Tema 1 - Introducción

Parte 1

Copyrigth

Los modelos digitales del terreno son una parte importante de la información integrante de los sistemas de información geográfica. En la revisión de la literatura sobre ellos destaca, sin embargo, la escasa atención que se ha dedicado a los aspectos formales y conceptuales. Esta circunstancia ha conducido a que los libros clásicos sobre SIG traten muy superficialmente el tema de los MDT y a que puedan encontrarse ocasionalmente definiciones confusas, cuando no claramente erróneas. Este apartado tiene por objeto fijar la base conceptual de los MDT con el fin de abordar posteriormente los aspectos relativos a su construcción y manejo con mayor claridad.

¿Qué es un modelo?

Primera definición: un modelo es "una representación simplificada de la realidad en la que aparecen algunas de sus propiedades" (Joly, 1988:111).
El modelo reproduce solamente algunas propiedades del objeto o sistema original que queda representado por otro objeto o sistema de menor complejidad.
Los modelos se construyen para conocer o predecir propiedades del objeto real.

Segunda definición: "un modelo es un objeto, concepto o conjunto de relaciones que se utiliza para representar y estudiar de forma simple y comprensible una porción de la realidad empírica" (Ríos, 1995:23).
La existencia de la relación simétrica entre modelo y realidad permite que un resultado C' relativo al modelo pueda traducirse en otro C relativo al objeto real y, de esta forma, que las respuestas derivadas del modelo sean aplicables a la realidad sin perder sentido

La utilidad de los modelos para conocer o predecir está condicionada principalmente por:

una buena selección de los factores relevantes para el problema
una adecuada descripción de sus relaciones funcionales

La calidad de un modelo puede valorarse sometiendo una parte de los resultados a una verificación experimental.
El contraste experimental sirve :

para el control de calidad del modelo y sus resultados
como mecanismo de realimentación para realizar ajustes

Dado que el modelo representa la realidad con una cantidad menor de información, existe un error inherente al proceso de modelización que puede ser reducido pero no eliminado.

La reducción del error puede hacerse por dos caminos complementarios:

mayor precisión en la medida y mejor selección de los componentes: no implica mayor complejidad del modelo.
mayor cantidad de componentes -partes e interrelaciones funcionales-: implica una mayor complejidad del modelo.

La eliminación del error implicaría la identificación del modelo con el objeto real; en este sentido, debe buscarse un compromiso entre la complejidad del modelo y el error aceptable en los resultados.

	Parte 1
Copyrigth	Los modelos digitales del terreno son una parte importante de la información integrante de los sistemas de información geográfica. En la revisión de la literatura sobre ellos destaca, sin embargo, la escasa atención que se ha dedicado a los aspectos formales y conceptuales. Esta circunstancia ha conducido a que los libros clásicos sobre SIG traten muy superficialmente el tema de los MDT y a que puedan encontrarse ocasionalmente definiciones confusas, cuando no claramente erróneas. Este apartado tiene por objeto fijar la base conceptual de los MDT con el fin de abordar posteriormente los aspectos relativos a su construcción y manejo con mayor claridad.

¿Qué es un modelo?
	Primera definición: un modelo es "una representación simplificada de la realidad en la que aparecen algunas de sus propiedades" (Joly, 1988:111). El modelo reproduce solamente algunas propiedades del objeto o sistema original que queda representado por otro objeto o sistema de menor complejidad. Los modelos se construyen para conocer o predecir propiedades del objeto real.
	Segunda definición: "un modelo es un objeto, concepto o conjunto de relaciones que se utiliza para representar y estudiar de forma simple y comprensible una porción de la realidad empírica" (Ríos, 1995:23). La existencia de la relación simétrica entre modelo y realidad permite que un resultado C' relativo al modelo pueda traducirse en otro C relativo al objeto real y, de esta forma, que las respuestas derivadas del modelo sean aplicables a la realidad sin perder sentido

	La utilidad de los modelos para conocer o predecir está condicionada principalmente por: una buena selección de los factores relevantes para el problema una adecuada descripción de sus relaciones funcionales
	La calidad de un modelo puede valorarse sometiendo una parte de los resultados a una verificación experimental. El contraste experimental sirve : para el control de calidad del modelo y sus resultados como mecanismo de realimentación para realizar ajustes Dado que el modelo representa la realidad con una cantidad menor de información, existe un error inherente al proceso de modelización que puede ser reducido pero no eliminado.
	La reducción del error puede hacerse por dos caminos complementarios: mayor precisión en la medida y mejor selección de los componentes: no implica mayor complejidad del modelo. mayor cantidad de componentes -partes e interrelaciones funcionales-: implica una mayor complejidad del modelo. La eliminación del error implicaría la identificación del modelo con el objeto real; en este sentido, debe buscarse un compromiso entre la complejidad del modelo y el error aceptable en los resultados.