Analisis Multi-Scale dan Multi-Temporal PDF

BAB 6 : Analisis Multi-Scale dan Multi-Temporal Objektif 1: Memahami konsep multi-scale dan multi-temporal dalam kajian sosial dan persekitaran. Definisi Multi-Scale Analisis yang merangkumi pelbagai skala (lokal, regional, global) untuk memahami interaksi an...

BAB 6 : Analisis Multi-Scale dan Multi-Temporal Objektif 1: Memahami konsep multi-scale dan multi-temporal dalam kajian sosial dan persekitaran. Definisi Multi-Scale Analisis yang merangkumi pelbagai skala (lokal, regional, global) untuk memahami interaksi antara komponen dalam sistem sosial dan persekitaran. Pendekatan ini memungkinkan penilaian yang lebih holistik terhadap fenomena, hubungan dan proses yang berlaku pada setipa tahap skala, sekaligus menginbtegrasikan perspektif skala kecil hingga besar bagi menjana penyelesaian yang lebih menyeluruh. Definisi Multi-Temporal Kajian yang melibatkan perubahan fenomena atau proses merentasi tempoh masa tertentu. Fokus kepada dinamika perubahan Meneliti pola atau trend perubahan dalam jangka masa yang spesifik. Peningkatan ketepatan ramalan Menggunakan data jangka panjang untuk analisis dan unjuran lebih tepat. Contoh Aplikasi Pemantauan perubahan hutan (1990–2025) Menggunakan imejan satelit untuk menganalisis kadar kehilangan atau pertumbuhan hutan. Kajian kesan urbanisasi terhadap biodiversiti Mengenal pasti kesan pembangunan bandar terhadap flora dan fauna dari semasa ke semasa. Objektif 2: Mengenal pasti kepentingan analisis pada skala dan tempoh masa yang berbeza. Kepentingan Analisis Multi-Scale dan Multi-Temporal dalam konteks sains sosial dan persekitaran adalah: 1. Penyelidikan yang lebih mendalam: Analisis multi-scale membolehkan kajian dilakukan pada pelbagai skala, dari skala mikro (contohnya, komuniti tempatan) hingga skala makro (seperti negara atau global). Ini membantu dalam memahami fenomena yang berbeza dan interaksi antara skala yang berbeza. 2. Pemahaman perubahan dalam masa: Analisis multi-temporal membolehkan penyelidikan perubahan dari masa ke masa. Ini penting untuk mengesan trend, perubahan persekitaran, sosial, atau ekonomi yang berlaku dalam jangka panjang atau dalam pelbagai tempoh masa. 3. Pendekatan yang lebih komprehensif: Dengan menggabungkan kedua-dua analisis ini, kita dapat memperoleh pandangan yang lebih holistik dan menyeluruh mengenai fenomena yang sedang dipelajari, contohnya perubahan dalam landskap sosial atau persekitaran yang melibatkan beberapa faktor di pelbagai skala ruang dan masa. 4. Peningkatan ketepatan dan keputusan yang lebih baik: Dengan menganalisis data dari skala yang lebih luas dan tempoh masa yang berbeza, keputusan atau cadangan yang dibuat dapat menjadi lebih tepat dan relevan dalam konteks yang lebih besar. 5. Peningkatan perancangan dan pengurusan: Dalam pengurusan sumber alam sekitar, perancangan bandar, dan pembangunan sosial, pendekatan multi-scale dan multi-temporal memberikan asas yang lebih kukuh untuk membuat keputusan yang berkaitan dengan pembangunan lestari dan pemeliharaan alam sekitar. 6. Pemantauan perubahan persekitaran: Kajian multi-temporal sangat berguna dalam pemantauan kesan perubahan iklim, degradasi alam sekitar, atau  perubahan dalam penggunaan tanah yang boleh memberi impak kepada masyarakat dan ekosistem. Cabaran dalam Analisis Multi-Scale dan Multi-Temporal: 1. Kompleksiti Data: Analisis melibatkan data dari pelbagai skala dan tempoh masa yang memerlukan integrasi data yang kompleks. Terdapat masalah dalam memastikan keseragaman dan ketepatan data dari pelbagai sumber dan waktu, yang mungkin berbeza dari segi resolusi, format, dan jenis. 