Організація системи вимірювання за будь-яких способів її проведення має спиратися на кількісні аспекти теорії інформації.
Насамперед необхідно визначити просторову і часову частоту спостережень. В обох випадках ми виходимо з того, що будь-яка вимірювана змінна у своїх конкретних значеннях потенційно є суперпозицією сукупності процесів, кожен з яких робить внесок до вимірюваної змінної. Виходячи з цілей досліджень і пов'язаних з ними гіпотез, необхідно забезпечити таку частоту, за якої буде відтворено весь спектр процесів, що цікавлять дослідника. Із загальної теорії коливань випливає, що між лінійними розмірами об'єкта, генетично пов’язаного з деяким процесом, і періодом його власного коливання існує майже лінійний зв'язок. Це твердження виходить з припущення, що в будь-якій, достатньо складній системі існує зворотний зв'язок між її частинами, який створює фактичний аналог коливального контуру. Якщо до такого контуру підводиться енергія, речовина або інформація, то можуть генеруватися коливання. Період коливань визначається моментом інерції системи, в окремому випадку — масою.
Відповідно між лінійними розмірами системи і її власним періодом коливань існує цілком певний зв'язок, константи якого визначаються фізичними особливостями конструкції системи. Коливання можуть носити вимушений характер, якщо період коливань помітно вищий (як правило, більше ніж в 1,5—2 рази) за власну частоту коливань. Якщо період вимушених коливань мало відрізняється від періоду власних коливань, то можливі резонансні ефекти.
Згідно з цими гіпотезами з кожним коливальним процесом, що реалізується з певним періодом (або частотою), пов'язується власна система відносин. Спостерігач може при відповідній постановці спостережень виділити різні періоди коливань, але не завжди може ідентифікувати систему, що генерує їх. У процесі досліджень, розширюючи коло спостережень, встановлюючи зв'язок між змінними, формуються гіпотези про саму систему, що породжує ці коливання.
Феномен, що підтверджує прийнятність цієї базової механістичної схеми, добре відомий в науках про Землю. У географії традиційно виділяють різні територіальні одиниці, впорядковані відношенням включення, формування яких пов'язується з різними процесами: фація (лінійний розмір ~ 0,1 км), спряжений ряд фацій (0,3 км) <
< під урочище (1 км) < місцевість (30 км) < ландшафт (100 км) <
< ландшафтний район (300 км) < провінція (1000 км) < країна (3000 км). У різних системах може бути різна назва одиниць, але в цілому для різних компонентів цей ієрархічний принцип реалізовується.
Так само, як і горизонтальна, змінюється і вертикальна потужність відповідних об'єктів, їхня сфера впливів на інші процеси. Наприклад, рослинний покрив фації впливає тільки на клімат досить обмеженого приземного шару атмосфери, урочище з його розвиненим рельєфом зачіпає істотно більшу потужність тощо. Те саме справедливе і для газового складу атмосфери, її запиленості тощо. Досі немає чітких уявлень про межі дії різних територіальних одиниць як на атмосферу, так і на літосферу, недостатньо вивчені і непов'язані з ними коливальні процеси, але те, що така система зв'язків існує, не викликає заперечень.
Отже, якщо ми хочемо ідентифікувати деякі просторово-часові процеси, то необхідно організувати системи регулярних спостережень в просторі з кроком спостережень, що визначається мінімальною частотою, яка цікавить нас, і реалізувати відповідні спостереження в часі у режимі, відповідному спектру частот досліджуваного процесу. У загальному випадку така регулярна система вимірювань може бути визначена як найбільш строга. Проте вона, безумовно, досить громіздка і з практичного погляду не завжди може бути реалізована.
З теорії інформації відомо, що коли одночасно вимірювати разом із значенням змінної першу похідну, то частоту спостережень можна зменшити в 2 рази, а якщо і другу похідну — то в 4 рази. Виконання цієї вимоги дає змогу в часі і просторі групувати спостереження так, аби можна було вимірювати значення змінної і похідні. Це означає, що в просторі можна вести спостереження, згрупувавши по 4—8 точок з необхідним інтервалом, і повторювати ці групи відповідно на відстані, що в 4 рази перевищує довжину такого елементарного ланцюжка.
Те саме справедливо і для вимірювання в часі. Так, чотири вимірювання через 5 хвилин, що дає змогу оцінити першу і другу похідні, із загальною тривалістю в 20 хвилин, можна повторювати через 80 хвилин.
Задля уникнення випадковостей частота випробування в групі може бути збільшена в 2 рази. Якщо процес можна описати неперервною функцією, то, знаючи похідні, легко про інтерполювати результати на невипробувану область. Завдяки такому способу можна ефективніше організувати спостереження, але економічності його може бути недосить.
