Modèles utilisés en géographie: importance, besoins, caractéristiques et autres détails

Lisez cet article pour en savoir plus sur les différents modèles utilisés en géographie: signification, besoins, caractéristiques, types et classification générale des modèles!

Après la Seconde Guerre mondiale, la définition de la géographie, de la pensée géographique et de la méthodologie géographique s'est considérablement transformée.

Afin de placer le sujet sur des bases solides et de susciter le respect des autres disciplines, les géographes se sont de plus en plus concentrés au cours des dernières décennies sur le thème de la généralisation géographique, de la formulation de modèles, de théories et de lois générales. Cette généralisation géographique est également appelée «construction de modèle».

Le terme «modèle» a été défini différemment par différents géographes. Selon Skilling (1964), un modèle est «une théorie, une loi, une hypothèse ou une idée structurée. Plus important encore, du point de vue géographique, il peut également inclure un raisonnement sur le monde réel (paysage physique et culturel) au moyen d'une relation dans l'espace ou dans le temps. Ce peut être un rôle, une relation ou une équation ».

Selon Ackoff, «un modèle peut être considéré comme la présentation formelle d'une théorie ou d'une loi utilisant les outils de la logique, de la théorie des ensembles et des mathématiques». Selon Haines-Young et Petch, «tout dispositif ou mécanisme générant une prédiction est un modèle». En conséquence, la modélisation, tout comme l'expérimentation et l'observation, est simplement une activité qui permet de tester et d'examiner de manière critique les théories.

La plupart des géographes de l'après-seconde guerre mondiale ont largement conçu des modèles de représentation idéalisée ou simplifiée de la réalité (paysage géographique et relation homme-nature).

Signification du modèle:

La géographie est une discipline qui traite de l'interprétation de la relation homme-nature. La Terre - le véritable document des études géographiques - est cependant assez complexe et difficile à comprendre. La surface de la terre présente une grande diversité physique et culturelle.

En géographie, nous examinons l'emplacement, les reliefs, le climat, les sols, la végétation et la répartition spatiale des minéraux et leur utilisation par l'homme, qui conduisent au développement du paysage culturel. De plus, la géographie est un sujet dynamique car les phénomènes géographiques changent dans le temps et dans l’espace.

La géographie, c'est-à-dire les relations complexes entre l'homme et l'environnement, peut être examinée et étudiée scientifiquement à l'aide d'hypothèses, de modèles et de théories. L’objectif fondamental de tous les modèles est de simplifier une situation complexe et de la rendre ainsi plus accessible aux enquêtes. En fait, les modèles sont des outils permettant de tester des théories. Une vue plus restreinte des modèles est qu’ils sont des dispositifs prédictifs.

Besoin de modélisation en géographie :

Les géographes sont intéressés à élaborer des lois et des théories dans leur discipline, comme dans les sciences physiques, biologiques et sociales. Model est un appareil permettant de comprendre le vaste système en interaction comprenant toute l'humanité et son environnement naturel à la surface de la terre. Ceci n'est bien entendu réalisable que d'une manière très générale.

La modélisation en géographie est donc effectuée pour les raisons suivantes:

1. Une approche basée sur un modèle est souvent le seul moyen possible d'arriver à tout type de quantification ou de mesure formelle de phénomènes non observés ou non observables. Les modèles aident dans les estimations, les prévisions, les simulations, l'interpolation et la génération de données. La croissance et la densité de population futures, l'utilisation des terres, l'intensité des cultures, les schémas de migration de la population, l'industrialisation, l'urbanisation et la croissance des taudis peuvent être prédites à l'aide de tels modèles. Celles-ci sont très utiles pour la prévision du temps, le changement de climat, le niveau de la mer, la pollution de l'environnement, l'érosion des sols, l'épuisement des forêts et l'évolution des formes de relief.

2. Un modèle aide à décrire, analyser et simplifier un système géographique. Les théories de localisation des industries, le zonage de l'utilisation des terres agricoles, les schémas de migration et les étapes de développement des formes de relief peuvent être facilement compris et prédits à l'aide de modèles.

3. Les données géographiques sont énormes et deviennent chaque jour plus difficiles à comprendre. La modélisation est entreprise pour structurer, explorer, organiser et analyser les énormes données obtenues grâce à une structure et une corrélation discriminantes.

