostředky pro prostorové a geografické analýzy, umožňuje

umožňuje

vytvářet prostorové výstupy jako i mapy.

1.6. GIS a SDSS 1.6.1 Role GIS v procesu rozhodování. GIS, jak je uvedeno výše, představuje organizovaný soubor počítačového hardwaru, softwaru a geografických dat, který je navržený na získaní, ukládání, správu, analýzu a zobrazení všech forem geografických dat. GIS se ale v poslední době stále více chápe i jako prostředek využitelný pro podporu rozhodování a uznává se jako základ SDSS. Podle Keenana (1997) existují dvě základní kategorie v chápání a využívání GIS jako nástroje pro podporu rozhodování: GIS

je použitý pro lepší podporu rozhodování, protože pomáhá shromažďovat, organizovat, analyzovat a vhodně vizualizovat údaje, které uživatel využívá při řešení problému. Při rozhodnutí o vhodnosti řešení je možno využít modelování alternativních scénářů a poté srovnávat jejich rozhodující parametry. GIS se poměrně hojně využívá při řešení specifických úloh SDSS, které jsou orientovány na lokační a alokační problémy a dále velmi silně se uplatňuje při síťových analýzách. Pro uplatnění GIS v SDSS je charakteristické to, že kromě budování datové struktury, která bývá primárním důvodem nasazení, se rovněž uplatňují i specifické metody rozhodování. Obdobný pohled na vztah GIS a SDSS uvádějí i jiní autoři. Například Enache (1994) uvádí, že každý GIS napomáhá uživateli provést lepší vysvětlení či zdůvodnění svého rozhodnutí. Současně však vidí problém v chybějícím propojení GIS a rozhodovacích metod v užším smyslu. Naesset (1997) vnímá GIS jako prostředek na propojení databází s řídícími procesy a uvádí, že prostorový charakter GIS je staví do role systémů vhodných k identifikaci různých fenoménů, které jsou závislé na geografickém prostoru. Podle O´Looneye (2000) existují tři způsoby jak se GIS uplatňuje v procesu rozhodování: GIS umožňuje zobrazení problému v grafické/prostorové podobě, a tím umožňuje elegantněji řešit daný problém. Použití GIS mění náš pohled na svět a nutí nás uvědomovat si jeho prostorové souvislosti. GIS jako silný nástroj na zpracování informací nás může také (úmyslně či nedopatřením) klamat tím, že zobrazuje věci, které reálně neexistují. Aplikace systému pro prostorové rozhodování nachází své uplatnění v řadě různých vědeckých disciplín, zejména pak v aplikovaných biologických vědách. Naesset (1997) uvádí aplikace GIS při podpoře rozhodování v souvislosti s hospodařením s přírodními zdroji: identifikace

oblastí, které splňují určité podmínky - např. plochy s odumřelými stromy,

identifikaci

různých fenoménů, které jsou závislé od prostoru - např. vliv porostového okraje na vnitřní stranu porostu, možností tvorby nárazníkových zón okolo polygonů, modely na predikci - např. druhové skladby, zjišťování různých přírodních faktorů (expozice, sklon a jiné) odvozených z DMT v prostředí GIS, modelování pravděpodobnosti výskytu požárů, nežádoucích klimatických vlivů apod., analýzy prostorových procesů - např. charakteristika prostorové variability ekologických fenoménů. 1.6.2. Přehled vybraných aplikací Aplikace

v hydrologii. Velké množství zajímavých studií s využitím GISu jako základní komponenty SDSS se objevuje v hydrologických aplikacích. Míra zapojení geoinformačních systémů je různá, od externího prostředí pro občasné analýzy, přes tématické aplikační rozšíření až po samostatné složité hydrologické, resp. hydrometeorologické simulační modely. Flügel et Staudenrausch (1999) se zabývali hydrologickým modelování a správou vodních toků ve střední Zimbabwe. Pro výběr vodních toků, které si zaslouží zvýšenou pozornost, využili prostorových nástrojů GIS (jako lineární segmentace, sledování akumulace vody v terénu apod.) k získání nezbytných informací. Na tomto základě pak vybudovali systém pro prostorové rozhodování o správě vodních toků využívajících prostorové informace generované z prostředí GIS a soubory znalostních pravidel uložených v databázích. Tímto propojením byl získán systém zahrnující jednotný rámec všech operací, možnosti scénářů a rychle generování potřebných výstupů. Aplikaci pro okamžitou informaci o stavu zásob podzemních vod a úrovni jejich stávajícího využití popisují Martínek, Michek a Herrmann (2002). Systém na podporu rozhodování byl vybudován nad platformou MapInfo a je nastaven tak, aby pro zvolenou lokalitu analyzoval základní geologické jednotky a přítomnost kolektorů podzemních vod. Ve zvoleném kolektoru pak porovná velikost zásob podzemních vod s velikostí dosud realizovaných odběrů. Rozdíl vyjadřuje velikost nevyužitých disponibilních zásob podzemních vod v relevantním dílčím bloku kolektoru. Pro splnění tohoto úkolu má informační systém strukturu vrstev obdobnou geologické stavbě území a je tedy jejím virtuálním modelem. Zvolené unikátní řešení pak umožňuje zobrazit na monitoru PC nejenom běžnou geologickou mapu, ale i libovolnou odkrytou mapu tím, že se horní informační vrstvy, představující mladší geologické jednotky nad zvoleným horizontem, vypnou. TELEFLEUR (Koussis, 1998) je systém pro podporu rozhodování, který pomáhá představitelům veřejné správy při nebezpečí záplav. Pro snížení dopadu povodní lze připravit havarijní plány. Projekt TELEFLEUR je založen na funkci řídícího střediska, do kterého se zasílají údaje v reálném čase a který vydává meteorologické, hydrologické nebo hydraulické předpovědi o vývoji sledovaných jevů. Prostřednictvím DSS obdrží vedoucí pracovníci veřejné správy srozumitelné a přehledné informace o potenciálním výskytu a eventuálních dopadech povodní. Tak může veřejná správa mobilizovat potřebné zdroje a pomocné složky pro optimální zvládnutí povodně.

Pintér (1998) popisuje varovný havarijní systém pro Dunaj - Danube Accident Emergency Warning System, který se používá od roku 1997. Systém se opírá o “systém pro zpracování informací” pro poskytování urychlených informací o haváriích a znečištění na pohraničních tocích. “Model výstrahy” se spustí v případě náhlých změn kvality vody a v případě havárie poskytne informace síti základních mezinárodních výstražných center. Odpovědné orgány a uživatelé vody tak mohou včas přijat nápravná opatření, a tak minimalizovat dopady a environmentální hrozby. Systém tvoří důležitou část Environmentálního programu pro povodí Dunaje, na kterém se podílí 11 zemí (Německo, Rakousko, Česká republika, Slovensko, Maďarsko, Slovinsko, Chorvatsko, Rumunsko, Bulharsko, Ukrajina a Moldavsko). DEDICS (Wybo, 1998) je telematická aplikace, která poskytuje managerům podporu při předcházení rizikových situací a zmírňování důsledků přírodních katastrof, jako jsou lesní požáry. DEDICS poskytuje ”softwarovou vrstvu”, která propojuje pět autonomních komponentů na podporu rozhodování pro sběr dat, komunikaci a pro přijímání rozhodnutí. DEDICS se spoléhá na existující aplikace, jako GIS, síť senzorů, simulátorů a komunikačních zařízení. Aplikace byly zavedeny ve třech místech Středozemí a v současnosti se používá na vylepšení účinnosti a efektivnosti managementu lesních požárů. Aplikace

v lesním hospodářství

Buchta a Vladovič (1998) řešili problematiku hodnocení stanovišť vhodnosti prostřednictvím programu NetWeaver for EMDS. Vytvořili bázi znalostí, která definovala vztahy mezi lesními typy a dřevinnou skladbou porostu. Klasifikaci stanovišť vhodnosti dřevinné skladby ve vztahu k lesním typům, resp. skupinám lesních typů určili na základě porovnání současného a potenciálního složení dřevinné skladby. Varma (2000) popisuje metodický postup jak využít SDSS pro trvale udržitelný rozvoj lesního hospodářství. V práci popisuje prostředky GIS použité pro tento účel, techniku multikriteriálního hodnocení a metody lineárního programování. Z dalších prací je možno uvést práci Fabrika (2000) zaměřenou na propojení růstového simulátoru s lesnickým prostorovým informačním systémem. Pacola (1999) se věnoval problematice optimalizace lokalizace tras lesních odvozených cest v prostředí GIS (SDSS) s využitím DTM, fuzzy logiky a frikčních povrchů. Využitím SDSS v plánování a optimalizaci lesního hospodářství se ve svých diplomových pracích zabývala také Takáčová (2001) a Kvizdová (2002). Posledně jmenovaná se věnuje problematice funkčně integrovaného lesního hospodářství a odvozením metodického postupu identifikace funkcí lesa s využitím geografických informačních systémů a materiálů DPZ. Konkrétně popisuje stanovení důležitosti protierozní funkce lesa pro modelové území Liptovské Kopy (TANAP), přičemž využívá systému EMDS a znalostní báze systému NetWeaver. Aplikace

v plánování krajiny

Eastman et al. (1993) uvádí příklady využití multikriteriálního rozhodování v procesu rozhodování. První studie se věnuje problematice pastvin se sklonem větším jak 35 %, které jsou vystaveny silné erozi, ale přesto je vyvíjen tlak na jejich využívání jako pastvin. Jiným příkladem je návrh územního plánování s cílem zabezpečit rozvoj lehkého průmyslu s ekonomickým růstem v blízkosti místního národního parku. Radke (1995), který se zabýval konstrukcí SDSS pro modelování pravděpodobnosti výskytu požárů, použil GIS jako základní prostředek pro kvantifikaci rizika požárů v Kalifornii. Uvádí, že rozhodující úlohu pro vznik požárů na západním pobřeží USA, sehrávají zejména povětrnostní podmínky, množství srážek a rychlost větru. Velmi zajímavý pohled na aplikaci SDSS nabízí Márkus (1997), který využívá GIS jako nástroj pro odvození chybných a chybějících dat v multikriteriálních analýzách. Ve své práci vychází ze dvou základních zdrojů, a to z obsahu vstupních databází a z pravidla databázové nejistoty. Popisuje metodu, jak odvodit chybějící prostorová data při multikriteriálních analýzách a také jak ohodnotit kvalitu a rozsah dat existujících pro zvolený analýzu. Zajímavou a rozsáhlou aplikací pro výběr ploch náchylných pro vznik požárů v národním parku Slovenský ráj podává Tuček a kol.(2004). V rámci své práce provádí ohodnocení řady faktorů, mající vliv na vznik požárů v tomto území a na jeho základě provádí kategorizaci národního parku na několik krajinných typů z pohledu rizika požárů. Součástí je také analýza dostupnosti území pro požární jednotky. Aplikace v průmyslu a hospodářství a urbanismu Ehler et al. (1995) se zabýval využitím SDSS při vyhledávání vhodného stanoviště pro objekt skládky. Systém byl vyvinutý pomocí makro jazyka AML a poskytuje možnost propojení vektorových a rastrových modelovacích funkcí v prostředí systému ArcInfo, ArcView pak poskytuje nástroje pro samotný proces výběru lokality. Batty et Densham (1996) řešili problematiku plánování městské zástavby. Pomocí multikriteriálních a analýz a váhových kritérií hledali v prostředí ArcInfa vhodné a strategické umístění věřejných budov. Stevens et Thompson (1996) uvádí několik možných nasazení nástrojů GIS v procesu rozhodování v problematice praktické sociologie. McLaren (2000) ve své finální práci v rámci studia UNIGIS popisuje analýzu a výběr ploch vhodných pro trvale udržitelný rozvoj. Správu vstupních dat, stejně jako celou analýzu, provádí v systému IDRISI, kde velmi široce využívá nástrojů pro multikriteriální analýzy, možnosti přiřazení vah jednotlivým sledovaným faktorům a nástroje pro analýzu terénů. Využití nástrojů GIS a SDSS pro rozvoj města Chicaga a usměrnění pracovních příležitosti popisují ve své práci Thakuriah, Ortega, a Srira (2003).

1.7. Použitá a doporučená literatura Anonymus (2001): GIS Decision Support for Integrated Coastal Managment. http://www.oceanscanada.com/newenglish/library/canessa/canessa3.htm Batty M. et. Densham P.J. (1996): Decision support, GIS and urban planning. http://www.geog.ucl.ac.uk/~pdensham/SDSS/s_t_paper.html Borrough P. A., McDonnell R.A. (1998): Principles of Geographical Information Systems. Spatial Information Systems and Geostatistics. Oxford, Oxford University Press, 333 s. Brail, R.K., Klosterman, R.E.(2001): Planning Support Systems. Integrating GIS, models and visualization tools. Redlans, ESRI Inc., 443 s. Buchta, T., Vladovič, J.(1998): Rámcový návrh expertného systému klasifikácia stanovištnej vhodnosti drevinového zloženia. In: Školy pre GIS – GIS pre praxi. Zvolen. Technická Universita 133 s. Claus, V., Schwill, A.(1991): Lexikón informatiky. Bratislava, Slovenské pedagogické nakladateľstvo. Convis, Ch. L., ed.(2001): Conservation geography. Case studies in GIS, computer mapping and activism. Redlans, ESRI Press. 219 s. Densham, P. J.: Spatial Decision Support Systems. In: Maguire, D. J., Goodchild, M. F., Rhind, D. W.(1991): Geographical Information Systems: Principles and Applications, vol. 1, London, Longman, s. 403-412. Downey, I., Pauknerová, E., Petch, J., Brokeš, P. a Corlyon, A. (1991): Habitat analysis and modeling for endangered species. In: Science and management of protected areas. Nova Scotia, Acadia university, s. 271-276. Eastman, J.R., McKendry, J. E., Fulk, M. A. (1995): Change and Time series analysis. Explorations in Geographic Information System Technology. Volume 1. Second edition. Geneva, United Nations Institute for Traning and Research.121 s. Eastman, J.R., Kyem, P.A.K., Toledano, J., Jin, W. (1995): GIS and Decision making. Explorations in Geographic Information System Technology. Volume 4. Geneva, United Nations Institute for Traning and Research.128 s. Ehler, G., Cowen, D., Mackey, H.(1995): Design and implementation of a spatial decision support system for site selection. 1995 ESRI International User Conference – http://www.esri.com /library/ usercon/ proc95/ to100/ p100.html.

Enache, M. (1994): GIS-ready decision support system. http://wwwsgi.ursus.maine.edu/gisweb/spatdb/urisa/ur94019.html Falconer, A., Foresman, J. eds.(2002): A System for Survival. GIS and Sustainable Development. Redlans, ESRI Press. 114s. Flügel W.A., Staudenrausch, H. (1999):Hydrological network modelling using GIS for supporting integrated water resources management. http:// www.wca-infonet.org/cds_static/hydrological_ network_modelling_using_gis_water__6091_26181.html Goodchild M., Parks, B.O., Steyaert, L. eds (1996): Environmental Modeling with GIS. Spatial Information Systems and Geostatistics. Oxford, Oxford University Press, 310 s. Chou, Y-H. (1996): Exploring Spatial Analysis in Geographic Information Systems. Santa Fe, OnWord Press, 474 s. Chrisman, N. (1997): Exploring Geographic information systems. New York, John Wiley &Sons, 231 s. Keenan, P.(1997): Using GIS as a DSS Generator. University College of Dublin, Dept. of Management Information Systems, Working paper MIS 95-9, 1997. http://mis.ucd.ie/staff/pkeenan/gis_as_a_dss.html. Keenan, P. (2001): Spatial Decision Support Systems. http://ISWorld page for Spatial Decision Support Systems in DSS hierarchy Koussis,A.D. (1998): TELEmatics Assisted Handling of FLood Emergencies in URban Areas (TELEFLEUR). http://www.noa.gr/~telefleur. Kvizdová, J. (2002): Využitie GIS, materiálov DPZ a SDSS při identifikácii stavu lesa plniaceho určité funkcie. [Diplomová práca]. Technická univerzita vo Zvolene. Lesnícka fakulta; Katedra hospodárskej úpravy lesov a geodézie. Zvolen: LF TU, 48 s. Lang, L. (1998): Managing Natural Resources with GIS, Redlans, ESRI Inc., 117 s. Lofti V., Pegels, C.C (1986): Decision Support Systems for Production and Operations management for use with IBM PC. IBM Inc., 197 s. Machalová, J.(2001): Geograficky orientované systémy pro podporu rozhodování. In.: Sborník příspěvků z konference GIS-Seč 2001. Maguire, D.J, Goodchild, M.F.(1991): Geographical Information Systems. Vol.1.Principles London, Longman, 649 s.

Maguire, D.J, Goodchild, M.F.(1991): Geographical Information Systems. Vol.2.Applications. London, Longman, 447 s. Massam , B.H. (1999): The Classification of Quality of Life Using Multi-criteria Analysis. Geographic Information and Decision Analysis. Volume 3, No 2. Márkus, B. (2003): Decision support and error handling in GIS environment. http:// geoweb.cslm.hu/vhost/geoinfo/ staff/markus/habil/h15.html Martínek, P., Michek, R., Herrmann, Z.(2002): GIS / DSS Bilance podzemních vod v povodí horního Labe a Orlice. GIS Ostrava 2002. Sborník příspěvků. McLaren, S. (2000): Suitability Mapping of Avalanche Trigger Sites on the North Shore Mountains, Vancouver using a digital elevation model and GIS. Final Project. UniGIS Fall 1998. Mitchell, A. (1999): The ESRI guide to GIS Analysis. Geographic pattern & relatioships. Redlans, ESRI Inc., 182 s. O´Looney, J. (2000): Beyond Map. GIS and Decision Making in Local Government. Redlans, ESRI Press, 225 s. Pintér, P. (1998): Danube Accident Emergency Warning System. http://www.rec.org/REC/Programs/Telematics/CAPE/goodpractice/env/doc/3_3emergencies123_13 6.doc Pokorný, J.(1992): Databázové systémy a jejich požití v informačních systémech. Praha, Academia. Popper, M., Kelemen, J.(1998): Expertné systémy. Bratislava. Alfa. Power, D. J.(2000): Decision support systém glossary. Kye decision support systems keys. DSSResourses. Power, D.J. et all.: Decision support systems resourses – http://www.dssresourses.com Radke, J.(1995): A Spatial Decision Support System for Urban / Widland Interface Fire Hazard. 1995 ESRI International User Conference – http://www.esri.com / library / userconf/ proc95/ to200/ p175.html. Reynolds, K.M.(1999a): EMDS User Guide (Version 2.0): Knowledge-based Decision Support for Ecological Assessment. Gen.Tech.Rep. PNW-GTR-XX. Portland, OR: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Pacific Northwest Research Station. Reynolds, K.M.(1999b): NetWeaver for EMDS users guide (Version 1.0). Knowledge base development system. Gen.Tech.Rep. PNW-GTR-XX. Portland, OR: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Pacific Northwest Research Station.

Stevens, D., Thompson , D. (1996):GIS as social practice: Considerations for a Developing Country. Paper Presented GIS/LIS 96 Takáčová, E. (2001): Tvorba a využitie bázy znalostí vo väzbe na GIS. [Diplomová práca]. Technická univerzita vo Zvolene. Lesnícka fakulta; Katedra hospodárskej úpravy lesov a geodézie. Zvolen: LF TU, 44s. Thakuriah, P., Ortega, J.F, Srira, P.S. (2003): Spatial Data Integration for Low-Income Worker Accessibility Assessment: A Case Study of the Chicago Metropolitan Area. http://www.ctre.iastate.edu/pubs/midcon2003/ThakuriahAccessibility.pdf. Tkach, R. J. et. Simonovic, S. P. (1997): A new Approach to Multi-criteria Decision Making in Water Resources. Journal of Geographic Information and Decision Analysis Volume 1, No 1. Tomlinson, R. (2003): Thinking about GIS. Geographic Information Systém Planning for Managers. Redland, ESRI Press, 283s. Tuček, J. (1998): Geografické informační systémy. Principy a praxe. Praha, Computer press. 424 s. Tuček, J., Takáčová, E. (2002): Hodnotenie depozícii územia znečisťujúcimi látkami s využitím bázy znalostí a GIS. Zvolen, Acta Facultatis Forestalis, s. 113-129. Tuček, J., Škvarenina, J., Mindas, J., Holec, J. (2004): Catalogue Describing the Fire Vulnerability of Landscape Structures in the Slovak Paradise National Park. http://www.fria.gr/chapters/warmCh10Tucek.pdf Voženílek, V.(1998): Geografické informační systémy I. Pojetí, historie, základní komponenty. Olomouc, Vydavatelství Univerzity Palackého, 173 s. Waterman, D. A.(1985): A guide to expert systems. Addison - Wesley Publishers, Reading, MA. p. 419. In: Reynolds, K.M.(1998): EMDS User Guide (Version 2.0): Knowledge-based Decision Support for Ecological Assessment. Gen.Tech.Rep. PNW-GTR-XX. Portland, OR: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Pacific Northwest Research Station. Wiele, T. V. (2000): Double Fourier Series as a Mapping Tool in Marine Cartography: Analysis and Use. Geographic Information and Decision Analysis. Volume 4, No 1. Wybo, J. L (1998): DEDICS - Forest Fire Management Support System. http://www.rec.org/REC/Programs/Telematics/CAPE/goodpractice/env/doc/3_3emergencies123_13 6.doc

Yialouris, C. P., Kollias, V., Lorentzos, N. A. , Kalivas, D. et. Sideridis A. B. (1997): An Integrated Expert Geographical Information System for Soil Suitability and Soil Evaluation. Journal of Geographic Information and Decision Analysis. Volume 1, No 2. Zeiler, M. (1999): Modeling our World. The ESRI Guide to geodatabase design. Redlans, ESRI Inc., 199s. Žid, N., et. al. (1998): Orientace ve světe informatiky. Praha, Management Press, 391 s. Židek, V.(2001): Základy praktické práce v GIS. Návody ke cvičením v prostředí geoinformačního systému IDRISI pro Windows. Brno, MZLU, 191s.

