Vairāk

Kalnu ēnas vērtības ziemai un vasarai


Es strādāju ar vasaras un ziemas pakalnu vērtībām, kas tika aprēķinātas programmā ArcGIS9.3 (bet tagad es tās skatos/strādāju ar tām programmā ArcGIS10.2).

Slīpuma vērtības tika aprēķinātas, izmantojot pakalnu rīku ar 30 m DEM. Loģiski, es pieņemtu, ka, ja divām paraugu atrašanās vietām būtu tieši tādas pašas ziemas pakalnu vērtības, tām vajadzētu būt arī vienādām vasaras pakalnu vērtībām. Tomēr dati neatbilst šim domāšanas procesam.

Vai kāds var piedāvāt iemeslu/situāciju, kad vietnēm var būt atšķirīgas vasaras pakalnu vērtības, ja to ziemas vērtības ir identiskas?


Hillshade pamatā ir leņķis starp parasto un slīpu seju un saules stariem. Šis leņķis atrodas 3D telpā, tāpēc atšķirīga slīpuma un aspekta kombinācija dod vienādu vērtību (piemēram, konuss ar saules staru asij). Ziemā un vasarā gan saules pacēlums, gan saules azimuts vienā un tajā pašā diennakts stundā var atšķirties. Tātad vasarā var būt dažādi leņķi, kad ziemā tie bija vienādi.

Piezīme: pat 2D režīmā jums, iespējams, būtu vienāds saules/objekta leņķis dažādām nogāzēm (maksimums 2, bet 3D - bezgalība). Zemāk redzamajā piemērā ir redzamas 2 nogāzes (vertikālas un horizontālas virsmas), kurām ziemā būtu vienāda paugura vērtība (ar sauli 45 grādu temperatūrā), bet vasarā atšķirīgas slīpuma vērtības.


Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas un tehnoloģiju laboratorijas un pētniecības darbs


2. attēls: Irākas digitālā karte, izmantota ArcGis, lai izveidotu provinču un visas Irākas valsts formas daudzstūrus, formu failus, lai izveidotu galvaspilsētas, un polilīnijas, lai izveidotu divas lielākās Irākas upes. JPEG versija (1. attēls) tika izmantota kā atsauce, lai izveidotu precīzas upju, pilsētu un provinču līnijas/formas. Šo karti tagad var izmantot, lai parādītu vēlamo informāciju par šo valsti.

3D atrašanās vietas attēls

Uzdevumā galvenais uzsvars tika likts uz Santa Monikas kalnos absorbētā saules starojuma daudzuma analīzi visos četros gadalaikos (rudenī, ziemā, pavasarī un vasarā). Izolācija tiks mērīta šajā laboratorijā. NASA izglītojošajā īsajā vietnē viņi definē izolāciju kā saules starojumu, kas saņemts uz Zemes virsmas. Izolācijas mērīšanai izmantotā formula, kā aprakstīts lekcijā, ir I (Izolācija) = S (aptuveni 1000 W/m^2 skaidrā dienā) * Cos Z (Zenīta leņķis). Ir svarīgi noteikt, cik daudz saules starojuma zeme absorbē. Mēs varam noteikt laika apstākļus, ja dažādās teritorijās ir pietiekami daudz veģetatīvās zemes, izmantojot šo laboratorijas procedūru un šo, analizējot izolāciju, izmantojot formulu, un aplūkojot grafikus.