4. Des modèles alternatifs peuvent être utilisés comme "laboratoires" pour l'observation de substitution de systèmes présentant un intérêt qui ne peuvent pas être observés directement, ainsi que pour expérimenter et estimer les effets et les conséquences d'éventuelles modifications de composants particuliers, ainsi que pour générer un scénario futur d'évolution et d'états finaux. de système d'intérêt.

5. Les modèles aident à améliorer la compréhension du mécanisme de causalité, des relations entre les propriétés micro et macro d'un système et de l'environnement.

6. Les modèles fournissent un cadre dans lequel les déclarations théoriques peuvent être formellement représentées et leur validité empirique est ensuite examinée.

7. La modélisation offre une économie linguistique aux géographes et spécialistes des sciences sociales qui comprennent leur langue.

8. Les modèles aident à élaborer des théories, des lois générales et spéciales.

Caractéristiques d'un modèle:

Les principales caractéristiques d'un modèle sont les suivantes:

1. La réalité géographique de la surface de la Terre et la relation homme-environnement sont assez complexes. Les modèles sont les images sélectives du monde ou d'une partie de celui-ci. En d'autres termes, un modèle n'inclut pas tous les attributs physiques et culturels d'une macro ou d'une micro-région. En fait, le modèle est une attitude très sélective vis-à-vis de l'information.

2. Les modèles donnent plus d'importance à certaines caractéristiques et en obscurcissent et en déforment d'autres.

3. Les modèles contiennent des suggestions de généralisation. Comme indiqué ci-dessus, il est possible de prédire le monde réel à l'aide de modèles.

4. Les modèles sont des analogies car ils sont différents du monde réel. En d'autres termes, les modèles sont différents de la réalité.

5. Les modèles nous tentent de formuler des hypothèses et nous aident à généraliser et à construire des théories.

6. Les modèles présentent certaines caractéristiques du monde réel sous une forme plus familière, simplifiée, observable, accessible, facilement formulée ou contrôlable, à partir de laquelle des conclusions peuvent être tirées.

7. Les modèles fournissent un cadre dans lequel les informations peuvent être définies, collectées et organisées.

8. Les modèles aident à extraire le maximum d'informations des données disponibles.

9. Les modèles aident à expliquer la naissance d’un phénomène particulier.

10. Les modèles nous aident également à comparer certains phénomènes avec les plus familiers.

11. Les modèles permettent de visualiser et de comprendre un groupe de phénomènes qui, autrement, ne pourraient être compris en raison de leur ampleur ou de leur complexité.

12. Les modèles constituent un tremplin vers l’édification de théories et de lois.

Types de modèles:

Comme décrit précédemment, le terme "modèle" a été utilisé dans une grande variété de contextes. En raison de la grande variété, il est difficile de définir même les grands types de modèles sans ambiguïté. Une division est entre le descriptif et le normatif. Le modèle descriptif concerne une description stylistique de la réalité, tandis que le modèle normatif traite de ce qui pourrait être attendu dans certaines conditions énoncées ou supposées. Les modèles descriptifs peuvent concerner l'organisation des informations empiriques et sont qualifiés de modèles de conception de données, de classification (taxonomiques) ou de conception expérimentale. Contrairement à cela, les modèles normatifs impliquent l'utilisation d'une situation plus familière comme modèle pour une situation moins familière, que ce soit dans un sens temporel (historique) ou spatial (géographique) et ont une connotation fortement prédictive.

Sur la base des éléments (données) à partir desquels ils sont fabriqués, les modèles peuvent également être classés en modèles matériels, physiques ou expérimentaux. Le modèle physique ou expérimental peut être iconique (en forme d’idole) dans lequel les propriétés pertinentes du monde réel sont présentées avec les mêmes propriétés, avec seulement un changement d’échelle. Par exemple, les cartes, les globes et les modèles géologiques sont des modèles physiques ou expérimentaux. Les modèles peuvent être des analogies (simulation) ayant des propriétés du monde réel représentées par différentes propriétés. Les modèles analogiques ou de simulation concernent une affirmation symbolique de type verbal ou mathématique en termes logiques.

Classification générale des modèles:

Comme indiqué au début, la complexité des paysages géographiques et des situations géographiques est telle que les modèles revêtent une importance particulière pour l'étude de la géographie. Un grand nombre de modèles ont été conçus, adoptés et appliqués par les géographes.