KAPITOLA 2 Tvorba vizuální informace

2.1. Vizualizace problému Vizualizace problému napomáhá jeho řešení. Prostorové zobrazení jevů může často maximalizovat naše schopnosti představivosti a vede k snazšímu řešení problémů, které jsou nebo by mohly být prostorové povahy. Vizuální zobrazení je efektivní, protože velká část našeho myšlení má prostorový charakter (O´Looney, 2000). Zobrazení informace nám dovolí uchopit a udržet si větší množství informace, než při slovním vyjádření. Pokud například použijeme v mapě barevnou stupnici pro rozlišení oblastí v závislosti na procentu nezaměstnanosti, tak pozorovatel získá prostorovou informaci o oblastech s vysokou nezaměstnaností. Bez zrakového vjemu se nám stejné množství informací bude jevit pouze jako dlouhý seznam oblastí s popisy a procenty nezaměstnaných. Jak postupuje vývoj GIS od jednoduchých systémů sloužících k evidenci informací ke komplexním nástrojům pro zpracování a vyhodnocení informací, tak i v oblasti vizualizace informací se vyvíjejí jejich možnosti. Dnes již záleží jen na správné softwarové výbavě a schopnostech uživatele správně aplikovat zásady tematické kartografie. 2.2. Tematické mapy Proces rozhodování vyžaduje speciální druh informačních systémů, které se zabývají událostmi, činnostmi a objekty a také místy, kde se vyskytují. Právě požadavek lokalizace jevů a zobrazení vztahů a vazeb mezi jednotlivými prvky velmi dobře zajišťují GISy svou schopností rychlé tvorby tematických (=účelových) map. Za tematickou mapu označujeme každou mapu, která na topografickém podkladu (nezměněném či upravovaném) zvýrazňuje zvláštní téma a je určena ke zcela určitému vypovídacímu účelu. Přitom může mít jakékoli měřítko a zachycovat jakkoli malé nebo naopak velké území (Voženílek, 1999). Tematické mapy mohou vyjadřovat celou řadu charakteristik objektů a jevů: polohu, rozšíření, množství, trvalost, čas, směr pohybu, vlastnosti, vzájemné vztahy. V tematických mapách lze znázornit i hypotézy, možnosti, tendence a prognózy. Z hlediska užití slouží tematické mapy třem hlavním účelům: jako zdroj informací, jako komunikační jazyk jako prostředek prezentace výsledků. Tematické mapy jsou specifické svým obsahem. Vždy vypovídají jen o vybraných jevech, přičemž přehlednost a čitelnost mapy vyžadují, aby řada objektů byla sloučena a převedena na objekty vyššího řádu. Obecně geografický obsah tak slouží jako podklad (často bývá tištěn v tlumených tónech a odstínech) důležitý pro orientaci a topologii a na něj se vykresluje tematický obsah (např. unikátní biotopy). Pro potřeby kartografického znázornění je třeba mapovaná témata v průběhu zpracování geograficky, statisticky či jinak odborně upravit. Jde především o následující úpravy:

regionalizace - rozdělení území na regiony, generalizace - zdůraznění podstatného a vyloučení druhořadého (např. vodní sítě), separace - samostatné znázornění jednoho izolovaného prvku (např. lesů), hierarchizace - vyjádření stupně důležitosti a nadřazenosti jevů (např. průmyslových center), kvantifikace - převod kvalitativního vyjádření v kvantitativní (např. hustota dopravní sítě), převod kvantity ve kvalitu (např. orientace svahů), kontinualizace - záměna nespojitého znázornění spojitým (např. tlak vzduchu), . diskretizace - záměna spojitého znázornění nespojitým (např. střední výšky), anamorfóza - vyjádření vybraného ukazatele velikostí plochy území nebo vzdáleností od daného místa (např. příjmů obyvatelstva), záměna absolutních ukazatelů relativními (např. podíl jazykového zastoupení), změna dělení velikostních stupnic a počtu stupňů (např. hustota zalidnění) (Voženílek 2001). Na základě definovaných potřeb a zadaných požadavků je možno konstruovat: analytické

mapy - obsahují prvky tak, jak byly zjištěny v terénu nebo analytickým šetřením. Mají nezevšeobecněný nebo jen málo zevšeobecněný obsah, který přímo nevyjadřuje vzájemné vazby jednotlivých jevů. Jde především o mapy, které znázorňují pouze rozmístění objektů. Nejčastěji používají jedinou znázorňovací metodu. Příkladem analytické mapy je mapa sklonu svahů reliéfu, mapa srážek apod. komplexní

mapy - vyjadřují více jevů odlišného původu a charakteru příbuzného tématu. Mohou obsahovat řadu návazných jevů různých oborů. Je pro ně typická hierarchizace obsahu umožňující srovnání vzájemné důležitosti jak jednotlivých objektů téhož druhu, tak různých obsahových prvků mezi sebou. Používají většinou kombinace několika znázorňovacích metod. Jde o nejrozšířenější typ tematických map, neboť přinášejí při úspoře místa více informací než několik analytických map společeně. Komplexní mapou je například geologická mapa odkrytá. syntetické

mapy - jejich obsah je zobecněný, protože znázorňují více různých prvků nebo jevů v souhrnu, takže ukazují jejich souvislost nebo vztah. Syntetické mapy podávají složitější informace než mapy analytické nebo komplexní. Znázorňují syntézu více jevů jako novou kvalitu a tak množství jevů, které by komplexní mapu neúnosně přeplnily, nahradí nově definovaným jevem, jehož výskyt vymezí obvykle areálovými znaky. Uplatňují se hlavně při znázorňování výsledků regionalizace a typologie. Syntetickou mapou je například mapa přírodních krajin (Voženílek, 1998). Aby se z mapy daly vyčíst všechny informace, které poskytuje prostorové a tematické znázornění všech adekvátních podkladů, je nezbytně nutné, aby tvorba tematické mapy dodržovala všeobecné zásady tvorby map, tzn. aby respektovaly teoretické poznatky kartografické sémiologie, izomorfizmu a informatiky. Detailní popis všeobecných zásad tvorby tématických map podává Voženílek a Kaňok (1999). 2.3. Kartografické vyjadřovací prostředky

Podobně jako se lidská řeč zachycuje písmem, používá vlastní vyjadřovací prostředky i mapa. Hlavní kartografické vyjadřovací prostředky představují mapové značky. Jsou to grafické symboly, jejichž pomocí se na mapách znázorňuje poloha, druh a kvalitativní i kvantitativní charakteristiky objektů a jevů, které mají tvořit obsah mapy. Charakter těchto objektů a jevů může být konkrétní nebo abstraktní, spojitý (kontinua) nebo nespojitý (diskréta), statický nebo dynamický.

Obr. 3. Variabilita mapových značek (Monmonier, 1996) Mapové značky vytvářejí zvláštní druh obrázkového písma. Při použití jednotného systému mapových značek se stává mapa srozumitelnou na celém světě bez ohledu na jazykové bariéry. Kromě mapových značek se používají ještě další vyjadřovací prostředky - diagramy, barvy a písmo. Tab. 1. Použití kartografických prostředků pro podporu prvotního rozhodnutí I. (O´Looney, 2000) vyjadřovaný jev doporučený kartografický prostředek kvalitativní odlišnost tvar, textura nebo barva kvantitativní odlišnost velikost kvantitativní rozdíly šedá barevná škála nebo vyjádřené poměrem či intenzitou rozdílná saturace barev pohyb symbol mající hodnotu orientace Tab. 2. Použití kartografických prostředků pro podporu prvotního rozhodnutí II. (O´Looney, 2000) efektivní kombinace efektivní využití potenciální klamné využití nástrojů šedá škála a rozloha k zobrazení procenta lidí, kteří k zobrazení velikosti populace hlasovali v daném obvodu v oblasti body a velikost

k zobrazení počtu lidí v sousedství státních organizací nebo státního vybavení

k zobrazení density populace

linie a velikost

k zobrazení kapacity vodního potrubí

k zobrazení typů materiálu použitých na odlišných silnicích

textura linie linie a orientace linie a barva

k zobrazení rozdílů mezi vodotečí, kanálem a ostatním potrubím k zobrazení strmosti a orientace svahů k zobrazení

k zobrazení intensity využití nebo odtokové kapacity k zobrazení odtoku vody ze svahu k zobrazení kapacity liniových staveb

Bodové

značky. Z grafického hlediska tvoří bodové značky drobné obrazce. Bodové značky slouží ke znázorňování objektů, jejichž délku ani šířku nelze v měřítku mapy vyjádřit. Obvykle jde o diskréta. Podle tvaru a původu se rozlišují značky geometrické, symbolické, obrázkové a písmenové a číslicové. Kromě tvaru se mohou jednotlivé značky lišit velikostí, tloušťkou čáry, způsobem výplně, popř. orientací. Tyto charakteristiky lze navzájem kombinovat, což umožňuje bohatou kvantitativní a kvalitativní diferenciaci značky téhož tvaru. Liniové

značky. Z grafického hlediska tvoří liniové značky souvislé čáry (přímé, pravidelně tvarované, např. vlnovky), přerušované čáry (tečkované, čárkované, čerchované) a uspořádané sledy obrazců (kroužky, křížky, obdélníky). Jak čáry, tak i sledy obrazců mohou být jednoduché nebo vícenásobné a navzájem různě kombinované. Navíc je lze rozlišovat tloušťkou (stálá, proměnlivá), barvou a rozestupy dílčích prvků. U širších značek, připomínajících spíše stuhy, hraje roli i druh výplně (strukturou, barvou, rastrem). Za čárový prvek lze pokládat také styk různě vybarvených nebo rastrovaných ploch. Podle účelu se rozlišují čárové značky půdorysné, areálové, pohybové a izolinie. Plošné

značky. Plošné značky slouží ke znázorňování objektů a jevů rozložených na určité ploše (=areálu). Používají se buď samostatně, nebo ve spojení s čárovými značkami. Plošné značky omezené areálovými čarami znázorňují diskréta, značky omezené izoliniemi kontinua. Jednotlivé areály mohou být izolovány, dotýkat se nebo se navzájem překrývat. Jako vyjadřovací prostředky slouží barva, různé druhy rastrů a popis areálu. Rastr.

Rastr je způsob vyjádření kvalitativních a kvantitativních charakteristik plošných jevů pomocí pravidelně nebo nepravidelně rozmístěných bodových nebo liniových kartografických znaků (Voženílek, 1998). Slouží ke zvýraznění a vzájemnému kvalitativnímu nebo kvantitativnímu odlišení areálů. Rastr je možno dělit podle řady kritérií (geometrické povahy, rozmístění znaků, provedení, užití). Barva.

Barva má výjimečné postavení - je samostatným vyjadřovacím prostředkem a současně může být součástí všech ostatních. Barva mapu oživuje, zpřehledňuje a poskytuje jí možnosti odlišení; bez barvy se při stejném optickém zaplnění mapy dá vyjádřit daleko méně obsahu. Barvy dovolují omezit počet ostatních výrazových prostředků (vybarvováním bodových značek a diagramů), umožňují rozsáhlé překrývání areálů a mají i estetický význam. Barvu lze charakterizovat tónem, světlostí a sytostí.

Technologie GIS však také do kartografie přináší nový rozměr - multimédia. S jejich pomocí tak lze značně rozšířit tradiční kartografické postupy a ještě více přiblížit reprezentovaný jev (O´Looney, 2000). Přidává spojení obrazových a zvukových dat. V multimediálním zobrazení tak lze přehrávat charakteristický zvukový záznam z daného prostředí, pokud uživatel klikne do mapy. Přináší trojrozměrná zobrazení. Nabízí možnost průhledného vrstvení obrazu. Poskytuje volby, pomocí kterých lze určité oblasti udělat neurčité nebo mlhavé, a tím zvýraznit nedostatek jistoty v použitých datech. 2.4. Prezentace dat V rámci chápání pojmu podpora rozhodování v širším slova smyslu patří mezi sledované vlastnosti prostorově orientovaných informačních systémů schopnost data vhodně a efektivně vizualizovat, prezentovat a publikovat. V počátcích rozvoje technologie GIS to představovalo přípravu a tisk analogových map. Tento způsob řešení byl časově a finančně poměrně náročný a mapa ve svém výsledku představovala určité znehodnocení existujících dat. Za nedostatky se dá považovat neměnné měřítko a pevná míra generalizace, předdefinovaná legenda, potřeba mapy fyzicky „zdlouhavě“ posílat a snadno došlo k poškození mapy. S dalším rozvojem IT technologií došlo k rychlému nahrazení map analogových jejich elektronickými podobami. Každý GIS, včetně jednoduchých prohlížeček, dnes nabízí možnost exportu připravených mapových kompozic do několika standardizovaných grafických formátů. V případě tohoto řešení mizí finanční nároky na opakované tisky, počet kopií je takřka neomezený, data je možno velmi rychle poskytovat a prezentovat v rámci sítě internet. Dnes se stává naprostou samozřejmostí elektronickou mapu umístit na internetu a touto cestou ji zpřístupnit velkému množství lidí. Navíc pomocí jazyka DHTML, JavaScipt apod. je možno přidat prostorově zacílený doprovodný komentář nejen textového, ale grafického či zvukového formátu. Ale i tato cesta má své omezení, stále jde o statickou mapu s pevným měřítkem a neměnným mapovým obsahem a klasifikací. Technologií, která se snaží všechny výše uvedené nedostatky odstranit, je technologie mapových serverů. 2.4.1 Mapový server Mapový server (mapserver) je intra(inter)netová technologie, která umožňuje přístup k datům prostřednictvím internetu. Jedinečnost této služby spočívá v tom, že není třeba instalovat drahý a na obsluhu složitý GIS, ale stačí běžný osobní počítač s připojením k internetu standardní www prohlížeč (MS Internet Explorer, Mozilla, Opera). Funkčnost a vzhled aplikace vychází ze zvyklostí zavedených v konkrétním systému a z její definice pro jednotlivé skupiny uživatelů. Internet dává možnost publikování informací bez nutnosti poskytování zdrojových dat uživatelům. Toto „odstínění uživatele“ je pro něj výhodné, protože se nemusí zabývat různým formátem zdrojových dat a na druhé straně je zaručena právní ochrana zdrojových dat (naplnění autorských práv), protože se publikují pouze informace. Takže je znemožněno zneužití GIS produktů. Jednou z

předností tohoto řešení je i možnost propagace a provozování GIS na externích www stránkách a přístup k Vašim informacím i vzdáleně – z domova či z místa kdekoli ve světě. Stručný popis možností mapového serveru. Umožňuje

libovolně kombinovat souvisle zobrazená témata, kdy uživatel jednoduchým způsobem (pomocí zaškrtávacích políček) definuje to, na co se bude dívat. Při navolení více témat se uživatel nestará o to, na kterém objektu je informace umístěna. Xx Kliknutím informačním kurzorem kamkoliv do plochy se promítnou veškeré dostupné databázové položky dané lokality, které si uživatel předvolil. Intuitivní ovládání mapserveru je možno doplnit navigačním systémem, který lokality vyhledává podle názvu katastrálního území. Legenda interaktivně zobrazuje prvky, které jsou načteny v zájmovém okně. Výhodou tohoto přístupu je, že ve svých webových mapových aplikacích můžeme společně s vlastními daty a poskytovanými funkcemi použít jako podkladovou vrstvu také sdílené datové vrstvy ze vzdálených serverů a klient vůbec nemusí poznat, na kterém serveru jsou data fyzicky uložena(http://www.tmapy.cz). 2.4.2. Webové služby pro přenos dat Geodata jsou nejčastěji sdílena pomocí standardizovaných rozhraní a formátů. Existují dvě možnosti jak sdílená data dále předávat: buď jako obrázky, anebo jako prvky. Poslední dobou se v oblasti přenosu geodat po webu klade důraz na interoperabilitu geodat a dostávají se do popředí technologie konzorcia Open GIS: Web Map Service (WMS) - je rozhraní pro přenos vektorových i rastrových dat v rastrových formátech (např. PNG, GIF, JPEG). Tato služba funguje tak, že klient vyšle na server, který sdílí data, požadavek, ve kterém předává parametry pro tvorbu požadovaného obrázku (např. formát obrázku, kartografické zobrazení atd.), podle nichž server obrázek vygeneruje a pošle zpět klientovi. Web Feature Service (WFS) - je rozhraní pro přenos vektorových dat (včetně tributových) pomocí jazyka Geography Markup Language (GML). Tato služba funguje tak, že se data ve standardních vektorových formátech (např. shapefile) převádí do formátu GML (pokud v něm už nejsou) a pak se pomocí WFS transportují ke klientovi, kde se přes definované styly převedou do zobrazitelné podoby. V obou případech ale také platí, že zmíněný klient může být zároveň i serverem, jehož komponenta (mapový server) použije sdílená data (a to i z více serverů) k tvorbě dalších výstupů a pošle dále, tentokrát např. skutečnému klientovi (Talich, 2004). 2.4.3. Mapserver Minesotské university

Při volbě mapserveru je možno zvažovat několik faktorů, ale z pohledu efektivního zapojení do procesu mezi prioritní kritéria patří dostupnost řešení, náročnost na sestavení, cena a možnost uživatelského přizpůsobení. Kromě velkých komerčních řešení jako jsou ArcIMS či Autodesk Map Guide, jsou běžnému uživateli zcela dostupné řešení freeware. Za pozornost stojí zcela jistě open source projekt - MapServer - vyvíjený Universitou v Minesottě (USA) v rámci grantu NASA. Pro uživatele na celém světě, kteří ho využívají skutečně v širokém spektru aplikací, je rozhodně příjemnou skutečností, že nepotřebují vynakládat vysoké částky na pořízení mapového serveru, tak jak je to běžné u komerčních produktů. Přitom dnešní MapServer je velmi výkonnou aplikací poskytující dlouhou řadu funkcí pro vykreslování map v prostředí internetu. Je schopen pracovat jak v prostředí UNIXu (např. Linux), tak i Microsoft Windows. Základním vstupním vektorovým formátem systému je ESRI ShapeFile, z rastrových formátů lze volit mezi TIFF, GEOTIFF, JPG, GIF, ERDAS Image, ESRI Grid apod. Volitelně je možno přidat knihovny umožňující práci s databází ArcSDE, číst data ve vektorových formátech MapInfo, DGN, využívat databází PostgreSQL nebo Oracle pro uložení prostorových dat (www.t-mapy.cz). Je možné současně číst data z více souřadnicových systémů. To znamená, že může současně naráz zobrazovat data (vektorová, ale i rastry) pořízená v systému S-JTSK, S-42 nebo WGS-84. Výstupem MapServeru je rastrová mapa ve formátu GIF, PNG, JPG (pro internetové prohlížeče počítačů PC nebo kapesních počítačů) nebo WBMP (pro mobilní telefony podporující WAP). 2.5. Použitá a doporučená literatura Čapek, R. a kol. (1992): Geografická kartografie. Praha, SPN, 373s. Davis, D., E. (2000): GIS pro každého. Vytváříme mapy na počítači. Praha, Computer Press, 112s. Goodchild M., Parks, B.O., Steyaert, L. eds (1996): Environmental Modeling with GIS. Spatial Information Systems and Geostatistics. Oxford, Oxford University Press, 310s. Chou, Y-H. (1996): Exploring Spatial Analysis in Geographic Information Systems. Santa Fe, OnWord Press, 474 s. Hanna, K.C. (1999): GIS for landscape architects. Redlans, ESRI Press. 106 s.