2. Ketidakseragaman Skala: Skala ruang yang berbeza (misalnya, individu, komuniti, negara) boleh memberikan gambaran yang berbeza mengenai fenomena yang sama. Integrasi maklumat dari skala yang berbeza memerlukan penyesuaian yang teliti agar dapat menghasilkan keputusan yang konsisten dan bermakna. 3. Isu Temporal: Data yang diperoleh dalam jangka masa yang berbeza boleh terdedah kepada kesalahan akibat perubahan dalam metodologi pengumpulan data atau faktor-faktor luar yang mempengaruhi analisis. Ini menyukarkan perbandingan antara data yang dikumpul pada waktu yang berlainan. 4. Ketersediaan dan Kualiti Data: Terdapat kekurangan data yang berkualiti atau lengkap untuk analisis multi-scale dan multi-temporal, terutamanya dalam konteks persekitaran atau sosial. Data mungkin tidak lengkap atau tidak tersedia dalam skala atau tempoh masa yang diperlukan, menjadikan analisis lebih mencabar. 5. Teknologi dan Infrastruktur: Memproses data yang besar dan kompleks memerlukan infrastruktur teknikal yang canggih, seperti perisian GIS dan alat analisis statistik, serta kepakaran dalam menggunakan alat-alat tersebut. Kos dan keperluan latihan tambahan juga boleh menjadi halangan. 6. Perubahan Dinamik dalam Alam Sekitar dan Sosial: Faktor persekitaran dan sosial boleh berubah dengan pantas, menjadikannya sukar untuk meramal  atau menganalisis kesan jangka panjang. Isu-isu seperti perubahan iklim atau perubahan dalam struktur sosial yang tidak dapat dijangkakan juga boleh menambah kesulitan dalam analisis. 7. Pemilihan Teknik yang Sesuai: Terdapat pelbagai pendekatan dan teknik dalam analisis multi-scale dan multi-temporal, dan memilih yang paling sesuai dengan konteks kajian adalah satu cabaran besar. Kesalahan dalam memilih teknik analisis boleh menghasilkan keputusan yang tidak tepat atau tidak boleh diterima. 8. Pengurusan Sumber dan Pembiayaan: Analisis yang melibatkan pelbagai skala dan tempoh masa mungkin memerlukan sumber yang lebih banyak dalam bentuk data, masa, dan kepakaran. Pengurusan sumber yang terhad boleh menjadi halangan utama, terutamanya dalam kajian jangka panjang. Pendekatan Teknologi dalam Analisis Multi-Scale dan Multi-Temporal melibatkan penggunaan pelbagai alat dan teknik canggih untuk menangani cabaran dalam pengumpulan, analisis, dan integrasi data dari pelbagai skala ruang dan tempoh masa. Berikut adalah beberapa pendekatan teknologi yang digunakan: 1. Sistem Maklumat Geografi (GIS): o GIS digunakan untuk mengumpul, menganalisis, dan memvisualisasikan data geospatial pada pelbagai skala. Ia membolehkan analisis spatial yang lebih mendalam, seperti perubahan penggunaan tanah, analisis zon persekitaran, dan pemantauan kawasan berisiko. o GIS juga membolehkan integrasi data dari pelbagai sumber dan skala, membolehkan pengguna melihat kesan perubahan ruang dari perspektif yang lebih luas. 2. Penggunaan Remote Sensing (Penginderaan Jauh): o Satelit dan dron digunakan untuk memperoleh data imej dan spektrum dalam pelbagai skala dan waktu. Teknologi ini membolehkan pemantauan perubahan dalam persekitaran (seperti penggunaan tanah, kesan perubahan iklim) pada skala besar dan sepanjang tempoh masa tertentu. o Data imej satelit, seperti Landsat atau Sentinel, boleh digunakan untuk analisis multi-temporal dengan membandingkan imej yang diambil pada tahun-tahun berbeza untuk mengesan perubahan persekitaran atau sosial. 