Une classification plus simple des modèles illustrés avec des exemples a été donnée comme suit:

Maquettes:

Les modèles réduits, également appelés modèles matériels, sont peut-être le type le plus facile à apprécier car ce sont des reproductions directes, généralement à une échelle plus petite de la réalité. Les modèles à l'échelle peuvent être statiques, comme le modèle de la surface terrestre d'un modèle géologique, ou dynamiques, comme un réservoir à vagues ou un canal de rivière. Les modèles dynamiques sont peut-être plus intéressants et utiles pour le travail géographique. Le grand avantage d'un modèle dynamique par rapport à la réalité est que les processus opérationnels peuvent être contrôlés. Cela permet à chaque variable d'être étudiée séparément.

Dans une cuve à vagues, l'effet de la taille du matériau, de la longueur et de la pente des vagues sur une pente de plage peut être mesuré de manière assez précise si deux variables sont maintenues constantes pendant que la troisième varie. Si l'angle de pente de la plage résultant est tracé contre chaque variable, les points obtenus dans chaque cas peuvent soit tomber sur une ligne presque droite indiquant une relation significative, soit sur une dispersion diffuse suggérant une relation faible, voire nulle. Les relations étroites révélées par le modèle peuvent ne pas être apparentes sur une plage naturelle où les variables de vagues ne peuvent pas être contrôlées.

Il est toutefois difficile d’appliquer les résultats d’études modèles de ce type à une situation naturelle. L'un d'entre eux est le problème de l'échelle. Si la taille de la vague et la taille du matériau sont agrandies dans les mêmes proportions, le sable du modèle deviendra de gros galets dans la nature - et ces deux matériaux ne réagissent pas de manière similaire aux vagues. Encore une fois, si le sable dans la nature est réduit à la taille du modèle, ce serait du limon ou de l'argile qui réagit également différemment du sable sous l'action des vagues.

Malgré ces difficultés, les modèles réduits ont donné des résultats très utiles dans de nombreux domaines d’investigation. Le fait que les ingénieurs réalisent un modèle à l’échelle avant de s’engager dans tout projet majeur, tel que l’amélioration de la rivière, la construction de barrages, l’excavation de canaux, les glissements de terrain, les marées, les prévisions d’inondations ou les aménagements portuaires, démontre la valeur de ce type de modèle.

Les modèles à l'échelle sont souvent utilisés par les géographes physiques et en particulier par les géomorphologues. En fait, les géomorphologues ont mené des recherches fondamentales avec des modèles réduits afin d'étudier des processus difficiles à observer dans des conditions naturelles, telles que l'action des rivières, les mouvements glaciaires, l'érosion éolienne, les processus marins et l'érosion par les eaux souterraines.

Plans:

Les cartes sont les modèles les plus familiers aux géographes. Ils constituent un type particulier de modèle réduit qui devient de plus en plus abstrait à mesure que l’échelle diminue. À une extrémité du spectre se trouve la photographie aérienne verticale en paires stéréoscopiques qui fournit pratiquement un modèle à l'échelle réelle du monde réel. Cependant, il est statique et ne représente que la zone indiquée à un moment donné. Une simple photo aérienne verticale perd l’impression de hauteur mais montre toujours tous les éléments visibles du paysage à la quasi-échelle.

Une carte à grande échelle perd une grande partie des détails du paysage bien qu’elle puisse montrer avec précision des bâtiments, des routes et d’autres caractéristiques de cette taille. Lorsque l’échelle est réduite, l’information devient plus symbolique et ne peut plus être montrée à l’échelle; encore plus de détails doivent être omis. La carte peut toutefois donner une indication du relief au moyen de contours, d’ombrages et de hachures; cela manque à la simple photographie aérienne verticale. Un autre avantage des cartes par rapport à la réalité est qu'elles montrent simultanément une très grande surface, de sorte que les relations mutuelles entre espaces peuvent être beaucoup plus facilement appréciées et comparées que sur le terrain.

De nombreuses cartes utilisent des symboles pour montrer des caractéristiques ou des distributions spécifiques telles que la densité de population; ceux-ci sont encore plus abstraits et plus éloignés de la réalité qu'ils représentent. Vous pouvez donner un nouvel aperçu d'une zone familière en dessinant une carte schématique où l'échelle n'est pas correcte pour une zone mais est ajustée pour afficher la population ou une autre variable à l'échelle.

