Manipulación de campos continuos y su aplicación a los sistemas de información geográfica

Se está haciendo un considerable progreso en la integración de los sistemas de información espacial, GIS y los modelos matemáticos que rigen en medioambiente. Para la mayoría de los proyectos de modelos ambientales, los GISs son vistos como bases de datos apropiadas y bien estructuradas para el manejo de grandes cantidades de datos espaciales. La herramientas GIS tradicionales, como los overlays y buffering son también importantes para el desarrollo de juegos de datos derivados (derivative datasets) que sirven para generar vistas sobre variables. Muchos expertos esperan que pronto se incorporen mejores métodos de análisis espacial a los GIS actuales, la tecnología GIS se convertirá en una herramienta importante en todos los aspectos del modelamiento, incluyendo construcción de modelos, validación y operación. Sin embargo, existen grandes incompatibilidades que obstruyen la verdadera integración. Los GIS manejan datos estáticos y discretos mientras los modelos ambientales tratan fenómenos dinámicos y continuos. Las BD GIS manipulan datos en términos de ubicación, distribución y relaciones espaciales, mientras que los modelos ambientales trabajan con la transferencia masa y energía. Para lograr una integración total de ambos necesitamos agregar el dinamismo y la continuidad a nuestro concepto de datos espaciales; e interacción espacial y funcionalidad a los modelos ambientales. Este trabajo de investigación apunta a la primera de estas necesidades, considerando lo que implica trabajar con fenómenos continuos directamente en el contexto de GIS. Se tendrá en cuenta cómo los fenómenos espacialmente distribuidos se caracterizan en los modelos ambientales, una estrategia para trabajar con dichos fenómenos de manera que puedan ser eficientes y convincentemente incorporados en aplicaciones GIS. Ya que la mayoría de los fenómenos ambientales tratan con fenómenos que son continuos en el espacio, es necesario proveer formas en las que los modeladores puedan trabajar directamente con los fenómenos continuos, en vez de verse forzados a trabajar con datos espaciales discretos. Debemos reconocer que los datos espaciales son representaciones de la realidad, no la realidad en sí, por lo que deberíamos concentrarnos en lograr un análisis que no dependa de la representación, sino de la realidad en sí (frame free analysis). Licenciado en Informática Universidad Nacional de La Plata