۱٫ معرفی
مدیریت زباله‌های ناشی از فعالیت‌های تجاری در یک شهر، چالشی حیاتی برای تضمین محیط زیست سالم و پایدار است. اغلب، فعالیت های تجاری مقدار قابل توجهی زباله تولید می کند که اگر به درستی مدیریت نشود، می تواند منجر به سلامت عمومی و مشکلات زیست محیطی شود. [
۱,
۲]. فقدان آگاهی و شیوه های پایدار نیز می تواند به افزایش حجم زباله های غیرقابل بازیافتی که باید با هزینه های بالا به محل های دفن زباله فرستاده شود، کمک کند. برای پرداختن به این جنبه‌ها، ادارات محلی باید با جدیت بیشتری سیاست‌ها و مقررات شفاف را برای تشویق شرکت‌ها به اتخاذ شیوه‌های مدیریت پسماند مسئولانه و پایدار ترویج کنند. پروژه های آگاهی بخشی و آموزشی می تواند نقش اساسی در آموزش شرکت ها در زمینه دفع صحیح زباله و اتخاذ شیوه های کاهش و بازیافت داشته باشد. [
۳,
۴,
۵]. همکاری بین مقامات محلی، مشاغل و جامعه برای رسیدگی موثر به مشکل ضروری است. مشوق‌های مالیاتی برای کسانی که سیاست‌های پایدار و تحریم‌ها را برای کسانی که از مقررات تبعیت نمی‌کنند اتخاذ می‌کنند، می‌تواند محرک دیگری برای مدیریت مسئولانه زباله باشد. بنابراین، رسیدگی به معضل زباله نیازمند رویکردی یکپارچه و مشارکت فعال همه طرف‌های ذینفع برای تضمین شهری پاک‌تر و تاب‌آورتر است.
در زمینه جرایم زیست محیطی مربوط به دفع زباله، برخی از بخش ها برای موارد شناخته شده رفتار نادرست برجسته شده اند. مشکل دفع نادرست لاستیک های مستعمل پدید آمده است که اغلب در مکان های نامناسب رها می شوند و باعث ایجاد خطرات زیست محیطی و بهداشتی می شوند. [
۶,
۷,
۸]. سایرین نیز در تخلیه غیرقانونی زباله های ساختمانی، که به آلودگی خاک و آب کمک می کنند، دست داشته اند [
۹,
۱۰]. در صنعت نساجی، حوادث دفع بی رویه مواد شیمیایی مضر رخ داده است که نگرانی هایی را در مورد کیفیت آب و سلامت عمومی ایجاد کرده است. [
۱۱]. حتی کسانی که از رنگ‌ها و حلال‌های سمی استفاده می‌کنند، اغلب مقررات زیست‌محیطی را زیر پا گذاشته‌اند و کیفیت هوا و خاک را به خطر می‌اندازند. [
۱۲,
۱۳].
این موارد نیاز به تقویت کنترل ها و تحریم ها را برای جلوگیری از اعمال غیرقانونی نشان می دهد. رهاسازی کنترل نشده پسماندهای خطرناک در شهر و مناطق حاشیه شهری که متعلق به اکوسیستم های کشاورزی هستند، می تواند عواقب جدی برای محیط زیست داشته باشد و اثرات قابل توجهی نه تنها بر سلامت عمومی، بلکه بر خدمات آب، خاک و اکوسیستم داشته باشد. این ضایعات، حاوی مواد شیمیایی مضر، می توانند مشکلات مختلفی ایجاد کنند، از جمله:
-
آلودگی آب‌های زیرزمینی: شیرابه‌های زباله‌های خطرناک می‌توانند به زمین نفوذ کرده و ذخایر آب زیرزمینی را آلوده کنند. [
۱۴]. این می تواند آب را غیر قابل شرب کند و اثرات مضری بر سلامت انسان و آبزیان داشته باشد و همچنین برای مصارف آبیاری غیر قابل استفاده باشد. [
۱۵];
-
آلودگی آب‌های سطحی: اگر زباله‌ها در مجاورت آبراه‌ها یا تالاب‌ها رها شوند، به دلیل پدیده روان‌آب که باعث آلودگی آب‌های سطحی می‌شوند، می‌توانند توسط باران منتقل شوند. این امر به اکوسیستم های آبی آسیب می رساند و می تواند اثرات منفی بر روی جانوران و گیاهان داشته باشد [
۱۶,
۱۷];
-
تخریب خاک به دلیل وجود مواد شیمیایی در پسماندهای خطرناک که می توانند به خاک نفوذ کرده و کیفیت آن را به خطر بیندازند. این می تواند رشد گیاه را تحت تاثیر قرار دهد، حاصلخیزی خاک را به خطر بیندازد و منجر به مشکلات طولانی مدت برای کشاورزی شود. [
۱۸];
-
اگر مواد سمی در خاک نفوذ کرده و توسط گیاهان جذب شوند، زنجیره غذایی را به خطر می اندازد. این خطری را برای زنجیره غذایی ایجاد می کند، زیرا حیواناتی که از این گیاهان تغذیه می کنند می توانند این مواد را جمع کنند و به نوبه خود آنها را به شکارچیان بالاتر از جمله انسان منتقل کنند. [
۱۹,
۲۰];
-
تأثیر بر تنوع زیستی، زیرا رها شدن زباله های خطرناک می تواند منجر به از بین رفتن تنوع زیستی شود و باعث مرگ بسیاری از گونه های گیاهی و جانوری شود که نمی توانند در محیط های آلوده زنده بمانند یا رشد کنند. [
۲۱,
۲۲].
نظارت بر پدیده‌هایی که در چنین مناطق حاشیه‌شهری اتفاق می‌افتد برای به دست آوردن بینشی در مورد علل آنها و بهینه‌سازی منابع موجود، هم از نظر نیروی انسانی و هم از نظر ابزار، ضروری است. درک منشاء این پدیده ها برای مدیریت موثر و استراتژی های کاهش ضروری است. با تخصیص کارآمد منابع، می توان توانایی مقابله با چالش های زیست محیطی و ارتقای توسعه پایدار در این مناطق را افزایش داد. از طریق نظارت و تجزیه و تحلیل سیستماتیک، شناسایی محرک های کلیدی تغییر و اجرای مداخلات هدفمند برای به حداقل رساندن اثرات منفی بر سلامت انسان و اکوسیستم امکان پذیر است.