Виходячи з того, що бажано досягти найбільшої чутливості вимірювань і припускаючи, що процес не є дійсно стаціонарним і неперервним, ефективно розташувати спостереження в зонах природних меж, де найімовірніше чекати яскраво виражені перехідні процеси, поєднуючи їх із спостереженнями в інтервалах простору-часу зі стаціонарними режимами.
Наприклад, добовий хід температур не строго регулярний, оскільки пов'язаний з якісно різними процесами нагрівання й охолодження. Якщо нагрівання відбувається при поступовому збільшенні надходження сонячної радіації, то охолодження — без якого-небудь помітного надходження енергії ззовні. Відповідно до цього особливе значення мають спостереження при заході Сонця і при його сході, коли їх слід проводити з дуже високою частотою і поєднувати з одиничними спостереженнями в стаціонарних умовах (один раз на годину або на 2 години, або на 3 години залежно від конкретних завдань). Така сама схема допустима і при організації спостережень у просторі.
На відміну від загального випадку регулярного випробування така система випробування орієнтується певним чином на гіпотезу або деякі концептуальні уявлення про суть процесу. Якщо дослідник має в своєму розпорядженні достатньо хорошу модель, то система спостережень визначається, виходячи з якнайкращої можливості її верифікації.
Регулярне випробування, випробування за найбільш інформативними інтервалами або поєднання цих двох способів справедливе не тільки для організації спостережень у просторі та часі, а й за будь-якою координатою, будь то тиск, температура, біологічна продуктивність або концентрація вуглекислого газу. Подібні схеми частіше використовують в спеціальних експериментах, зазвичай же вказані координати розглядаються як змінні.
Завдання квантування і точності вимірювань є ключовим для розрахунку вимірювальної системи. Якщо вимірювальна система конструюється для вивчення залежності змінних, що визначаються як функція від змінних-аргументів, то необхідно мати на увазі, що N спостережень функції для апроксимації допускає logN-1 ступенів вільності від змінних аргументів. Відповідно аргументи без утрати змісту можуть вимірюватися з наперед відомою меншою точністю, тобто з істотно меншим числом рівнів квантування, ніж функція. При цьому чим більше аргументів, тим менше необхідна точність їх вимірювання. Тому при організації такого типу спостережень немає необхідності забезпечувати занадто високу точність вимірювання змінних-аргументів.
Якщо змінні однозначно не визначені як функції або аргументи, то не існує апріорних підстав для вимірювання їх з різними рівнями точності. В цьому випадку починає діяти співвідношення dW log N = С.
Цей вираз дає змогу оцінити розумні співвідношення між числом змінних і рівнями квантування. У більшості випадків у реальних вимірювальних системах, що вимірюють, наприклад, температуру повітря з точністю до 0,1 °С, тобто що забезпечують квантування реальної добової амплітуди в 10 °С приблизно на 100 рівнів, точність, що досягається, майже завжди надмірна. З іншого боку, якщо добова амплітуда становить всього 3 °С, то така точність може бути і виправдана.
У тих випадках, коли точність не пов'язана з надмірними витратами на підвищення якості вимірювальних систем або не вимагає істотного збільшення об'єму пам'яті ЕОМ, можна вимірювати змінні з завідомо завищеною точністю, проте в загальному випадку це невиправдано. Загалом можна вважати, що 32 рівні квантування — це максимум того, що необхідно в широкому діапазоні реальних умов. Часто ж можна обмежитися 16 і навіть 8 рівнями квантування.
Розглянуті положення є найбільш загальними, застосовними до проектування будь-якої вимірювальної системи як спеціальної, так і комплексної, як локальної, так і глобальної. Реальні інформаційні системи часто змушені узагальнювати інформацію, що збирається і узагальнюється з найгрізніших джерел. Можливість осмисленої обробки цієї інформації також вимагає узгодження даних за кожною змінною в просторі і в часі, узгодження систем квантування.
Наприклад, характеристики рослинного покриву в якійсь точці зіставляються з характеристиками клімату найближчої метеостанції. Одразу ж виникає питання: чи дійсно дана станція відображає реальні кліматичні умови? Відповідно до базових положень, чим менше рівнів квантування характеристик рослинності розглядається у вимірювальній системі, тим імовірніша репрезентативність такої станції щодо даних змінних. Якщо розглядати доволі загальні властивості, що повільно змінюються в просторі, то такі відповідності також імовірніші. Проте ці загальні умови повністю не знімають проблему. Хоча метеорологічні станції мають бути достатньо репрезентативними, тобто через локальну точку відображати кліматичну ситуацію у досить великому регіоні, але на практиці це буває далеко не завжди. Фактично кожна метеостанція відображає не більше того, що можна визначити як мезоклімат, і лише аналіз багатьох станцій дає змогу визначити репрезентативність кожної. Звичайно, коли обробляються великі масиви даних, можна сподіватися, що, зіставляючи значення характеристик рослинності зі значеннями характеристик станцій, можна автоматично скоригувати спотворення, пов'язані з локальною просторовою несумірністю даних. Щоб покращити таку корекцію, доцільно зіставляти конкретні дані не з однією, а з кількома найближчими станціями, що оточують точку спостереження.
