Độ phủ mạng lưới quan trắc phản ánh khả năng theo dõi thế nào?

Vì vậy, độ phủ liên quan trực tiếp đến tính đại diện không gian của dữ liệu. Hai mạng lưới có cùng số lượng trạm vẫn có thể cho khả năng theo dõi rất khác nhau nếu một mạng phân bố đều và đúng các vùng đặc trưng, còn mạng kia tập trung phần lớn điểm đo vào một khu vực.

Độ phủ mạng lưới quan trắc thể hiện mức đại diện của phép đo trong không gian

Một trạm quan trắc chỉ ghi nhận trạng thái tại vị trí hoặc vùng ảnh hưởng xung quanh nó. Khi sử dụng dữ liệu từ nhiều trạm để mô tả một khu vực rộng hơn, người phân tích đang giả định rằng tập hợp các điểm đo đã lấy mẫu đủ tốt trường biến thiên trong không gian.

Độ phủ vì thế trả lời ba vấn đề chính:

·         Những khu vực cần quan sát đã có điểm đo đại diện hay chưa

·         Khoảng trống giữa các điểm có lớn đến mức bỏ sót biến thiên quan trọng hay không

·         Dữ liệu thu được có thể được khái quát cho toàn vùng với mức tin cậy nào

Nếu các điểm quan trắc nằm đúng những nơi có tính đại diện, mạng lưới có thể nhận biết sự khác biệt giữa các vùng và hỗ trợ mô tả phân bố không gian tương đối sát thực tế. Ngược lại, một khu vực rộng không có điểm đo sẽ trở thành vùng mà trạng thái thực tế chủ yếu phải được suy ra từ các vị trí khác.

Do đó, độ phủ cao không đồng nghĩa tuyệt đối với mật độ trạm cao. Mật độ chỉ là một thành phần; vị trí của trạm so với cấu trúc không gian của hiện tượng mới quyết định lượng thông tin mà mạng lưới thực sự thu được.

Vì sao độ phủ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng theo dõi biến thiên không gian?

Các đại lượng quan trắc thường không đồng nhất trên toàn bộ khu vực. Giá trị tại hai vị trí gần nhau có thể tương tự, nhưng mức tương đồng thường giảm khi khoảng cách tăng hoặc khi xuất hiện ranh giới địa hình, nguồn phát thải, loại hình sử dụng đất hay các điều kiện môi trường khác.

Mạng lưới quan trắc thực chất lấy mẫu trường biến thiên đó tại một số vị trí hữu hạn.

Nếu khoảng cách giữa các trạm nhỏ hơn đáng kể so với quy mô không gian mà hiện tượng thay đổi, nhiều đặc điểm của trường dữ liệu có cơ hội được nhận biết. Khi khoảng cách giữa các trạm lớn so với quy mô biến thiên, những thay đổi xảy ra giữa hai điểm đo có thể không được phát hiện.

Có thể hình dung bằng hai đại lượng:

·         d: khoảng cách đặc trưng giữa các điểm quan trắc

·         L: quy mô tương quan không gian hoặc khoảng cách mà hiện tượng còn duy trì mức tương đồng đáng kể

Khi d tăng đến mức tương đương hoặc lớn hơn L, nguy cơ lấy mẫu không đủ dày tăng lên. Nếu d nhỏ hơn nhiều so với quy mô biến đổi cần nhận biết, mạng lưới có khả năng mô tả cấu trúc không gian chi tiết hơn.

Không tồn tại một giá trị d cố định phù hợp cho mọi mạng lưới. Một đại lượng biến đổi chậm trên hàng chục kilômét có thể được theo dõi với khoảng cách trạm tương đối lớn, trong khi hiện tượng biến đổi mạnh trong phạm vi ngắn cần mật độ điểm cao hơn.

Đây là lý do số lượng trạm chỉ có ý nghĩa khi được đặt trong quan hệ với quy mô biến thiên của đối tượng quan trắc.

Độ phủ tốt phụ thuộc vào mật độ, phân bố và vị trí của các điểm đo

Mức bao phủ thực tế được hình thành đồng thời bởi nhiều yếu tố.

Mật độ điểm quan trắc

Khi diện tích được giữ nguyên, tăng số điểm thường làm giảm khoảng cách trung bình giữa các trạm và giảm những vùng hoàn toàn không có phép đo trực tiếp. Điều này có thể cải thiện khả năng phát hiện biến đổi quy mô nhỏ.