برای نظارت بر توزیع فضایی این پدیده ها که کیفیت ماتریس های محیطی را به خطر می اندازند، مطمئناً استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) مفید است. این یک پلت فرم مبتنی بر نرم افزار است که داده های جغرافیایی و ویژگی های متنی را برای تجزیه و تحلیل، تفسیر و تجسم اطلاعات در مورد مکان های خاص یکپارچه می کند. این ابزار به شما امکان می دهد داده های مکانی را نقشه برداری، مدیریت و تجزیه و تحلیل کنید و در نتیجه دانش عمیق تری از قلمرو مفید از دیدگاه های مختلف به دست آورید. ایجاد پایگاه داده ای که اطلاعات مربوط به جرایم زیست محیطی را در طول زمان از طریق GIS ذخیره می کند، به چند دلیل از اهمیت اساسی برخوردار است. اول، یک پایگاه داده GIS به شما امکان می دهد مکان دقیق هر تخلف زیست محیطی را ثبت کنید و شناسایی الگوها و روندهای مکانی را در طول زمان تسهیل می کند. [
۲۳]. این اطلاعات برای درک گسترش جغرافیایی مشکلات زیست محیطی و برای توسعه استراتژی های مداخله هدفمند بسیار مهم است. علاوه بر این، یک GIS به شما امکان می دهد داده ها را از منابع مختلف یکپارچه کنید و یک دید کامل و به هم پیوسته از وضعیت ارائه دهید. نقشه برداری از جرایم زیست محیطی از طریق نرم افزار GIS همچنین به ارزیابی میزان تأثیر بر سلامت انسان، آب، خاک و تنوع زیستی در مناطق مختلف مسکونی و حاشیه شهری کمک می کند. این از برنامه ریزی منابع برای عملیات بازسازی محیطی در طول زمان پشتیبانی می کند. به اشتراک گذاری و تسهیل دسترسی به داده ها از طریق یک سیستم GIS، همکاری بین مقامات محلی، سازمان های زیست محیطی و جامعه را ارتقا می دهد و به مدیریت موثرتر و شفاف تر مسائل زیست محیطی کمک می کند. یک پایگاه جغرافیایی GIS برای نظارت بر جرایم زیست محیطی، ابزاری حیاتی برای مدیریت زیست محیطی پایدار است.
OpenStreetMap (OSM) یک پایگاه داده جغرافیایی مشترک و منبع باز است که حاوی اطلاعاتی در مورد خیابان ها، ساختمان ها، نقاط دیدنی و موارد دیگر در سراسر جهان است. [
۲۴]. هدف OSM ایجاد یک نقشه رایگان و واضح از جهان است که برای همه قابل دسترسی باشد [
۲۵]. پایگاه داده OSM شامل مجموعه وسیعی از داده های جغرافیایی است که توسط یک جامعه جهانی از کاربران جمع آوری شده است. از این داده ها می توان برای ایجاد نقشه های سفارشی، برنامه های ناوبری و موارد دیگر استفاده کرد. کاربران OSM می توانند با استفاده از یک رابط وب بصری، عناصر جدیدی مانند جاده ها، ساختمان ها و نقاط مورد علاقه را به نقشه اضافه کنند. علاوه بر این، داده ها را می توان در قالب های مختلف دانلود کرد تا در برنامه های کاربردی خارجی استفاده شود. پایگاه داده OSM کاملاً باز و رایگان است، به این معنی که هر کسی می تواند به داده ها دسترسی داشته باشد و از آن برای هر هدفی استفاده کند. OSM به یک منبع ارزشمند برای بسیاری از پروژه ها از جمله برنامه ریزی شهری، مدیریت اضطراری و ناوبری GPS تبدیل شده است. علاوه بر این، بسیاری از شرکت ها از داده های OSM برای بهبود نقشه ها و برنامه های خود استفاده می کنند. OSM یک پایگاه داده جغرافیایی مشترک و منبع باز است که طیف گسترده ای از داده های جغرافیایی را ارائه می دهد که برای همه رایگان و قابل دسترسی است و داده های آن می تواند برای اهداف مختلف از جمله موارد مربوط به درک پدیده های رهاسازی غیرقانونی زباله مورد استفاده قرار گیرد.
نقشه برداری جرم عملی است که عمدتاً از ابزارهای GIS و پایگاه داده جغرافیایی برای تجسم و تجزیه و تحلیل داده های مربوط به جرم در یک منطقه جغرافیایی خاص استفاده می کند. این تکنیک به توزیع فضایی جرایم نقشه‌برداری شده اجازه می‌دهد تا مجریان قانون و تحلیلگران بتوانند الگوها و روندها را شناسایی کنند. با شناسایی خوشه‌های فعالیت مجرمانه، نقشه‌برداری جرم می‌تواند برای شناسایی مناطق پرخطر و بهینه‌سازی توزیع منابع و همچنین پیش‌بینی مکان جرایم خاص با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی (AI) مفید باشد. [
۲۶,
۲۷]. هنگامی که نوبت به شناسایی عاملان می رسد، نقشه برداری جرم می تواند داده های اضافی مانند دوربین های نظارتی یا شهادت شاهدان عینی را برای شناسایی مظنونان بالقوه ادغام کند. علاوه بر این، از طریق تجزیه و تحلیل الگوهای زمانی و مکانی فعالیت‌های مجرمانه گذشته، نقشه‌برداری جرم می‌تواند به پیش‌بینی اقدامات غیرقانونی احتمالی کمک کند و به مقامات کمک کند تا توجه خود را بر مناطق و دوره‌های حساس خاص متمرکز کنند. نقشه‌برداری جرم و جنایت ابزاری ارزشمند برای بهبود پیشگیری از جرم، شناسایی مسئولین و پیش‌بینی فعالیت‌های غیرقانونی است.