Des modifications de surface, de distance et de direction sont également nécessaires sur les cartes couvrant le monde ou une grande partie de celui-ci. Une surface courbe ne peut pas être reproduite correctement sur un morceau de papier plat ou plat. En fait, il est impossible de montrer une terre en trois dimensions sur un plan ou une feuille de papier en deux dimensions. La terre peut être vraiment représentée sur un globe terrestre, mais les globes ont très peu d’utilité pour les études géographiques.

Modèles de simulation et stochastiques:

La simulation consiste à imiter le comportement d'une situation ou d'un processus au moyen d'une situation ou d'un appareil analogue, notamment à des fins d'étude ou de formation personnelle. Stochastique signifie: déterminé aléatoirement ou suivant une distribution ou un schéma de probabilité aléatoire, de sorte que son comportement puisse être analysé statistiquement mais non prédit avec précision.

Des modèles de simulation et stochastiques ont été développés pour traiter les situations dynamiques plutôt que pour un état statique indiqué sur une carte. Ce type de modèle simule des processus particuliers au moyen de choix aléatoires, d'où le terme «stochastique», qui est lié au hasard, aux occurrences. Cela peut être illustré par son application au développement du drainage.

En commençant par un motif de carrés de grille, il est supposé qu'une source de flux existe au centre de certains carrés choisis au hasard. Des nombres aléatoires sont à nouveau utilisés pour déterminer dans laquelle des quatre directions possibles, chaque flux s'écoulera et une ligne est tracée pour représenter son parcours jusqu'au centre du carré adjacent.

En répétant le processus (avec certaines réserves qui se rapprochent de la réalité), un réseau de drainage complet apparaît qui présente de nombreuses similitudes avec les schémas de drainage naturels. On peut donc en conclure que la structure du réseau de drainage naturel présente un élément de hasard.

Les modèles de simulation peuvent également être utiles pour analyser un grand nombre de variables, ce qui constitue un problème récurrent en géographie. Par exemple, il peut être démontré que le développement de la flèche côtière dépend d’un certain nombre de processus ou de types de vagues distincts. Ces différents processus peuvent être intégrés à un modèle de manière à ce que chacun d'entre eux se voit attribuer une plage spécifique de nombres aléatoires. Chaque nombre aléatoire qui survient entraîne le fonctionnement du processus approprié. De cette façon, le crachat peut être construit par l'action de différents processus dans un ordre aléatoire, mais dans des proportions spécifiques. Si le crachat simulé ressemble au réel, on peut alors en conclure que les processus fonctionnent probablement dans la proportion spécifique du modèle. Une fois qu'un modèle réaliste a été trouvé, il peut être utilisé pour prédire le développement futur de la flèche, à condition que les processus continuent à fonctionner dans des proportions similaires.

Des modèles de simulation stochastiques ont également été utilisés avec succès dans le domaine de la géographie humaine pour étudier la diffusion spatiale de divers phénomènes, notamment la propagation de maladies telles que le paludisme, la variole, la fièvre et le sida, ou d'innovations telles que l'utilisation d'une pièce en particulier. de machines, tracteurs, engrais chimiques, pesticides et déshericides. La simulation est rendue réaliste en imposant des barrières qui peuvent être franchies avec un degré de difficulté variable. Des nombres aléatoires sont utilisés pour déterminer la direction de propagation et l’effet des barrières peut ensuite être évalué.

Le terme «Monte Carlo» est utilisé pour décrire certains modèles stochastiques, dans lesquels le hasard détermine seul le résultat de chaque mouvement dans les conditions du modèle.

Le modèle de Monte Carlo peut être comparé au modèle de la chaîne de Markov dans lequel chaque mouvement est partiellement déterminé par le mouvement précédent.

La chaîne de Markov est illustrée dans le modèle de développement du drainage par marche aléatoire décrit ci-dessus. Les deux types ont été appliqués dans de nombreux domaines de la recherche géographique.

Modèles mathématiques:

Les modèles mathématiques sont considérés comme plus fiables mais difficiles à construire. Ils occultent nombre des valeurs humaines, des questions normatives et des attitudes. Pourtant, ils ont des assertions symboliques de type verbal ou mathématique en termes logiques.