Analīze tika veikta, lejupielādējot DEM no Santa Monikas kalniem USGS bezšuvju serverī. Es ieguvu Kalifornijas veģetācijas formas failu un mainīju projekciju, lai veiksmīgi analizētu DEM un veģetāciju. Pēc projekcijas noteikšanas es nokļuvu telpiskās analītiķa rīkjoslā un izvēlējos konvertēšanas opciju “features to rastrs ”, lai pārveidotu formas failu par rastra failu. Pēc konvertēšanas es izgriezu gan DEM, gan veģetācijas failus, lai karte varētu koncentrēties uz Santa Monikas kalniem. Es izveidoju Santa Monikas kalnu nogāžu un malu karti, es to izmantošu, lai apskatītu, cik tālu saules starojums ceļos stāvuma ziņā. Nākamais solis bija aprēķināt saules leņķus katrai sezonai. Es koncentrējos saules leņķos no 2010. gada. Es apmeklēju šo vietni: http://susdesign.com/sunangle/ Es izvēlējos platumu 34,01 grādu uz ziemeļiem un 118,47 grādu rietumu, jo tie atrodas Santa Monikas kalnos. Pēc platuma un garuma ievadīšanas. Es ievietoju datumus, kur notiks sezonas, un koncentrēju laiku pulksten 12:00. (tas ir tad, kad saules starojums sasniedz maksimumu). Man bija jāatkārto šis solis četras reizes un jāpieraksta augstums un azimuts. Izmantojot telpiskās analīzes rīku, es katrai sezonai izveidoju pakalnu, lai izveidotu sezonas karti, man bija jāievada saules informācijas leņķa tīmekļa vietnē apkopotā informācija. Es ievietoju Kalifornijas veģetācijas veidlapu kā caurspīdīgu ēnu katrā pakalnu datu rāmī, lai es varētu analizēt, kā mainās saules starojums. Es izveidoju tabulu, kurā ir uzskaitīts viss veģetācijas veids (sugas) un tā biežums Santa Monikas kalnos. Katras sezonas izolāciju es aprēķināju manuāli, izmantojot formulu I = SCosZ. Es iestatīju S = 100 un aprēķināju Z, izmantojot zenīta formulu NASA izglītības īsajā vietnē. Visbeidzot, es apkopoju visas sešas kartes un sakārtoju tās pēc pasūtījuma, lai jūs varētu viegli atrast un analizēt katru atsevišķi. Veģetācijas formas fails atrodas zem DEM, lai es varētu analizēt zemes segumu dažādos gadalaikos. Četrās sezonās vasaras paugurs radīja spilgtāko karti. Ir dažas tumšas daļas, parasti tās ir stāvas kalnu teritorijas, kurās netiek absorbēts pietiekami daudz saules starojuma. Ir skaidrs, ka zeme noliecas pret sauli. tāpēc tiek absorbēts lielāks saules starojuma daudzums. Vasarā absorbētais saules starojums bija 957 w/m^2 (augstākais no visiem gadalaikiem). Pavasarī un rudenī abas kartes izskatījās vienādi, un kalnainos apgabalos bija tumšākas vietas, un bija redzams, ka kalnu reģioni neuzsūc pietiekami daudz saules starojuma kā vasarā. Rudenī un pavasarī absorbētā izolācija bija 801 w/m^2. Viņiem abiem bija vienāds skaitlis, jo saules deklinācija pavasarī ir 0 grādi, ir ekvinokcija. Zeme joprojām absorbē lielu daudzumu saules starojuma un atšķiras no vasaras par 156 w/m^2. Visbeidzot, sezona ar mazāku saules starojuma absorbciju bija ziema. Šajā sezonā zeme ir noliekta prom no saules, kā rezultātā samazinās saules gaismas stundas. Tas izskaidro, kāpēc ziemas pakalnu karte ir tumšākā. Kopējā izolācija ziemai ir 511 m/m 2, kas ir par aptuveni 43 % mazāk nekā vasarā. Veģetācijai šajā sezonā būtu bijis laiks izdzīvot, lai iesūdzētu izolācijas trūkumā. Manis izveidotais statistiskais grafiks bija visas Santa Monikas kalnu reģiona veģetācijas vidējais rādītājs. Simboli tiek tulkoti šādi: “UA ” apzīmē “Urban-Agriculture, ” “HG ” nozīmē “ Gada zāle, un#8221 CA nozīmē “Chamise-Redshank Chaparrell, un#8221 un visbeidzot “SS ” nozīmē “Kalifornijas salvijas suka. ” Šie bija četri Santa Monikas reģiona veģetācijas veidi. Chamise-Redshank chaparrell bija reģiona dominējošākais, ko visās kartēs attēloja maigi rozā krāsa. Pilsētu lauksaimniecība bija zema, un tāpēc liek domāt, ka kalnu apgabalā ir maz cilvēku traucējumu, kas visās kartēs ir gaiši zilā krāsā.
Tagad, kad man ir izolācijas formula un dažādu sezonu kartes, es varu sīkāk izpētīt šo laboratoriju. Es varu analizēt dažādus Santa Monikas kalnu reģiona gadus un noteikt, vai zemes stikls vai veģetācija gadu gaitā ir mainījusies saules starojuma dēļ. Es varu arī noteikt laika apstākļus Izolācija atšķiras dažādos gados, un es varu aprēķināt vidējo, ja ir atšķirības.

NASA Izglītības pārskatu tīmekļa vietne, http://edmall.gsfc.nasa.gov/ inv99Project.Site/Pages/
science-shorts/ed-stickler/ed-irradiance.html

2. nedēļa Lekcija, Lekcija2_DEM_Algorithms.pdf


Piedāvājot Losandželosas centru kā UCLA paplašinājumu. UCLA ir aptuveni 400 akru pilsētiņa, kurā strādā un dzīvo vismaz 60 000 cilvēku (UCLA vietne). Tas pirmo reizi tika dibināts 1919. gadā un kopš tā laika ir bijis Losandželosas rietumu pusē. Vienā brīdī šajā universitātes pilsētiņā var ietilpt tikai tik daudz cilvēku, un tāpēc mums visiem vajadzētu sākt domāt par to, kur vēl UCLA varētu atdalīties no citas pilsētiņas. Es ierosinu jauno satelītu pilsētiņu būvēt Losandželosas centrā. Es veicu piemērotības analīzi, analizējot iedzīvotāju skaitu, transporta buferus un zemes izmantošanas iespējas Losandželosas apgabalā. Piemērotības analīze noteiks, ka Losandželosas centrs ir vislabāk piemērots jaunajai pilsētiņai, kurā atradīsies papildu 5000 darbinieku un studentu. Esmu izveidojis sešu karšu izkārtojumu, kurā attēlota pašreizējā UCLA atrašanās vieta, un pārējās trīs kartes attēlo UCLA paplašināšanos nākotnē, kas tiks saukta par UCLA2. Pirmā karte attēlo piemērotību zemes izmantošanai. Netālu no UCLA pašlaik ir augsts veģetācijas blīvums (attēlots zaļā krāsā), zemi dzīvojamo rajonu tuvumi kalniem (attēloti dzeltenā krāsā) un dažas tirdzniecības un biroju ēkas (attēlotas tumši zaļā krāsā). Losandželosas centrā, netālu no Brodvejas un 4., tie galvenokārt sastāv no debesskrāpjiem (gaiši brūni), birojiem (brūni), iepirkšanās rajoniem (fuksīna) un brīvajām vietām (tumši purpursarkanā krāsā).

Otrajā kartē parādīti iedzīvotāji Losandželosas centrā un Losandželosas rietumos, kur atrodas UCLA. Analizējot kartes UCLA vidējos rādītājus tumši zilā zonā, 5971-13429 tūkstoši cilvēku. Savukārt Losandželosas centrs atrodas purpursarkanā zonā, kurā vidēji dzīvo 3152–5970 tūkstoši cilvēku. Transporta karte nosaka attālumu no automaģistrālēm un lidostām no UCLA un Losandželosas centra. UCLA ir vistuvāk Losandželosas Starptautiskajai lidostai un Santa Monikas lidostai. To ieskauj arī divas lielas automaģistrāles, kas ir 405 ziemeļi/dienvidi un 10 austrumi/rietumi. Losandželosas centrs atrodas nedaudz tālāk no Losandželosas starptautiskās lidostas, taču ir vairāk šosejas iespēju. Pilsētas centrā ir apmēram 5 šosejas, kas kādā brīdī krustojas. Šīs automaģistrāles ir 10 austrumu/rietumu, 101 ziemeļu/dienvidu, 110 ziemeļu/dienvidu, 2 ziemeļu/dienvidu un 5 ziemeļu/dienvidu. Jo lielāka piekļuve šosejai un tuvāk šosejām, jo ​​vieglāk ir pārvietoties no vienas vietas uz otru.