O´Looney, J. (2000): Beyond Map. GIS and Decision Making in Local Government. Redlans, ESRI Press, 225 s. Talich, M. (2004): Webové služby a aplikace XML. INFORUM 2004: 10. konference o profesionálních informačních zdrojích. Praha, 25. – 27.5. 2004. Tomlinson, R. (2003): Thinking about GIS. Geographic Information Systém Planning for Managers. Redland, ESRI Press, 283 s. Tuček, J. (1998): Geografické informační systémy. Principy a praxe. Praha, Computer press. 424 s.

Voženílek, V. ed.(1996): Digitální data v informačních systémech. Vyškov, Antrium, 137 s. Voženílek, V.(1998): Geografické informační systémy I. Pojetí, historie, základní komponenty. Olomouc, Vydavatelství Univerzity Palackého, 173 s. Voženílek, V., Kaňok, J. (1999): Tvorba tematických map v GIS. 1.část. Geoinfo 4/99. Příloha., 185 s. Voženílek, V. (2001): Aplikovaná kartografie I - tematické mapy. Olomouc, Vydavatelství Univerzity Palackého, 168 s.

URL zdroje http://mapserver.gis.umn.edu http://interval.cz/ http://www.opengeospatial.org http://www.tmapy.cz

KAPITOLA 3 Programové prostředky

V této kapitole jsou přiblíženy dva významné systémy GIS a popsána jejich schopnost využívat a integrovat nástroje DSS. Systém IDRISI jako jediný GIS plně integruje nástroje DSS do svého rozhraní a platforma ESRI byla vybrána z důvodu jejího dominantní postavení v institucích státní správy. 3.1. ESRI produkty 3.1.1. Charakteristika systému ArcView GIS 3.x ArcView GIS 3.x je geografický informační systém, který patří do třídy tzv. desktop GIS . Jde tak o systém, který je orientován zejména na koncové uživatele, kterým umožní snadnou práci se všemi informacemi, které mají vztah k mapě. ArcView GIS 3.x je dokonale rozšiřitelný systém pro geografickou analýzu. Jeho analytické nadstavby umožňují pokročilým uživatelům i začátečníkům provádět celou řadu geografických analýz a řešit problémy reálného světa. Po zavolání příslušného rozšíření jsou běžně užívané funkce přístupné v rámci grafického uživatelského rozhraní, další funkce jsou dostupné prostřednictvím Avenue. Mezi hlavní rysy programu patří intuitivní grafické uživatelské prostředí, vytváření map pomocí symbolů, volba barevnosti, různé typy klasifikace dat, podpora jednoduchých i složitých dotazů na prostorová a tabulková data, podpora komunikace mezi aplikacemi (IAC), objektově orientovaný systém a nástroje pro vývoj aplikací a úpravu systému. Kromě obvyklých funkcí malých desktop geografických informačních systémů ArcView obsahuje celou řadu funkcí určených pro prostorové analýzy (např. překryvy a protínání ploch, vyhledání sousedících prvků a další). ARC/INFO 7.x ARC/INFO 7.x je profesionální geografický informační systém, který obsahuje všechny potřebné nástroje pro pořizování geografických dat, jejich správu, analýzu, modelování a publikování. Jeho georelační prostorový model podporuje správu grafických a tabelárních dat v jednom integrovaném prostředí. Podporuje většinu běžných standardů a norem z oblasti informačních technologií. Využívá nejmodernější technologie v oblasti klient/server, v transakčním zpracování grafiky i tabelárních dat, ve správě víceuživatelských prostředí, 3D modelování a v technologii komponentního software. Modulární stavba systému ArcInfo umožňuje dosažení maximální funkčnosti a výkonu v požadované oblasti. ArcGIS 9.x ArcGIS 9.x je integrovaný, škálovatelný a otevřený geografický informační systém, jehož výkonné nástroje pro editaci, analýzu a modelování spolu s bohatými možnostmi datových modelů a správy dat z něj činí nejkomplexnější GIS software na současném světovém trhu.

Skládá se ze tří klíčových částí, pokrývajících kompletní řešení GIS na jakékoliv úrovni: (i)

integrované sady aplikací GIS – ArcGIS Desktop, (ii) rozhraní pro správu geodatabáze v DBMS – ArcSDE, (iii) systém pro distribuci dat a služby GIS na internetu – ArcIMS. ArcGIS Desktop je sada integrovaných a navzájem spolupracujících softwarových aplikací ArcMap, ArcCatalog a ArcToolbox. Použitím těchto tří aplikací můžete provést jakoukoliv GIS úlohu, od jednoduché po složitou, včetně tvorby map, správy dat, geografické analýzy, editace dat a prostorových operací. ArcMap je centrální aplikace v ArcGIS Desktop. Je to GIS aplikace, použitelná pro všechny mapově orientované úlohy, včetně kartografie, prostorových analýz a editace dat. ArcCatalog pomáhá organizovat a spravovat všechna data. Obsahuje nástroje pro prohlížení a vyhledávání geografických informací, zaznamenávání a prohlížení metadat, rychlé prohlížení libovolných datových sad a vytváření schématu struktury geografických vrstev. ArcToolbox je aplikace obsahující mnoho nástrojů GIS pro prostorové operace. Tyto tři aplikace jsou k dispozici ve třech variantách lišících se funkčností a tvoří tak tři základní softwarové produkty ArcGIS Desktop: ArcView, ArcEditor a ArcInfo. ArcInfo.

Ze všech produktů rodiny ArcGIS je ArcInfo nejobsáhlejší a nejucelenější GIS. Obsahuje veškerou funkcionalitu ArcView a ArcEditoru a doplňuje je o další možnosti geoprocesingu a konverze dat. Tím se ArcInfo staví do role standardu v oblasti GIS. ArcInfo je kompletní systém pro tvorbu dat, aktualizaci, dotazování, mapování a analýzu. ArcInfo se skládá z ArcInfo Desktop a ArcInfo Workstation. ArcInfo Desktop v sobě zahrnuje veškerou funkcionalitu ArcEditoru a rozšiřuje ji o kompletní sadu nástrojů pro správu dat, analýzu a konverzi v prostředí aplikace ArcToolbox. Pomocí těchto funkcí lze převádět data do různých formátů, provádět generalizaci, agregaci, topologické operace, vytváření obalových zón, statistické výpočty a řadu dalších. Každý z těchto nástrojů má uživatelské rozhraní na bázi menu s průvodci na místech, kde je to vhodné. ArcInfo Desktop pracuje v prostředí operačních systémů Windows NT a Windows 2000. ArcInfo Workstation využívá klasické uživatelské rozhraní (ARC, ARCEDIT, ARCPLOT, a další). Kromě ArcInfo uživatelům dobře známého prostředí užívaného v nesčetných GIS aplikacích, ArcInfo Workstation nabízí především fundamentální a bezkonkurenční možnosti geoprocesingu. Pracuje v prostředí operačních systémů Windows NT, Windows 2000 a řadě UNIXových platforem. ArcEditor

disponuje veškerou funkčností ArcView a rozšiřuje jej o výkonné možnosti editace prvků ve víceuživatelském prostředí geodatabáze nebo coverage. Další vlastnosti zahrnují podporu víceuživatelské editace, verzování, uživatelských tříd prvků, k prvku vázaných anotací, kótování a práci s rastrem ve víceuživatelské geodatabázi. ArcEditor umožňuje vytvářet a

editovat všechny ESRI podporované vektorové datové formáty, tj. shapefile, coverage, personal (jednouživatelská) geodatabase a multiuser (víceuživatelská) geodatabase. ArcView je nejvýznamnější novou verzí v historii ArcView. Uchovává stejnou fukncionalitu ArcView GIS 3.x a přidává spoustu zlepšení vycházejících z přání uživatelů. Nové prvky zahrnují katalog pro prohlížení a správu dat, kartografické zobrazení on-the-fly, vytváření metadat, upravitelnost pomocí vestavěného VBA, nové editační nástroje, podporu statických anotací, rozšířené kartografické nástroje, přímý přístup k datům na internetu a mnohem víc (www.arcadata.cz). 3.1.2. Možnosti tvorby mapové symboliky ArcView GIS 3.x Z hlediska tvorby specifické symboliky jsou zde jistá úskalí, která limitují uživatelskou tvorbu. Symboly jsou spravovány prostřednictvím správce grafiky a jsou ukládány do souboru symbolů (=palet) s koncovkou AVP. Za zmínku stojí skutečnost, že jednotlivé typy symbolů nejsou ukládány zvlášť, ale pouze do jednoho souboru (název_palety.avp). Tento desktop nástroj plně využívá systémových fontů (písem). ArcView nemá vlastní editory symbolů, nicméně lze využít nástrojů od zkušenějších uživatelů. Na serveru ESRI lze najít k tomuto tématu dostatečné množství rozšíření a skriptů, které výrazně doplňují a obohacují tyto funkce. I tyto editory mají omezené možnosti. Pro tvorbu bodových značek lze opět využít výhod PostScriptových a TrueType fontů, nebo importovat rastrové obrázky. Tvorba symbolů v ArcView je pro běžného uživatele velmi problematická a širší možnosti využijí zkušenější uživatelé, kteří jsou schopni využít programovacího jazyka Avenue (Létal, 2002). ARC/INFO 7.x ARC/INFO obsahuje kvalitní editory všech typů prvků s dobrým uživatelským rozhraním, a lze rovněž využít možnosti importu rastrových obrázků. Editory jsou součástí modulu ARCPLOT. Vlastní kvalitní editory a podpora systémových fontů umožňuje tvorbu symboliky téměř bez omezení. Lokalizace základních typů symbolů je v souborech symbolů rozdělených do 4 typů (bodové, liniové, plošné symboly a text (anotace)). Tyto symboly lze umístit mimo kmenový adresář ARCEXE\SYMBOLS. Jednotlivé typy jsou rozlišeny koncovkou (nazev.lin, nazev.shp, nazev.mrk, nazev.txt). Je zde zachován i starší systém IGL fontů. Důležitá je rovněž podpora PostSciptových a TrueType fontů. ArcGIS 9.x-ArcMap Toto nové řešení je kombinací předchozích produktů a nabízí silné nástroje s kvalitním rozhraním pro všechny úrovně uživatelů. Soubory symbolů včetně definic doprovodných mapových prvků jsou ukládány do souboru s koncovkou STYLE. Podpora TrueType a PostScript je samozřejmostí bez dalšího definování. Symboly jsou spravovány manažerem mapových prvků (Style manager).

Tvorba symboliky je v tomto produktu dovedena takřka k dokonalosti. Opět jsou zde 3 typy editorů pro bodové, liniové a plošné prvky a možnost importu obrázků. Výhodou nového řešení je funkčnost tvorby a import/export style souborů bez omezení ve všech úrovních ArcGIS. Uživatelé pracující s ArcGIS sice disponují nepřeberným množstvím symbolů, přesto zde nejsou znaky a symboly všeobecně používané v našich mapových dílech. Na základě dlouhodobých zkušeností s uvedenými produkty lze konstatovat, že vývoj ESRI produktů zefektivňuje nejen tvorbu a správu prostorových dat, ale rozšiřuje také možnosti kartografické tvorby (Létal, 2002). Ve všech ESRI produktech je velmi kvalitně zajištěna realizace jednoduchých i složitých dotazů na prostorová a tabulková data. Vytváření map pomocí symbolů, volba barevnosti, různé typy klasifikace dat je zde otázkou několika kliknutí bez potřeby hlubších znalostí problematiky a struktury dat. 3.2. ESRI a nástroje podpory rozhodování 3.2.1. Makro jazyk Všechny popsané verze obsahují interní makrojazyk. V případě ArcView GIS 3.x se jedná o jazyk Avenue vycházející z programovacího jazyka VisualBasic, v případě ARC/INO jde o jazyk AML (Arc Macro Language). ArcGIS přichází s podporou standardního Visual Basicu a také zachovává podporu jazyku AML (ve své části ArcInfo Workstation). Pomocí těchto jazyků lze naprogramovat velké množství specifických funkcí pro chod systému a rovněž pro zlepšené a automatizované rozhodování (viz. případová studie). Řada těchto řešení je k nalezení a bezplatnému stažení na stránkách ESRI. Využití makro jazyku přináší možnost kdykoliv zopakovat výpočet s aktuálním nastavením parametrů. Také poskytuje možnost jednoduché změny faktoru a opětovné testování výpočtu. Tento způsob analýz označovaný jako scénáře nebo také analýzy typu „what-if“ jsou silným prostředkem při simulaci budoucího vývoje a chování analyzovaného systému. 3.2.2. Spatial Analyst & Model Builder Toto volitelné rozšíření přináší širokou škálu nástrojů pro prostorové modelování a analýzu a zahrnuje funkce jako je vytváření a správa rastrových dat, konverze vektorových témat na grid, analýzy povrchu, tvorby zón vzdáleností od prvků, určování blízkosti k prvkům, odvozování povrchu z hustoty prvků a analýzy dostupnosti místa či modelování terénu. Samozřejmostí je možnost provádět dotazy v rámci více rastrových témat, rovněž lze provádět lokální a zonální analýzy, reklasifikování rastrů a řadu dalších funkcí. Za velký přínos k lepšímu zachycení reality prostředí patří možnost váhových překryvů a analýz, kdy váhu lze přisoudit, jak celému faktoru, tak i jeho jednotlivým třídám. Možnost váhových analýz poskytuje profesionální verze ArcInfo již dlouho (např. Pechanec, Klimeš, 2004), ale integrace do Spatial Analystu přináší dostupnější ovládání a přehledné grafické prostředí. Model Builder je rozšiřující nástroj Spatial Analystu, který pomáhá vytvářet prostorový model zájmových oblastí. Model představuje sadu prostorových procesů, jako je tvorba bufferů,

jednoduchý či vážený „overlay“, které zajišťují zpracování úlohy. Rozsáhlé modely je možno vytvářet spojením několika jednodušších modelů dohromady. Prostorový model je zde reprezentován v podobě vývojového diagramu (flow-chart). Každý objekt zde představuje jednotlivou komponentu prostorové modelu. Obdélníky představují vstupní data, ovály představují funkce aplikované na vstupní data a obdélníky s oválnými rohy představují výstupní data, která jsou vytvořena v okamžiku spuštění modelu. Jednotlivé objekty jsou spojeny šipkami, které znázorňují jednotlivé vazby v modelu.

VSTUPNÍ DATA

FUNKCE

VÝSTUPNÍ DATA

Obr. 4.Vyjádření objektů vývojového diagramu v prostředí Model Builderu Model umožňuje opakované zpracování stejné úlohy pro jinou sadu vstupních dat, tvorbu alternativních scénářů, prostou změnou hodnoty parametru. Jednotlivé modely lze vzájemně kombinovat či spouštět pouze jejich části. Vše je řešeno v uživatelsky velmi příjemném grafickém prostředí, kde je podporována funkce drag and drop pro přidávání či manipulaci s objekty, výběr dostupných objektů listováním z nabídky apod. 3.2.3. MCDM Multi-Criteria Decision Making tool je extenze určená pro ArcView řady 3.x, která používá techniku multikriteriálních výběrů k nalezení vhodných ploch a rovněž poskytuje funkci nalezení cesty nejmenšího odporu (least-cost path). Program pochází od Christophera Pouliota a Jake Freiera a je možno ji stáhnout ze stránek společnosti ESRI. Extenze pro svou práci vyžaduje přítomnost Spatial Analystu. Po spuštění extenze je třeba definovat rozsah území a velikost pixelu výstupního rastru. Poté se nastavuje počet kritérií, které vstupují do analýzy. U každého kritéria se definuje, zda jde o vektorové nebo rastrové téma, a poté se nastavují jeho preference. U rastrového tématu jsou k dispozici dvě základní analýzy. První typ analýzy je založen na atributových vlastnostech, druhý typ vychází z vlastností reliéfu a pro svůj průběh vyžaduje přítomnost digitálního modelu území. V obou případech pak uživatel ručně definuje mezní hodnoty fuzzy množiny. Je možno definovat monotónně stoupající, monotónně klesající a symetrický průběh funkce.

Obr. 5. Nabídka nástroje MCDM pro rastrová témata V případě vektorové tématu se nabízejí tři možnosti analýzy: Boolean – tato volba dovoluje uživateli označit všechny prvky ve zvoleném tématu jako zcela vyhovující nebo zcela nevyhovující. Hodnota pixelů je po automatické konverzi buď 100 (zcela vyhovující) anebo 0 (zcela nevyhovující). Distance

– při aktivaci této volby je zvolené téma automaticky konvertováno do gridu, kde hodnota pixelu představuje vzdálenost od prvku v metrech. Atribute

rating – tato volba automaticky konvertuje téma do gridu na základě atributové položky definované uživatelem. Po zvolení metody uživatel opět definuje mezní hodnoty funkce. Po nadefinování všech kritérií je možno přidat váhu jednotlivým kritériím a definovat zábrany. Pak již dojde ke spuštění vlastního výpočtu. Výsledkem je grid vhodnosti, který je automaticky přidán do zobrazení. Tato extenze se hodí spíše pro jednodušší analýzy a vyžaduje řadu pomocných kroků v základním programu. Nicméně jde o jedinou funkční extenzi pro produkt ArcView GIS 3.x, která poskytuje možnost multikriteriálních výběrů. Tato extenze již ve verzi ArcGISu není podporována. 3.2.4. AHP Poměrně novým prvkem je AHP. Jde o nástroj, který do prostředí ArcGIS přináší metody analytického vícekriteriálního hierarchického procesu AHP (Analytic Hierarchy Process) pro řešení vícekriteriálního rozhodovacího problému. Vstupní data jsou vyžadována v podobě reklasifikovaných gridů a stupně významnosti se zadávají ručně s automatizovaným výpočtem váhy faktoru. 3.2.5. EMDS

Systém EMDS (Ecosystem Management Decision Support) je produkt SDSS, který vznikl na Pacific Nortwest Research Station americké Forests Service v Corvalise, stát Oregon, USA. EMDS integruje logický formalismus zdůvodněný na základě znalostní báze v prostředí GIS tak, aby se poskytla podpora pro rozhodování v hodnocení a posuzování krajiny z ekologického hlediska. Rozhodovací schéma EMDS je založené na bázi znalostí, která využívá fuzzy logiku, síťovou architekturu a objektový přístup. Základní architektura objektů znalostních bází EMDS dovoluje nárůst rozvoje závislých složitých znalostních údajů. Moderní ekologické metody dnes disponují matematickými modely, které charakterizují velmi specifické závislosti mezi stavy ekosystémů a procesy v nich působící. Avšak ekosystémové znalosti jsou v přírodě i kvalitativního charakteru. Nástroje fuzzy logiky významně rozšiřují schopnost pracovat s nekompletními informacemi, které najdeme v oblasti přírodních věd. Navržená sítová architektura znalostních bází EMDS dovoluje ohodnotit vliv chybějících informací a má schopnost tvořit závěry i s neúplnými informacemi. V současnosti je aktuální verzí EMDS verze 3.0, která zajišťuje kompatibilitu s ArcGIS řady 9.x a přináší nově navržený nástroj na rychlé prohlížení (hotlink browser tool), který urychluje práci a poskytuje grafické zobrazení báze znalostí pro charakteristiky krajiny, jež byly vybrány z témat určených pro analýzu. Internetové prezentace map je zabezpečována přes ArclMS (mapový server od ESRI). Stále rozšířenou verzí je i verze 2.0 určená pro ArcView řady 3.x, která se vyznačuje možností použití mnohonásobných GIS témat v jednoduchých analýzách, větší podporou rastrových formátů či automatickou tvorbou údajového katalogu. Systém EMDS se skládá ze tři hlavních částí: aplikační

nadstavba pro integraci EMDS do prostředí ArcView GIS, systém Assessment, vývojový systém NetWeaver, který je určen na tvorbu poznatkových bází. hodnotící

3.2.5.1. Aplikační nadstavba nad ArcView EMDS je rozšířením ArcView, které poskytuje systém objektů a metod pro procesy zpracování znalostních bází v GIS aplikacích. Umožňuje vytvořit katalog údajů, vybrat zájmové území, prohledat geografické atributy a vizualizovat výsledky analýz v podobě map, tabulek a grafů. Uživatel v prostředí EMDS konstruuje informační vrstvy, které zahrnují všechny GIS témata vstupující do hodnocení a vykonává jejich hodnocení. Výhody architektury EMDS pro krajinné analýzy: témata zahrnutá v hodnocení, vztahy mezi stavy a procesy ekosystému v bázi znalostí a zdroje údajů jsou plně stanovena uživatelem, který tak má možnost kontroly nad definicí problému, báze znalostí vyvinutá pro jednu oblast se lehce přizpůsobuje pro jinou oblast,

hodnotící požadavek může být stanoven obecně pro velký region a posléze se snadno upřesňuje pro specifický subregion. 3.2.5.2. Systém Assessment Hodnotící systém Assessment je grafické uživatelské rozhraní pro NetWeaver, které umožňuje uživatelům aplikace EMDS kontrolu nastavení a spouštění analýz, přímé editování bází poznatků, zobrazování map, tabulek a grafů a vyhodnocení stavu poznatkových bází a to ve vztahu k provedeným analýzám. Skládá se ze tří podsystémů (Reynolds, 1997): Analýzy – tento subsystém představuje rozhraní pro přístup k bázi znalostí. V jeho rámci se provádí analýza údajů, Manažer sběru údajů (Data acquisition manager – DAM) - vyhodnocuje informace a komplexnost údajů a zjišťuje vliv chybějících údajů pro hodnocení, Scénáře - je orientován na zkoumání dalších podmínek a ohodnocení jejich vlivu na stavy a procesy ekosystémů (jde o analýzu typu „co - když“).