Tuy nhiên, tăng mật độ tại nơi đã có nhiều trạm không nhất thiết làm tăng tương ứng độ phủ của toàn mạng lưới. Mười điểm tập trung trong một đô thị không thể thay thế cho các điểm còn thiếu ở vùng ngoại vi nếu mục tiêu là đại diện cho toàn khu vực.

Cách phân bố điểm trong không gian

Hai mạng lưới có cùng mật độ trung bình có thể có chất lượng bao phủ khác nhau.

Mạng lưới phân bố tương đối cân đối thường hạn chế các khoảng trống lớn. Nhưng phân bố đều theo hình học cũng chưa chắc tối ưu nếu không gian nghiên cứu có tính không đồng nhất.

Ví dụ, địa hình núi và đồng bằng, khu dân cư và khu công nghiệp hoặc vùng ven biển và nội địa có thể tồn tại các cơ chế biến đổi khác nhau. Khi đó, bố trí trạm cần phản ánh những miền đặc trưng này thay vì chỉ cố duy trì khoảng cách bằng nhau.

Vị trí có tính đại diện

Một trạm đặt sai bối cảnh có thể tạo ra dữ liệu chính xác tại chính vị trí đó nhưng kém đại diện cho vùng mà dữ liệu được sử dụng để mô tả.

Do đó cần phân biệt:

Độ chính xác của phép đo là mức độ phép đo phản ánh đúng giá trị tại trạm.

Tính đại diện không gian là mức độ giá trị tại trạm có thể cung cấp thông tin hữu ích về khu vực rộng hơn.

Một cảm biến rất chính xác không khắc phục được khoảng trống không gian nếu mạng lưới thiếu trạm tại các vùng có đặc điểm khác biệt.

Độ phủ không đủ có thể làm dữ liệu không gian bị diễn giải sai như thế nào?

Khoảng trống trong mạng lưới không nhất thiết tạo ra lỗi rõ ràng trong bảng số liệu. Nguy hiểm hơn, dữ liệu vẫn có thể tạo thành bản đồ hoặc đường nội suy trông liên tục dù thông tin quan sát thực tế rất thưa.

Bỏ sót cực trị và điểm nóng

Nếu một vùng có biến đổi cục bộ mạnh nhưng không có trạm ở gần, mạng lưới có thể không ghi nhận được giá trị cực đại, cực tiểu hoặc một điểm nóng quan trọng.

Các điểm lân cận vẫn có thể cho giá trị bình thường, dẫn đến kết luận rằng toàn khu vực tương đối đồng nhất.

Tạo cảm giác không gian đồng đều hơn thực tế

Các phương pháp nội suy ước tính giá trị ở vị trí chưa đo dựa trên thông tin từ những điểm đã có. Khi khoảng cách giữa các trạm quá lớn, kết quả có thể trở nên quá trơn và làm mờ các biến đổi nhỏ hơn khoảng cách lấy mẫu.

Bản đồ liên tục vì thế không đồng nghĩa với việc mọi vị trí trên bản đồ đều được quan sát với độ chắc chắn như nhau.

Làm tăng sự phụ thuộc vào mô hình

Càng xa điểm quan trắc, kết quả tại một vị trí càng phụ thuộc nhiều hơn vào giả định của phương pháp nội suy hoặc mô hình hóa.

Ở vùng có mật độ điểm cao, ước lượng được ràng buộc bởi nhiều quan sát thực tế. Trong vùng trống, mô hình phải suy luận từ những điểm xa hơn nên bất định thường lớn hơn.

Khái quát quá mức từ một nhóm trạm

Nếu phần lớn trạm nằm ở một loại địa hình hoặc một nhóm khu vực nhất định, đặc trưng của nhóm đó có thể bị xem nhầm là đặc trưng của toàn vùng.

Đây là vấn đề về thiên lệch không gian của mẫu quan trắc, không phải chỉ là thiếu số lượng dữ liệu.

Không thể đánh giá độ phủ chỉ bằng số lượng trạm

Số trạm trên một đơn vị diện tích là chỉ báo dễ tính nhưng chưa đủ để kết luận mạng lưới có đại diện hay không.

Đánh giá đầy đủ hơn thường cần kết hợp một số nhóm chỉ báo.

Khoảng cách giữa các điểm cho biết mạng lưới thưa hay dày ở từng khu vực. Khoảng cách đến trạm gần nhất đặc biệt hữu ích để phát hiện những vùng nằm xa mọi phép đo trực tiếp.