Losandželosas centrs ir lieliska vieta jaunajai UCLA pilsētiņai, ņemot vērā pašreizējo biroja telpu atrašanās vietu un brīvas vietas, kas pieejamas pārbūvei un celtniecībai. Biroji, uzņēmumi, arhitektūra un pašreizējā kultūra, kas paliek centrā, var dot labumu studentiem dažādās jomās, piemēram kā lielie biznesa uzņēmumi vai ar kultūru saistītie lielie uzņēmumi, tikai nosaucot dažus no saviem pētījumiem.

Centrs bija ikoniska vieta “hey days, ” 1950. gados (Pomfreta). Visi gribēja būt pilsētas centrā, bet tas gāja lejup. Pavisam nesen cilvēki sāk ieguldīt miljonus, lai rekonstruētu un attīstītu lielāku pilsētas centru (Pomfreta). Tāda prestiža universitāte kā UCLA ir pelnījusi nodrošināt vietu
uzmanības centrā Losandželosas centrā kopā ar Staple Center un L.A Live (izklaides iepirkšanās un ēšanas zona). Cilvēki lēnām dodas uz pilsētas centru, kas padara to mazāk pārpildītu nekā Losandželosas rietumos, kur pašlaik atrodas UCLA.

Transports pilsētas centrā ir ļoti svarīgs. UCLA var būt tuvāk L.A.X. bet centrā ir vairāk šosejas iespēju. Tas jaunajiem darbiniekiem un studentiem dos dažādas izvēles iespējas. Galvenie autobusu maršruti krustojas Losandželosas centrā, kas atvieglo ceļošanu. 10 West ir viegli pieejams, lai ceļotu uz priekšu un atpakaļ starp UCLA galveno pilsētiņu un satelītu pilsētiņu.

Pomfrets, Džons. “ Losandželosas centrs iegūst pārtaisīšanu 10 miljardu dolāru vērtībā. ” The Washington Post

UCLA vietne. “http: //www.ucla.edu/about.html.”

Ģeoreferenču attēli ir izplatīts uzdevums, ko izmanto attālās izpētes nolūkos
attēlu reģistrācija (5. nedēļa Lekcija). Ģeoreferenču galvenais mērķis ir piemērot reālu
pasaules koordinātas uz kartēm un attēliem (5. nedēļas lekcija). Arī saskaņā ar
lekcija šajās kartēs izmantotie punkti tiek saukti par kontroles punktiem un tie palīdz attīstīties
modeļus no attēliem, lai veiktu G.I.S analīzi. Šajā laboratorijā es varēju tos pielietot
jēdzieni. Šīs laboratorijas uzdevums bija pulcēties grupās un savākt GPS punktus
visā UCLA pilsētiņā. Kopumā bija aptuveni 30 kontroles punkti
kopā. Es izvēlējos 15 no orto attēlam piemērotiem punktiem, un tas arī deva man a
mazs kļūdas numurs.

Tuvinot karti, jūs redzēsit 15 krusta zaķu simbolus, kurus es izmantoju
mani ģeoreferenču kontroles punkti. Šeit ir detalizēta tabula, kas parāda manis saglabātos punktus:

Mani punkti ir vienādi izkliedēti visā pilsētiņā. Kopējā RMS kļūda no
kontroles punkti bija 4.20512. Ja kļūda ir lielāka par 10, jūsu modelis nebūs precīzs. Es
izvēlējās punktus, kas atradās tālāk no kokiem vai kuri bija viegli pārklāti vai traucējami
ar GPS signālu. Kad es pievienoju ielas slāni orto attēlam, daži no
ielas nesakrita perfekti, bet to atrašanās vieta bija pārāk tālu no sākotnējās atrašanās vietas
no ielas. Piemēram, Vestvuds lieliski izlīdzinājās ar orto attēlu. Iela
tas bija izslēgts, bija Strathmore, varbūt man vajadzēja iekļaut kontroles punktu netālu no tā
apgabalā, lai ielu stāvoklis būtu labāks.

Ja domājat par GPS izmantošanu, jums jāpievērš uzmanība dažām lietām
un ĢIS kopā analīzei. Galvenā problēma ir GPS sniegtie atrašanās vietas punkti.
Signālam ir izšķiroša nozīme, lai GPS ierīce sniegtu precīzus datu punktus. Tātad, ja jūs esat iekšā
reģions, ko klāj ēkas vai veģetācija, piemēram, koks, radīs lielas kļūdas un
jūsu ĢIS dati būs neprecīzi. Programmā G.I.S ir svarīgi, lai visi dati būtu vienādi
projekcija. Kad esat saņēmis GPS punktus, vienmēr nepieciešams laiks, lai iekļautu projekciju
koordinātu sistēmu savā GPS kartē. Visām projekcijām jāsakrīt, lai analīze
jūs ražojat, izmantojot ĢIS, nav šaubu. Tāpat GPS datiem jābūt vienmērīgi izkliedētiem
visā kartē, lai modeļi, kas ražoti, izmantojot ĢIS, būtu precīzi.