فعالیت نقشه برداری جرم نیز توسط عمل اطلاعات منبع باز (OSINT) پشتیبانی می شود، که متشکل از یک رویکرد جمع آوری اطلاعات است که از منابع داده های عمومی قابل دسترسی برای همه سوء استفاده می کند. [
۲۸]. این یک فرآیند تحلیلی است که برای به دست آوردن درک عمیق، بر اطلاعات منابع باز، مانند وب سایت ها، رسانه های اجتماعی، گزارش های خبری، اسناد عمومی مانند گزارش های دولتی عمومی، و ادبیات خاکستری مانند گزارش های فنی و اسناد تجاری متکی است. OSINT به ویژه در امنیت، اطلاعات و تحقیقات استفاده می شود و روشی شفاف و باز برای به دست آوردن داده های مرتبط بدون وابستگی انحصاری به منابع مخفی ارائه می دهد. عمل OSINT در عصر دیجیتالی شده، که در آن دسترسی به اطلاعات عمومی می‌تواند نقش کلیدی در ارزیابی ریسک، تحلیل تهدید و تصمیم‌گیری آگاهانه داشته باشد، حیاتی است.
هوش منبع باز (OSINT) ثابت کرده است که ابزار ارزشمندی در شناسایی آلاینده ها در موارد متعدد است. به عنوان مثال، از طریق نظارت بر رسانه های اجتماعی و گزارش های آنلاین، امکان شناسایی شرکت ها یا افراد مسئول تخلیه غیرقانونی مواد مضر به آبراه ها وجود داشت. در برخی موارد، تصاویر ماهواره‌ای شواهد مهمی برای مکان‌یابی مکان‌های دفن زباله غیرقانونی و شناسایی مسئولین ارائه کرده‌اند [
۲۹]. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل OSINT به جمع آوری اطلاعات در مورد شیوه های دفع زباله های سمی کنترل نشده توسط صنایع کمک کرده است و به مقامات اجازه می دهد تا به سرعت مداخله کنند. بررسی اسناد عمومی، مانند مجوزهای زیست محیطی و گزارش های سازمان نظارتی، از طریق منابع باز به شناسایی موارد نقض مقررات زیست محیطی کمک کرده است. در برخی زمینه‌ها، خود جامعه از طریق گزارش‌های آنلاین و مستندات عکاسی، نقش فعالی در افشای فعالیت‌های غیرقانونی مسبب آلودگی داشته است. [
۳۰].
نمونه بارز این گونه فعالیت ها Bellingcat است [
۳۱]. این یک سازمان تحقیقاتی مستقل است که از منابع باز و تکنیک های تحلیل دیجیتالی برای بررسی رویدادهای بین المللی، درگیری ها و نقض حقوق بشر استفاده می کند. بلینگکت که در سال ۲۰۱۴ تأسیس شد، به دلیل تحقیقات خود در مورد موارد مسمومیت سرگئی اسکریپال و الکسی ناوالنی و همچنین نقض حقوق بشر در سوریه و یمن شناخته شد. این سازمان از طیف گسترده ای از منابع باز، از جمله تصاویر ماهواره ای، ویدئوهای آنلاین و اطلاعات رسانه های اجتماعی برای ایجاد گزارش دقیق و دقیق استفاده می کند.
این مقاله علمی رویکردی نوآورانه را گزارش می‌کند که ترکیب احتمالی داده‌های باز و نرم‌افزار منبع باز را برجسته می‌کند. این رویکرد به دلیل تازگی خود در استفاده از این فناوری ها با هم متمایز است. هدف اصلی ارائه پشتیبانی همه جانبه برای وظیفه حیاتی شناسایی افراد یا نهادهای مسئول آلودگی محیط زیست است. با استفاده از داده های باز و ابزارهای نرم افزاری متن باز، چارچوبی شفاف و در دسترس برای ردیابی و تجزیه و تحلیل داده های محیطی ارائه می شود. این روش نه تنها شناسایی منابع آلودگی را امکان پذیر می کند، بلکه اجرای اقدامات موثر برای کنترل و کاهش اثرات آلودگی در مناطق کشاورزی را تسهیل می کند. بنابراین، کار ما نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در پرداختن به چالش های زیست محیطی با استفاده از قدرت فناوری های باز برای شفافیت، مسئولیت پذیری و مدیریت زیست محیطی بیشتر است.
۲٫ مواد و روشها
در این بخش، جنبه‌های مختلفی از جمله ویژگی‌های جغرافیایی و محیطی منطقه مورد مطالعه، فعالیت‌های میدانی انجام شده و گردش کار پردازش سیستماتیک داده‌ها برای تجزیه و تحلیل جامع و تفسیر نتایج، گزارش می‌شود.
۲٫۱٫ منطقه مطالعه
منطقه Puglia در جنوب شرقی ایتالیا واقع شده است و مساحتی حدود ۱۹۰۰۰ کیلومتر دارد.۲. این منطقه بسیار پرجمعیت است و تراکم آن حدود ۲۰۰ نفر در هر کیلومتر است۲. قلمرو آپولیا با چشم اندازهای متنوع مشخص می شود، از سواحل باشکوه دریای آدریاتیک و دریای ایونی گرفته تا تپه ها و کوه های مناطق داخلی.
این قلمرو با حضور قوی مشاغل از انواع مختلف مشخص می شود. به ویژه به دلیل حضور شرکت های متعدد فعال در بخش های کشاورزی، تولیدی، نساجی، مکانیکی و فناوری های پیشرفته متمایز است.
نواحی صنعتی اصلی در مراکز استان ها متمرکز شده اند که شرکت های متعدد فعال در بخش های تولیدی، مکانیکی، انرژی و فناوری های پیشرفته در آنجا مستقر هستند. در این میان، تارانتو با حضور پررنگ شرکت‌های فعال در بخش‌های فولاد، شیمیایی و پتروشیمی از اهمیت قابل توجهی برای مرکز صنعتی خود برخوردار است.
۲٫۲٫ فعالیت های نقشه برداری در میدان
فعالیت های نقشه برداری یک سایت بالقوه آلوده هم پس از گزارش ها و هم به دنبال فعالیت های نظارت معمول شروع می شود. هنگامی که در سایت قرار می گیرد، ویژگی های اصلی آن مانند ماهیت خاک، تغییرات زمین (مانند تفاوت در ارتفاع یا مسیرهای آبی)، موقعیت هر عنصر مرتبط (مانند چاه یا آب انبار) و طبیعتاً ذکر می شود. ، اولین توصیف از انواع مختلف زباله های مواجه شده است. استفاده از ابزارهایی مانند GPS برای به دست آوردن اندازه گیری های دقیق و جغرافیایی ضروری است. پس از جمع آوری تمام داده های لازم، می توان با استفاده از نرم افزار نقشه کشی نسبت به ایجاد نقشه اقدام کرد. در این مرحله، بررسی دقت داده‌های جمع‌آوری‌شده و تصحیح هر گونه خطا قبل از نهایی کردن نقشه مهم است.
