Der Umfang und die Art des Zweifels, der mit räumlichen Daten, Modellen und Schlüssen verbunden ist und aus Messfehlern, Positionsfehlern, Stichprobenentwurf, Modellstruktur, Parameterschätzung, Skaleneffekten und Darstellungsentscheidungen entsteht.

Prinzip

Die verschiedenen Unsicherheitskomponenten (Messung, Prozess, Parameter und Modellstruktur) identifizieren, quantifizieren und durch räumliche Workflows propagieren und räumlich darstellen, damit Nutzer Risiko und Robustheit räumlicher Schlussfolgerungen beurteilen können.

Demonstration

Erstellung von Vorhersagekarten aus Kriging mit begleitenden Rastern der Vorhersagestandardsabweichung, Ausführung von Modellensembles für Habitat-Eignung und Kartierung von Wahrscheinlichkeitsintervallen für das Vorkommen eines Schadstoffs in einer Region.

Fehlanwendung

Nur Punktschätzungen aus räumlichen Modellen ohne Unsicherheitsintervalle oder Karten berichten oder Unsicherheit global zusammenfassen und ihre räumliche Heterogenität und Autokorrelation ignorieren.

Konsequenz

Explizite Behandlung räumlicher Unsicherheit unterstützt transparente Risikoabschätzungen, priorisiert Datenerhebung dort, wo Unsicherheit am höchsten ist, und verhindert übermäßig selbstsichere räumliche Entscheidungen.

Umkehrung

Räumliche Ergebnisse als deterministische Wahrheiten ohne dokumentierte Unsicherheit behandeln, was zu brüchigen Entscheidungen und unerkannten Risiken führt.

Abgrenzung

Umfasst Unsicherheiten, die räumlich explizit oder räumlich variierend sind; schließt nicht-räumliche sozio-politische Unsicherheiten aus, die die räumliche Struktur von Daten oder Modellen nicht beeinflussen, obwohl diese in Entscheidungen mit räumlicher Unsicherheit interagieren können.

Semantische Spannung

Spannung zwischen Variabilität und Unsicherheit: Variabilität ist natürliche räumliche Heterogenität, Unsicherheit ist Unwissen über wahre Werte — beide erscheinen ähnlich auf Karten, erfordern aber unterschiedliche Behandlung.

Synthese

Spatial Analysis Uncertainty fasst die vielfältigen Quellen des Zweifels bei georäumlicher Beobachtung und Modellierung zusammen, quantifiziert deren räumliche Variabilität und propagiert sie durch Analysen, um vorsichtigere und priorisierte Entscheidungen zu ermöglichen.