Atsauces:
Profesors Šengs. 5. lekcija. “Lekcija5_ImageRegistration.pdf ”

Lekcijā tika paskaidrots, ka ūdensšķirtnes analīze attiecas uz izmantošanas procesu
DEM ’S un rastra datu operācijas, lai atsvešinātu ūdensšķirtnes un koncentrētos uz straumju tīkliem
(6. nedēļas lekcija). Ūdensšķirtnes analīze ir svarīga tiem, kas pēta
hidroloģijas, ūdens resursu un vides lietojumu jomās. Šajā laboratorijā es
piemēroja ūdensšķirtnes analīzes procesu Tibetas plato. Pamatojoties uz tibetieti
DEM Es varēju analizēt straumes orientāciju un sadalīt plūsmas 6 dažādās
pasūtījumus. Veicot plūsmas analīzi, tika pieņemts, ka ūdens plūsmās
plūsma no augstas uz zemu, un tā arī nepārtraukti plūst.

Pētījuma teritorija, Tibetas plato, stiepjas aptuveni 7 grādu platuma un 10 grādu platumā
grādiem garumā. Jūs varat apskatīt Landsat attēlu karti, lai dotu
sev topogrāfisku ideju par apgabalu, pie kura strādāšu. Šī attēla kvalitāte ir
nav tas labākais. Spriežot pēc izšķirtspējas, šķiet, ka tas ir mazāks par 90 metriem.
Tas ir slikti salīdzinājumā ar citiem satelītattēliem, kuriem var piekļūt 10 metru attālumā
izšķirtspēja. Spriežot pēc attēla, šo teritoriju neietekmē urbanizācija un
tāpēc pagaidām to netraucē cilvēki. Visi dati, kas iegūti par šo laboratoriju
sastāv no plato ETM attēlu mozaīkas. Tika izmantots arī šīs teritorijas DEM
un visbeidzot - ezeru formas fails (daudzstūri). Šī informācija tika iegūta no
klases brauciens. Pēdējā izmantotā informācija tika iegūta no hidroizolācijas
mājas lapā. Tas bija Tibetas plato drenāžas tīkls.

Drenāžas analīzei tika izmantoti šādi soļi. ES izmantoju
laboratorija un lekcija, lai palīdzētu man veikt teritorijas analīzi. Pirmais solis bija
augšupielādēt plato DEM modeli uz arcgis. DEM ir jāiegūst kāds darbs
pirms izmantošanas ūdensšķirtnes analīzei. Lekcijā ieteicams, lai
DEM ir piepildīts, visas DEM esošās depresijas tiks aizpildītas, lai tās būtu minimālas
kļūdas, veicot analīzi. Baseinam un apgabalam ir jābūt Z vērtībai
pasūtījumam ir precīza analīze, jo DEM nebija aizpildījumu
neprecīzi). Manai analīzei izmantotā Z vērtība bija 15. Pēc DEM sagatavošanas
tika izveidots jauns DEM ar Z vērtību un pildījumu. Otrais solis, ko es veicu
bija izveidot plūsmas rastru, kas parāda ūdens virzienu no katra
šūna (6. nedēļa Lekcija). Lai noteiktu plūsmu, es izmantoju plūsmas virzienu
noteikšana no lekciju slaida, kur pacēluma kritums tiek parādīts no
centra šūna uz labo šūnu, +8. Trešajā solī es aprēķināju drenāžas apjomu
sistēma, izmantojot baseina rīku. Es pārklasificēju un pēc tam pārveidoju rasteri par funkciju.
Baseins tagad ir pārvērsts par daudzstūri (definēts ar melnām līnijām). Tālāk es pārvērtos
plūsmas uzkrāšanas rastra iezīme. Šis ir solis, kurā es dodu straumes
virzieni. Šis rastrs bija plūsmas virziena rastra rezultāts. Vērtība (100) bija
ražots, kas radies no zemākās klases plūsmas - straumes, kas saņem a
ievērojams ūdens daudzums no apgabaliem, kur ūdens pārvietojas no pīķa līdz
uz leju. Šajā posmā es izmantoju Strahler metodi, lai izveidotu plūsmu secību
izmantojot lieluma secību. Mani ievades dati secības noteikšanai bija
plūsmas pārklasificēšana un plūsmas virziena rastrs. Tika izveidotas polilīnijas, kas svārstījās
no 1-6 un tie ir attēloti dažādos zilos toņos. Beidzot sakārtoju visu savu
slāņi, lai jūs varētu redzēt plūsmas pasūtījumus, virzienu, baseina daudzstūri un
ezera formas faili. Kopumā es spēlēju ar savām vērtībām, līdz jutu, ka karte ir precīza. ES arī
pārkārtoja failus. Es atstāju strautus ezeru virsotnē, lai redzētu, kur tie visi atrodas
ceļojumi un nodarbības, uz kurām tie attiecas. Es to izmantoju kā vizuālu, lai palīdzētu analizēt baseinu.

Šī analīze palīdzēja analizēt baseina ezerus un straumes. Pirmajā kartē
var redzēt plūsmu plūsmu un to, kur straumes savienojas ar dažādām
ezeri. Kad redzat, kur straumes savienojas, varat redzēt, kurā baseinā atrodas ezeri
Dažās plūsmās var būt kopīgi baseini. Arī ar rezultātiem
izmantojot šo analīzi, jūs varat arī noteikt zemes veidu, kas atrodas šajā teritorijā.
Piemēram, teritorija var būt mitrājs. Šo analīzi var izmantot arī, lai noteiktu
ja zeme ir piemērota turpmākai zemes izmantošanai. Kā redzat, teritorija nav apdzīvota,
tāpēc varbūt dažiem pilsētplānotājiem ir interese izmantot zemes ēku vai
jebkas, kas saistīts ar uzņēmējdarbību. Ir daudz strautu, tāpēc augsnes var viegli erodēt,
smilšains kā akmeņu un grants dēļ, kas nepārtraukti ceļo. Tas nav kaut kas tāds
ir piemērots celtniecības konstrukcijām. Šis ir tikai piemērs tam, kā šī analīze var notikt
būt noderīgam.