شکل ۱).
۲٫۳٫ ایجاد بستر تعامل پذیری فناوری اطلاعات و ارتباطات برای داده های اکتسابی
همه فرمت‌های مختلف داده‌های به‌دست‌آمده در پلتفرم ICT برای مدیریت داده‌ها ثبت می‌شوند که امکان پردازش آنها را فراهم می‌کند. پلتفرم ICT ایجاد شده به شما امکان می دهد داده ها را از منابع و قالب های مختلف مدیریت و ادغام کنید و از سازگاری و قابلیت همکاری بین آنها اطمینان حاصل کنید. این نوع سیستم به ویژه زمانی مفید است که مجبور به کار با داده های دریافتی از سیستم های مختلف یا با فرمت های مختلف برای ساده سازی مدیریت داده ها، کاهش زمان و هزینه های پردازش و بهبود کارایی کار باشید.
پلتفرم ICT که برای این هدف خاص ایجاد شده است یک برنامه کاربردی مبتنی بر سرور گنو/لینوکس با پایگاه داده MySQL است و از فناوری های کامپیوتری، زبان های برنامه نویسی و کتابخانه هایی مانند VFront، PHP، JavaScript و Python استفاده می کند. این یک رویکرد قوی و انعطاف پذیر برای توسعه سیستم های وب پویا و تعاملی ارائه می دهد. انتخاب یک سیستم عامل گنو/لینوکس یک پلتفرم پایدار و ایمن را فراهم می کند که برای اجرای سرورهای وب بهینه شده است. MySQL یک پایگاه داده منبع باز قابل اعتماد است که به شما امکان می دهد داده های برنامه را به طور موثر و مقیاس پذیر مدیریت کنید. استفاده از VFront به عنوان یک رابط گرافیکی برای پایگاه داده، مدیریت و تجسم داده ها را ساده می کند، و ایجاد فرم ها و پرس و جوها را آسان تر می کند، در حالی که PHP یک زبان برنامه نویسی سمت سرور است که تعامل موثری بین قسمت جلو و باطن برنامه ایجاد می کند. ادغام جاوا اسکریپت به ایجاد تجربه کاربری پویاتر و تعاملی تر کمک می کند و پاسخگویی برنامه را بدون نیاز به بازخوانی تمام صفحه بهبود می بخشد. در نهایت، استفاده از پایتون می‌تواند برای پیاده‌سازی ویژگی‌های پیشرفته مربوط به مدیریت داده‌ها با یک جزء فضایی از طریق رابط با کتابخانه‌های GDAL و برای اتوماسیون فرآیندها در سرور مورد سوء استفاده قرار گیرد.
معماری مبتنی بر فناوری‌های منبع باز، همکاری جامعه، شفافیت کد و کاهش هزینه‌های صدور مجوز را ارتقا می‌دهد. علاوه بر این، ترکیب این فناوری‌ها یک محیط توسعه همه‌کاره و مقیاس‌پذیر را ارائه می‌دهد که پایه محکمی برای ایجاد یک برنامه وب قدرتمند و کارآمد فراهم می‌کند.
۲٫۴٫ گردش کار پردازش داده
گردش کار دنبال شده در زیر نشان داده شده است (
شکل ۲).
گردش کار روش تجزیه و تحلیل توسعه یافته را گزارش می دهد: اول از همه، جمع آوری داده ها می تواند هم زیر بازرسی های میدانی و هم استفاده از تکنیک های OSINT در زمینه جرایم زیست محیطی انجام شود. [
۳۲]و همچنین با استفاده از داده های باز پروژه OpenStreetMap [
33]. این الگوریتم ها برای استخراج اطلاعات معنادار از طیف گسترده ای از منابع، از جمله رسانه های اجتماعی، وب سایت ها، انجمن های آنلاین و غیره طراحی شده اند. یک مثال رایج از الگوریتم OSINT، الگوریتم استخراج داده‌های وب است که از تکنیک‌های scraping وب برای جمع‌آوری اطلاعات از صفحات وب عمومی استفاده می‌کند. [
۳۴,
۳۵].
متعاقباً، با استفاده از تکنیک‌های مناسب پردازش داده، منابع مختلف اطلاعاتی می‌توانند نقشه‌های موضوعی، به عنوان مثال، نقشه‌های حرارتی یا choropleth، و همچنین نقشه‌هایی از نقاط با ویژگی‌های georeferenced تولید کنند.
مرحله بعدی شامل ادغام نقشه های به دست آمده و استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها، به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل شبکه و فاصله به منظور شروع فعالیت های تحقیقی هدفمند است. در این مرحله، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای طبقه‌بندی نواحی همگن و در نتیجه تمرکز تحقیقات بر روی مناطق متعددی که با موقعیت‌های قابل مقایسه مشخص می‌شوند، استفاده شوند. [
۳۶]. اگر داده های تاریخی در دسترس باشد، الگوریتم های پیش بینی نیز می توانند اعمال شوند [
۲۷] بر اساس یادگیری ماشینی [
۲۶].
چند نمونه از پردازش که ممکن است برای این اهداف مفید باشد در زیر نشان داده شده است.
۲٫۴٫۱٫ چگونه یک پرس و جو بسیار ساده برای OSM بسازیم
ساختار اصلی یک پرس و جو در Overpass، زبان برنامه نویسی مبتنی بر زبان برنامه نویسی C که برای ایجاد پرس و جو در داده های OSM مفید است، از سه بخش اصلی تشکیل شده است: پیشوند، بدنه و پسوند. پیشوند نوع داده ای را که می خواهید از نقشه بازیابی کنید، مشخص می کند. به عنوان مثال، اگر می خواهید تمام گره ها را بدست آورید، از پیشوند “گره” استفاده می کنید. دیگر پیشوندهای رایج عبارتند از “راه” برای خیابان ها و “رابطه” برای روابط. بدنه پرس و جو معیارهای جستجو را برای فیلتر کردن داده های مورد نظر مشخص می کند. این ممکن است شامل فیلترهایی بر اساس موقعیت جغرافیایی، نوع برچسب یا سایر خصوصیات موارد روی نقشه باشد. پسوند مشخص می کند که چگونه داده ها باید توسط پرس و جو برگردانده شوند. برای مثال، می‌توانید مشخص کنید که آیا می‌خواهید فقط شناسه‌های اقلام مربوطه را دریافت کنید یا اطلاعات دیگری مانند مختصات جغرافیایی یا برچسب‌های مرتبط را نیز دریافت کنید.