Par exemple, supposons que j'offre les arguments suivants:

(1) A est plus grand que B et (2) B est plus grand que C.

Maintenant, en vertu de (1) et (2) ensemble, j’offre le théorème ou la conclusion suivant: (3) Par conséquent, A est plus grand que C.

La validité logique de cette conclusion ne changera pas avec le changement dans le temps. Logiquement, cela devait être vrai en 3000 av. J.-C., 2000 av. J.-C., et il en sera de même en 2025 après JC, 3000 après JC, 4000 après J.-C. Ainsi, la validité de la conclusion ne dépend pas d'une période historique spécifique. C'est un historique.

De la même manière, la validité logique d'une théorie est également spatiale. Si un théorème est logiquement valide, il doit l'être localement aux États-Unis, en Allemagne, en Russie, en France, ainsi qu'en Inde, au Pakistan, en Chine et au Japon.

Les modèles mathématiques peuvent en outre être classés en fonction du degré de probabilité associé à leur prédiction en déterministe et stochastique.

Les modèles mathématiques représentent l'équation de processus spécifiques au moyen d'équations mathématiques reliant le processus opératoire à la situation résultante. Il est toutefois nécessaire d’avoir une bonne connaissance des processus physiques concernés et, par conséquent, ce type de construction de modèles a été principalement réalisé par des physiciens. Par exemple, un modèle mathématique dynamique d'écoulement de glacier a été construit par JF Nye. Il simplifie autant que possible les hypothèses de base pour rendre les équations suffisamment simples à résoudre.

Ainsi, le lit de glacier est supposé avoir une croix transversale profilée (vallée en forme de U) de taille uniforme et de rugosité spécifique. La glace est supposée être parfaitement plastique dans sa réponse aux contraintes. Ensuite, compte tenu de certaines contraintes, la réponse de la glace peut être calculée à l'aide d'équations différentielles. Ceux-ci peuvent prévoir des modèles d'écoulement et des profils de glace spécifiques pour des valeurs données des conditions supposées.

Le géomorphologue peut jouer son rôle en mesurant les modèles d'écoulement et les dimensions des glaciers sur le terrain. La proximité avec laquelle ces valeurs se rapprochent des valeurs calculées est une mesure du succès du modèle mathématique. Si le modèle d'écoulement observé correspond étroitement à celui prédit, le modèle peut être utilisé avec une certaine confiance pour fournir des valeurs d'écoulement dans des parties du glacier qui ne peuvent pas être facilement mesurées sur le terrain, mais qui sont très importantes pour étudier l'effet de glaciers sur le paysage.

La vitesse de l'écoulement basal est importante dans ce contexte. Les modèles mathématiques ont également amélioré nos connaissances sur la manière dont les rivières déplacent leur charge et ajustent leurs lits, et sur le fonctionnement des vagues sur la côte. Ces modèles se présentent généralement sous la forme d’équations différentielles largement fondées sur des relations physiques connues, et il est essentiel de tester leurs résultats numériques par rapport à des observations effectuées dans des conditions naturelles ou dans un modèle matériel à l’échelle. Les modèles ne sont aussi efficaces que les hypothèses et les simplifications sur lesquelles ils sont fondés sont vrais et valides. Ils fournissent une situation très simplifiée, mais qui peut être exprimée en termes numériques précis et est donc capable d’une manipulation mathématique appropriée. Pour cette raison, de tels modèles sont plus adaptés aux problèmes de la géographie physique.

Cependant, le modèle mathématique a connu un développement quelque peu différent en géographie humaine. Celles-ci sont plus dans la nature des relations empiriques qui peuvent être exprimées en termes mathématiques. Un exemple est la relation rang-taille. Cette relation montre que, dans toute classe d'occurrences, il y a généralement quelques gros articles et de nombreux petits avec une distribution assez régulière entre eux.

Il a été appliqué à des villes dans de nombreuses régions du monde. Il y a quelques grandes villes mais beaucoup d'autres petites et, entre les deux, un nombre modéré de moyennes; la relation est approximativement linéaire sur une double échelle logarithmique. Des modèles mathématiques ont également été développés en géographie économique, qui est plus sensible à la formulation quantitative que les autres branches de la géographie humaine. De tels modèles ne sont souvent pas dynamiques de la même manière que les équations différentielles en géographie physique, même si certains traitent des flux de marchandises, etc., d'une région à une autre.