Obr. 6. Nabídková obrazovka hodnotícího systému Assessment s vygenerovanou strukturou znalostní báze definované v prostředí NetWeaver 3.2.5.3. NetWeaver NetWeaver je příklad moderního prostředku na tvorbu znalostní báze v prostorově orientovaných aplikacích. Jde o systém vyvinutý pro prostředí Microsoft Windows, který poskytuje grafické prostředí, v kterém se konstruuje a hodnotí báze znalostí. Báze znalostí NetWeaveru využívají objektový přístup, který je tvoří velmi modulární, a proto se snáze vytvářejí a udržují. Navíc systém umožňuje interaktivní ladění v libovolné fázi tvorby báze poznatků. To podstatně urychluje proces vývoje. Fuzzy logika poskytuje výpočtové metody, které nevyžadují direktivní vyjádření. NetWeaver je 100 % objektově orientovaný systém. To znamená, že sítě a údajové linky jsou programovací objekty, které reprezentují anebo nahrazují objekty či pojmy reálného světa. Objekty se definují jako nositelé informace, které mají určitý stav. Jeden a ten samý objekt může na správu

reagovat v různém čase různě. Údajové linky typicky vyžadují údaje o reálných objektech, jako je např. věk a hodnocení lesního porostu. Sítě závislostí reprezentují více abstraktnější objekty, jako je např. popis vhodnosti biotopu pro jelení zvěř, které jsou hodnoceny jednoduchými abstraktními daty a pojmy. Podle toho, zda jsou objekty programované uživatelem nebo jsou předdefinované, rozlišujeme (Reynolds 1998): Objekty

programované uživatelem - sítě závislostí a datové linky, které jsou aplikačně závislé objekty NetWeavera a mají svoje stavy a chování, a oceňovací skupiny. Sítě

závislosti představují objekty, který jsou definované uživatelem, a reprezentují logický výraz o nějakém tématu zájmové oblasti, pro který je konstruovaná báze znalostí. Oceňovací

skupina představuje skupiny objektů, obyčejně závislé sítě, které jsou definované uživatelem na ulehčení hodnocení celých skupin naráz. Členové skupiny mohou, ale nemusí mít formálně definované logické vztahy mezi sebou. Datové

linky představují zajištění vstup údajů do báze znalostí. Vytváří tak základní elementy sítí a uživatel si je programuje sám. Reynolds (1998) rozlišuje dva druhy datových linků. Jednoduchý

datový link je zodpovědný za čtení jednoduchých údajů a tím umožňuje hodnocení. Na základě toho je považován za základní jednotkou sítě. Kalkulovaný

datový link se podílí na vlastnostech datových linků a sítí. Umožňuje ohodnotit údaje podobně jako jednoduchý link a navíc pomocí naprogramovaných matematických výrazů čte údaje z jednoho či více datových linků a vykoná jejich transformaci.

Obr. 7. Kalkulovaný datový link v prostředí NetWeaver

Objekty předdefinované - uzly a předdefinované skupiny objektů. Tyto objekty však mohou být organizované do jednotné báze znalostí, pro kterou můžeme vyvodit použitelné závěry tehdy, jestli mezi nimi dokážeme specifikovat logické anebo matematické závislosti. Uzly

jsou předdefinované objekty systému, které mají také svůj stav a chovaní. Jejich funkcí je definovat logické a matematické závislosti mezi specifickými objekty problému vytvářenými uživatelem. Příklady takových objektů jsou uzly AND a OR, které jsou jednoducho vložené do hierarchie závislé sítě. Logické uzly, tak jako násobení, dělení, sčítání apod. jsou používané na konstrukci matematických výrazů pro kalkulované datové linky anebo pro porovnávací uzly. Předdefinované

skupiny objektů na speciální účely patří například přepínače, porovnávací a fuzzy uzly. Konstrukce báze znalostí v NetWeaver představuje definování objektů zájmu v doméně problému a logických anebo matematických závislostí mezi těmito objekty (Reynolds, 1998). Báze znalostí v prostředí NetWeavera je jednoduchá, ale každá z nich může být propojená s libovolným počtem jiných hierarchií. Toto propojení mezi hierarchiemi je zajištěné topologií sítě, která poskytuje mechanizmus pro hodnocení komplexních závislostí mezi objekty zájmu z reálného světa. Z pohledu programování je důležité, že objekty se dají opakovaně použít. To znamená, že pokud máme už jednou vytvořený objekt pro použití v určité poznatkové bázi, může být tento objekt použitý opakovaně jednoduchým odvoláním se na něj. Prakticky to znamená, že tvůrce báze znalostí pouze jednou objekt definuje, a potom se může na tento objekt vícekrát odvolat. NetWeaver umožňuje pouze tvorbu znalostních bází. Jejich využití umožňuje systém EMDS. 3.3. Systém IDRISI 3.3.1. Charakteristika systému IDRISI je rastrově orientovaný geografický informační systém vyvinutý univerzitním týmem Clark University ve Worcestru v USA. Představuje rozsáhlou aplikaci koncipovanou především pro výuku GISu. Koncepčně má systém IDRISI modulární skladbu (obsahuje přes 130 programových modulů), která je ovládána grafickým uživatelským rozhraním. Základní komunikační prostředky IDRISI s operačním systémem jsou prostředky pracovního prostředí. Prostředky pro práci se soubory obsahují utility pro zkoumání, řízení, import a export souborů. Prostředky pro konverzi zahrnují širokou škálu známých formátů a systémů. Zobrazovací prostředky plně využívají funkčnost operačního systému Windows a dovolují vytváření mapových kompozic kombinováním obsahu různých souborů i s přípravou výstupu pro tisk. Systém IDRISI, ačkoliv je primárně orientován na modely rastrové, podporuje i práci, včetně editace, s modely vektorovými. Analytické prostředky obsahují podskupinu prostředků pro geografické, statistické analýzy, analýzy obrazů, analýzy pro podporu rozhodování a analýzy změn a časových sérií. V rámci geografických analýz jsou k dispozici prostředky pro dotazování databáze a překrytí informačních vrstev, matematické operátory (mapová algebra), vzdálenostní operátory včetně analýz oceněných a

anizotropických vzdáleností a kontextové operátory obsahující převážně prostředky pro analýzy povrchů. Podskupina statistických analýz poskytuje prostředky pro prostorové i tradiční neprostorové techniky (Židek et al, 2001). Kromě plných funkcí GIS IDRISI nabízí komplexní a velmi bohaté prostředky pro analýzu obrazů, obzvlášť z DPZ, které jsou na úrovni komerčních profesionálních systémů pro zpracování obrazu. K dispozici jsou prostředky pro korekce obrazů, vylepšování obrazů, tvorbu signatur, klasifikaci s klasickými i novějšími statistickými přístupy i prostředky pro odhad přesností klasifikace. K dispozici jsou také prostředky pro transformaci obrazů, zvláště výpočet vegetačních indexů a analýzu hlavních komponentů. Prostředky na přeformátování umožňují především pracovat s prostorovými parametry, měnit mapové projekce, transformovat souřadnicový systém a převzorkovat údaje, konvertovat typ proměnných a formát zápisu i konvertovat reprezentace rastr/vektor mezi sebou. Přes relativní složitost těchto operací je systém uživatelsky snadno ovladatelný (Židek et al, 2001). 3.3.2. Speciální rysy systému IDRISI vyniká svou pedagogickou hodnotu. Ta je dána především průhlednou metodickou strukturou systému. Jednotlivé operace jsou konstruovány jako samostatně spustitelné moduly (sdružené do nabídky), které je při řešení určité úlohy libovolně kombinovat. K úspěšnému výsledku je však nutno vědět, jakou operaci který modul vykonává, proč se spouští a jaká by měla být další návaznost operací. Tímto způsobem lze porozumět celkové koncepci geoinformačního systému lépe, než by bylo možno v případech složitěji komponovaných komerčních systémů, které vykonávají řadu operací automatizovaně a nevyžadují od uživatele hlubší znalosti. Na druhou stranu tato koncepce systému není příliš vhodná pro nasazení v běžné praxi. Přestože jsou k dispozici všechny nástroje a technologie na stejně vysoké a mnohdy i vyšší úrovni než u komerčních GIS systémy, je tato rozdrobenost úkonů uživatelsky méně příznivá. Z tohoto plyne převládající použití systému IDRISI v běžné praxi jako doplňujícího GIS nástroje, určeného pro pokročilejší analýzy. V takovém případě je to doplněk více než kvalitní a je možno plně využít všech jeho funkcí. Toto postavení podporuje i velmi kvalitní možnost importu/exportu do velkého množstvím vektorových a rastrových formátů (Židek et al, 2001). 3.3.3. Možnosti tvorby mapové symboliky Pro práci s mapovým oknem IDRISI disponuje velmi kvalitním zobrazovačem mapových vrstev. Ten umožňuje všechny standardní funkce pro tvorbu mapové kompozice a přináší i něco a navíc a to v podobě funkce „zatuhnutí“ obrazu – tedy možnost uchovaní výsledné mapové kompozice. IDRISI nabízí širokou paletu rastrových výplní, které je možno i upravovat. Podporuje však také tvorbu a editaci vektorových symbolů. Ty je možno sdružit do tzv. palet a ty samozřejmě volně přenášet mezi instalacemi. Nedisponuje však možností importu rastrových obrázků. 3.4. IDRISI a nástroje podpory rozhodování

IDRISI je velmi účinným nástrojem pro podporu rozhodování, zejména pro analýzu rozhodovací strategie a pro management v podmínkách nejistoty. Analýza rozhodovací strategie obsahuje operace umožňující multikriteriální (Multi-Criteria) a mnohoúčelová (Multi-Objective) rozhodování. Pro management v podmínkách nejistoty (Uncertanity Management) lze brát v úvahu míru nejistoty, která existuje prakticky ve všech rozhodovacích procesech. Systém zahrnuje také speciální prostředky pro monitorování prostředí a pro správu přírodních zdrojů, např. analýzu časových změn, podporu rozhodování, analýzu a simulační modelování. 3.4.1. Makro jazyk Systém IDRISI poskytuje několik způsobů jako spouštět analytické nástroje. Jednotlivé příkazy je možno vyvolávat z kontextové nabídky, která představuje tématické sdružení příkazů. Další možností je využít ikonové lišty anebo příkazového řádku. Prostorovou analýzu lze také automatizovat a zrychlit pomocí interního makro jazyka (Idrisi Macro Language - IML). Jde o ASCII soubor, který obsahuje seznam programů a jejich parametrů, které se mají při zpracování použít. Příslušné instrukce lze sekvenčně seřadit a uložit do ASCII souboru s příponou IML. Makro se pak spouští příkazem Run Macro. Přínosem maker je skutečnost, že lze velmi rychle vytvářet výstupy odpovídající změněným podmínkám/parametrům na vstupu. Tvorba a používání klasického makra však často působí potíže uživatelům, kteří nejsou seznámeni s postupy sekvenčního programování, a ti pak tento nástroj ke své škodě opomíjejí. (Židek, 2004a). 3.4.2. Makro-Modeler Makro-Modeler je grafické modelovací prostředí, kombinující snadnost používání s efektivitou maker. Umožňuje tvorbu a spouštění modelů složených z řady na sebe navazujících kroků. Kromě služeb pro dávkové zpracování představuje také nástroj pro dynamické modelování. To je založeno na skutečnosti, že využívá výstup jedné iterace modelu jako vstup do další iterace. Model zpracování prostorových dat v IDRISI se skládá ze tří základních typů. Datové prvky zahrnují rastrové a vektorové vrstvy, soubory atributových hodnot, a skupinové soubory (rastrové skupinové soubory a soubory časových sérií). Speciální roli při dávkovém zpracování má zvláštní typ skupinového souboru, tzv. „dynamická skupina“ (DynaGroup). Datové prvky lze vybírat a umísťovat je do pracovního prostoru modelu pomocí ikon na nástrojové liště nebo pomocí volby z příslušné nabídky. Jména výstupních datových prvků lze změnit po kliknutí pravým tlačítkem myši.

RASTROVÉ TÉMA

VEKTOROVÉ TÉMA

POPISNÁ HODNOTA

Obr. 8. Reprezentace základních datových prvků v prostředí MakroModeleru

Příkazové

prvky zahrnují moduly a submodely. U modulů se jedná o standardní analytické moduly, jako např. OVERLAY a SCALAR. Submodely jsou uživatelem vytvořené modely, které byly uloženy způsobem, který jim umožňuje fungovat jako nové začlenit příkazové prvky do modelu. Po kliknutí pravým tlačítkem myši na příkazový prvek se zobrazí dialogové okno s tabulkou vlastností, tj. parametry a možnostmi, které jsou potřebné pro spuštění operace. V případě alternativ lze zobrazit nabídku pravým tlačítkem myši a výběr potvrdit levým tlačítkem. Numerické a textové parametry se vepisují do odpovídajících políček. Spojovací

linky definují posloupnost zpracování. Spojovací ikona (šipka) na nástrojové liště umožňuje nastavit základní typy propojení mezi daty a příkazovými prvky. Po kliknutí na tuto ikonu lze nadstavit spojení mezi výchozím prvkem a prvkem návazným. Pro dynamické modelování existuje zvláštní propojení, tzv. dynamická linka (DynaLink). Ta poskytuje zpětnovazební smyčku pro případy, kdy výstupy procesu slouží jako vstupy v následných iteracích. Po spuštění makra se zvýrazňují zelenou barvou ty příkazové prvky, které jsou právě v činnosti. Po ukončení procesu se automaticky zobrazí výsledek. Vytvořený model lze uložit pro případ revize nebo dalšího zpracování. Kromě toho lze každý model uložit také jako submodel. Takový submodel lze pak využívat jako příkazový prvek (Židek, 2004 b). 3.4.3. Speciální nástroje pro podporu rozhodování IDRISI disponuje samostatnou skupinou příkazů přímo určených pro podporu rozhodování. Jsou orientovány především do oblasti multidestinátní a multikriteriální problematiky a na problémy posouzení a zohlednění neurčitosti v rozhodovacím procesu. Kromě toho však využívá i moduly z jiných nabídek. Uživatel může pracovat s ucelenou sadou nástrojů, které dobře komunikují s datovými strukturami IDRISI, k dispozici je vhodné uživatelské prostředí sjednocené s celým GIS prostředím pro všechny doplňující činnosti – definování faktorů, přiřazování vah, standardizaci, možnost programovat pomocí maker apod. Komplex je doplněný nástroji pro analýzu chyb a rizik a řízení nejistoty. Mezi nejvýznamnější moduly patří následující (Eastmann 1999, (Židek et al, 2001): modul

WEIGHT patří k těm nejvýznamnějším nástrojům. Počítá nejlépe vyhovující soubor vah výpočtem eigenvektoru z párové reciproční porovnávací matice, ve které každý faktor multikriteriálního hodnocení je porovnáván se všemi ostatními faktory. modul

MCE počítá obraz multikriteriálního hodnocení buď na základě booleovského průniku (Boolean Intersection), anebo vážené lineární kombinace (WLC - Weighted Linear Combination), anebo na základě uspořádaného váženého průměrování (OW A - Ordered Weighted Average) faktorových obrazů. Při použití MCE je každý obraz faktorů násoben jejich váhami a výsledky jsou sumarizovány. OWA také pracuje se standardizovanými faktorovými obrazy a je jednou z

variant MCE. Bere v úvahu riziko spojené s rozhodnutím a stupeň kompenzace související s proměnnými v analýze. V obou případech mohou být aplikovány booleovské mapy zábran, které umožní v závěrečné analýze vymezit uvažované plochy. Závěrem je možno použít tvrdou booleovskou analýzu s použitím booleovských map faktorů, aby se došlo k jednoznačnému výsledku. modul

RANK seřazuje buňky v rastrovém obrazu. Uzlové body mohou být volitelně řešeny s využitím pořadí ve druhém obrazu. Obě pořadí - primární i sekundární - mohou být vzestupná nebo sestupná. Výsledek této analýzy lze použít v optimalizačních problémech řešených pomocí modulu RECLASS při jednoúčelovém rozhodování nebo MOLA při víceúčelovém rozhodování. modul

MOLA je interakční rutina pro multidestinátní alokaci ploch. Vstupními mapami jsou uspořádané mapy podmíněné lokalizace (vhodnosti), které je možno vytvořit pomocí MCE a RANK. Procedura využívá k řešení problémů rozhodovací heuristiku a je vhodná k použití s velkými datovými soubory. Váhy cílů jsou stanoveny uživatelem. modul

STANDARD konvertuje hodnoty obrazu na hodnoty standardizovaných záznamů. Taková standardizace je jednou z možností standardizace multikriteriálních obrazů do známé škály před převodem do rozsahu byte hodnot pro následné použití v MCE a MDCHOICE. modul

COUNT počítá obraz frekvencí relativní pravděpodobnosti odvozený ze sady vstupních booleovských obrazů. Pravděpodobnost je založena na výskytu nenulových hodnot ve více obrazech. modul

MDCHOICE řeší konflikty mezi protichůdnými cíli procedurou vícenásobných ideálních bodů. Osy ve vícerozměrném rozhodovacím prostoru mohou mít rozdílnou váhu a pro každou z nich může být nastavená minimální vhodnost. Vstupní mapy mohou být standardizovány buď pomocí STANDARD, nebo histogramovou ekvalizací. Systém dále disponuje moduly, které se používají k hodnocení a manipulaci s chybami v geografických analýzách. Např. BA_VES, který hodnotí Bayesův teorém či BELIEF hodnotící stupeň významnosti s jakým výskyt poskytuje přímou podporu pro hypotézu a úroveň, po kterou tento výskyt nepopírá věrohodnost. Z hlediska typu prostorového rozhodovacího problému lze prostředky IDRISI použít v následujících případech. Řešení více ne-konfliktních cílů (hierarchická kombinace) - Pro řešení takových problémů slouží modul MCE a výsledkem je mapa vhodnosti, na základě které je možné vykonat rozhodnutí. Hierarchii (relativní váhy) pro jednotlivé cíle je možné stanovit modulem WEIGHT, který používá proces párového porovnaní hierarchické analýzy (analytical hierarchy process). Stejně tak s ním můžeme stanovit váhy pro jednotlivé faktory, které jsou reprezentované faktorovými mapami a které jsou podkladem pro vytvoření map vhodnosti pro každý

sledovaný cíl. Kromě nich jsou podkladem i omezení, které mají formu booleanovských map. Na vytvoření faktorových map slouží různé analytické procedury, jejichž charakter je závislý od povahy faktoru. Prioritní řešení konfliktních (vzájemně si konkurujících) cílů - Na řešení takto formulovaných problémů se dají využít už výše vzpomenuté nástroje, s tím, že plochy v hierarchii výše postavených cílů jsou postupně odstraňovány z dalšího procesu řešení (za využití modulu OVERLAY). Konf1iktní řešení vzájemně si konkurujících cílů - V tomto případě se přednostně využívá modul MOLA, který na základě informací uložených v sadě map vhodnosti (jedna mapa pro každý cíl), přiřadí relativní váhy každému z uvažovaných cílů jako i plochy, které mají být alokované, aby se naplnily požadavky každého cíle. MOLA určí kompromisní řešení maximalizující vhodnost území (při uživatelem zadané plošné toleranci) pro každý cíl s udanými váhami důležitosti. Jde o iterační způsob reklasifikace map vhodnosti metodou minimální vzdálenosti k ideálním bodům, bodům charakterizujícím nejvyšší vhodnost pro splnění konkrétního konfliktního cíle. 3.5. Použitá a doporučená literatura Eastman, J.R., McKendry, J. E., Fulk, M. A. (1995): Change and Time series analysis. Explorations in Geographic Information System Technology. Volume 1. Second edition. Geneva, United Nations Institute for Traning and Research.121s. Eastman, J.R., Kyem, P.A.K., Toledano, J., Jin, W. (1995): GIS and Decision making. Explorations in Geographic Information System Technology. Volume 4. Geneva, United Nations Institute for Traning and Research.128s. Eastman, J.R. (1997): IDRISI, Users’s Guide. Clark University, Worcester. On-line manuál. Eastman, J.R. (2003): IDRISI Kilimanjaro Help System. Clark University, Worcester. On-line manuál. Esri (1994): Advanced Arc/Info - Version 7. Educational services. Redlans, ESRI Inc., nestr. Esri (1995): Using GRID with Arc/Info. Educational services. Redlans, ESRI Inc., nestr. Esri (1996a): ArcView GIS. The Geographic Information System for Everyone. Redlans, ESRI Inc., 340 s. Esri (1996b): Arcview Spatial analyst. Advanced Spatial Analysis Using Raster and vector Data. Redlans, ESRI Inc., 147 s. Esri (1996c): Avenue. Customization and Application Development for ArcView GIS. Redlans, ESRI Inc., 240 s. Esri (1997): Arcview 3D analyst. 3D Surface, Creation, Visualization and Analyst. Redlans, ESRI Inc., 118 s.