در اینجا نمونه ای از یک پرس و جو ساده Overpass است که همه گره های دارای برچسب “shop” را که مربوط به فروشندگان لاستیک در منطقه مشخص شده است، بازیابی می کند:
-
[out:json];
-
(
-
گره[“shop”=“tyres”];
-
مسیر[“shop”=“tyres”];
-
رابطه[“shop”=“tyres”];
-
)
-
بیرون مرکز؛
در این مثال، '[out:json]' نشان می دهد که می خواهید نتایج با فرمت JSON باشد. 'گره[“shop”=“tyres”]فقط گره هایی را با برچسب “shop”=”لاستیک” فیلتر می کند. در پایان، “خارج” نشان می دهد که می خواهید تمام ویژگی های گره های منطبق را برگردانید. می توانید چندین فیلتر و گزینه را برای ایجاد پرس و جوهای پیچیده تر و دقیق تر در Overpass ترکیب کنید [
۳۷].
متعاقباً، بسته به نیاز شما، امکان انجام پردازش های مختلف بعدی وجود دارد که در زیر توضیح داده شده است. چند نمونه از توضیح بیشتر در پاراگراف های بعدی ارائه شده است.
۲٫۴٫۲٫ نقشه حرارت
نقشه‌های حرارتی نمایش‌های گرافیکی هستند که توزیع داده‌ها یا مقادیر معین را روی نقشه یا شبکه نشان می‌دهند. مناطق با مقادیر بالاتر معمولا با رنگ های گرم (مانند قرمز یا نارنجی) نشان داده می شوند، در حالی که مناطق با مقادیر پایین تر با رنگ های سرد (مانند آبی یا سبز) نشان داده می شوند. نقشه های حرارتی اغلب برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده های جغرافیایی، مانند تراکم جمعیت یا توزیع یک پدیده خاص در یک منطقه جغرافیایی خاص استفاده می شود.
۲٫۴٫۳٫ نقشه Choropleth
نقشه choropleth داده های جغرافیایی را از طریق رنگ آمیزی مناطق جغرافیایی بر اساس مقادیر یک متغیر خاص نشان می دهد. این تکنیک تجسم فوری تغییرات فضایی یک ویژگی را ارائه می‌دهد و درک الگوها و تفاوت‌ها در توزیع‌های جغرافیایی داده‌ها را آسان می‌کند.
۲٫۴٫۴٫ نقشه خوشه های نزدیکترین همسایه ها
نقشه خوشه‌ای نزدیکترین همسایگان گروه‌هایی از نقاط جغرافیایی نزدیک به یکدیگر را شناسایی می‌کند. این تکنیک از فاصله مکانی برای شناسایی انباشته‌های داده مشابه استفاده می‌کند و به شناسایی الگوها و ساختارها در یک بافت جغرافیایی کمک می‌کند.
۲٫۴٫۵٫ نقشه خودهمبستگی فضایی
نقشه خودهمبستگی فضایی رابطه فضایی بین مشاهدات یک متغیر را بررسی می کند. این نشان می دهد که آیا اشیاء مشابه تمایل دارند در یک فضای جغرافیایی خاص متمرکز شوند یا پراکنده شوند، و الگوهایی را برجسته می کند که می توانند برای تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری ها مرتبط باشند.
۲٫۴٫۶٫ تحلیل K-نزدیکترین همسایگان
تحلیل K-نزدیکترین همسایه رابطه بین یک نقطه و k نزدیکترین نقطه آن را در فضا ارزیابی می کند. این تکنیک اغلب برای طبقه بندی یا پیش بینی مقادیر بر اساس ویژگی های نقاط اطراف استفاده می شود.
۲٫۴٫۷٫ تجزیه و تحلیل شاخص های محلی خودهمبستگی فضایی (LISA).
LISA خود همبستگی فضایی محلی را تجزیه و تحلیل می کند و مناطق خاصی را که در آن خوشه هایی با مقادیر مشابه مشاهده می شود، شناسایی می کند. این به شناسایی مناطقی با الگوهای قابل توجه شباهت یا عدم شباهت به مناطق اطراف کمک می کند.
۳٫ نتایج یک مطالعه موردی
به عنوان یک مطالعه موردی، برخی از جزئیات انجام شده در مورد یک موضوع بسیار جاری در قلمرو منطقه Puglia گزارش شده است. تمرکز بر رها کردن زباله‌های تولید شده توسط فعالیت‌های تجاری در مناطق حاشیه‌شهری است که تحت تأثیر حضور اکوسیستم‌های کشاورزی قرار دارند که کیفیت آنها دائماً در معرض خطر است. در منطقه Puglia، یک پایگاه داده فعال وجود دارد که حاوی داده های نظارتی از سایت های موجود در منطقه تحت تأثیر حضور زباله های رها شده است. اطلاعات مربوط به نوع و مقدار زباله در این سایت ها ثبت می شود. در مجموع، تا به امروز، ۱۷۷۸ سایت وجود دارد که هر کدام با گسترش و انواع مختلف زباله مشخص می شوند. تفکیک بر اساس استان در نشان داده شده است
شکل ۳. از پردازش مجموعه داده، می توان استنباط کرد که این پدیده در مناطق حاشیه شهری، به ویژه تا حدود ۱ کیلومتری شهر (بیش از ۹۰٪ موارد) رخ می دهد. زباله‌های بازیافتی عمدتاً زباله‌های شهری در معرض جمع‌آوری جداگانه (۹۵%)، زباله‌های ساختمانی (۸۰%)، WEEE (70%)، لاستیک‌ها (۶۰%)، زباله‌های نساجی و بسته‌بندی (۵۰%)، آزبست (۴۰%)، باتری ها و باتری ها (۳۰%)، اتومبیل ها (۱۰%) و سایر (۱۰%).
این نتیجه به ما امکان می دهد اطلاعات را با استخراج مرکز آن از هر هندسه پردازش کنیم تا اطلاعات مربوط به محیط را از ناحیه مرتبط کنیم. بنابراین امکان ایجاد نقشه های حرارتی با در نظر گرفتن شعاع ۱۰ کیلومتری وجود دارد. نتیجه در نشان داده شده است
شکل ۴. متعاقباً با ایجاد خطوط کانتور، می توان محیطی از مناطقی را در قلمرو منطقه ای که بیشترین تأثیر را از این پدیده غم انگیز دارد به دست آورد.