Veicot šo analīzi, jums jāpievērš uzmanība tam, kā aprēķināt un
atjaunojiet savus rastra failus. Pārliecinieties, ka esat ievadījis pareizos failus, ja ne, jūs nesaņemsit
vēlamos rezultātus. Piemēram, veidojot straumes virzienu, ir svarīgi
iegūt precīzu vērtību.

Atsauces:
6. nedēļa Lekcija. Ūdensšķirtne_analīze.

Lekcijā tīkla analīze tika aprakstīta kā procedūra, ko izmantoja modelēšanai
reālās pasaules tīkla lineāro funkciju sistēma, kurai ir piemēroti atribūti
objekta plūsma (7. lekcija). Tīkls, kā minēts arī lekcijā, ir balstīts uz
līnijas, kur krustojas. Līnijas ir nepārtrauktas, un tāpēc tām nav atstarpju vai
pārtraukumi. Šī ir google maps arcGis versija. Vienīgā atšķirība būtu tā
atrašanās vietas punkti tiek ievadīti manuāli.

Šajā laboratorijā es gribēju izvietot publiskos golfa laukumus netālu no Losandželosas rietumiem. Daudzi
vietās netālu no rietumiem ir privāti lauku klubi, kas nav atvērti sabiedrībai,
kas apgrūtina mana golfa hobija baudīšanu. Es gribēju izveidot karti, kur kāds
varēs atrast tuvāko golfa laukumu, kas ir pieejams sabiedrībai. Es sāku
atrašanās vieta netālu no mana dzīvokļa, 3400 Greenfield Ave, Losandželosa, aptuveni 90034 un būtu
tad kādi divi publiskie golfa laukumi man ir vispiemērotākie. Tuvākā
mans dzīvoklis bija Rancho Park golfa laukums, 10460 west pico blvd., Los Angeles, Ca
90064. tas atrodas 2,6 jūdžu attālumā no mana dzīvokļa. Tas prasīs apmēram 5 minūtes
nokļūt šeit (attēlots zaļā krāsā kartē “Laika starpība ”. Otrais publiskais golfa laukums
ir Griffith Park golfa laukums, 4730 Crystal Spring drive, Los Angeles, Ca 90027 is locate
apmēram 18 jūdžu attālumā no mana dzīvokļa. Lai to iegūtu, man vajadzēs vairāk nekā 15 minūtes
šeit (attēlots sarkanā krāsā). Kopumā es varēju redzēt, kuri publiskie golfa laukumi atrodas manā tuvumā
dzīvoklis un attālumi. Es salīdzināju savus rezultātus ar google un tie bija
precīzs.

Lai es varētu paveikt šo laboratoriju, man bija jāielādē ielas shapfile
arcgis kopā ar manu atpūtas formas failu no UCLA mapshare vietnes. Es aktivizēju
tīkla analīzes rīks gan analītiķim, gan apjomam. No turienes es izveidoju divus
dažādi maršruti katram golfa laukumam. Atrodot golfa laukumu, es meklēju savas barjeras
izmantojot binokļa ikonu un apstiprinot manas atrašanās vietas., kā minēts iepriekš. Tiklīdz es
pabeidzu savus maršrutus, es sāku veidot jaunu pakalpojumu datu rāmi. Jaunie pakalpojuma dati
rāmis parāda trīs laika intervālus (5-15 minūtes) starp pašiem parkiem. Es
atradis telpas un drīz pēc tam es izveidoju trīs daudzstūrus. Es arī norādīju savā
vērtē trīs laika klases, kuras vēlējos parādīt. Laboratorijas beigās, kā redzat, es
izveidoja trīs kartes, kurās parādīta laika starpība, un katrs atsevišķs maršruts no manas
dzīvoklis. Līdzīgu analīzi var izmantot, lai analizētu atrašanās vietas starp dažādām vietām.


Ievads

Īsviļņu starojums veido 85% saules starojuma kā plūsmas plūsma, un tas ir galvenais saules enerģijas avots, kas vada daudzus svarīgus procesus, kas saistīti ar enerģētiku un lauksaimniecības sistēmām (Klassen and Bugbee 2004). Lejupvērstā īsviļņu starojuma (turpmāk DSR) novērtējumu izmanto lauksaimniecībā (kultūraugu modelēšana) hidroloģijā ūdensšķirtnes un noteces analīzei, ar klimatu saistītiem pētījumiem un reāllaika saules enerģijas prognozes novērtēšanai (NOAA-NESDIS ATBD 2012. gada jūlijs) . Lejupvērstais īsviļņu starojums (turpmāk tekstā - DSR) ir ļoti mainīgs avots uz zemes virsmas, ņemot vērā laika un laika apstākļus, tāpēc uzticams novērtējuma avots (aprēķins) ir priekšnoteikums tā potenciāla izmantošanai jebkurā reģionā. Konkrētāk, apgabalos ar neregulāru kalnu reljefu meteoroloģiskās un radiometriskās stacijas atrodas reti, jo trūkst atjauninātu meteoroloģisko un klimatisko datu. Daudzos klimatoloģiskos un meteoroloģiskos pielietojumos precīza, uz punktiem balstīta simulācija (ekstrapolācija vai interpolācija) ir atkarīga no iepriekš novērotajiem datiem noteiktā tuvumā no mērķa pētījuma vietas (Jeffrey et al. 2001).