У різних задачах доводиться по-різному враховувати просторову порівнянність і в кожному випадку підхід визначається не тільки близькістю положення в просторі пов'язаних змінних, а й ступенем просторової локалізації процесів, що вивчаються. Разом із тим наявна реально інформація досить часто точно не ідентифікована в просторі. Іноді точність прив'язки досягає 1о', 30о', 1°, а іноді просто пов'язується з адміністративним районом або басейном річки. Цілком зрозуміло, що якщо в середньому точність просторової прив’язки інформації не перевищує 1°, то відповідно має сенс сумісна обробка тих природних характеристик, лінійні розміри яких порівнянні з 100 км на місцевості. При цьому чим більший об'єм індивідуальних спостережень в кожній такій області радіусом в 100 км, тим вища загальна надійність результатів майбутніх аналізів. Неточність прив'язки в цьому випадку компенсується об'ємом спостережень.
Так чи інакше, будь-які відомості про будь-який компонент мають бути якомога одно значніше прив'язані до координатної системи Землі. Оскільки це правило на практиці зазвичай не дотримувалося і в реально наявній інформації географічні координати використовуються досить рідко, то відповідно в обов'язковому порядку слід приводити всю інформацію, що забезпечує прив'язку до території: басейн річки, адміністративна область, район, фізико-географічна назва території. При цьому басейн річки бажано наводити з вказівкою річки, в яку впадає перша.
Така сама проблема існує при забезпеченні порівнянності спостережень в часі. Реально наявна інформація часто є результатами одноразових спостережень найрізноманітніших змінних. Одні з цих змінних змінюються досить повільно, інші, навпаки, досить швидко. Відомості щодо різних змінних, наприклад клімату і продуктивності рослинності, можуть бути абсолютно непорівнянні. Якщо продукція виміряна як дійсна величина в конкретний рік, то вона мало порівняльна, наприклад, із середніми характеристиками клімату, що є результатом узагальнення сторічного ряду спостережень. Навпаки, якщо продукція визначена як деяке середнє за багато років, то ці величини порівнянні. Інший приклад: структура деревного ярусу в якій-небудь точці є результуюча кількох десятків років розвитку і її не можна зіставляти з характеристиками клімату, наприклад, за останні 20 років. З цією змінною порівнянні в часі ряди спостережень за 50 років і більше.
Таким чином, доводиться враховувати власний час кожної змінної і реальний час збирання інформації. Ці умови визначають необхідність в кожному випадку вказувати рік і період, за який зібрані і/або узагальнені відповідні змінні.
Нарешті, при узагальненні інформації точно так, як і у випадку роботи безпосередньо вимірювальної системи, існує проблема квантування.
Будь-яка система тою або іншою мірою спеціалізована. У ній неминуче міститься основна і додаткова інформація. Якщо основна інформація, що описує змінні, які розглядаються як функції, наводиться з максимальною повнотою у формі першоджерела, то інформація, що розглядається як аргументи, неминуче наводиться з певним прийнятним рівнем квантування. Цей рівень визначається як першоджерелами, так і властивостями об'єкта.
Наприклад, при вивченні чисельності розповсюдження тварин рослинність описується досить узагальнено, різними дослідниками з різною детальністю, але не так ретельно, як це робив би ботанік. Так само ботанік досить приблизно опише ґрунти, а ґрунтознавець — рослинність. Така цілком природна поведінка фахівця точно відповідає законам теорії інформації.
Зоолог, описуючи рослинність, зазвичай використовує найбільш загальні типологічні характеристики, що відповідають дуже приблизним рівням квантування, — назви співтовариств на рівні формацій або навіть класів формацій, а іноді і назви типу рослинності. Так само приблизно описуються ґрунти. У певних завданнях може знадобитися сумістити базу даних, орієнтовану на зоологію, з ботанічною базою даних. Основою (окрім просторово-часових характеристик) можуть бути тільки приблизні, але загальні описи рослинності, ґрунтів тощо. Для такого об'єднання інформації очевидно необхідно мати єдиний тезаурус, який дає змогу перейти від родових понять до видових і навпаки. Розробка таких тезаурусів у будь-якій предметній області очевидно є важливим загальним завданням організації взаємодіючих інформаційних систем.