شکل ۵).
متعاقباً، با پردازش این داده ها در قالب یک نقشه choropleth، می توان مقیاسی از شرایط اضطراری را شناسایی کرد و بنابراین، با تمرکز بر هر محدوده شهری، قادر به مقابله با مشکل بود. مزیت این رویکرد این است که مقابله با یک مشکل در سطح شهرداری، با هدایت تصمیم یک شهردار واحد، نشان‌دهنده راهبردی مؤثرتر از مدیریت پراکنده توسط چندین شهردار در مناطق همپوشانی است. انسجام اقدامات انجام شده توسط یک شهردار منفرد، تضادهای بالقوه ناشی از همپوشانی های سرزمینی را حذف می کند و محیطی را ایجاد می کند که در آن منابع و تلاش ها می توانند به طور مؤثرتری هدایت شوند.
شکل ۶ طبقه بندی با نقشه Choropleth و همپوشانی با مناطق شناسایی شده قبلی را نشان می دهد. این اجازه می دهد تا مناطق شناسایی شده با گنجاندن محدودیت های اداری بیشتر برای مدیریت بهتر مشکل گسترش یابد.
علاوه بر این، نتایج به دست آمده از طریق استفاده از تجزیه و تحلیل LISA گزارش شده است (
شکل ۷). تفسیر اصلی برای این نتیجه مربوط به شناسایی مناطق همگن است که در آنها باید به طور منسجم به این مشکلات پرداخت.
متعاقباً همیشه با استفاده از این سطوح اطلاعاتی و استخراج اطلاعات مفید، یعنی سایت های حاوی ضایعات مانند لاستیک، منسوجات و نخاله های ساختمانی، می توان لایه ای از نقاطی را ایجاد کرد که این نوع زباله ها عمدتاً در آنها یافت می شوند. حال، با برون یابی اطلاعات مورد علاقه از OSM، یعنی فعالیت های تجاری که این مواد را تولید می کنند، یک تحلیل فاصله ای بر اساس تحلیل شبکه انجام می شود. [
۳۸] روش می تواند انجام شود. که در
شکل ۸، نتایج این تحلیل به صورت کارتوگرافی گزارش شده است.
از صفحه نمایش گرافیکی ساده شده به تنهایی، می توان روابط نزدیکی بین انواع فعالیت ها و زباله های یافت شده را شناسایی کرد. البته این نتیجه دلیل نمی‌شود، اما حداقل نشانه‌ای مفید برای هدایت تحقیقات پلیس است. بنابراین، امکان بهینه سازی منابع (زمان و افراد) برای تحقیقات خاص وجود دارد.
۴٫ بحث
کاربرد تکنیک‌ها و روش‌های GIS برای شناسایی عوامل آلودگی و بهبود مدیریت پسماند نقش مهمی در ترویج شیوه‌های زیست‌محیطی پایدار دارد. [
۳۹]. استفاده از سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) امکان نمایش بصری و تحلیلی منابع آلودگی را فراهم می‌کند و شناسایی افراد مسئول را از طریق نقشه‌برداری دقیق از فعالیت‌های صنعتی، نقاط تخلیه و مناطق با خطر زیست محیطی بالا تسهیل می‌کند. [
۴۰,
۴۱].
توانایی تجزیه و تحلیل توزیع فضایی زباله با استفاده از GIS کمک قابل توجهی به مدیریت کارآمد محل های دفن زباله و نظارت بر تولید زباله می کند. [
۴۲]. نقشه برداری از مناطق دفع غیرقانونی به مقامات این امکان را می دهد که به سرعت مداخله کنند، اثرات زیست محیطی را محدود کرده و هرگونه تخلف نظارتی را شناسایی کنند.
ادغام داده های زمانی در زمینه GIS به شما این امکان را می دهد که تکامل فعالیت ها و اثرات زیست محیطی را در طول زمان دنبال کنید. این رویکرد پویا دید جامعی از روندها ارائه می دهد و به شما امکان می دهد مشکلات بالقوه را پیش بینی کنید و استراتژی های پیشگیرانه را برای بهبود مدیریت زباله و کاهش آلودگی اتخاذ کنید.
علاوه بر این، تجزیه و تحلیل جغرافیایی از طریق GIS امکان ارزیابی اثرات زیست محیطی فعالیت های انسانی را فراهم می کند و به درک بهتر روابط علت و معلولی بین فعالیت های صنعتی و اثرات آن بر اکوسیستم اطراف کمک می کند. این امر از تصمیم گیری های آگاهانه و سیاست های زیست محیطی موثرتر پشتیبانی می کند [
۴۳].
ارزیابی اثرات زیست‌محیطی (EIA) فعالیت‌های انسانی بر منابع آب و خاک، فرآیندی کلیدی برای درک و کاهش اثرات منفی فعالیت‌های انسانی بر محیط‌زیست است. عواملی مانند آلودگی ناشی از دفن زباله از جمله زباله های غیرمجاز، پسماندهای صنعتی، کشاورزی یا شهری، تغییر در جریان آب و برداشت بیش از حد منابع آب در نظر گرفته می شود. به طور مشابه، در EIA خاک، اثراتی مانند آلودگی توسط مواد شیمیایی، از دست دادن باروری و تخریب زیستگاه طبیعی ارزیابی می شود. فرآیند EIA از تصمیمات آگاهانه از طریق جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های دقیق پشتیبانی می کند، که بر اساس آن اثرات بالقوه زیست محیطی شناسایی می شود. این داده‌ها مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را تغذیه می‌کنند که وقوع اثرات را در شرایط مختلف ارزیابی می‌کنند. این رویکرد به نهادهای تصمیم‌گیر اجازه می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه یا اصلاحی را اجرا کنند و پایداری فعالیت‌های انسانی را بهبود بخشند [
۴۴,
۴۵,
۴۶].