3. Big Data dan Pembelajaran Mesin: o Dengan kemajuan dalam teknologi pemprosesan data, analisis big data kini digunakan untuk menganalisis sejumlah besar data yang dikumpulkan dari pelbagai skala dan waktu. Algoritma pembelajaran mesin dapat mengenal pasti pola dan tren yang tidak dapat dilihat dengan kaedah analisis tradisional. o Pendekatan ini membantu untuk mengenal pasti hubungan dan kesan perubahan antara pelbagai faktor dalam skala yang lebih besar. 4. Teknologi Pemodelan dan Simulasi: o Pemodelan matematik dan simulasi komputer digunakan untuk menganalisis data dari pelbagai skala ruang dan masa. Dengan model simulasi, kita dapat meramalkan kesan jangka panjang berdasarkan data historikal dan menguji senario-senario perubahan dalam persekitaran atau sosial. o Contoh teknologi ini termasuk pemodelan aliran air dalam sistem sungai, pemodelan perubahan iklim, dan simulasi urbanisasi. 5. Platform Cloud Computing: o Cloud computing membolehkan penyimpanan dan pemprosesan data dalam jumlah besar tanpa batasan sumber fizikal. Ia memudahkan  analisis data spatial dan temporal secara serentak dari pelbagai lokasi dan untuk skala yang besar. o Platform awan juga menyokong kolaborasi antara penyelidik dan pihak berkepentingan yang terlibat dalam projek multi-skala dan multi- temporal. 6. Data Sharing dan Open Data Platforms: o Dengan meningkatnya penggunaan platform data terbuka, penyelidik dapat mengakses pelbagai set data dari pelbagai sumber dalam pelbagai skala dan tempoh masa. Ini penting dalam analisis multi-temporal untuk memastikan data yang digunakan adalah terkini dan relevan. o Platform seperti Google Earth Engine atau platform data satelit menawarkan akses kepada data ruang dan temporal yang boleh digunakan dalam analisis. 7. Sensor Pintar dan Internet of Things (IoT): o Penggunaan sensor pintar untuk mengumpul data dalam masa nyata (contohnya, sensor untuk kualiti udara, suhu, atau aliran air) membolehkan analisis lebih tepat bagi perubahan yang berlaku dalam persekitaran pada pelbagai skala. o IoT membolehkan pengumpulan data secara berterusan, yang berguna untuk analisis temporal yang melibatkan pemantauan perubahan dinamik dalam skala yang lebih kecil, seperti kawasan bandar atau komuniti. 8. Teknologi Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR): o AR dan VR digunakan untuk memvisualisasikan dan mensimulasikan perubahan persekitaran atau sosial dalam pelbagai skala dan masa. Ini dapat membantu dalam perancangan bandar, pengurusan sumber alam sekitar, dan memberi pemahaman yang lebih baik kepada pihak berkepentingan tentang kesan perubahan tersebut.  o Teknologi ini membolehkan penyelidik dan pengurus projek melihat dan berinteraksi dengan data dalam bentuk visual yang lebih mudah difahami. Objektif 3: Mengaplikasikan konsep ini dalam kajian kes berkaitan isu persekitaran 1. Kajian Perubahan Iklim Global dan Kesan Terhadap Ekosistem o Skala Tempatan: Penilaian perubahan suhu dan curahan hujan di kawasan tertentu seperti bandar atau taman negara. o Skala Wilayah/Global: Perubahan pola cuaca dan kenaikan paras laut yang memberi kesan kepada ekosistem global, seperti terumbu karang dan biodiversiti. o Temporal: Menilai perubahan dalam tempoh masa yang berbeza (contohnya, dalam 10, 50, atau 100 tahun) untuk melihat trend jangka panjang. 