Statistikas metodes dod labus rezultātus mērķa apgabalā un vietās ar regulāru reljefu, lai ekstrapolētu un interpolētu klimatiskos mainīgos lielumus no bāzes bāzes vietām un apgabala (Custer et al. 1996 Thornton et al. 1997 McKeeny et al. 2006 Hamann and Wang 2005) .Tomēr iegūtie aprēķini ir neuzticami un uzrāda atšķirības, ja izlases stacijas ir reti sadalītas sarežģītā reljefā (Hamann and Wang, 2005). Neizanalizējot vietējos fiziogrāfiskos faktorus apgabalā ar neregulāru reljefu, aprēķini nepalīdzēs iegūt labākus klimatiskos datus (Custer et al. 1996 Almeida and Landsberg 2003). Tāpēc būtu jāpieņem uzlabota un uzticama metodoloģiska pieeja, kurā ņemti vērā mērķa vietu un apgabala vietējie un fiziogrāfiskie faktori sarežģītā reljefā un tiek iegūti ticami laika un laika izejas dati.

Ir konstatēta progresīvā pieeja, kas saules plūsmas novērtēšanas pētījumus pievērš klimata un apstarojuma novērtējumam, un ir izstrādāti jaunākie modeļi un pētījumi par uz ekstrapolāciju un interpolāciju balstītu pieeju. Klimatisko datu telpiskās interpolācijas un ekstrapolācijas modeļi ir parametru pacēluma regresijas modelis neatkarīgās nogāzēs (PRISM, Daly et al. 2008) un DAYMET (Thornton et al. 1997), kas ģenerē nepārtrauktus režģa bāzes klimatiskos datus par multi-meteoroloģiskiem datiem stacijas. Tomēr šiem modeļiem vajadzēja vairāku staciju datu ekstrapolācijai. Iepriekšējais ekstrapolācijas modelis kalnu mikroklimats (MTCLIM) (Running et al. 1987 Hungerford et al. 1989) ir izstrādāts un piemērots meteoroloģisko un mikroklimatisko komponentu ekstrapolācijai. Pētījumi ar MTCLIM-Applications (ar tās atjaunināto izstrādi) ir Glassy and Running (1994), Thornton et al. (1997, 2000), Chiesi et al. (2002), Almeida un Landsberga (2003), Hanters un Meentemeijers (2005). Grafiuss un Malansons (2009) novērtēja MT-CLIM klimata modeli, lai novērtētu sniegputeni koku līniju vietās visā ASV rietumos, lai uzlabotu Alpu koku līniju reakcijas uz klimata pārmaiņām modelēšanu. Lo et al. (2011) novērtē MTCLIM modeļa veiktspēju trīs sausās vietās, kas atrodas Britu Kolumbijas dienvidu iekšienē, izmantojot īsus datus, kuriem nepieciešami meteoroloģiskie mainīgie, un novēroja labākas un precīzas mērķa vietu temperatūras datu vērtības.

Ir atrasti daži pētījumi par saules starojuma, īpaši radiācijas komponentu, novērtēšanu sarežģītā reljefā Pakistānā, ieskaitot Ambreen et al. (2011), Sultāns u.c. (2014) un Sultan et al. (2015). Tomēr nav atrasts neviens pētījums par īsviļņu starojuma novērtējumu reģionā (Pakistāna), īpaši sarežģītā reljefā un fokusa izpētes zonā. Tomēr saskaņā ar datuma pētījumiem (pēc autoru zināšanām) MTCLIM, kā arī MTCLIM-XL uzlabotā versija vēl nav izmantota vai novērtēta, lai novērtētu DSR vietnēs, kas atrodas sarežģītā reljefā bez zemes datiem. Turklāt MTCLIM nav iekļāvusi vietējo horizontu ietekmi sarežģītā reljefā, kas aizēnotā reljefa dēļ kavē krītošo starojumu uz virsmām. Objektīvi, lai novērtētu lejupvērsto īsviļņu starojumu un tā telpiskās variācijas un uz izplatību balstītās potenciālās vietas, mēs iepazīstinām ar pētījumu, lai novērtētu DSR, izmantojot iepriekšēju MTCLIM-XL, un iekļaujot Hillshade analīzi, lai analizētu DSR lokālos šķēršļus neregulāru virsmu dēļ. integrēta pieeja attālās izpētes un ģeoinformācijas sistēmai ĢIS atsevišķām vietām virs kalnaina reljefa fokusētā pētījuma teritorijā Kvetā (Pakistāna). Šī pētījuma mērķis ir izstrādāt pašreizējo pieeju, ko var izmantot, lai novērtētu un ģenerētu drošus datus un DSR telpisko potenciālu ar vidi un klimatu saistītos pētījumos topogrāfiski sarežģītās teritorijās, kurās nav zemes datu.


Ierosinātais noteikums

Šim dokumentam ir komentāru termiņš, kas beidzas pēc 57 dienām. (23.08.2021.) Iesniedziet oficiālu komentāru

Paldies, ka veltījāt laiku komentāra izveidošanai. Jūsu ieguldījums ir svarīgs.

Kad esat aizpildījis tālāk norādītos obligātos laukus, varat priekšskatīt un/vai iesniegt savu komentāru Iekšlietu departamentam pārskatīšanai. Visi komentāri tiek uzskatīti par publiskiem un tiks publicēti tiešsaistē, tiklīdz Iekšlietu departaments tos būs izskatījis.

Dokumenta detaļas

Informācija par šo dokumentu, kas publicēta Federālais reģistrs.

Dokumenta detaļas
Dokumentu statistika
Dokumentu statistika
Uzlabots saturs

Atbilstoša informācija par šo dokumentu no Regulas.gov sniedz papildu kontekstu. Šī informācija nav daļa no ierēdņa Federālais reģistrs dokuments.

Dokumenta numurs: FWS-R4-ES-2019-0071 Dokumenta nosaukums: Apdraudēta un apdraudēta savvaļas dzīvnieki un augi Chrysopsis floridana (Floridas zelta asteris) izņemšana no federālā apdraudēto un apdraudēto savvaļas dzīvnieku doka RIN 1018-BE00 Atbalsta/saistītie materiāli Statusa novērtējums Floridas zelta asteris (Chrysopsis. 5 gadu pārskats: kopsavilkums un novērtējums Florida zelta asteris. Floridas zelta asteru uzraudzības plāna projekts pēc svītrošanas no svītrošanas no saraksta. Citētā literatūra FL zelta asteris apdraudētas un apdraudētas sugas: Chrysopsis noņemšana.
Uzlabots saturs
Publicēts dokuments

Šis dokuments ir publicēts Federālais reģistrs. Oficiālajam elektroniskajam formātam izmantojiet dokumenta sānjoslā saistīto PDF failu.