پیش‌بینی کیفیت ماتریس‌های محیطی، مانند هوا، آب یا خاک، یک رویکرد نوآورانه و حیاتی برای نظارت بر اثربخشی اقدامات و کنترل‌های زیست‌محیطی است. از طریق استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی (AI)، می‌توان مدل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای را توسعه داد که تغییرات کیفیت محیطی را پیش‌بینی می‌کند و امکان ارزیابی مداوم و در زمان واقعی اثربخشی استراتژی‌های اتخاذ شده را فراهم می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی و مدل‌های رگرسیون، می‌توانند داده‌های تاریخی و بلادرنگ را برای شناسایی الگوها و همبستگی‌های پیچیده تحلیل کنند. این به ما امکان می دهد تغییرات در کیفیت محیطی را پیش بینی کنیم، تأثیر اقدامات اجرا شده را ارزیابی کنیم و مناطق خاصی را شناسایی کنیم که این اقدامات ممکن است به انطباق بیشتر نیاز داشته باشند. استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی محیطی امکان مدیریت پویاتر و واکنش‌پذیرتر، بهبود به‌موقع بودن پاسخ‌ها به تغییرات در ماتریس‌های محیطی را فراهم می‌آورد. [
۴۷]. به عنوان مثال، در صورت افزایش ناگهانی آلاینده ها، الگوریتم ها می توانند منبع را شناسایی کرده و اقدامات اصلاحی فوری را پیشنهاد کنند. این رویکرد در بافت شهر به راحتی از طریق ایجاد Digital Twin قابل دستیابی است [
۴۸]. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها اثربخشی اقدامات و کنترل‌های محیطی را تأیید می‌کنند، بلکه از برنامه‌ریزی آینده نیز پشتیبانی می‌کنند و به مقامات و سازمان‌ها اجازه می‌دهند تا استراتژی‌های خود را برای بهبود دائمی کیفیت محیط تطبیق دهند. [
۴۹].
علاوه بر این، استفاده از تکنیک‌های داده کاوی برای تشخیص وجود انجمن‌های آلاینده نشان‌دهنده رویکردی نوآورانه و پیشرفته برای مدیریت منابع زیست‌محیطی و تحلیل ریسک است. [
۵۰]. از طریق الگوریتم‌های داده کاوی، می‌توان مجموعه‌های بزرگی از داده‌های محیطی را کشف کرد و الگوهای پیچیده و همبستگی‌های بین آلاینده‌های مختلف را شناسایی کرد. این مدل‌های پیش‌بینی به ما اجازه می‌دهند تا تداعی‌هایی را که از طریق رویکردهای سنتی مشهود نیستند، تشخیص دهیم و دید کامل‌تری از پیچیدگی آلودگی ارائه می‌دهد. توانایی شناسایی ارتباط آلاینده ها برای مدیریت به موقع و هدفمند منابع زیست محیطی اساسی است. داده کاوی امکان شناسایی فعل و انفعالات هم افزایی یا متضاد بین آلاینده ها را فراهم می کند و به مقامات اجازه می دهد تا نظارت و تلاش های کاهش را در جایی که بیشتر مورد نیاز هستند متمرکز کنند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل ریسک زیست محیطی از داده کاوی سود زیادی می برد، که مبنای محکمی برای ارزیابی پیامدهای تجمعی انجمن های مختلف آلاینده فراهم می کند. این رویکرد دقت تخمین ریسک را بهبود می بخشد و امکان مدیریت موثرتر و هدفمندتر موقعیت های محیطی بحرانی را فراهم می کند.
با باقی ماندن در زمینه هوش مصنوعی، اجرای بیشتر الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری برای نظارت بر اکوسیستم‌های شهری منبعی اساسی برای حمایت از حفاظت و مدیریت پایدار منابع طبیعی است. [
۵۱] سازگار با نیازهای رشد یک محیط شهری. از طریق تجزیه و تحلیل تصاویر و داده های مربوط به زیستگاه های آبی و خشکی، بینایی کامپیوتر یک رویکرد پیشرفته برای ارزیابی وضعیت اکوسیستم های شهری ارائه می دهد. به لطف این الگوریتم‌ها، تشخیص سریع تغییرات در ویژگی‌های محیطی، شناسایی گونه‌های گیاهی یا جانوری و ارزیابی تنوع زیستی شهری امکان‌پذیر است. بینایی کامپیوتر به شما امکان می‌دهد فرآیند نظارت را خودکار کنید، حجم کار دستی را کاهش دهید و امکان پوشش گسترده‌تر و به موقع‌تر مناطق مورد علاقه را فراهم کنید. نظارت بر اکوسیستم‌های شهری از طریق بینایی کامپیوتری نه تنها داده‌های بلادرنگ در مورد سلامت محیط را فراهم می‌کند، بلکه از طراحی استراتژی‌های حفاظتی هدفمند نیز پشتیبانی می‌کند. [
۵۲]. برای مثال، شناسایی زیستگاه‌های حیاتی یا ارزیابی اثرات فعالیت‌های انسانی کارآمدتر می‌شود و امکان مدیریت دقیق‌تر و پایدارتر منابع طبیعی را فراهم می‌کند. [
۵۳,
۵۴].
فعالیت‌های نقشه‌برداری جرم با تولید نقشه‌های choropleth، که به صورت بصری نشان‌دهنده توزیع فضایی جرایم در یک منطقه خاص است، برای نصب استراتژیک دوربین‌ها و پیش‌بینی جرایم اساسی است، بنابراین به شهری پایدار کمک می‌کند. از طریق تجزیه و تحلیل داده های نقشه برداری جرم، مقامات می توانند مناطق پرخطر را شناسایی کرده و نصب دوربین ها را در مکان های استراتژیک متمرکز کنند، نظارت را بهبود بخشند و از فعالیت های مجرمانه بالقوه جلوگیری کنند.
تولید نقشه های choropleth که نشان دهنده تراکم جرم در مناطق جغرافیایی خاص است، دید واضحی از روندهای جنایی در طول زمان ارائه می دهد و امکان پیش بینی دقیق تر رویدادهای آینده را فراهم می کند. [
۵۵]. این نقشه‌ها می‌توانند برنامه‌ریزی شهری را آگاه کنند و به مقامات این امکان را می‌دهند تا اقدامات پیشگیرانه هدفمند و بهینه‌سازی منابع را برای مدیریت کارآمدتر و پایدارتر محیط شهری انجام دهند. علاوه بر این، مشارکت جامعه از طریق اطلاعات بصری، آگاهی ایمنی را تسهیل می‌کند و مشارکت فعال در ایجاد جوامع ایمن‌تر و انعطاف‌پذیرتر را ترویج می‌کند.
