Yhdistäviä piirteitä etsimässä

Brittifyysikko Stephen Hawking arveli sanomalehtihaastattelussa vuonna 2000, että 2000-luvusta tulisi monimutkaisuuden vuosisata. Ajatus on tuttu nykypäivän geologeille, jotka ovat keskellä yhä useampien analyyttisten teknologioiden tuottamaa tietotulvaa.

Paikkatietojärjestelmät (GIS) merkitsevät siirtymistä perinteisestä kartoittamisesta digitaaliseen lähestymistapaan, jossa saadaan useita aineistoja joustavasti yhdistämällä tarkkoja, joskus yllättäviäkin oivalluksia geologisista muodoista ja prosesseista. GTK:n Rovaniemen toimipisteessä Vesa Nykänen toteaa: ”GIS (Geographical Information Systems) yhdistää perinteisten geotieteiden osaamisen ja kehittyneet spatiaalisen analyysin menetelmät. Vaikka Boolan logiikasta, neuroverkoista ja sumeista gammoista käytävää keskustelua voi olla hankala seurata, monet käsittävät näiden uusien menetelmien arvon löytäessään esiintymät, jotka ovat jääneet huomaamatta perinteisiä menetelmiä käyttäviltä tutkijoilta.”

Yli kahdeksasosa GTK:n asiantuntijoista työskentelee suoraan paikannuksen parissa. Useimmat GTK:n geologit myös käyttävät näitä menetelmiä jossain määrin omassa työssään. Paikkatietojärjestelmillä on myös muita käyttökohteita kuin malmiesiintymien paikantaminen. GIS:n avulla voidaan esimerkiksi suunnitella kaupunkien infrastruktuuria, arvioida peruskallion sopivuutta ydinjätteen loppusijoitukseen ja löytää tärkeitä arkeologisia kohteita. Armeijat käyttävät paikkatietojärjestelmiä taistelualueilla ja terroristien etsimisessä eri puolilla maailmaa. Spatiaalisen mallinnuksen taustalla olevaa matemaattista teoriaa sovelletaan laajalti tiedeyhteisössä, esimerkiksi biologian, lääketieteen tai avaruustutkimuksen aloilla.

Muutakin kuin kartoitusta

GTK kokoaa ja ylläpitää spatiaalisesti järjestettyjä geotieteen aineistoja GIS- ja Relational Database Management (RDBMS) -järjestelmien avulla. Tutkijat voivat yhdistellä tätä digitaalisessa muodossa olevaa, hyvin järjestettyä ja laadukasta aineistoa ja tehdä sen perusteella syvällisiä määrällisiä analyyseja. Mahdolliset aineistokerrokset on esitetty tässä kaaviona. Aineistot ovat alareunasta lukien 1) Bouguer-anomalia, 2) magneettikentän totaali-intensiteetti (lentomittaus), 3) kallioperän geologia, 4) moreenin geokemia, 5) kvartäärigeologia, 6) maaston digitaalinen korkeusmalli, 7) satelliittikuva ja 8) geomekaaninen jännitysmalli. Aineistokerrosten läpi kulkevat keltaiset viivat ilmaisevat tiedossa olevien kultaesiintymien sijainnit Pohjois-Lapissa. Näihin luetaan Suurikuusikon esiintymä, jonka kultavarannoksi on arvioitu yli 150 000 kg.

Joukko-opin soveltaminen

Malminetsinnässä käytetyssä empiirisessä spatiaalisessa tiedon louhinnassa on avainasemassa Venn-diagrammien muodossa käytetty joukko-oppi. Päällekkäin asettuvat mallit voidaan nimetä esimerkiksi seuraavasti: T = tutkimusalue, B = tutkimusaineistossa esiintyvä kuvio ja D = opetuspiste. Opetuspiste voi olla esimerkiksi tietyn metallin tai mineraalin esiintymä tai mikä tahansa muu tutkimusalueen kohde, jota halutaan ennustaa. Prospektiivisuuden todennäköisyydet saadaan selville laskemalla aineiston karttakuvioiden sisä- ja ulkopuolella esiintyvien opetuspisteiden tiheys. Tietokoneella voidaan suorittaa valtavat määrät laskutoimituksia, joiden avulla mahdolliset kohteet saadaan tarkennettua hyvinkin tehokkaasti.

Käsitteellinen lähestymistapa

1960-luvun loppupuolella löydettiin uusi joukko-opin haara, sumea joukko-oppi. Perinteinen todennäköisyyslaskenta
edellyttää ankaraa tilastollista tarkkuutta, mutta sumea logiikka sallii epämääräisemmän joukon määrittelyn, joka
usein vastaa paremmin tosielämässä tehtäviä päätöksiä. Sumeaa logiikkaa käytetään nykyään useissa tutuissa tuotteissa pesukoneista autojen antureihin ja digitaalisiin kameroihin.

Toisin kuin empiirinen lähestymistapa, joka käyttää opetuspisteitä kartan kuvioiden tärkeyden luokitteluun, käsitteellinen lähestymistapa matkii asiantuntijan päätöksentekoprosessia. Kuvaamalla tutkimusmallia sumean logiikan operaattoreilla ja funktioilla on ideaalisesti mahdollista luoda yksi malminetsintäkartta, jossa näkyvät sekä hyvät kairauskohteet että paikat, joista ei vielä ole tarpeeksi tietoa.

Teksti on käännetty englanninkielisestä Geofoorumi 2/2007:ssä ilmestyneestä artikkelista Finding the patterns that connect.

TEKSTI: GREG MOORE

GEOINFORMAATIO
JOHTAVA TUTKIJA, FT VESA NYKÄNEN

Geoinformaatio-tutkimusohjelman tavoitteena on geotiedon käytön ja hyödynnettävyyden edistäminen yhteiskunnassa. Tiedon käsittelyä kehitetään ja tuotteistetaan eri käyttäjien tarpeet huomioon ottaen. Tutkimusohjelman tarkoituksena on terävöittää ja fokusoida suunnitellusti geoinformaation tutkimusta niin, että se tukee GTK:n asemaa kansallisena geotietokeskuksena ja edellä mainittuja tavoitteita. Kansainvälisen yhteistyön avulla luodaan uusia sovelluksia tulevaisuuden geotietohuollolle.

Keskeisiä tutkimusteemoja ovat:

• tietotekniset ratkaisut moniulotteisen geomallinnuksen ja visualisoinnin käyttöön.
• tietomassojen analysointi tiedonlouhinnan menetelmillä.
• tietomallien kehittäminen.