Esri (2000): Model Builder for ArcView Spatial Analyst. Redland, ESRI Press, 182 s. Horáková, B. (1999): Nový Idrisi 32 a Carta Linx1.1. Geoinfo, roč.VI, č.2, s.29-30. Keenan, P. (2001): Spatial Decision Support Systems. IS World Special Decision Support Systems Research Web Site http://www.isworld.org/dss/index.htm Kvizdová, J. (2002): Využitie GIS, materiálov DPZ a SDSS při identifikácii stavu lesa plniaceho určité funkcie. [Diplomová práca]. Technická univerzita vo Zvolene. Lesnícka fakulta; Katedra hospodárskej úpravy lesov a geodézie. Zvolen: LF TU, 48s. Lang, L. (1998): Managing Natural Resources with GIS, Redlans, ESRI Inc., 117 s. Létal, A. (2002): Tvorba mapové symboliky v ESRI produktech. 11. konference uživatelů ESRI a ERDAS produktů v ČR. Sborník příspěvků. Praha, Kongresové centrum. 31.10 -1.11.2002 Mitchell, A. (1999): The ESRI guide to GIS Analysis. Geographic pattern & relatioships. Redlans, ESRI Inc., 182 s. Pechanec, V., Klimeš, J. (2004): Model náchylnosti území k sesouvání pro CHKO Bílé Karpaty. In: Engel, Z., Křížek, M. eds. (2004): Stav geomorfologických výzkumů v roce 2004. Geomorfologický sborník 3. Sborník prací z mezinárodního semináře. Praha, Česká asociace geomorfologů, 60 s. Power, D.J. et all.: Decision support systems resourses – http://www.dssresourses.com Reynolds, K.M.(1999a): EMDS User Guide (Version 2.0): Knowledge-based Decision Support for Ecological Assessment. Gen.Tech.Rep. PNW-GTR-XX. Portland, OR: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Pacific Northwest Research Station. Reynolds, K.M.(1999b): NetWeaver for EMDS users guide (Version 1.0). Knowledge base development system. Gen.Tech.Rep. PNW-GTR-XX. Portland, OR: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Pacific Northwest Research Station. Takáčová, E. (2001): Tvorba a využitie bázy znalostí vo väzbe na GIS. [Diplomová práca]. Technická univerzita vo Zvolene. Lesnícka fakulta; Katedra hospodárskej úpravy lesov a geodézie. Zvolen: LF TU, 44 s. Tuček, J. (1998): Geografické informační systémy. Principy a praxe. Praha, Computer press. 424 s. Tuček, J., Sitko, R. (2000): Systémy pre podporu priestorového rozhodovania. Příloha Geoinfa. Geoinfo, roč.VII, č.6, 20 s. Tuček, J., Takáčová, E. (2002): Hodnotenie depozícii územia znečisťujúcimi látkami s využitím bázy znalostí a GIS. Zvolen, Acta Facultatis Forestalis, s. 113-129. Voženílek, V. ed.(1998): Integrace prostorových dat. Sborník příspěvků, Olomouc, Vydavatelství Univerzity Palackého, 310 s.

Židek, V.(2001a): Základy praktické práce v GIS. Návody ke cvičením v prostředí geoinformačního systému IDRISI pro Windows. Brno, MZLU, 191 s. Židek, V.(2001b): Analýza v GIS a zpracování dat DPZ pro pokročilé. Návody ke cvičením v prostředí geoinformačního systému IDRISI pro Windows. Brno, MZLU, 107 s. Židek, V.(2004 a): Alternativní scénáře: Co se stane, když …Ústní sdělení na 5.setkání uživatelů systému IDRISI v Ćeské a Slovenské republice. Brno, MZLU. Březen 2004 Židek, V. (2004 b): Interakční modelování v grafickém prostředí IMM. Informační systémy pro zemědělství, lesnictví a rozvoj venkova. Sborník abstraktů z X. ročníku mezinárodní konference v Seči u Chrudimi, 20.21.4.2004. Praha: Help Service - Education, s.r.o., s. 42.

URL zdroje http://www.arcdata.cz http://www.clarklabs.org http://www.esri.com http://www.tmapy.cz

KAPITOLA 4 Identifikace a prostorová lokalizace ploch s nízkou retencí na malých povodích (případová studie prostorového rozhodování)

Na základě podrobné analýzy programových prostředků a řadu případových studií uváděných v literatuře a internetu se GIS jeví jako nástroj, který má své místo v prostorově orientovaných rozhodovacích procesech. Avšak o jeho skutečných schopnostech a kvalitách rozhoduje praktická použitelnost při řešení konkrétního problému v reálném prostředí a čase. Následující případová studie ukazuje míru a způsob zapojení GISu, včetně integrace DSS nástroje, do procesu plánování a posuzování krajinotvorných opatření za účelem zvýšení retenční schopnosti krajiny. 4.1. Úvod V posledních letech sužuje oblast České republiky řada extremních hydrologických jevů. Ty vznikají jako následek zrychleného povrchového odtoku vody z krajiny, který je způsoben stále se zvyšujícím výskytem ploch s nízkou až kriticky nízkou retenční schopností. Tyto plochy se objevují ve stále rostoucí míře jako důsledek snížené diversity a narušení krajinné struktury v rámci povodí. Klimatické a ostatní fyzickogeografické charakteristiky území (tzv. primární – přírodní krajinná struktura), ekologická stabilita a organizace půdního fondu (land use neboli tzv. druhotná – sekundární krajinná struktura), způsoby hospodaření a zájmy (mj. ochranářské – tzv. terciérní krajinná struktura) výrazně ovlivňují ve své vzájemné interakci vodohospodářské funkce krajiny (Kolejka, 2005). Ty spočívají především v zabezpečení trvalosti a vydatnosti vodních zdrojů (především intercepcí vertikálních a horizontálních srážek a akumulací povrchové vody v povodí), ve snižování rozkolísanosti průtoků (retardací a retencí povrchového odtoku a vyrovnáváním celkového odtoku z povodí) a zlepšování kvality odtokové vody (Zelený 1973 in Cudlín, 1998). Každá krajina tak vstupuje do hydrologických procesů podílem odpovídajícím její rozloze, poloze na povodí, tvaru a vlastnostem té části půdního profilu, která je v bezprostředním kontaktu s odtokovou hladinou (Mimrová, 1998). Chceme-li v rámci krajinných úprav navrhovat změnu struktury využívání, která by vedla ke zvýšení retenční schopnosti povodí, je nutno posuzovat nejen procentuální zastoupení jednotlivých forem využití krajiny, ale také jejich prostorové rozložení, tvar a orientaci segmentů s přihlédnutím k fyzickogeografickým poměrům v povodí. Teprve poté je možno volit vhodná strukturovaná opatření. Jednou z možných cest, která se dnes nabízejí, je využití technologie GIS pro komplexní hodnocení krajiny a simulaci efektu navrhovaných opatření. GIS představuje velmi silný nástroj pro posouzení stavu a tvorbu alternativních scénářů, který spolu s integrovanou znalostní databází vytváří velmi silný nástroj pro podporu procesu rozhodování a výběru vhodného místa a typu opatření. 4.2. Vymezení základních pojmů Podmínkou zachování vyrovnaného stavu vody v krajině je její kontinuální oběh. Vhodnou jednotkou pro studium hydrologického cyklu v krajině je malé povodí (Hrádek, 1995), neboť je z něj odváděna povrchově i podzemně odtékající srážková voda a jeho topografická rozvodnice je identifikovatelná. Malým povodím rozumíme povodí s plochou, při níž se na utváření odtoku v plné míře uplatňuje charakter povodí, především jeho geofyzikální vlastnosti a způsob obhospodařování, a jeho vliv není tedy potlačen charakteristikami průtočné kapacity koryta (Krešl, 1997). Použitý pojem "retenční schopnost krajiny" vychází z definice Soukupa a Hrádka (1999), kteří pod ní rozumějí dočasné zadržení vody na vegetaci a objektech v povodí, zadržení vody v pokryvné

vrstvě povrchu půdy, v půdě, mikrodepresích, poldrech a nádržích v tzv. bezodtokové fázi srážkoodtokového procesu. 4.2.1. Vliv krajinných segmentů na retenční schopnosti povodí Lesní porosty. Lesní porosty plní významnou vodohospodářskou funkci. Dle rajonizace lesů ČR (Krečmer, 1994 in Černohous et Šach, 1998) kategorie lesů vodohospodářsky významných tvoří 27,6 % celkové plochy lesů v ČR. Jsou to vyhlášené chráněné oblasti přirozené akumulace povrchových vod - CHOPAV (16 %) a lesy v pásmech hygienické ochrany – PHO (9,6 %) (Černohous et Šach, 1998). Vodohospodářské funkce lesních porostů spočívají především v zabezpečování trvalosti a vydatnosti vodních zdrojů, ve snižování rozkolísanosti průtoků (retardací a retencí, akumulací odtoku) a zlepšování kvality odtokové vody (Zelený, 1968 in Cudlín, 1998). Vyhláška č. 83/1996 Sb. definuje dílčí vodohospodářské funkce lesa: vodoochranná

(zajišťuje jakost vody, ochranu před znečištěním erozními splachy) (brání vzniku povrchového odtoku) infiltrační (podmiňuje maximální infiltraci srážkové vody do půdy) retenční (tlumí extrémní odtoky z malých povodí) desukční (odčerpává přebytečnou vodu z půdy) srážkotvorná (zachycuje horizontální srážky). protierozní

Na plnění vodohospodářské funkce lesa se podílí zejména složka vegetace a hydrofyzikální vlastnosti půdy. Vegetační

kryt se uplatňuje při zadržování a změně rychlosti povrchového odtoku, a to především odpařováním vody zpět do atmosféry a evapotranspirací korun (Krečmer, 1952 in Cudlín et al., 1998). Důležité přitom je, že les vypařuje vodu, kterou nasává kořeny stromů z poměrně hlubokých půdních horizontů. Vysoká infiltrační schopnost lesních půd je dána velmi dobrým provzdušněním díky propojenosti kořenového systému s půdními živočichy a půdou. Póry zabírají v průměrů asi polovinu půdního objemu. Navíc vysoká vrstva humusových horizontů pod kvalitními lesními porosty téměř vylučují pravděpodobnost povrchového odtoku (Cudlín et al., 1998). Složku vegetace, a zprostředkovaně i půdu, lze prostřednictvím hospodářských opatření ovlivňovat, např. volbou druhové skladby, úpravou zastoupení věkových tříd, změnou hustoty porostů, postupem obnovy lesních porostů, technologií těžby a soustřeďováním dřeva, přípravou plochy na výsadbu, opatřením lesnických meliorací apod. (Černohous et Šach, 1998). Jejich vliv na hydrologické funkce povodí byl popsán v řadě prací (např. Černohous et Šach, 1998; Jařabáč et Chlebek, 1998). Odlesnění. Vytěžení dřeva a změny ve využívání půdy měly za následek zvýšení kulminačních průtoků (Flavell, 1982 in Cudlín et al., 1999). To platí pro trvalé odlesnění (pastviny, cesty apod.). Avšak lesní půda po těžbě starých nebo kalamitních porostů, které jsou následně obnoveny výsadbou, neztrácí podle Krečmera (Krečmer et al., 1998 ) své retenční a retardační schopnosti; běžná pěstební a obnovní opatření mohou ovlivnit genezi průtokových vln v rozsahu, který je sotva měřitelný a průkazný (Chlebek et Jařabáč, 1997; Runštuk, 1997).

Případné snížení evapotranspirace je velmi rychle plnohodnotně nahrazeno funkcemi kompaktního bylinného patra (Runštuk, 1997). Odvodnění.

Po odvodňovacím zásahu se změnila depresní křivka a hodnoty minimálního zaklesnutí hladiny podzemní vody (větší provzdušnění půdního profilu v kořenové části a jeho uvolnění pro příjem srážek); nedošlo ke zhoršení vláhových poměrů v půdě v suchém období (Černohous et Šach, 1998). Travní porosty. Travní porosty se jeví jako velmi perspektivní kultury, neboť z hydrologického pohledu mají mnoho ekologicky významných vlastností. Zapojený drnový porost má průměrně o 10 % vyšší pórovitost nežli orná půda (Jůva et al., 1975 in Rychnovská, 1985), tedy příznivější půdní strukturu, což umožňuje lepší plynulý odtok a zásak přívalových i srážkových vod. Fadrná et Hrabě (1997) ve své práci poukazují na významné rozdíly infiltrační schopnosti různých trávníkových druhů trav. Ve vztahu k hydrologickým poměrům je zároveň důležitý obsah organické hmoty v půdách pod trvalými travními porosty, který se odráží v jejich retenční schopnosti (Krajčovič, 1995 in Klimeš, 1997a). Pro hydrologický efekt v krajině má význam i biologicky aktivní povrch rostlinné hmoty. Celoročně tvoří tento povrch mezičlánek mezi půdou a ovzduším a jeho rozměr podle roční doby kolísá přibližně od 1 do 10 m2 povrchu listů na 1 m2 plochy porostu. Biologicky aktivní povrch má význam při intercepci a evapotraspiraci. Rychnovská (1985) uvádí, že mezo- až hygrofytní louky mají velmi intenzivní vodní provoz, který traspiračním efektem převyšuje výpar z vodní hladiny. Značný vliv má i způsob využívání travního porostu. Travní porost na louce zpravidla využívá vodu racionálněji než na pastvině. Příčina je v tom, že porost na pastvině se nachází častěji v období intenzivní spotřeby vody, případně ztráty vody (Mrkvička, J. et al., 1998). Rovněž tvoří izolační vrstvu, jež snižuje přímý výpar z půdy, a tím udržuje v půdě větší půdní vlhkost. Likvidace drnového fondu má za následek rozkolísání hydrologických poměrů. Neméně významná je i transformace travní biomasy přes živočišnou výrobu na animální hnojiva, která pak napomáhají ke zlepšení úrodnosti, ale i hydropedologických vlastností orných půd (Klimeš, 1997a). Orná půda. Také orná půda je významným hydrologickým činitelem, podílejícím se na utváření vodního režimu krajiny. Na rozdíl od jiných kategorií se zemědělská půda vyznačuje intenzivní sezónní dynamikou změn pórovitosti, propustnosti, struktuře mikroreliéfu či druhové struktuře, a tím i v kvalitě vegetačního pokryvu. Objemová hmotnost, pórovitost a infiltrační schopnost půdy úzce souvisí s druhem pěstovaných plodin. Poměrně vysokou infiltrační schopností se vyznačují půdy stanovišť obilovin a stanoviště ručně obhospodařovaných půd. Nejmenší infiltrační schopnost mají půdy mechanizačně obhospodařované, půdy s kulturami kukuřice a vojtěšky a také půdy bez vegetace, zvláště pak se ztvrdlým povrchem vzniklým po intenzivních deštích (Kasprzak, 1990). V práci Kasprzak et al. (1998) je řešen vztah mezi silou příčinného deště a velikosti povrchových odtoků na různě obhospodařovaných experimentálních plochách zemědělské půdy (půda holá, půda s mladým travním porostem, vojtěškou, ozimou pšenicí, jejím strništěm). Při regionálních deštích byly hodnoty součinitelů povrchových odtoků na všech stanovištích jednotlivých plodin velmi nízké (< 0,1000). Navíc výskyt takových dlouhotrvajících dešťů spadá zpravidla do letního období,

kdy je půda již dostatečně chráněna vegetací. Stanoviště víceletých pícnin, ozimé pšenice nebo úhory nepřispívají tedy zásadním způsobem ke vzniku povodní. Naproti tomu lokální deště (jaro, počátek léta) vyvolávaly zejména na holé půdě, čerstvě agrotechnicky zpracované, mnohonásobně větší povrchové odtoky a jako takové se podílejí na vzniku lokálních povodní (Kasprzak et al., 1997, 1998). Také mikroreliéf vzniklý agrotechnickým zpracováním půdy se vyznačuje určitou povrchovou i vnitřní retenční schopností. Intenzifikací zemědělské výroby často dochází právě k negativnímu ovlivnění infiltrační schopnosti půdy (zhutňováním půd, zařazováním okopanin na úkor víceletých pícnin a travních porostů). V závislosti na těchto změnách se mění i hydrologické, zejména srážkoodtokové procesy v krajině (Kasprzak, 1990). Na druhé straně však je možno využívat šetrnějších technologií zpracování půdy (příprava půdy a setí v jedné operaci, setí do mulče ozimé meziplodiny atd.), které vodní bilanci stanoviště nezhoršují (neutužují půdu, pokrytím půdy snižují neproduktivní evaporaci apod.) (Mrkvička, J. et al., 1998). Roztroušená zeleň, liniová společenstva. Významné hydrologické funkce v krajinném ekosystému mohou plnit prvky jako je roztroušená zeleň, liniová společenstva, či jiné liniové prvky (remízky, singularitní lesíky, meze, vysoké meze, vsakovací pásy, větrolamy, živé ploty, průlehy, příkopy, alejové výsadby dřevin apod). V krajině ovlivňují odpovídajícím způsoben tvorbu povrchového odtoku. V různé míře a uspořádání jsou liniové prvky roztroušeny po krajině: v liniích, sítích, shlucích. Především v zemědělsky obhospodařovaných povodích jsou významnými a mnohdy jedinými stabilizačními prvky. I vsakovací pás o šířce několika metrů, oddělující pozemky orné půdy, pozitivně mění podmínky vsaku, a tím zvyšuje podíl podpovrchového odtoku. Vašků (1998) uvádí, že půda pod smíšenými dřevinnými a travními porosty většiny výše uvedených ekostabilizačních útvarů vykazuje zcela mimořádné a hydrologicky relevantní, rozhodující objemy influkčně infiltrační schopnosti půdy. 4.2.2.Přímý a povrchový odtok Přímý odtok zahrnuje odtok povrchový a část odtoku hypodermického. K hypodermickému odtoku, podílejícímu se na přímém odtoku, dochází tehdy, když do půdy infiltrovaná voda stéká po mělce uložené, málo propustné vrstvě a vyvěrá opět na povrch. Na rozdíl od něj se na tvorbě základního odtoku na jehož tvorbě se podílí voda, která infiltruje až k hladině podzemní vody a vtéká do koryt toků. Tento základní odtok se objevuje zřídka natolik brzo po přívalovém dešti, aby měl vliv na velikost povodňové vlny z přívalu. Podíly těchto odtoků se oceňují mimo jiné pomocí metody čísel odtokových křivek - CN, která je tedy současně i ukazatelem pravděpodobnosti typu odtoku. Čím větší je hodnota CN, tím je pravděpodobnější, že se přímý odtok týká povrchového odtoku. 4.3. Vymezení modelového území Jako území pro modelování povrchového odtoku a následného procesu rozhodování o opatřeních pro zvýšení retenční kapacity bylo zvoleno povodí Všeminky. Povodí leží ve Zlínském kraji a jedná se o příklad malého povodí (sensu Krešl, 1997).