از طریق این عمل، مدل سازی و پیش بینی نقاط داغ مزمن با استفاده از هموارسازی تراکم هسته امکان پذیر است. هموارسازی تراکم هسته (KDS) یک تکنیک به طور گسترده برای هموارسازی داده های مکانی است. در حوزه پیش‌بینی جرم، این رویکرد ماهیت تصادفی مکان‌های جرم آتی را با این فرض که جنایات آتی احتمالاً در مجاورت جنایات موجود رخ می‌دهند، به دنبال توزیع فضایی یا احتمالی که با افزایش فاصله از مکان‌های جرم فعلی کاهش می‌یابد، تطبیق می‌دهد. علاوه بر این، امکان توسعه روش های هشدار زودهنگام بر اساس نقشه های جرایم GIS وجود دارد. این نشان دهنده یک رویکرد نوآورانه و موثر برای پیشگیری از جرم است. با استفاده از GIS، داده های جرم را می توان برای شناسایی الگوهای مکانی و زمانی تجزیه و تحلیل و نقشه برداری کرد. با ادغام تکنیک های تحلیل فضایی با مدل های پیش بینی، می توان مناطق در معرض خطر را شناسایی کرد و نقاط بالقوه جنایی را پیش بینی کرد. روش‌های هشدار زودهنگام مبتنی بر نقشه‌های GIS به مجریان قانون اجازه می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه و تخصیص کارآمد منابع، بهبود به‌موقع واکنش‌های اضطراری و تسهیل پیشگیری فعال از جرم را داشته باشند. این رویکردهای پیشرفته بینش دقیقی را در مورد پویایی جنایی ارائه می دهد و مدیریت فعال را قادر می سازد تا جوامع ایمن تر و انعطاف پذیرتر ایجاد کند. [
۵۶,
۵۷,
۵۸,
۵۹].
۵٫ نتیجه گیری ها
در این کار، یک گردش کار پردازش داده مبتنی بر داده‌های باز و نرم‌افزار منبع باز ایجاد شده است تا بینش‌های ارزشمندی را برای حمایت از تحقیقات توسط سازمان‌های مجری قانون در شناسایی مجرمانی که به‌طور غیرقانونی زباله‌های ناشی از فعالیت‌های تجاری مختلف را دفع می‌کنند، ارائه دهد و در نتیجه آسیب قابل توجهی به انسان و انسان وارد کند. سلامت اکوسیستم این رویکرد با استفاده از داده های باز و نرم افزار منبع باز، شفافیت، دسترسی و مقرون به صرفه بودن را در تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها تضمین می کند. این گردش کار نوآورانه با تسهیل شناسایی الگوها و روندهایی که نشان دهنده شیوه های دفع غیرقانونی زباله است، تلاش های اجرای قانون را تقویت می کند. این رویکرد توانایی ما را برای حفاظت از سلامت عمومی و حفظ یکپارچگی اکوسیستم ها افزایش می دهد.
استفاده از تکنیک‌های GIS در شناسایی آلاینده‌ها و بهبود مدیریت پسماند نه تنها تصویری دقیق از مسائل زیست‌محیطی ارائه می‌دهد، بلکه ابزاری فعال برای ترویج اقدامات پایدارتر و آگاهانه‌تر است که به حفاظت از محیط زیست در درازمدت کمک می‌کند. این ابزارها همچنین در ارزیابی اثرات زیست‌محیطی بر منابع آب و خاک بسیار مفید هستند، که برای مدیریت پایدار فعالیت‌های انسانی، ارتقای تصمیمات آگاهانه که اثرات زیست‌محیطی را در نظر می‌گیرند و به نفع همزیستی هماهنگ بین توسعه نوع بشر و حفاظت از منابع طبیعی ضروری است، بسیار مفید هستند. . پرداختن به مسائل چند بعدی با ابزارهایی که قادر به در نظر گرفتن “تصویر بزرگ” هستند در عصر پیچیده و به هم پیوسته ای که در آن در ارتباط نزدیک با محیط زندگی می کنیم ضروری است. مشکلات معاصر، مانند تغییرات آب و هوایی، پایداری و سلامت عمومی، ذاتاً چند بعدی هستند و متغیرها و تعاملات متعددی را در بر می گیرند. رویکردهایی که تصویر بزرگ را در نظر می‌گیرند، مانند هوش مصنوعی مرتبط با داده‌های قابل مشاهده در یک محیط GIS، چشم‌انداز کاملی را ارائه می‌دهند که به شما امکان می‌دهد پیچیدگی چالش‌ها را درک کنید و راه‌حل‌های مؤثرتری اتخاذ کنید.
از مطالعه موردی گزارش شده، می توان استنباط کرد که یکپارچه سازی فناوری هایی مانند یادگیری ماشین فضایی به شما امکان می دهد مجموعه داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل کنید و الگوهای آینده را بر اساس روابط پیچیده فضایی پیش بینی کنید. استفاده از الگوریتم های پیشرفته برای تحلیل فضایی می تواند روندهای پنهان را آشکار کند، از تصمیمات آگاهانه و استراتژی های برنامه ریزی حمایت کند. ابزارهای چند بعدی، مانند مدل‌های یکپارچه و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی، به شما این امکان را می‌دهند که داده‌های پیچیده را تجزیه و تحلیل کنید، روابط را برجسته کنید و پویایی‌هایی را درک کنید که در غیر این صورت ممکن است از دست بروند. پرداختن به تصویر کلان برنامه ریزی بلندمدت و جلوگیری از عواقب ناخواسته را تسهیل می کند. مشکلات چندبعدی اغلب تأثیرات عرضی بر حوزه‌های مختلف دارند و تنها با پرداختن به کلیت آنها می‌توان امیدوار بود که راه‌حل‌های پایدار و انعطاف‌پذیر در طول زمان اجرا شود.
از سوی دیگر، استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی چندین اشکال و چالش‌ها را به همراه دارد: نگرانی‌هایی در مورد پتانسیل سیستم‌های هوش مصنوعی برای تداوم تعصب یا تبعیض، به‌ویژه در فرآیندهای تصمیم‌گیری وجود دارد. علاوه بر این، دوراهی‌های اخلاقی پیرامون پاسخگویی و شفافیت الگوریتم‌های هوش مصنوعی وجود دارد که می‌تواند بر اعتماد و پذیرش کاربران و ذینفعان تأثیر بگذارد.