Diện tích đại diện quanh từng trạm có thể được xem xét bằng các vùng lân cận hình học, chẳng hạn phân vùng Voronoi. Trạm có vùng đại diện quá lớn thường cho thấy một phần mạng lưới đang tương đối thưa.

Cấu trúc tương quan không gian cho biết giá trị đo còn liên hệ với nhau đến khoảng cách nào. Trong địa thống kê, variogram hoặc các mô hình tương quan có thể giúp so sánh khoảng cách trạm với quy mô biến thiên thực tế của đại lượng cần theo dõi.

Sai số kiểm định không gian cho biết dữ liệu từ các trạm còn lại dự đoán tốt đến đâu tại một trạm được tạm thời loại khỏi mô hình. Cross-validation có thể phát hiện khu vực mà cấu hình mạng lưới tạo ra sai số lớn.

Mức bao phủ các miền đặc trưng kiểm tra xem các vùng quan trọng về địa hình, khí hậu, dân cư, nguồn tác động hoặc loại hình sử dụng đất có được đại diện hay không.

Không chỉ một chỉ báo nào trong số này đủ cho mọi trường hợp. Mạng lưới cần được đánh giá theo đúng hiện tượng và mục tiêu quan trắc.

Độ phủ cần được hiểu cùng với độ phân giải không gian mong muốn

Một mạng lưới có thể đủ cho một câu hỏi nhưng không đủ cho câu hỏi khác.

Nếu mục tiêu chỉ là theo dõi xu thế quy mô vùng, mạng lưới tương đối thưa vẫn có thể cung cấp thông tin phù hợp khi đại lượng thay đổi chậm trong không gian. Nhưng cùng mạng lưới đó có thể không đủ để xác định các biến đổi ở cấp quận, lưu vực nhỏ hoặc khu vực chịu tác động cục bộ.

Vì vậy, không thể nói một mạng lưới có “độ phủ tốt” một cách tuyệt đối. Cần xác định:

·         Phạm vi không gian phải đại diện

·         Quy mô biến thiên cần phát hiện

·         Độ phân giải mong muốn của kết quả

·         Những miền không gian bắt buộc phải có quan sát

·         Mức bất định có thể chấp nhận đối với vùng không có phép đo trực tiếp

Khi yêu cầu về độ phân giải tăng, nhu cầu thông tin không gian cũng tăng. Nếu mạng lưới không được tăng cường tương ứng, bản đồ có thể có độ phân giải hiển thị rất cao nhưng độ phân giải thông tin thực tế vẫn bị giới hạn bởi khoảng cách và cách bố trí các điểm quan trắc.

Ý nghĩa thực tế của độ phủ nằm ở giới hạn sử dụng dữ liệu

Độ phủ mạng lưới quan trắc cuối cùng cho biết dữ liệu có thể được sử dụng để suy luận đến phạm vi không gian nào.

Khi độ phủ phù hợp với cấu trúc biến thiên của hiện tượng, dữ liệu có khả năng đại diện tốt hơn cho khu vực nghiên cứu, hỗ trợ nhận biết chênh lệch giữa các vùng và giảm mức suy đoán tại các vị trí chưa đo.

Khi mạng lưới có khoảng trống lớn hoặc bố trí thiên lệch, kết quả vẫn có giá trị tại những nơi được quan trắc nhưng mức độ khái quát cho toàn vùng phải được giới hạn. Trong trường hợp đó, tăng độ chính xác của từng thiết bị không giải quyết được vấn đề đại diện; cần bổ sung hoặc bố trí lại điểm quan trắc tại những vùng đang thiếu thông tin.

Độ phủ mạng lưới quan trắc phản ánh khả năng lấy mẫu đầy đủ biến thiên của không gian, từ đó chi phối mức đại diện của dữ liệu khi mô tả một khu vực rộng hơn các điểm đo riêng lẻ. Độ phủ phải được đánh giá bằng mật độ, khoảng cách, cách phân bố, tính đại diện của vị trí và quy mô tương quan của hiện tượng, chứ không chỉ bằng tổng số trạm.

Một mạng lưới chỉ thực sự bao phủ tốt khi khoảng trống giữa các phép đo không lớn hơn mức mà mục tiêu quan trắc có thể chấp nhận và các miền không gian quan trọng đều được đại diện. Vì vậy, câu hỏi quan trọng không phải chỉ là “có bao nhiêu trạm?”, mà là “những trạm này có lấy mẫu được đúng cấu trúc không gian cần theo dõi hay không?”