Hidrológiai Közlöny 1993 (73. évfolyam)

2. szám - V. Nagy Imre: Az információelmélet hidrológiai értelmezésének és alkalmazásának lehetőségei. II. rész

•V. NAGY I.: Az információelmélet hidrológiai értelmezése 73 Kitűnt, pl. hogy az információ nemcsak mennyiség, hanem minőség is egyben, mivel Weaver (1976) szerint lehetséges két olyan formailag tökéletesen egyenlő üzenet, amelyeknél az egyiknek van jelentése, a másiknak viszont nincs. Kalmár L. (1963) szerint az információ az anyagi rendszerek állapotának vagy a bennük végbemenő' folyamatoknak többé-kevésbé teljes tükrözése egy másik anyagi rendszerben (amely speciális esetben lehet része is az előzőnek). Otten (1975) a fentiekkel egyezően jegyzi meg, hogy az információt illető eddigi meghatározások csak egy-egy aspektust tükröznek, mivel pl. a statisztikaimatematikai, társadalmi, természeti (fizikai, kémiai stb.) információk annyira különböznek egymástól, hogy ezekből ma még korai lenne meghatározni egy általános információforgalom ismérveit. 5. Az információ jelentéstartalma, hidrológiai értelmezése Mivel az információ kezdeti matematikai, statisztikai elmélete még elvonatkoztatott a jelentéstől (tartalomtól) és csak azzal foglalkozott, hogy az esemény bekövetkezhet-e vagy sem, ez egy jelentős és feloldandó korlátját jelentette az elméletnek (Atlan, 1973). Foglalkozni kellett tehát a tartalom (jelentés) információelméleti kérdéseivel és célként kellett kitűzni a szemantikai információelmélet kidolgozását oly módon, hogy szaktudományonként külön-külön kell elvégezni az elemzéseket (Bar. - Hillel, 1955), (Kirschenmann, 1969). Úgy tűnik, hogy csak ezt követően hozható létre egzakt kapcsolat a jeltovábbítás statisztikai elméletével. Ezt a véleményt vitatja Rényi A. (1960), aki szerint van értelme az információ mennyiségéről beszélni, elvonatkoztatva annak tartalmától és formájától és az un. „elvont" információelméletet a valószínűségszámítás új fejezetének kell tekinteni, tehát az információ ugyanabban az értelemben objektív mint valószínűség. Valószínű, hogy ennél többről van szó, mivel az egyes szakterületeken folyamatban van az információ jelentéstartalmának vizsgálata. így Mac-Kay (1952) megjegyzi, hogy fizikai megfigyelések, mérések révén új képzeteket kapunk, majd a kommunikációs folyamatban reprodukáljuk azokat a képzeteket, amelyekkel a közlést adó már előzőleg rendelkezett. Srejder (1967) ehhez hozzáteszi, hogy a tárgyi mérési információ jelentősen függ a fogadó személy felkészültségétől, tapasztalatától. Az információt nem lehet besorolni egyszerűen akár az anyag, akár a tudat vagy energia kategóriájába sem (mivel pl. az utóbbi esetben a megmaradási törvény eltérően érvényesülne), jóllehet azt egyiktől sem lehet elszakítani és itt lényegében a fizikai és logikai fogalmak tartalmi egységéről és nem azonosságáról van szó. A legcélravezetőbb meghatározásnak az tűnik, hogy az információt az anyag és attribútumai egységének a visszatükrözési képesség rendezettségi mértékének tekintjük. Az információtartalom hidrológiai értelmezési lehetőségeinél a hidrológiai és hírközlési információkat elsősorban a jelentéstartalom, a felhasználási cél különbözteti meg egymástól. A hidrológiában is a mérések, megfigyelések révén jutunk az elsődleges (l

m) információkhoz. Ezt követi a statisztikus adatfeldolgozás, elemzés, amelynek révén az elsődleges információ a feldolgozó (előzetes információkon alapuló) felkészültségétől függően tovább bővülhet (I

f). (Ezt követi a kommunikációs folyamatban való felhasználás (tervezési, előrejelzési célokra), amelynek gyakorlati visszaigazolásai révén, többlet szellemi befektetéssel újabb információhoz (IJ jutunk. Végül is tehát, I

m<l

f<I

e ' (5.1) azaz beszélhetünk, I

f-l

m = M

x (5.2) adatfeldolgozási és f

e-I

f=AÍ

2 (5.3) előrejelzési (tervezési) információtöbbletről. Az I

m információ függvénye a mérési adatok számának, minőségének (pontosság, reprezentativitás). „Egyetlen" jól mért, jellemző adat „többet ér" mint „száz" pontatlan, az adott jelenségre csak részben jellemző mérési eredmény. Az lf információ előzetes (fizikai, matematikai, célorientált) felkészültségét, tehát már meglévő információt igényel és olyan értelemben jutunk „információ többlethez", hogy sokoldalúbban (közelítőleg teljes mértékben) tudjuk kihasználni a mért adatsorban rejlő információt. Jellemző példa erre az adatsor generálás (szintetikus adatsorok előállítása), amikor pl. olyan eloszlásfüggvényeket számítunk, amelyek a múltbeli adatok alapján a jövőben is előfordulhatnak, tehát azok valószínű ingadozási értéktartományát becsüljük. Az I

e előrejelzési (tervezési) információ esetében az értékforgalom is szerephez jut, mivel felhasználatlan (/„ If) információk gyakorlatilag értéktelenek. Az l

m, I

f, I

e információk tartalma jelentősen bővíthető azáltal, ha alkalmazzuk a kezdeti (/*) információk elvét és gyakorlatát. Reimann (1984) hívta fel a figyelmet arra ugyanis, hogy kezdeti információt jelent az, ha, - előre meg tudjuk mondani, hogy pl. csupán a P(A)s(0,01-0,1)% ún. kis valószínűségű események érdekelnek bennünket (pl. árvízi előrejelzések esetén); - meg tudjuk adni, hogy a vizsgált A esemény milyen eloszlású valószínűségi változó. Feltéve ugyanis a nagy számok törvényének Bernoulli-féle alakját kiszámítható, hogy ha az ismeretlen/) valószínűséget a k/n relatív gyakoriság révén e = 5% pontossággal és 90 %-os megbízhatósággal kívánjuk meghatározni akkor ehhez n a 1000 db független adatra van szükség. A hidrológiai események jelentős része jól jellemezhető az F(x) = l-e'** (5.5) exponenciális eloszlással. A különböző események valószínűsége annál jobban közelíthető, minél pontosabb p értéke. Az lp várható érték az x számtani középpel becsülhető, ami n > 30 esetén közelítőleg normális eloszlású, melynek várható értéke l/p és szórása l/pvTT, tehát ekkor vizsgált XÍ árvízi vízállás mixmumok X számtani közepe 90 %-os valószínűséggel beleesik az intervallumba. 1 _ 1,67 ^ 1 1,67 p pVn ' p + pvTT (5.6)