Un autre modèle mathématique est la programmation linéaire, qui convient à de nombreuses situations en géographie économique. C'est une méthode pour trouver la solution optimale à un problème dans lequel plusieurs conditions doivent être remplies. Une usine aura certaines exigences en matière de main-d'œuvre, de matières premières, de transport et d'accès aux marchés, qui déterminent chacune des conditions pouvant être exprimées sous forme d'équations mathématiques et représentées graphiquement en lignes droites. Lorsque toutes les équations ont été tracées, elles révèlent le point de valeur optimale en termes de localisation. La procédure fournit une solution définitive basée sur les valeurs attribuées aux équations. Si les valeurs sont exactes, la solution optimale sera obtenue.

Modèles analogiques:

Les modèles analogiques diffèrent des types de modèles déjà décrits. Dans les modèles analogiques, au lieu d'utiliser les limitations de l'original ou des symboles pour le représenter, la fonctionnalité étudiée est comparée à une fonctionnalité complètement différente au moyen d'une analogie. Un modèle analogique utilise une situation ou un processus mieux connu pour en étudier une moins connue. Sa valeur dépend de la capacité du chercheur à reconnaître l'élément commun à deux situations. Ces éléments constituent l'analogie positive; l'analogie dissemblable ou négative et l'analogie non pertinente ou neutre sont ignorées.

Le raisonnement par analogie fait depuis longtemps partie des études géographiques. James Hutton, dans son ouvrage majeur publié en 1795, reconnaissait la similitude entre la circulation du sang dans le corps et la circulation de la matière dans la croissance et la dégradation des paysages.

Une circulation similaire peut également être observée dans le cycle hydrologique. Le concept de "cycle normal d'érosion" de Davis et le concept d '"État en tant qu'organisme vivant" de Ratzel sont des exemples importants dans lesquels le relief et l'état ont été comparés à un organisme vivant. Ces deux concepts sont donc des analogies. L'analogie utilisée pour approfondir les connaissances géographiques doit être mieux comprise que la caractéristique à l'étude.

Le comportement des métaux sous contrainte a fait l'objet de nombreuses études, ce qui a permis d'établir des analogies utiles entre les métaux et la glace. Les méthodes permettant de traiter un problème peuvent souvent être transférées par analogie à une situation complètement différente. L'étude des ondes cinétiques a été appliquée au mouvement de véhicules sur des routes encombrées, au mouvement des pierres et des crues dans les rivières et à la formation de surtensions au niveau du museau d'un glacier. Ces problèmes très dissemblables ont un fait commun qu’il s’agit d’un phénomène d’écoulement unidimensionnel et qu’ils peuvent de ce point de vue être traités avec la même technique.

Les analogies se sont également révélées utiles pour l'étude des problèmes de géographie humaine; par exemple, ceux qui s'appuient sur certaines relations bien établies en physique. Le modèle de gravité est un bon exemple de ce type. Il est basé sur l'observation physique que la force d'attraction entre deux corps est proportionnelle au produit de leurs masses divisé par le carré de la distance qui les sépare. La valeur de la distance dans le modèle est souvent ajustée au carré pour se rapprocher de plus près de la force de gravité observée en physique.

La force d'attraction peut être considérée en termes de transactions entre deux lieux. Le nombre de transactions augmentera probablement à mesure que la taille des lieux, souvent mesurée en nombre de population, augmentera et que la distance qui les sépare diminuera. Ce modèle présuppose qu’aucune autre force en cause, telle qu’une barrière internationale ou linguistique, n’est impliquée pour limiter la transaction. Diverses autres relations physiques utilisées comme modèles analogiques incluent les modèles de champ magnétique et la deuxième loi de la thermodynamique.

Modèles théoriques:

Les modèles théoriques peuvent être divisés en deux catégories. Les modèles conceptuels fournissent une vue théorique d'un problème particulier permettant de faire correspondre les déductions de la théorie à la situation réelle. Ceci peut être illustré par la considération théorique de l’effet d’une montée et d’une descente du niveau de la mer sur la zone côtière si certaines conditions spécifiques sont remplies. Il est supposé que l’érosion par les vagues est le seul processus qui fonctionne, les vagues ne peuvent éroder les roches qu’en r. certaine profondeur de l'ordre d'environ 13 mètres (40 pieds) et que les vagues érodent une plate-forme découpée par les vagues jusqu'à un certain gradient en deçà duquel elles ne peuvent pas fonctionner efficacement. On suppose également que la pente côtière initiale est plus raide que ce gradient.