Geologické a geomorfologické poměry. Geologicky je oblast tvořena nízkou hornatinou na převážně pískovcovém flyši. Ve vyšší severozápadní části převládají flyšové horniny račanské jednotky, charakterizované střídáním slepenců, pískovců a jílovců, převládají však pevné pískovce. V souvrství se střídají polohy s bazickým i kyselým tmelem. Dále k jihovýchodu jsou zastoupeny tzv. vsetínské vrstvy, tvořené flyšem z pískovců, jílovců až slínovců, celkově měkčí, jen s pruhy odolných pískovců. Vcelku je geologický podklad jednotvárný. Z pokryvů se uplatňují svahoviny, okrajově sprašové hlíny, lokálně sutě. (Nekuda, 1995). Reliéf má charakter kompaktního erozně-denudačního pohoří s projevy různé odolnosti hornin, příkrovové a zlomové tektoniky při okrajích. Celkový sklon pohoří je od severu k jihu. Hornatina je rozčleněna sítí výrazných údolí hlubokých na nižším jihu jen 100-150 m. Dle výškové členitosti má zájmové území charakter členité vrchoviny s členitostí 240 -300 m (Demek, 1987). 

Pedologické poměry. Půdy v oblasti jsou poměrně jednotvárné. Ve vyšších částech zcela převažují silně kyselé kambizemě, v nižších částech a na úpatích slabě oglejené kyselé typické kambizemě. Malé plochy tvoří rankery na sutích a litosoly na skalách. Fluvizemě v nivách mají velmi malý rozsah, jsou glejové s velkým obsahem pískovcového štěrku. Z granulometrického hlediska převažují půdy jílovitohlinité (Pelíšek, Sekaninová, 1975). 

Hydrologické poměry. Všeminka je tokem IV. řádu (číslo hydrologického pořadí 4-13-01012). Prameniště se nachází na svazích Kopřivné ve výšce 550 m n.m. Ústí zleva do Dřevnice u Slušovic v nadmořské výšce 270 m. Povodí zahrnuje plochu o rozloze P = 21,767 km2, délka toku činí 10,3 km, délka údolí 9,2 km. Tvar povodí je charakterizovaný poměrem P/L2 0,26. Průměrný průtok u ústí dosahuje objemu 0,22 m3.s-1. Celková lesnatost činí asi 50%. Hydrologická stanice se nachází ve Slušovicích (Vlček et al., 1984) 

Tab. 3. Charakteristické hydrologické údaje z let 1951-1960 (Horský et al., 1970) Průměrné roční hodnoty Slušovice – Všeminka Srážky [mm] 805 Rozdíl srážek a odtoku [mm] 481 Odtok [mm] 324 Odtokový součinitel [-] 0,40 Specifický odtok [l.s-1.km2] 10,30 Průtok [m3.s] 0,22 Tab. 4. Základní hydrologické charakteristiky pro povodí Všeminky, za vegetační období v 10 vybraných letech v rozmezí od roku 1963 do roku 1999 (Cudlín, P., Kovář, P., Zemek, F., Heřman, M. 2001) rok Ho [mm] Hs [mm] Ho/Hs [-] A [mm] 1963 104 644 0.162 1185 1970 87 587 0.149 1129 1975 164 624 0.263 826 1980 140 513 0.273 657 1985 144 529 0.273 679

1990 87 1992 15 1995 178 1997 281 1999 52 Ho - Odtok za dané období [mm] Hs - Srážkový úhrn za dané období [mm] A - Potenciální retence [mm]



379 287 506 798 369

0.229 0.052 0.353 0.352 0.140

556 836 510 807 733

Využití země. Povodí Všeminky je zemědělsko-lesním povodím, v zemědělství převládá luční hospodářství. Polovinu rozlohy pokrývají lesy (48 %), více jak pětinu louky (21 %), orná půda 11 %. Ta je soustředěna do dolní rovinatější části povodí.

Tab. 5. Třídy využití území v povodí Všeminky v letech 1965 a 1997 (data z výpisu katastru nemovitostí, publikováno v Kvasnicová, 1999) povodí Všeminky – stav k: změna v % třída využití území 1.4. 1965 31.12. 1997 z celkové [ha] [ha] rozlohy orná půda 558 251 -14,1 louky 196 437 +11,0 pastviny 296 190 -4,9 zahrady 43 70 +1,2 ovocné sady 24 10 -0,6 zemědělská půda celkem 1117 958 -7,3 lesní půda 999 1025 +1,2 vodní plochy 17 23 +0,3 zastavěné plochy 27 38 +0,5 ostatní plochy 21 137 +5,3 celková výměra 2181 2181 0,0 V průběhu 34 let (1965–1997) došlo v povodí Všeminky k poklesu orné půdy o více jak polovinu původní rozlohy, naopak plošná výměra travních porostů se téměř dvakrát zvýšila; ve 2. polovině 60. let došlo ke zcelování drobných, ručně obdělávaných pozemků. Větší celky polí na poměrně sklonitých pozemcích byly však obtížně obdělavatelné zemědělskou technikou a proto v 90.letech došlo ke změně využití, jejich zatravnění. Mírný nárůst (o 26 ha) byl zaznamenán i u rozlohy lesních porostů (Kvasnicová, 1999). 4.4. Metody práce Komerčních GIS řešení a hydrologických modelů dnes existuje celá řada a každý má své přednosti a nevýhody. Mezi společnou negativní vlastnost řady dostupných řešení patří skutečnost, že modely nedokáží výsledek prostorově lokalizovat. Jedním z řešení, které se snaží tuto negativní vlastnost

řešit, je vyvíjený model LOREP. Ten představuje nástroj k identifikaci a prostorové lokalizaci ploch s nízkou retencí s možností posouzení navržených scénářů řešení. Součástí modelu je strukturovaný katalog opatření netechnického typu pro zvýšení a podporu retence vody v krajině. Navržený postup pro výpočet územně specifikovaného povrchového odtoku je založen na kombinaci specifických funkcí geografického informačního systému, který umožňuje pracovat s fuzzy množinami, dostupnými hydrologickými rovnicemi metody čísel odtokových křivek a prostorově distribuovaného jednotkového hydrogramu a nástroje pro podporu rozhodování EMDS. Celý model je řešen ve 4. následných krocích: (i) stanovení objemu územně specifikovaného přímého odtoku, (ii) prostorová specifikace hydrologických zón povodí, (iii) lokalizace a zjištění příčin nízké retenční schopnosti zdrojových ploch vysokého povrchového odtoku, (iv) navržení, srovnání a doporučení vhodného opatření. Celé řešení je napsáno v jazyce AML a určeno pro program ArcGIS. V tomto prostředí se na základě pravidel rastrové reprezentace vstupní data vyjadřují v podobě tematického rastru (= sítě pixelů). Prostorové rozlišení pixelu je voleno tak, aby model byl schopen zachytit i vliv liniových prvků krajiny na utváření objemu přímého odtoku v krajině. Vliv jejich orientace ke směru povrchového odtoku je zachycen v okamžiku kombinace rastru využití území s digitálním modelem krajiny. 4.4.1. Stanovení objemu územně specifikovaného přímého odtoku (sub-proces-1) Stanovení územně specifikovaného přímého odtoku je klíčovým prvkem pro lokalizaci ploch s kriticky nízkou retencí dešťových srážek. Tyto plochy jsou předurčeny k aplikaci vhodných opatření směřujících ke zvýšení jejich retenční schopnosti. Jádrovým procesem prezentovaného řešení je algoritmus pro stanovení objemu přímého odtoku, který umožňuje sledovat směr povrchového odtoku v krajině a tím specifikovat vliv topologie a prostorové orientace jednotlivých složek krajiny na přímý respektive povrchový odtok. Řešení je založeno na výpočtu povrchového odtoku na základě prostorově distribuovaných terénních parametrů publikované Maidmentem a Oliverou (1998). Základní podmínkou pro aplikaci této metody je rozdělení povodí do dílčích, pravidelných subpovodí. Základní rovnice jednotkového hydrogramu pro prostorově distribuovaný lineární systém dělený do uniformních nepřekrývajících se dílčích povodí pak nabývá tvaru vzorce 1.

Q(t) = přímý odtok z povodí N1-w - počet dílčích oblastí (subpovodí), Ai - plocha dílčí oblasti i, Ii(t) - nadbytek srážky v dílčí oblasti i (přímý odtok v z dílčí oblasti i) Ui(t) - odezva uzávěru povodí pro dílčí oblast i (flow-path responce function) Použití rovnosti vyžaduje, aby pro každou dílčí oblast (subpovodí) byla získána hodnota nadbytku srážky Ii(t) a funkce odezvy povodí Ui(t). Funkce odezvy povodí Ui je ve výsledku tvořena (i) redistribuční funkcí U´(t) (flow-path redistribuition function), která představuje překlad a přerozdělení procesů v přenosovém kanálu, zejména řeší zpoždění toku v dílčím povodí a (ii)

ztrátový faktor Ki(t) (flow-path loss factor), který vysvětluje ztráty podél přenosového kanálu. Výpočet funkce Ui(t) popisuje vzorec 2. Ui(t) - odezva uzávěru povodí pro dílčí oblast i (flow-path responce function) Ti - střední hodnota distribuce ∆i - rozptyl okolo průměru distribuce Ki - ztrátový faktor Stanovení nadbytku srážky v dílčí oblasti je založeno na posouzení rovnováhy systému půda – voda (vzorec 3). Ii(t) - nadbytek srážky v dílčí oblasti (přímý odtok v z dílčí oblasti i) αi - kompenzační index Pe(t) – nadbytek srážek (precipitation excess) Pro výpočet odtokové ztráty v každém pixelu povodí se používá metoda CN-křivek. Metoda CNkřivek byla vypracována Soil Conservation Service (SCS) v USA a pro naše poměry úspěšně adaptována. (Janeček, 1992). Metoda umožňuje stanovení objemu „přímého odtoku“ a kulminačního průtoku na zemědělsky a lesnicky využívaných povodích, i na povodích urbanizovaných, do velikosti plochy povodí cca 10 km2 (SCS, 1986 in Kulhavý, Kovář, 2000). Jsou však známy i přijatelné výsledky její aplikace na větších povodích (Hjelmfelt, 1991 in. Kulhavý, Kovář, 2000). Účelem metody je kvantitativní ohodnocení hydrologických funkcí krajinných složek. Metoda ve svém řešení zohledňuje závislost retence povodí na hydrologických vlastnostech půd, počátečním stavu nasycenosti půd a způsobu využívání půd a hydrologických podmínkách. Čísla odtokových křivek jsou tabelizována podle hydrologických vlastností půd rozdělených do 4 skupin: A, B, C, D na základě minimálních rychlostí infiltrace vody bez pokryvu po dlouhodobém sycení a využití půdy, vegetačního pokryvu, způsobu obdělávání a uplatnění protierozních opatření. ortofoto

terénní průzkum

Databáze SLT

VYUŽITÍ ÚZEMÍ

HYDROLOGICKÉ VLASTNOSTI PŮD

mapy BPEJ

terénní průzkum

Obr. 9. Odvození rastru CN křivek

HODNOTA CN KŘIVKY

ZABAGED 1

VLKOST PŮDY PŘED SRÁŽKOU

Pro aplikaci modelu je třeba celé povodí „roztřídit“ do iteračního řádu. Děje se tak na základě kombinace směru odtoku a délky odtoku. Nejprve se určí všechna lokální topografická maxima v povodí. To jsou místa, jejichž nadmořská výška je v blízkém sousedství 3 x 3 pixelu nejvyšší a identifikují vrcholy či rozvodnice – tedy místa, kde odtok začíná a nedochází zde k žádné akumulaci. Od těchto bodů se stanovuje dráha povrchového odtoku (směr a délka). Vzdálenost od příslušného topografického maxima dělena šířkou pixelu pak stanovuje řád pixelu.

ITERAČNÍ KASKÁDA

DMR

Atmosf. srážka

Směr povrchového odtoku

0.

Řazení pixelů do řádů X

1. Řád pixelu 2.

Obr. 10. Rozřazení povodí do iteračního řádu 4.4.2. Prostorová specifikace hydrologických zón povodí (subproces 2) Pro správný výběr a aplikaci vhodného opatření, zvyšujícího retenční schopnost krajinných složek, je důležité vědět, ve které z hydrologických zón povodí plochy s vysokým objemem přímého odtoku leží. Reliéf terénu svým způsobem udává ráz ekologických podmínek nejen expozicí a sklonem svahu, ale také po stránce bilance přísunu toku energie. Zohledňované charakteristiky vyjadřují dynamiku přirozených změn trofického a vodního režimu stanoviště, přítomnosti všech transportovaných látek na daném stanovišti a také přirozenou tendenci jeho dlouhodobého vývoje. Na tomto základě lze

reliéf diferencovat na mozaiku stanovišť , která je vymezená následujícími morfologické typy (Macků in. Cudlín, 2002). Denudační zóna je charakterizována minimálním přísunem a výrazným odnosem látek, odolnost vůči vnějšímu zatížení je minimální (rozvodnice, náhorní plošiny, ale i celý svah). Tranzitně-denudační zóna je charakterizována tím, že přísun látek transportem je menší než jejich odnos, odolnost vnějšího zatížení je malá (konvexní svah). Tranzitní zóna je charakteristická skutečností, že přísun a odsun látek transportem je vyrovnaný, odolnost střední, resp. normální (rovný svah). Tranzitně-akumulační zóna. Zde je přísun látek transportem je větší než odsun, odolnost značná (konkávní svah). Akumulační zóna. Odsun látek tranzitem je minimální, odolnost vůči vnějšímu zatížení je výjimečně vysoká (podsvahová deluvia, inundační území apod.). Algoritmus pro vytvoření rastru hydrologických zón povodí vychází z prací Pennocka et al. (1987, 1994), kdy je prováděna klasifikaci tvarů reliéfu z kombinace prvních a druhých derivací hodnot nadmořské výšky s následnou klasifikací do 11 základních tvarů reliéfu a posléze reklasifikací do hydrologických zón. 4.4.3. Lokalizace a zjištění příčin nízké retenční schopnosti zdrojových ploch vysokého povrchového odtoku (subproces3) Ústředním krokem celého přístupu je vytvoření rastru obsahujícího ve své databázi soubor informací o vybraných fyzicko-geografických poměrech pro každý pixel povodí. Mezi sledované vlastnosti patří: charakteristiky

půdních poměrů - odvozeno z kódů BPEJ, charakteristiky souborů lesních typů - získáno z databáze SLT, sklonitosti terénu, využití půdy a vegetační pokryv, hydrologická zóna povodí . vybrané

Rastr vlastností povodí je pak vytvořen superpozicí GIS vrstev produkující požadované informace. V této fázi přistupuje do hlavního procesu rastr objemu přímého odtoku, který je kategorizován do 5 kategorií (velmi vysoký, vysoký, střední, nízký a velmi nízký objem odtoku; kategorizace je závislá na velikosti srážky). Pomocí dotazovacích nástrojů v prostředí GIS (tzv. map query) se vyhledávají a vybírají pixely s vysokým a velmi vysokým objemem přímého odtoku a použitím přímých dotazů na databázi rastru vlastnosti povodí se zjišťují územně specifikované vlastnosti povodí a stanovují se nejpravděpodobnější příčiny jejich snížené retenční funkce.

Obr. 11. Schéma subprocesu 3

4.4.4. Tvorba scénářů opatření (subproces 4) Pro navržení nejvhodnějšího opatření se využívá Katalogu opatření pro zvýšení retenční a akumulační schopnosti povodí (Kvítek, 2002). Katalog opatření je budován jako znalostí báze NetWeaver v systému EMDS. Toto prostředí bylo vybráno pro svou otevřenost, dostupnost (je šířeno jako freeware) a možnou integraci do GIS řešení na ESRI platformě, na kterou jsou v drtivé většině orientovány odborná pracoviště spadající pod resort MŽP. Budovanou znalostní bázi je možno neustále obsahově rozšiřovat, zlepšovat rozhodovací procedury a pomocí integrovaných fuzzy množin také ”připravovat” na situaci, kdy je třeba volit mezi několika méně vhodnými opatřeními. Pro navržení nejvhodnějších či nejdostupnějších opatření pro podporu retenční a akumulační schopnosti povodí je třeba vyhodnotit příčiny snížené retence a fyzickogeografické poměry v povodí na základě informací obsažených v databázi vlastnostech povodí. Pro každou jedinečnou kombinaci sledovaných vlastností se podle nastavené síťové architekturu rozhodovacího pravidla přiřazují návrhy jednotlivých opatření. Tímto postupem se vytvoří několik možných návrhových scénářů a na jejich základě dojde k modifikaci vrstvy aktuálního využití země. Pro každý navržený scénář je vytvořena právě jedna modifikovaná vrstva využití území, která opět projde subprocesy 1 a 3. Pro zjištění optimálního rozložení navrhovaných opatření je prováděno prediktivní modelování vývoje krajiny v průběhu 15 let. Model je nasimulován v prostředí Idrisi32 za využití algoritmů Cellular automata a Markových řetězců. Takto získané rozložení krajiny má význam v procesu srovnávání dosažených výsledků navržených scénářů. Mají-li 2 či více scénářů v klíčových oblastech povodí téměř stejný efekt, pak se volí scénář, který se nejvíce blíží predikovanému vývoji krajiny. Pro každý navržený scénář opatření je ve výsledku dostupná mapa potenciálního povrchového odtoku per pixel a tabulkové vyhodnocení. Srovnáním výsledků je vybrána nejefektivnější kombinace opatření zvyšujících retenci povodí, jež může dále sloužit jako podklad při navrhovaní praktických kroků v managementu území studovaného povodí. Při srovnání se klade důraz na množství pixelů zůstávající v kategorii velmi vysoký a vysoký odtok a plošný rozsah zásahu. Ve výběru je však třeba zohlednit i ”razanci” a náročnost navržených zásahů. Těžko zatravnit silnici I. třídy stejně, jako uprostřed chatové zástavby stavět akumulační nádrž. S následným použitím dalších funkcí GIS je možnost vygenerovat vlastníky pozemků, jichž se navržené opatření dotkne, počítat plochy jednotlivých opatření a tvořit tematické mapového kompozice pro názornější představení záměru. 4.5. Výsledky Výše popsaná metodika byla naprogramována v jazyce AML a je spustitelná v systémech ARCINFO 7.x a ArcGIS 9. Tab. 6. Základní charakteristiky povodí Všeminky odvozené pomocí nástrojů GIS

plocha povodí [km2] délka toku [km] průměrný sklon toku [%] střední sklon povodí [%] minimální nadm. výška [m] maximální nadm. výška [m] střední nadm. výška [m] zalesnění povodí [%] obvod povodí [km] délka liniových společenstev [km]

21.51 9.2 3.6 19.4 270 620 400 48.2 23.64 13.81

Tab. 7. Charakteristiky povodí Všeminky a jejich hospodářské využití. Využití území výměra [ha] výměra [%] 1. orná půda, skládky 201 9.3 2. louky, trvalé travní porosty, lada 521 24.2 3. veřejná zeleň, zahrady, sady, záhumenky 117 5.5 4. zastavěné plochy, intravilány 91 4.3 5. remízky, náletová zeleň, břehová zeleň 182 8.5 6. lesy 1036 48.2 Tab. 8. Stanovené kategorie povrchového odtoku v povodí Všeminky Interval Počet Výměra Interval No. Kategorie (mm)* pixelů* (ha)* (mm)** Velmi 1 nízký 0 - 20 378723 946,81 0 - 100 2 nízký 20 - 40 248047 620,12 100 - 200 3 střední 40 - 60 119447 298,62 200 - 300 4 vysoký 60 - 80 82954 207,39 300 - 400 Velmi 5 vysoký 80 - 100 26424 66,06 400 - 500 *při homogení celoplošné srážce 4 mm ** při homogení celoplošné srážce 20 mm

Počet pixelů**

Výměra (ha)**

0 0 9993 511311

0 0 24,98 1278,29

334291

835,73

Tab. 9. Identifikace ploch s velmi vysokým povrchovým odtokem v povodí Všeminky (zkráceno) ID

Zóna povodí

5 10 15 19 21

1_denudační 1_denudační 1_denudační 1_denudační 1_denudační

Počet pixelů orná půda 18 silnice 3 vodoteč 201 bažina 136 účelová zástavba 315 Land-use