Publicēts dokuments
Uzlabots saturs - satura rādītājs

Šis satura rādītājs ir navigācijas rīks, kas apstrādāts no federālā reģistra dokumentu juridiskā teksta virsrakstiem. Šim virsrakstu atkārtojumam, veidojot iekšējās navigācijas saites, nav būtiska juridiska spēka.

Uzlabots saturs - satura rādītājs
Uzlabots saturs - iesniedziet publisku komentāru
Uzlabots saturs - iesniedziet publisku komentāru
Uzlabots saturs - lasiet publiskos komentārus

Šis skaitlis attiecas uz kopējo komentāru/iesniegumu skaitu, kas saņemti par šo dokumentu, par ko ziņo Regulas.gov. Aģentūras pārskata visus iesniegtos dokumentus un var izvēlēties atsevišķus iesniegumus (vai to daļas) rediģēt vai neapturēt. Iesniegtie komentāri var nebūt pieejami lasīšanai, kamēr aģentūra tos nav apstiprinājusi.

Uzlabots saturs - lasiet publiskos komentārus
Uzlabots saturs - kopīgošana
Uzlabots saturs - kopīgošana
Uzlabots saturs - dokumenta drukas skats
Uzlabots saturs - dokumenta drukas skats
Uzlabots saturs - dokumentu rīki

Šie rīki ir paredzēti, lai palīdzētu jums labāk izprast oficiālo dokumentu un palīdzētu salīdzināt tiešsaistes izdevumu ar drukāto izdevumu.

Šie iezīmēšanas elementi ļauj lietotājam redzēt, kā dokuments atbilst dokumentu izstrādes rokasgrāmatai, ko aģentūras izmanto savu dokumentu izveidei. Tie var būt noderīgi, lai labāk izprastu, kā dokuments ir strukturēts, bet nav daļa no publicētā dokumenta pati.

Uzlabots saturs - dokumentu rīki
Uzlabots saturs - izstrādātāju rīki
Šis dokuments ir pieejams šādos izstrādātājiem draudzīgos formātos:

Plašāku informāciju un dokumentāciju varat atrast mūsu izstrādātāju rīku lapās.

Uzlabots saturs - izstrādātāju rīki
Oficiālais saturs
Oficiālais saturs
Sabiedriskā inspekcija

Šis PDF ir pašreizējais dokuments, kāds tas tika publicēts Publiskajā inspekcijā 2021. gada 23. jūnijā plkst. 8:45. Publiskās pārbaudes laikā tas tika skatīts 9 reizes.

Ja juridiskiem pētījumiem izmantojat publisko pārbaužu sarakstus, jums jāpārbauda dokumentu saturs, salīdzinot ar Federālā reģistra galīgo oficiālo izdevumu. Tikai oficiālie Federālā reģistra izdevumi nodrošina juridisku paziņojumu sabiedrībai un tiesas paziņojumu tiesām saskaņā ar 44 U.S.C. 1503 un 1507. Uzziniet vairāk šeit.

Sabiedriskā inspekcija
Publicēts dokuments

Šis dokuments ir publicēts Federālais reģistrs. Oficiālajam elektroniskajam formātam izmantojiet dokumenta sānjoslā saistīto PDF failu.


Lai pabeigtu šo apmācību, jums būs nepieciešama jaunākā R versija un, vēlams, jūsu datorā ielādēta RStudio.

Instalējiet R Packages

rgdal: install.packages ("rgdal")

Vairāk par pakotnēm R - pielāgots no programmatūras galdniecības.

Lejupielādēt datus

NEON mācību datu apakškopa: gaisa tālvadības dati

Iestatīt darba direktoriju: Šajā nodarbībā tiek pieņemts, ka esat iestatījis darba direktoriju uz lejupielādēto un neizsaiņoto datu apakškopu atrašanās vietu.

R Script & amp Challenge Code: NEON datu stundās bieži ir izaicinājumi, kas pastiprina apgūtās prasmes. Ja pieejams, izaicinājumu risinājumu kods ir atrodams visas nodarbības lejupielādējamajā R skriptā, kas pieejams katras nodarbības lapas kājenē.


Kalnu ēnas vērtības ziemai un vasarai - ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

Ūdens resursi ir jāapsaimnieko baseinā un kopā ar citiem dabas resursiem saskaņā ar ilgtspējīgas attīstības tiesību aktiem. Pamatinstruments šo prasību izpildei ir atjaunināma un pielāgojama baseina informācijas sistēma. Baseina informācijas sistēmas koncepcija un filozofija Turcijā vēl nav kļuvusi plaši izplatīta. Līdz ar to baseinu apsaimniekošanā pat sākumā ir ievērojams trūkums [1]. Baseina apsaimniekošanas galvenais mērķis ir aizsargāt dabas resursus, dot iespēju videi atjaunoties un ilgtspējīgi tos apsaimniekot. Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS) tiek uzskatītas par tehnoloģisku un neaizstājamu instrumentu, lai nodrošinātu vidi, kas nepieciešama, lai savāktu, uzglabātu baseina datus un pārbaudītu tos tādā veidā, kas ļautu veikt telpisko analīzi, lai iegūtu šādu plānošanas ieskatu [ 2].