La prise en compte de l'action prolongée des vagues qui s'érodent dans ces conditions, avec l'élévation et la baisse du niveau de la mer, permet de conclure que seule une élévation lente du niveau de la mer permet de produire une plate-forme de grande largeur, amputée des vagues. Les formes théoriques de la zone côtière dans les différentes conditions spécifiées peuvent être établies puis comparées aux zones côtières réelles. Des modèles théoriques beaucoup plus élaborés de ce type conceptuel ont été développés pour étudier l'évolution des profils de pente. Celles-ci sont basées sur l'effet connu ou supposé de différents processus de pente.

Ce type de modèle théorique permet de déduire une longue série d’étapes de modification, qui peuvent à nouveau être adaptées aux pentes réelles.

Le deuxième type de modèle théorique est associé au mot «théorie», utilisé pour désigner le cadre général de toute une discipline. Le cadre ne doit pas être trop rigide, sinon cela encombrerait les contours grandissants du sujet, là où se déroulent les travaux les plus passionnants. L'idéal est un cadre flexible pouvant contenir une grande variété d'activités géographiques tout en lui conférant cohérence et objectif. Les modèles sont particulièrement utiles dans ce contexte car ils sont souvent communs à toutes les branches du sujet et contribuent donc à lui donner une unité.

Une analogie peut aider à illustrer la manière dont la quantité considérable et croissante de données géographiques peut être organisée dans un cadre théorique. La géographie peut être comparée à un bâtiment de cinq étages, chaque étage étant supporté par celui du dessous et supportant celui du dessus (Fig. 11.1):

(1) Le dernier étage est celui qui héberge les données, matière première de l’étude géographique.

(2) Les données mènent au niveau du modèle où elles sont organisées de manière appropriée pour l'analyse.

(3) Les techniques d'analyse, situées à l'étage supérieur, dépendent du modèle adopté pour l'étude.

(4) L'analyse mène à l'étage suivant, consacrée au développement des théories.

(5) Les théories mènent à leur tour à la formulation de tendances et de lois. Ceux-ci sont situés au sommet car ils constituent l'objectif ultime de la méthodologie géographique.

Vues critiques:

Pour comprendre et expliquer des phénomènes géographiques complexes, les modèles revêtent une grande importance. La modélisation a toutefois été critiquée à de nombreux égards. Les points de vue critiques sur la modélisation varient de ceux qui acceptent la modélisation mais critiquent la façon dont la modélisation est effectuée à ceux qui rejettent la modélisation en tant qu’activité intéressante en géographie.

Ceux qui sont d’accord avec la modélisation en géographie mais ne sont pas d’accord avec la façon dont les modèles sont préparés et estiment que la plupart des modèles sont mal préparés. L'objectif de base du modélisateur est de représenter la complexité par quelque chose de plus simple. Dans l'exercice de modélisation, le modélisateur peut simplifier trop ou trop peu la complexité des réalités géographiques. Une simplification excessive peut induire les étudiants en erreur et générer des malentendus pouvant éventuellement conduire à une mauvaise prédiction. La simplification est peu utile en enseignement car elle n’explique pas la réalité et ne fournit pas une base suffisante pour la prédiction.

La deuxième objection à la modélisation est que les modélisateurs peuvent se concentrer sur les mauvaises choses. Parfois, les modèles peuvent négliger de remplir le critère de base de la simplification. Ils vont pour l'analyse en composantes principales, la régression par étapes et l'analyse Q. Ces techniques produisent souvent des modèles plus compliqués que les données originales. En outre, les modèles peuvent intégrer certains des points saillants et en omettre d’autres.

Certains érudits ne remettent pas en question la pertinence de la modélisation en tant que stratégie généralement applicable en géographie. Il existe un groupe de géographes qui considèrent la modélisation comme une activité intéressante, mais estiment que les géographes ne devraient pas être obligés d'appliquer des techniques de modélisation à tout. Selon eux, la modélisation n'est pas appropriée dans certaines branches de la géographie, en particulier la géographie humaine, la géographie régionale, la géographie culturelle et la géographie historique. Dans diverses branches de la géographie régionale, culturelle et historique, les stratégies de modélisation ont déformé le sujet en mettant trop l'accent sur certains sujets et en mettant l'accent sur d'autres. Par cette stratégie, des généralisations ont été faites sur la base de quelques cas et souvent au détriment de cas spécifiques.

Ceux qui rejettent à juste titre les modèles en géographie disent que la géographie n’est pas une science physique pure, elle a une très forte composante d’êtres humains et que les modèles peuvent ne pas ajuster et interpréter correctement les questions normatives telles que les croyances, les valeurs, les émotions, les attitudes, les désirs et les aspirations., les espoirs et les peurs, et par conséquent, les modèles ne peuvent pas être considérés comme des outils fiables pour expliquer correctement la réalité géographique.

La critique de la modélisation peut également être basée sur des objections à la généralisation que la modélisation implique habituellement. Il peut être considéré comme inutile de construire des modèles généraux à appliquer aux événements géographiques, en particulier lorsqu'il s'agit d'actions humaines idiosyncratiques (régionales) et de libre arbitre. Ou bien, le géographe a peut-être pour objectif de prédire ou de comprendre des événements et des situations spécifiques; ses intérêts peuvent être dans le cas unique (spécifique, régional) pour lequel un modèle général est jugé non pertinent.

Un grand nombre de modèles en géographie ont également été critiqués en raison de l'application d'outils et de techniques mathématiques et statistiques sophistiqués. Malgré la révolution quantitative, peu de géographes se sentent à l'aise avec le symbolisme et les idées mathématiques et sont donc largement inconscients de la généralité, de la clarté et de l'élégance que les modélisateurs mathématiques apprécient dans un bon modèle. Les géographes à part, même les étudiants, les décideurs, les clients et le grand public, peuvent trouver les modèles mathématiques difficiles à comprendre.

Une autre critique est qu'aucun modèle n'est adéquat en soi; tout modèle doit continuellement être soumis à une réévaluation, une modification et un remplacement. Dans les mots de Feyerabend (1975):

La connaissance… est un océan toujours croissant d'alternatives incompatibles (et peut-être incommensurables), chaque théorie, chaque conte de fée, chaque mythe faisant partie de la collection forçant l'autre à une plus grande articulation et contribuant toutes, via ce processus de concurrence au développement de la conscience. Rien n'est jamais réglé, aucune vue ne peut être omise d'un compte complet.

En fait, la croissance responsable des connaissances n'est pas une activité bien réglementée dans laquelle chaque génération s'appuie automatiquement sur les résultats obtenus par les anciens travailleurs. Il s’agit d’un processus de tensions variables au cours duquel des périodes sereines caractérisées par une accumulation constante de connaissances sont séparées par des crises pouvant entraîner un bouleversement des sujets et des disciplines et une rupture de continuité.

La construction de modèles exige également des données fiables et considérables. De telles données fiables sont rarement disponibles dans les pays en développement et sous-développés. En fait, tout ensemble de données collectées dans les pays en développement présente de nombreux pièges et faiblesses. Tout modèle, théorie ou loi élaboré sur la base de données faibles et peu fiables ne peut que donner une image déformée et erronée de la réalité géographique. Il a également été constaté que les généralisations effectuées à l'aide de modèles et d'idées structurées apportent des résultats exagérés conduisant à de fausses prédictions.

La plupart des modèles ont été développés dans les pays avancés d'Europe et d'Amérique, et des théories et des modèles ont été élaborés dans ces pays sur la base des données recueillies dans ce pays. Il existe certainement un danger que les modèles développés en Europe et en Amérique deviennent des vérités générales et qu’ils soient considérés comme des modèles universels. En réalité, nous n’avons pas de géographie universelle humaine, culturelle, industrielle, agricole et urbaine. Il existe différents processus socioculturels et agro-industriels, fonctionnant dans différentes parties du monde, qui entraînent différents paysages culturels. En raison de ces contraintes, les généralisations effectuées à partir de modèles peuvent être trompeuses et erronées.

De plus, les données utilisées par les experts occidentaux concernent une période d'environ cent ans. Si ces modèles, développés à partir des données des pays développés, sont appliqués dans les pays en développement, les résultats et les prévisions pourraient être désastreux.