Výměra (ha) parcela č. (KN) 0.045 0.0075 0.5025 0.34 0.7875

183 182/5 1739 56 0.56

46 44 6 7 9 12 35 38 40 2 4 8

1_denudační 1_denudační 2_tranzitně-denudační 2_tranzitně-denudační 2_tranzitně-denudační 2_tranzitně-denudační 2_tranzitně-denudační 2_tranzitně-denudační 2_tranzitně-denudační 3_tranzitní 3_tranzitní 3_tranzitní

louka 4 liniová zeleň 3 listnatý les 1 vodoteč 189 bažina 50 účelová zástavba 31 orná půda 23 účelová záastvaba 12 silnice 1 bažina 2 účelová zástavba 2 silnice 49

0.01 0.0075 0.0025 0.4725 0.125 0.0775 0.0575 0.03 0.0025 0.005 0.005 0.1225

1388 45 365 367 751 75/23 85/56 96 1245 156 856 66/1

Tab. 10. Navržený optimální scénář opatření ke zvýšení retenční schopnosti v povodí Všeminky Lokalizace Opatření Výměra (ha) Infiltrační zóna povodí Orná půda zatravněno 38,8 Louky a pastviny zalesněno 74,1 Lady zalesněno 4,2 Lesní porosty vylepšení druhové struktury 4,2 Transportní zóna povodí Orná půda zatravněno 37,1 Louky a pastviny zalesněno 62,1 Lady zalesněno 6,2 Lesní porosty vylepšení druhové struktury 12,9 Akumulační zóna povodí Orná půda zatravněno 37,1 Louky a pastviny změna pratotechniky 33,1 Lady zalesněno 20,6 Lesní porosty vylepšení druhové struktury 10,2 zatravněno 155 zalesněno 167,2 Celkem změna pratotechniky 33,1 vylepšení druhové struktury 27,3 Tab.11. Plošné výměry kategorií povrchového odtoku při homogenní celoplošné srážce 4 mm v povodí Všeminky. Aktuální stav Navržený scénář opatření Interval Počet No. Kategorie Výměra (ha) Počet pixelů Výměra (ha) (mm) pixelů velmi 1 0 - 20 378723 946.81 390672 976.68 nízký

2 3 4 5

nízký střední vysoký velmi vysoký

20 - 40 40 - 60 60 - 80

248047 119447 82954

80 - 100 26424

620.12 298.62 207.39

304785 149490 8094

761.96 373.73 20.24

66.06

2566

6.42

Tab.12. Plošné výměry kategorií povrchového odtoku při homogenní celoplošné srážce 20 mm v povodí Všeminky. Aktuální stav Navržený scénář opatření Kategori Interval Počet Výměra No. Počet pixelů Výměra (ha) e (mm) pixelů (ha) velmi 1 0 - 100 nízký 2 nízký 100 - 200 3 střední 200 - 300 9993 24.98 9232 23.08 4 vysoký 300 - 400 511311 1278.29 531074 1327.69 velmi 5 400 - 500 334291 835.73 315301 788.25 vysoký

Obr. 12. Odtokové poměry v povodí Všeminky

Obr. 13. Odtokové poměry v povodí Všeminky po aplikaci scénáře

Obr. 14. Odvozený translační hydrogram pro aktuální stav a po aplikaci scénáře opatření v povodí Všeminky. 4.6. Diskuse Na výslednou podobu studie mělo vliv několik základních rozhodnutí, která výraznou měrou ovlivnila konečnou podobu metodiky a kvalitu získaných výsledků. Prvotním rozhodnutím bylo zvolení metody CN křivek pro stanovení objemu odtoku vody z povodí. Tato metoda byla zvolena pro svou zdánlivou jednoduchost a nenáročnost na množství vstupních parametrů (Janeček, Váška, 2001). Pracuje s průměrnými hodnotami a není silná v zachycení extrenalit krajiny (Maidment, 1992). Na druhou stranu je tato metoda pro naše území dobře rozpracována a v praxi hojně využívána (Janeček, 1992). Tato metoda je také dobře uchopitelná nástroji GIS. O jejích kvalitách a vhodnosti pro naše řešení svědčí fakt, že řada předních hydrologických modelů s ní běžně pracuje jako z jednou z hlavních metod řešení (např. HEC, 2000).

Až v průběhu řešení úkolu se ukázalo, že tato metoda neumí pracovat s transformací odtokové křivky v rámci povodí, a tak musela být dodatečně rozšířena o tuto funkci. Široká rozpracovanost řady aplikací této metody po celém světě umožnila nalézt několik vhodných matematických řešení, která doplňují metodu CN křivek o výpočet jednotkového hydrogramu, a tím umožňují zohlednit transformaci odtokové vlny. Z několika nalezených metod byla zvolena metoda podle Maidmenta a Olivery. Problémem těchto řešení je skutečnost, že v české hydrologické literatuře nejsou více rozpracovány a koeficienty nejsou upraveny pro české poměry. Proto všechny rovnice jsou v průběhu vlastního výpočtu rozšířeny o korekce délkových a plošných jednotek na jednotky soustavy SI. Dalším významným rozhodnutím bylo zvolení platformy ESRI produktů pro vlastní realizaci na základě snadné dostupnosti a autorových dobrých zkušeností s jejich programovými balíky. Navíc ESRI platforma má i další přednosti pro tuto práci:: (i) představuje v českých poměrech ve státní a odborné správě nejrozšířenější GIS řešení, (ii) jde o plnohodnotný GIS software s plnou podporou vektorových a rastrových dat, (iii) má příjemné uživatelské prostředí a (iv) disponuje vlastními programovacími jazyky. Právě jazyka AML bylo využito k napsání převážné části aplikace LOREP a v jeho prostředí bylo doprogramováno několik nových či opravených funkcí programu. Počátky řešení byly zahájeny v prostředí produktů ArcInfo ver. 7.1.2 a ArcView GIS 3.1. V průběhu řešení však společnost ESRI uvedla na trh nový produkt ArcGIS, který přinesl sloučení dříve samostatných programů (více na www.esri.com/arcgis). Převážná většina funkcí předchozích programů zůstala zachována, a tak byl vývoj přenesen do tohoto prostředí. Metodika práce, stejně jako naprogramované části kódu, jsou i nadále funkční a platné, včetně aplikace EMDS. Vzhledem k této bezproblémové migraci mezi jednotlivými verzemi je v textu používán častěji pojem ESRI platforma, než názvy jednotlivých produktů. Smyslem práce není vyvinout dokonalý hydrologický model jako je HEC, KINFIL či BASINS, ale dát k dispozici nástroj pro lokalizaci zdrojových plošek povrchového odtoku, navržení opatření k jeho snížení a simulaci jeho účinku v v běžně používaném programovém prostředí. Proto dosažené absolutní hodnoty mají spíše informativní charakter, podstatnější informace poskytuje vzájemné srovnání mezi scénáři či jednotlivými segmenty krajiny. I přes tyto cíle má tento model několik významných rysů. Pracuje s pixelem 5 m, který představuje výsek krajiny o velikosti 25m2 a tak dává možnost zohlednit i liniové prvky krajiny (např. polní cesty), které jsou v řadě modelů opomíjeny. Model nejenže zohledňuje jejich přítomnost a typ , ale také jejich prostorovou orientaci vůči směru povrchového odtoku (Pechanec, 2004). Požadavkem je podmínka, že velikost prvku musí být větší něž polovina pixelu. Dalším výrazným rysem je použitý koncept více-směrného odtoku. Tento koncept mnohem věrněji simuluje reálný stav v krajině, a je založen na předpokladu, že voda se z jednoho místa roztéká do více směrů. Tento přístup vychází z prací Quinna (1991) a doposud je implementován jen v několika málo modelech (např. TopModel, Usle 2d). Oproti tomu valná většina modelů pracuje s konceptem odtoku nejstrmější cestou, a proto kdyby se dosažené výsledky srovnávaly dílčí hodnoty se budou lišit. 4.7. Závěr

Model LOREP představuje nástroj pro identifikaci a prostorovou lokalizace ploch s nízkou retencí s možností posouzení účinnosti navržených scénářů řešení. Součástí modelu je strukturovaný katalog opatření netechnického typu pro zvýšení a podporu retence vody v krajině. Řešení modelu je založeno na využití technologie GIS a dostupných hydrologických rovnicích. Celý model je řešen ve 4. následných krocích, (i) stanovení objemu územně specifikovaného přímého odtoku (=sub-proces_1), (ii) prostorová specifikace hydrologických zón povodí (=subproces 2), (iii) lokalizace a zjištění příčin nízké retenční schopnosti zdrojových ploch vysokého povrchového odtoku (=hlavní proces), (iv) navržení, srovnání a doporučení vhodného opatření (=katalog opatření). Přínosem modelu projektu je především možnost lokalizace zdrojových ploch zvýšeného odtoku a přesné zacílení navrhovaných opatření do míst, jež tyto opatření vyžadují, s možností srovnání efektivnosti jednotlivých scénářů, které předchází definitivnímu stanovení návrhu. K dalším přínosům modelu patří: Prostorové

rozlišení pixelu je voleno tak aby model byl schopen zachytit i vliv liniových prvků krajiny na utváření objemu přímého odtoku v krajině. Vliv jejich orientace ke směru povrchového odtoku je zachycen taktéž. Pro potřeby státní správy je možno, při dostupných datech, přímo generovat seznamy dotčených katastrálních parcel a jejich vlastníků a zde je možno vyhodnocovat ”průchodnost” realizace, tzn. že na pozemcích státních nebo obecních dojde snáze k změně využití než na pozemcích soukromě hospodařícího zemědělce. Při hodnocení je možno obecně použít jakékoliv kritérium a prostředí GISu, na kterém je celý systém budován jej nám bez problému do srovnání zahrne. Seznamy je také možno doplnit mapovými podklady, které je možno poskytovat pro veřejné projednání či oponentní řízení apod. Prostředí umožňuje připravit velice kvalitní grafické prezentace zamýšlených opatření v podobě posteru s pohledy v 3D či videosekvencemi. Zjištěné informace je možno dále statisticky zpracovávat a to přímo v prostředí GISu nebo velmi snadno exportovat do standardních tabulkových kalkulátorů či sofistikovaných statistických programů. Demonstrovaný postup vznikal v průběhu let 2000-2003. Byl vyvíjen a testován jako součást řešení grantových GA ČR 103/99/1470 "Extrémní hydrologické jevy v povodí" a projektu MŽP VaV 650/2/00 "Systém opatření v hydrologických povodích ke snížení škodlivých účinků následků povodní". Kromě modelového povodí Všeminy byla metodika aplikována také na povodí Boletického a Třebonínského potoka. 4.8. Použitá a doporučená literatura Ashor, R. A.(2000): Description of a simplified GIS-based surface water model for an arid catchment in Jordan. http://gis.esri.com/library/userconf/proc00/professional/papers/PAP180/p180.htm

Beasley, D., B., Huggins, L., F. (1991): ANSWERS User´s Manual. Second Edition. On-line verse. Beven, K. et all. (1995): TOPMODEL user notes. Windows Version 97.01, 1995. Bělský, J. (1998): Příspěvek k řešení hydrologie malých povodí v lesním hospodářství. In: Hydrologická bilance a možnosti zvyšování složek retence a akumulace vody. Sborník přednášek. Katedra biotechn. úprav krajiny LF ČZU a VÚ meliorací a ochrany půdy Praha-Zbraslav, Praha. Blažková, Š., Stalnaker, C., Novický, O.eds. (1998): Hydro-ekologické modelování. Výzkum, praxe, legislativa a rozhodování. Praha, VUV, 70 s. Bouten, W.(1992) Monitoring a modelling forest hydrological processes in supporf of acidification research. Amsterdam, Thesis Universiteit van Amsterdam, 218 s. Cablík J., Jůva K.(1963): Protierozní ochrana půdy, SZN, Praha. Černohous V., Šach F. (1998): Vliv lesa na retenci a akumulaci vody v lesních povodích a možnosti jejich zvyšování. In: Hydrologická bilance a možnosti zvyšování složek retence a akumulace vody. Praha, Lesnická fakulta ČZU, str. 10 - 20. Cudlín, P., Zemek, F., Šerá, B., Heřman, M., Kovář., P, Kantor, P, (1998): Příčiny snížení vodohospodářské funke lesa v krajině. Zpráva o řešení úkolu VAV 610/2/98, DÚ 01/07, [Depon. In Knihovna ÚEK AV ČR, České Budějovice], 54 s. Cudlín, P., Kovář, P., Zemek, F., Heřman, M. (2001): Simulace scénářových situací změn hospodářského využití pozemků na povodí Všeminky v roce 1997. Výroční zpráva. grantu GAČR č. 103/99/1470 „ Extrémní hydrologické jevy v povodích“, [Depon. In Knihovna ÚEK AV ČR, České Budějovice]. Cudlín, P., Pechanec, V., Matějka, K. (2001): Důsledky povodně v červenci 1997 na změnu vegetace a způsoby využívání krajiny v říčních nivách Dřevnice a přilehlé části Moravy II. In: Sborník příspěvků z workshopu 2001 ke grantovému projektu GA ČR 103/99/1470. Praha, ČVUT, s. 217 - 222. Cudlín, P., Kovář, P., Macků, J., Kvítek, T., Malenovský, Z., Pechanec, V., Psotová, H. (2002): Metodiky navrhování preventivních protipovodňových opatření "netechnického typu" v hydrologických povodích. Závěrečná zpráva projektu MŽP VaV/650/2/00 "Systém opatření v hydrologických povodích ke snížení škodlivých účinků následků povodní". [Depon. In Knihovna ÚEK AV ČR, České Budějovice], 89 s. Cudlín, P., Šerá, B., Pechanec, V., Matějka, K., Elsnerová, M.(2002): Účinky povodně v červenci 1997 na změnu vegetace a způsoby využívání krajiny v říčních nivách. In: Patera A., Váška J., Zezulák J., Eliáš V. (eds.), Povodně: prognózy, vodní toky a krajina, Praha, SvF ČVUT, s. 419-428.

Cudlín, P., Zemek, F.,Kovář, P., Heřman, M.(2002): Hodnocení podmínek vzniku extrémních hydrologických jevů v krajině metodami hydrologického modelování a GIS. In. Sborník příspěvků z Workshopu ke grantovému projektu č.103/99/1470 „Extrémní hydrologické jevy v povodích“, Praha, ČVUT FSv, 295 s. Culek, M. a kol.(1996): Biogeografické členění České republiky. Enigma, Praha, 347 s. Demek , J. a kol.(1976): Úvod do obecné fyzické geografie. Academia, Praha, 400 s. Demek, J. (ed.) (1987): Zeměpisný lexikon ČSR. Hory a nížiny. Academia, Praha. 651 s. Dostál, T. a kol. (2001): Strukturovaný přístup k odhadu produkce povrchového odtoku z území. In. Sborník příspěvků z workshopu 2001 ke grantovému projektu č.103/99/1470 Extrémní hydrologické jevy v povodích. Praha, ČVUT FSv, 295 s. Dostál, T., Váška, J., Vrána, K. (2002): Vliv přírodních a technických krajinných prvků na retenční schopnost povodí. Posuzování účinnosti a funkčnosti akumulačních a retenčních prvků v krajině za povodní. In: Patera, A., Váška, J., Zezulák, J., Eliáš, V. (Eds.): Povodně: prognózy, vodní toky a krajina. FSv ČVUT, Praha. s.217 – 222. Dumbrovský, M., Mezera J. a kol. (2000): Metodický návod pro pozemkové úpravy a související informace. Brno, VÚMOP. Dýrová E.(1988): Ochrana a organizace povodí. Ediční středisko VUT, Brno. Eastman, J. R. (1999): IDRISI 32 - Guide to GIS and Image processing. Release two.Users´s guid. Worcester, Clark University. Esri (1997): Using GRID with ARC/INFO. Redlans, ESRI Press. Fadrná, M., Hrabě, F. (1997): Rozdíly v infiltarační schopnosti drnu trávníkových druhů trav. In: Povodně a krajina 1997. Sborník posterů. Kongresové centrum, Brno. Havlík, A., Zezulák, J., Matoušek, V., Cudlín, P. (2000): Systém opatření v hydrologických povodích ke snížení škodlivých následků povodní. Projekt VaV /650/2/00. Dílčí zpráva za etapu 2000. Praha, ČVUT FSv H&H. Havlík, A., Kulasová, B., Zezulák, J., Matoušek, V., Cudlín, P.(2001): Systém opatření v hydrologických povodích ke snížení škodlivých následků povodní. Projekt VaV/650/2/00. Dílčí zpráva za etapu 2001. Praha, ČVUT. Havlík, A., Kašpárek, L., Krejčí, J., Kubát, J., Reidinger, R., Sovjáková., E., Valenta, P. a Zezulák, J. (2001): Matematické modely v ochraně před povodněmi. Praha, MŽP & ČVUT Fsv., 11s.

Hellweger, F. (1996): Tabyhyd-TR55 Tabular Hydrograph Method in ArcView. http://www.crwr.utexas.edu/gis/gishyd98/runoff/webfiles/TABHYD/TABHYD.HTM Holý, M. (1994): Eroze a životní prostředí, ČVUT, Praha 1994. Horský, L. et al. (1965): Hydrologické poměry ČSSR. I. díl. HMÚ, Praha. Horský, L. et al. (1967): Hydrologické poměry ČSSR. II. díl. HMÚ, Praha. Horský, L. et al. (1970): Hydrologické poměry ČSSR. III. díl. HMÚ, Praha. Hrádek, F. a kol. (1995): Vodohospodářská studie povodí Kundratického potoka k profilu hráze Mlýnského rybníka. M.I.C., Praha. Hrádek F., Kovář P. (1996): Odvozování návrhových průtoků pro malá povodí. Rostlinná výroba, 42: 337-341. Hrádek, F. a kol.(1988): Hydrologie. Praha, VŠZ, 370 s. Hydrologic engineering center (2000): Hydrologic Modeling systém HEC-HMS. On-line Help. http://www.hec.usace.army.mil. Chlebek A., Jařabáč M. (1997): Význam lesů pro ochranu před povodněmi. Zprávy lesnického výzkumu, sv. 42/2: 1 - 8. Chow V., Maidment D., Mays R. (1988): Applied Hydrology. McGraw-Hill Professional, 572 s. Janeček, M. a kol.(1992): Ochrana zemědělské půdy před erozí. Metodiky pro zavádění výsledků výzkumu do zemědělské praxe 5/1992. Praha, UVTIZ, 109 s. Janeček, M. Váška, J. (2001): Hydrologické výpočty v protierozní ochraně půdy. Praha, ČKAIT, 24 s. Jařabáč, M., Chlebek, A. (1988): O výzkumu vodní bilance v malých lesnatých povodích. In: Hydrologická bilance a možnosti zvyšování složek retence a akumulace vody. Sborník přednášek. KBÚK LF ČZU a VÚMOP Praha-Zbraslav, Praha. Jonáš F. a kol. (1990): Pozemkové úpravy, SZN, Praha. Kasprzak, K., Hejduk, S. (1997): Příspěvek k otázce vlivu vegetačního pokryvu v povodích na výskyt lokálních a regionálních povodní. In: Povodně a krajina. Sborník posterů. Kongresové centrum, Brno. Kasprzak, K., Hejduk, S., Hrabě, F.(1998): Vliv některých zemědělských plodin na povrchový odtok z deště. In: Hydrologická bilance a možnosti zvyšování složek retence a akumulace vody. Sborník přednášek. KBÚK LF ČZU a VÚMOP Praha-Zbraslav, Praha.