2. Pengurusan Sumber Air di Lembangan Sungai o Skala Tempatan: Pemantauan aliran sungai dan kualiti air di kawasan tertentu dengan menggunakan data satelit atau sensor air. o Skala Wilayah: Kajian penggunaan air di seluruh kawasan lembangan sungai, termasuk kesan pencemaran air akibat aktiviti perindustrian. o Temporal: Menilai trend penggunaan dan kualiti air dalam beberapa dekad serta kesan perubahan iklim atau pembangunan bandar terhadap sumber air. 3. Pemuliharaan Hutan dan Pengurusan Tanah o Skala Tempatan: Kajian deforestasi dan kehilangan biodiversiti di kawasan hutan hujan tropika. o Skala Global: Perubahan penggunaan tanah dalam skala global yang mengancam habitat semula jadi dan kepelbagaian biologi.  o Temporal: Memeriksa perubahan dalam penggunaan tanah dan impak terhadap ekosistem dari masa ke masa, seperti dari tahun 1980-an hingga 2020. 4. Pencemaran Udara dan Kualiti Udara di Bandar-Bandar o Skala Tempatan: Pengukuran kualiti udara dan tahap pencemaran di kawasan bandar tertentu menggunakan data sensor udara. o Skala Wilayah: Kesan pencemaran udara pada kesihatan awam dan persekitaran di seluruh bandar atau negara. o Temporal: Menilai perubahan dalam kualiti udara sepanjang beberapa dekad, termasuk kesan teknologi baru dan dasar persekitaran terhadap pencemaran. Contoh Kajian Kes Analisis Multi-Scale dan Multi-Temporal adalah pendekatan analisis yang sering digunakan dalam kajian alam sekitar, sains sosial, dan kajian ruang. Pendekatan ini menggabungkan konsep skala ruang (spatial) dan masa (temporal) untuk memahami bagaimana fenomena, proses, atau perubahan terjadi pada tahap yang berbeza dari segi saiz kawasan serta tempoh masa yang berlainan. a) Berdasarkan kajian multi-temporal dalam dekad terakhir, kadar peningkatan populasi di kawasan sebuah bandar adalah 3% setiap tahun. Sekiranya populasi bandar pada tahun 2010 ialah 1 juta, kira populasi pada tahun 2020. Jika analisis pelbagai skala mendapati bahawa perubahan pendapatan per kapita dalam masyarakat bandar adalah 2% lebih tinggi berbanding masyarakat luar bandar setiap tahun, dan pendapatan purata bandar ialah RM40,000 setahun, tentukan perbezaan pendapatan antara kedua-dua kawasan selepas lima tahun. b) Kajian selama 20 tahun menunjukkan purata hujan tahunan di kawasan pedalaman meningkat sebanyak 1.5% setiap tahun. Jika purata hujan tahunan bermula pada 800 mm, hitung purata hujan tahunan pada tahun ke-20. (a) Langkah 1: Kira populasi pada tahun 2020. Kadar peningkatan populasi ialah 3% setiap tahun. Formula untuk kiraan populasi berdasarkan kadar pertumbuhan tahunan adalah: Langkah 2: Kira perbezaan pendapatan antara bandar dan luar bandar selepas lima tahun. Kadar peningkatan pendapatan di bandar ialah 2% lebih tinggi berbanding luar bandar setiap tahun. Pendapatan purata bandar pada tahun pertama ialah RM40,000 setahun. Selepas lima tahun, kita boleh mengira peningkatan pendapatan ini dengan formula yang sama. (b) Langkah 1: Kira purata hujan tahunan pada tahun ke-20. Kadar peningkatan hujan tahunan ialah 1.5% setiap tahun. Kita menggunakan formula yang sama: