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बदल रही परिस्थितियों (मौसम, सामाजिक-आर्थिक) से मुकाबला करने के लिए, एक अधिक गतिशील नजरिया अपनाने की जरूरत होती है. उदाहरण के लिए, आप इस जीआइएस मैप पद्धति का तब भी इस्तेमाल कर सकते हैं जब आप जलवायु परिवर्तन के प्रभाव का अपनी वर्षाजल संचयन की क्षमता के संबंध में आकलन करना चाहते हैं, इसके लिए बारिश और वाष्पीकरण के आंकड़ों का उपयोग करना होगा, जो जलवायु परिवर्तन को प्रतिध्वनित करते हैं.
===STEP चरण 2. Assigning Scores and Weightsस्कोर और वजन प्राप्त करना===
[[Image:Scores and weights icon.png|50px|]]<br>
====1. Suitability Scoresउपयोगिता स्कोर====Firstपहले, different suitability scores have to be assigned to the seven datasets in order to combine them to come up with a clear overview of Rainwater Harvesting potential in your areaविभिन्न उपयोगिता स्कोर को सात आंकड़ों के सेट के लिए निश्चित करना चाहिये, जिससे उन्हें साथ रखने पर आपके क्षेत्र के वर्षाजल संचयन क्षमता का स्पष्ट स्वरूप सामने आ सके.
'''How does this workयह कैसे काम करता है?'''<br>Datasets are always scored between आंकड़ों के सेट का स्कोर हमेशा 0 and और 1के बीच होता है, with 0 as the lowest suitability and न्यूनतम सुयोग्यता के लिए और 1 as the highestअधिकतम के लिए. If you look at the dataset of population density for exampleअगर उदाहरण के लिए आप जनसंख्या घनत्व के आंकड़े को देखते हैं, you can assume that the more people live in an area, the higher is the need for Rainwater Harvestingआप यह समझ सकते हैं कि अगर आबादी अधिक होगी तो वर्षाजल संचयन की आवश्यकता भी अधिक होगी. In this case, you could score as followsइन परिस्थितियों में आप ऐसे स्कोर कर सकते हैं:
* A population density between एक जनसंख्या घनत्व जो 0 and 100 people per km² से सौ व्यक्ति प्रति वर्ग किमी है = score is between स्कोर 0.0 and से 0.9के बीच होगा* A population density higher than 100 people per km² एक जनसंख्या घनत्व जो सौ व्यक्ति प्रति वर्ग किमी से अधिक है = score is स्कोर 1होगा
====2. Adding Weightवजन जोड़ना====Secondlyदूसरी बात, weighting factors can be added to these suitability scores to reflect study specific preferencesवजन का कारक इन उपयोगिता स्कोर में जोड़ा जा सकता है ताकि अध्ययन विशिष्ट प्राथमिकता को दर्शाया जा सके.
'''How does this workयह कैसे काम करता है?'''<br>The guiding principle with adding weights is that you give higher weights to the more relevant datasets in your studyवजन जोड़ने का सिद्धांत यह है कि आप अधिक प्रासंगिक आंकड़ों को उच्च वजन देंगे. For exampleउदाहरण के लिए, when your study focuses on reaching the most remote populations in the region, the suitability class for “population density” will get a lower weightजब आपका अध्ययन अत्यधिक पिछड़ी आबादी तक पहुंचने पर केंद्रित होता है तो जनसंख्या घनत्व का उपयोगिता वर्ग निम्न वजन हासिल करता है. The weights that should be assigned to the datasets need to be between आंकड़ों को दिया जाने वाला वजन 0 and से 1के बीच होना चाहिये. Remember that the sum of all weights is always oneयाद रखिये सभी वजनों का योग हमेशा 1 होगा.
===STEP 3. Combining & Analysing Data===