Kasprzak, K. (1990): Vliv fyzikálních vlastností agropedosféry na tvorbu zásob podzemních vod. Závěrečná zpráva dílčího výzkumného úkolu II-5-5/02. VVÚVSH – VUT, Brno. Klimeš, F. (1997a): Rozvíjení mimoprodukčních funkcí travních porostů v krajině. In: Povodně a krajina 1997. Sborník posterů. Kongresové centrum, Brno. Klimeš, F. (1997b): Lukařství a pastvinářství. ZF JU, České Budějovice. 140 s. Kolejka, J. (2005): Digitální model krajiny – nástroj při realizaci výzkumných a aplikačních studií. Geografie – Sborník ČGS, roč. 110, č. 4, s. 286-299. Kolektiv (1997): Hydrologická ročenka ČR 1996. ČHMÚ, Praha. 117 s. Kovář P. (1994):Využití hydrologických modelů pro určování maximálních průtoku na velkých povodích. Doktorská disertační práce. Praha, ČZU. Kovář, P, Kuráž, V, Nachtnebel, P.H. eds. (1996): Rainfall-runoff models. Lecture Notes on the Workshop. Praha, ČZU, 176 s. Kovář P. (1998): Současné možnosti hydrologické bilance na malých povodích. In: Sborník semináře Hydrologická bilance a možnosti zvyšování složek retence a akumulace vody, únor 1998, Praha, KBÚK LF ČZU Praha, str. 56-63. Kovář P. (2001a): Využití modelu hydrologické bilance k identifikaci extrémních hydrologických situací. Sborník Workshopu 2001, Grant GAČR 103/99/1470, Extrémní hydrologické jevy v povodích, str. 193-202. Kovář P. (2001b): Modelové simulace hydrologické bilance na povodích Všeminky a Dřevnice. Studie zpracovaná pro ÚEK ČAV České Budějovice (nepublikováno). Krajčovič, V. (1995): Trvalé trávne porasty a reštrukturalizácia poĺnohospodárskej výroby. Zborník č. 4. Produkčné a mimoprodukčné využívanie horských oblastí. Nitra, SAPV Bratislava. 6-10 s. Krešl J. (1997): Vliv lesa na utváření odtoku při přívalových a dlouhotrvajících deštích. In:Sborník konference Povodně a krajina 97, listopad 1997, Brno, Kongresové centrum Brno str. 4/8-4/12. Kulhavý, Z., Kovář, P. (2000): Využití modelů hydrologické bilance pro malá povodí. Praha, VÚMOP, 123 s. Kuráž, V., Rapole, R.V.S., Bayer, T.(2001a): Hydropedologické podklady pro numerické srážkoodtokové modely: případová studie Všeminka. Extrémní hydrologické jevy v povodích, FSv ČVUT, Praha, p. 309-316, 2001. Kuráž, V. (2001b): Podrobný hydropedologický průzkum povodí Všeminky. (nepublikováno)

Kvasnicová K. (1999): Vliv krajinné struktury na hydrologické poměry povodí. [Diplomová práce] Olomouc, PřF UP, 112 pp. Kvítek T. (1995): Delimitace kultur a využívání trvalých travních porostů v extenzivníchútlumových podmínkách. Metodika č. 15/1995 VÚMOP Praha. Kvítek, T. a kol.(2002): Katalog opatření pro zvýšení retenční a akumulační schopnosti povodí. In. Cudlín P., Kovář P., Macků J., Kvítek T., Malenovský Z., Pechanec V., Psotová H. (2002): Metodiky navrhování preventivních protipovodňových opatření "netechnického typu" v hydrologických povodích. In: Závěrečná zpráva projektu MŽP VaV/650/2/00 "Systém opatření v hydrologických povodích ke snížení škodlivých účinků následků povodní". [Depon. In Knihovna ÚEK AV ČR, České Budějovice] Praha, ČVUT FSv, 89 pp. Macků, J. (1997): Funkce lesů v hospodářsko-úpravnickém plánování. Disertační práce, MZLU Brno. Maidment, D. R. (1992): Handbook of Hydrology. McGraw-Hill Inc. Maidment, D. R. (1996): Using Grid to Perform Watershed Delineation. http://www.ce.utexas.edu/ prof/maidment/CE397/watershed/wshed.htm Maidment, D.R., Djokic D., eds.(2000): Hydrologic and Hydraulic Modeling Support with GIS. Redlans, ESRI Inc., 216s. Maidment, D.R.(2001): ArcHydro. GIS for Water Resources. Redlans, ESRI Press, 203s. Malenovský, Z. (2001): Návrh metodického přístupu k mapování retence povrchového odtoku dešťových srážek v malých povodích. In.: Cudlín, P. a kol. (2001): Metodiky navrhování preventivních protipovodňových opatření „netechnického typu“ v hydrologických povodích. Průběžná zpráva k projektu MŽP VaV/650/2/00– Systém opatření v hydrologických povodích ke snížení škodlivých účinků následků povodní. Matoušek, V. (2001): Definování a výklad pojmů v ochraně před povodněmi. Výstup z projektu: VAV/650/2/00. Praha, 70s. McCuen, R., H. (1982): A Guide to Hydrologic Analysis using SCS Methods. New Jersey 07632, USA, Prentice-Hall, INC., Englewood Cliffe. Míchal I. a kol. (1991): Územní zabezpečenování ekologické stability. Teorie a praxe. MŽP, Praha. Mimrová K. (1998): Hodnocení oběhu vody z hlediska krajinné ekologie v malém zemědělském povodí. In: Sborník semináře Hydrologická bilance a možnosti zvyšování složek retence a akumulace vody, únor 1998, Praha, KBÚK LF ČZU Praha, str. 126-128.

Mrkvička, J., Šantrůček, J., Veselá, M. (1998): Retence a akumulace vody v zemědělské krajině. In: Hydrologická bilance a možnosti zvyšování složek retence a akumulace vody. Sborník přednášek. KBÚK LF ČZU a VÚMOP Praha-Zbraslav, Praha. Nekuda, Vl. (1995): Zlínsko. Muzejní a vlastivědná společnost, Brno. 784 s. NRSC (2001): Hydrology. National Engineering Handbook. Olivera, F., Maidment, D. R. (1998): Storm Runoff Computation Using Spatially Distributed Terrain Parameters. http://www.crwr.utexas.edu/gis/gishyd98/runoff/webfiles/impr_uh/impr_uh.htm. Patera, A., Váška, J., Jakubíková A. eds. (2000): Extrémní hydrologické jevy v povodích. Grantový projekt reg.č. 103/99/1470. Sborník příspěvků z workshopu 2000. Praha, ČVUT, 295 s. Patera, A., Váška, J., Jakubíková A. eds. (2001): Extrémní hydrologické jevy v povodích II. Grantový projekt reg.č. 103/99/1470. Sborník příspěvků z workshopu 2001. Praha, ČVUT,s. Pechanec, V. (2003): Identifikace a prostorová lokalizace ploch s nízkou retencí. Geoinfo. Ročenka 2003. s.70-72. Pechanec, V.(2003): Identifikace a prostorová lokalizace ploch s nízkou retencí. In: ARCDATA(2003): Sborník prací z finále soutěže Student GIS projekt.[CD-ROM]. Praha, 29.10.2003 Pechanec V., Cudlín,P., Malenovský, Z. (2003): Lokalizace ploch s nízkou retencí v malých povodích In: Hydrologický Workshop 2003. Sborník prací. Praha, ČVUT, 4.11.2003. Pechanec, V. (2004): Posouzení vlivu krajinných segmentů na retenční schopnost povodí. In: Hudec, K., Low, J. eds. (2004): Venkovská krajina. Sborník příspěvků z konference. Slavičín Hostětín, 14-16.5.2004. Brno, ZO ČSOP Veronica. ISBN: 80-239-2822-8. Pelíšek, J., Sekaninová, D. (1975): Pedogeografická mapa. Rekonstrukční mapa přírodních pedogenetických asociací. List Olomouc, 1: 200 000. Geografický ústav ČSAV, Praha. Pennock, D. J., Zebarth, B. J., DeJoung, E. (1997): Landform Classification and Soil Distribution in Hummocky Terrain Saskatchewan, Canada.Geoderma, 40: 297 - 315. Pennock, D. J., Anderson D.W., DeJoung, E. (2004): Landscape-scale in indicators of soil quality due to cultivation in Saskatchewan, Canada. Geoderma, 64: 1 – 19. Podrázský, V. (1998): Snížení retenční schopnosti lesních organogenních půd na plochách ohroženných introskeletovou erozí v Krkonoších. In: Hydrologická bilance a možnosti zvyšování

složek retence a akumulace vody. Sborník přednášek. KBÚK LF ČZU a VÚMOP Praha-Zbraslav, Praha. Pokorný K. (1998): Povodně a sucha – následek lidské činnosti. Veronica 12: 1-5. Quinn,P. et all.(1991): The prediction of hillslope flow paths for distributed hydrological modelling using digital terrain models. Hydrological Processes, Vol. 5, 1991. 59-79s. Ritzema, H.P., (1994): Drainage principles and applications.Factors determining the curve Number Value, 124-128pp. Runštuk, K., Pokorný, J., Kotrnec, J. (1997): Povodeň VII/1997, hodnocení správcem drobných vodních toků. In: Povodně a krajina 1997. Sborník posterů. Kongresové centrum, Brno. Rychnovská, M. et al. (1985): Ekologie lučních porostů. Academia, Praha. 292 s. Sochorec R. (1971): Vliv fyzickogeografických charakteristik povodí na utváření kulminačních průtoků. In: Sborník referátů Hydrologické konference. Studia Geographica, sv. 22. Brno, Geografický ústav ČSAV, str. 87 - 102. Singh, V. P., fiorentino, M. eds. (1998): Geographical information systems in hydrology. Water Science and technology Library. WATER SCIENCE AND TECHNOLOGY LIBRARY 26 Kluwer Academic Publishers 464 pp. Soil Conservation Service (1986): Computer Program for Project Formulation Hydrology, U.S. Dept. of Agriculture, Soil Conservation Service, Engineering Division, Technical Release 20. Soil Conservation Service (1986): Urban hydrology for small watersheds. U.S. Dept. of Agriculture, Soil Conservation Service, Engineering Division, Technical Release 55. Soukalová, E. eds.(1997): Povodně a krajina 1997. Sborník přednášek. Kongresové centrum, Brno. Soukup M. a kol. (1997): Návrh preventivních opatření pro snížení povodňových škod v zemědělsky obhospodařovaných povodích drobných toků. Výzkumná zpráva VÚMOP, Praha, 50 str. Soukup, M., Hrádek, F. (1999): Optimální regulace povrchového odtoku z povodí. VÚMOP, Praha. Šamaj F., Brázdil R., Valovič J. (1983): Denné úhrny zrážok s mimoriadnou vydatnosťou v ČSSR v období 1901-80. Sborník prác. SHMU, Nákl Alfa, Bratislava. Šanda M., Tachecí P. (1998): Měření půdních vlhkostí a infiltračních rychlostí v povodí. In: Sborník semináře Hydrologická bilance a možnosti zvyšování složek retence a akumulace vody, únor 1998, Praha, KBÚK LF ČZU Praha, str. 94-102.

Tlapák, V., Šálek, J., Legát, V. (1992): Voda v zemědělské krajině. Zemědělské nakladatelství Brázda, Praha. 320 s. Vašků, Z. (1998): Význam funkcí a prostorového uspořádání ekostabilizačních prvků, útvarů a úprav v krajině proti škodlivým účinkům vod. In: Hydrologická bilance a možnosti zvyšování složek retence a akumulace vody. Sborník přednášek. KBÚK LF ČZU a VÚMOP Praha-Zbraslav, Praha. Vlček, V. et al. (1984): Zeměpisný lexikon ČSR. Vodní toky a nádrže. Academia, Praha. Usul. N., Küpçü, O.(1997): Obtaining SCS synthetic unit hydrograph by GIS techniques. http://gis.esri.com/library/userconf/proc97/proc97/to600/pap594/p594.htm Usul, N., Yilmaz, M.(2002): Estimation of IUH with Clark's Technique in GIS http://gis.esri.com/library/userconf/proc02/pap1229/p1229.htm Vrána, K., Dostál, T., Kender, J., Zuna, P.(1998): Krajinné inženýrství. Praha, ČKAIT, 200 s.

KAPITOLA 5 Závěr a perspektivy DSS 5.1. Shrnutí stávajícího stavu Na základě podrobné analýzy programových prostředků a řadu případových studií uváděných v literatuře a internetu se GIS jeví jako nástroj, který má své místo v rozhodovacích procesech. GIS produkty na bázi PC jsou potenciálně vhodnější pro tvorbu SDSS než GIS aplikace pro jiné počítačové platformy (Keenan, 1997). Jsou sice do určité míry méně výkonné z hlediska typických GIS funkcí, ale při implementaci na platformě Windows vhodnější vzhledem na svoji otevřenost. Při použití GIS jako základu SDSS je možné použít moderní prostředky pro interakci mezi softwarovými technikami jako je dynamická výměna údajů (dynamic data exchange - DDE) či otevřené databázové prostředí (open database connectivity - ODBC). Tyto prostředky pak umožňují přenos dat z GIS do analytického prostředí a naopak. Za velmi perspektivní se jeví objektově orientovaný přístup, teda tvorba objektových komponentů, které jsou použitelné jako součást větších prostředí. Je možno je vytvářet v běžných vývojových prostředích, jako je Microsoft Visual Basic či Borland Delphi (Tuček, Sitko 2000). V obecné rovině GIS dostatečně splňuje požadavky kladené na nástroje podpory rozhodování. Ovšem toto tvrzení je třeba upřesnit k úrovni podpory rozhodování, tedy zda máme na mysli podporu rozhodování v užším či širším slova smyslu. Podpora rozhodování v širším slova smyslu představuje efektivní práci s velkým množstvím různorodých dat, která je nutno velmi rychle a efektivně analyzovat a zobrazovat pro rychlá rozhodnutí. Pro tento typ podpory GIS nabízí rozsáhlé možnosti a nástroje pro vzájemné kombinace dat různé povahy mající vztah k určitému geografickému prostoru a jejich analýzy. Současně s tím poskytuje rozsáhlé nástroje pro prezentaci jednotlivých dat, návrhů a scénářů, nejčastěji v podobě mapy či 3D animací. Vizuální interpretace informací výrazně usnadňuje orientaci ve velkém množství dat a přináší možnost strukturovaného vyjádření sledovaných aspektů (O´Looney, 2000). Na tomto základě mají velký význam kartografické možnosti programu pro tvorbu tematických map a možnosti uživatelského přizpůsobování programu. V domácích podmínkách těchto prvků velmi dobře využívají společnosti zabývající se pozemkovými úpravy pro simulaci stavu budoucího a rozhodování se mezi několika scénáři. Zde je vhodné jmenovat např. společnost GEODIS Brno (Kolejka, Plšek, 2005). V tomto případě se mezi uživateli více cení silný nástroj s intuitivním ovládáním, jakým jsou programové prostředky společnosti ESRI Inc. a jejich doplňky třetích stran. Tyto nástroje a principy se začínají více a více prosazovat do rozhodovacích procesů na všech úrovních a v mnoha oblastech lidské činnosti (od ochrany přírody, přes optimalizace tras záchranných jednotek až po obchodní analýzy).

Avšak možnosti snadného ovládání bez hlubší znalosti procesu a algoritmu může vést ke zcela chybné interpretaci dosažených výsledků a na jejím základě k chybným rozhodnutím. V případě plné integrace nástrojů DSS do prostředí GIS je situace odlišná. GIS programových balíků, které by měly implementované nástroje DSS, příliš mnoho není, resp. pouze systém IDRISI lze takto označit. Tento programový balík vyvíjený Clarkovými laboratořemi obsahuje ucelenou sadu nástrojů pro podporu rozhodování počínaje nástroji, v terminologii IDRISI moduly, pro přidání váhových faktorů, přes transformace datových os, až po nástroje multikriteriální a multidestinátní analýzy. Z dalších programů, které mají vhodně implementovány nástroje DSS je to systém EMDS, který je určen jako volitelný doplněk pro ESRI produkty. Rozšířenější řešením je ke stávajícím nástrojům DSS přidávat schopnosti práce s prostorovými objekty jako např. GeoNetWeaver (více na www.dssresourses.com). Tyto nástroje však již vyžadují hlubší znalosti problematiky a jejich ovládání není tak příjemné. Provedení analýzy je již časově náročnější operací, na kterou v běžné praxi není dostatek prostoru, a tak se tyto analýzy používají spíše v expertních studiích a vědeckých pracích. K malé rozšířenosti těchto nástrojů přispívá mnohdy strohé rozhraní programů a složitá integrace s běžnými programovými balíky. Pozitivním prvkem, který může napomoci rychlejšímu začleňování DSS nástrojů je schopnost automatizovat procesy, uchovávat a sdílet rozhodovací schémata a modifikovat pouze vstupní parametry. Praktickou demonstraci zapojení GIS do procesu rozhodování přináší případová studie. Na příkladu problematiky navrhování a posuzování krajinotvorných opatření, za účelem zvýšení retenční schopnosti krajiny, bylo prezentováno řešení založené na bázi GIS produktů společnosti ESRI, za využití metody CN křivek a prostorově distribuovaných vstupních parametrů. Pro proces tvorby vhodných návrhů je využito systému EMDS, ve kterém je budována báze znalostí. Řešení bylo od počátku vývoje orientováno na výsledné praktické použití ve státní správě na odborném úseku, a proto se snaží využívat standardních datových sad a jednotného prostředí. Proto ač v jiných produktech jsou některé dílčí kroky popisovaných procesů řešeny lépe a sofistikovaněji, nejsou zde „odskoky“ do těchto dalších prostředí, ale naopak tyto funkce jsou řešeny více kroky v jednotném prostředí, případně funkčnost systému je doplněna vlastním programováním. 5.2. Perspektivy dalšího rozvoje Rychlý rozvoj geoinformačních systémů poskytuje stále větší potenciál pro integrování řady nástrojů a to včetně nástrojů podpory rozhodování. Standardizace programových rozhraní a otevřená specifikace datových formátů usnadňuje propojení obou technologií. Datových zdrojů popisujících krajinu a její složky je dnes dostatek. Problém představuje jejich dostupnost, aktuálnost a velice různorodá struktura (obsahová i formátová). Vytvořením jednotného datového portálu podle jasných pravidel by znamenalo výrazné zlepšení dostupnosti a využitelnosti těchto dat. Technologické zázemí pro koncept distribuovaného datového skladu pro většinu

zájmových databází je dneska znám a odzkoušen a prvotní aplikace ukazují, že i reálný provoz je udržitelný. Při návrhu databázové struktury je však třeba pečlivě volit datový typ polí, aby se při pozdějším ohodnocení dat a vazeb, dala aplikovat odpovídající logika (např. koncentraci polutantů je třeba ukládat do datové pole typu number s jednoduchou přesností, aby bylo stále na hodnoty atributů nahlíženo jako na numerické proměnné, a bylo možno je kvantifikovat, volit poměrová měřítka apod.). Složitějším problémem se jeví zajištění dostupnosti a aktuálnosti dat. Jako optimální model správy dat se nabízí distribuovaný systém, kdy jednotlivá zdrojová data tvoří pracoviště a instituty k tomu pověřené a ty jsou současně plně a výhradně zodpovědné za správu a aktualizaci dat. Verifikovaná primární data jsou pak pomocí webových služeb poskytována všech dalším odborným pracovištím, které je potřebují pro svou činnosti. Vědeckovýzkumná pracoviště by pak měla prostor pro vědeckou činnost, do které by spadala tvorba oceňovacích sítí, ověřování algoritmů a tvorba znalostních pravidel. Dostupnost dat a pravidel použití by pak znamenalo mnohem větší rozšíření nástrojů prostorového rozhodování do reálného života. 5.3. Použitá a doporučená literatura Keenan, P. (2001): Spatial Decision Support Systems. IS World Special Decision Support Systems Research Web Site http://www.isworld.org/dss/index.htm Kolejka, J. , Plšek, V. (2005): Vizualizace geografických dat a produktů a jejich zpracování ve fotorealistické podobě. IT InGIS, speciál č. 1, s. 22-25.

O´Looney, J. (2000): Beyond Map. GIS and Decision Making in Local Government. Redlans, ESRI Press, 225 s. Power, D.J. et all.: Decision support systems resourses – http://www.dssresourses.com Tuček, J., Sitko, R. (2000): Systémy pre podporu priestorového rozhodovania. Příloha Geoinfa. Geoinfo, roč.VII, č.6, 20 s. Tuček, J., Takáčová, E. (2002): Hodnotenie depozícii územia znečisťujúcimi látkami s využitím bázy znalostí a GIS. Zvolen, Acta Facultatis Forestalis, s. 113-129. Voženílek, V. ed.(1998): Integrace prostorových dat. Sborník příspěvků, Olomouc, Vydavatelství Univerzity Palackého, 310 s.

URL zdroje http://www.cenia.cz http://www.ec-gis.org/inspire http://www.opengeospatial.org 5.4. Resume

The work deals with the integration of the decision support tools in the geographical information systems. The practical use of this integration is described in the following case study “The identification and the spatial localization of low retention areas in small watersheds”. Floods are the most frequent natural hazards which have affected the area of the Czech Republic over the last years. The floods arise as a result of the accelerated surface runoff from the land use segments which is caused by increasingly higher occurrence of patches with low, even critically low retention ability. The key element for localisation of patches with critically low rainfall retention is to determinate the current spatially specified surface runoff. These patches are predetermined for application of suitable arrangements aiming at increasing of their retention ability. The proposed procedure for calculation of spatial specification surface runoff is based on combination of specific functions of Geographic Information System (GIS) metods which enables to complete the Runoff Curve Numbers method. The following structured proposal of non-technical arrangements is the part of the solution to increase and support of water retention in the landscape.