Baseina apsaimniekošanas plānos klimatisko datu teritoriālo sadalījumu var iegūt dažādos slāņos, izmantojot punktveida novērojumu vērtības, izmantojot ĢIS. Tas padara ĢIS izmantošanu neaizstājamu. Ir iespējams redzēt daudzas metodes, vienlaikus nosakot klimatisko parametru sadalījumu pa apgabaliem un radot saistītus klimatiskos slāņus. Tomēr reģionam ērta metode neder citam reģionam. Tāpēc ir jāpiemēro līdzīgi pētījumi katram reģionam ar dažādām metodēm atkarībā no reģionālajām iezīmēm un pieejamo datu struktūras [3]. Šādos apstākļos problēmu rada reģionam vai baseinam piemērotākas metodes noteikšana.

Iztvaikošanas, temperatūras un nokrišņu dati tiek precīzi novēroti meteoroloģisko novērojumu stacijās. Tā kā šie dati tiek iegūti šādā veidā, tiem ir pieturzīmes. Līdz ar to ir jāizveido visi sadalījumi dažādos slāņos ĢIS vidē, izmantojot klimatiskos datus, kuriem ir punktētas novērošanas vērtības. Tādējādi ir iespējams izpētīt un izpētīt attiecības starp datu slāņiem. Pētījumos, kuru mērķis ir attīstīt ūdens resursus, nevis punktveida nokrišņu vērtības, tiek izmantots vidējais nokrišņu dziļums noteiktā reģionā [4].

Galvenie šajā pētījumā izmantotie materiāli ir rastra kartes, vektoru kartes un Seidisuju upes baseina meteoroloģiskie dati. 54 skenētas un labotas 1/25000 mēroga rastra kartes un 54 koordinētas vektoru kartes (UTM 36N zona un Eiropas Datum 1950-ED50 koordinātu sistēma) no Seydisuyu upes baseina un citiem kaimiņu baseiniem tika nodrošinātas no State Hydraulic Works (DSI). Šīs kartes segt Seydisuyu baseinu un blakus esošos baseinus.

Telpiskajai analīzei, kas veikta Seidisuju upes baseinā, tika izmantota ĢIS programmatūra ArcGIS 9.3.1. Pēc tam baseina digitālais pacēluma modelis (DEM) tika iegūts no šīm kartēm, izmantojot ĢIS programmatūras 9.3 versijas. Dati, kas nepieciešami ilgtermiņa noteikšanai, aptver mēneša vidējās vērtības laika posmā no 1991. līdz 2011. gadam (20 gadu ieraksti), baseina meteoroloģiskās īpašības (nokrišņi, temperatūra, iztvaikošana, relatīvais mitrums, vējš, sniegs utt.). Valsts meteoroloģijas organizācija (DMI) [5]. Nepieciešamie trūkstošie dažu gadu meteoroloģiskie dati tika iegūti, izmantojot statistisko korelāciju metodi.

In order to determine the hydrological basin borders of Seydisuyu River Basins, 1/25,000-scale digitised vector maps were utilized to produce the Digital Elevation Model (DEM) of the basin. Then, DEM was cut in accordance with the basin borders. During this process, ArcInfo 9.3.1 was used.

Using the DEM produced with the GIS software, sub-basins of the basin were determined and spatial analyses were made to produce topographic, slope, aspect and 3-dimensional (3D) maps of the study area. DEM was also used to determine the drainage area and sub-basinboundaries of the basin. ArcHydro Tools 9, an interface program of ArcInfo, was utilized to detect the flow direction. Thus, the synthetic drainage network andarea, which is formed as a result of the precipitations in the sub-basins, as well as the main streamof each sub-basin were also determined.

Meteorological Data was analyzed and organized in Microsoft Excel by taking the data of MGS of each province. Coordinates of MGS of each province were transferred into GIS software.

In order to make a correct estimation with a data set, it must have normal distribution. Obtained meteorological data From DMİ was analyzed, and it was found out that they didn’t have normal distribution statistically. In order to have normal distribution for a data set, coefficient of Skewness must be close to zero (0), coefficient of Kurtosismust be close to three (3). Average and median values must be close to each other, too. In order to normalize data set for a correct estimation, some conversions like logarithm (Log), Natural logarithm (ln), Sine (sin), Cosine (Cos), tangent (tan) and square root were applied.

The conversion, which approached the data to the normal distribution, was used as a base, and those values were used in the estimation process. However, there was not a suitable conversion for normal distribution on temperature data, so a different method was used. Annual temperature data were degraded from the elevation of observation stations into sea level elevation, and data were arranged as the temperature values on sea level. Normal distribution was obtained with this method, and estimation process began. It was aimed to make a comparison by using the two distance related methods (Inverse Distance Weighted-IDW and Kriging), but Kriging method wasn’t used in the estimation process because of inadequate number of samples. In this research, spatial estimation with IDW method was done by using meteorological data (evaporation, temperature, precipitation) in and around Seydisuyu River Basin.

The research area is Seydisuyu basin, which is a sub-basin of the Sakarya River. Seydisuyu basin is in the Central Anatolian Region, between 38˚85' - 39˚36' north latitudes and 30˚16' - 31˚07' east longitudes. Waters of the basin are discharged into the Sakarya River by the Seydisuyu River. Seydisuyu basin is surrounded by Sakarya-Sarisu, Porsuk-Sarisungur, Porsuk-Kalabak in the east, by Buyuk Menderes, Gediz and Porsuk-Sarisungur in the south- west, and by Sakarya-Bardakci and Akarcaybasins in the south-east. As the hydrologic basin border, a great part of the basin is in the provincial borders of Eskisehir, and the remaining parts are in the provincial borders of Afyon and Kutahya. Seyitgazi, Mahmudiye districts of Eskisehir, Kirka town and 51 villages are in the basin. Seydisuyu basin covers an area of 1816.1 km 2 and it covers almost 13% of surface area of Eskisehir. Geographical position of the basin in Turkey is in Figure 1 .

4. Defining Hydrologic Basin Borders of Seydisuyu Using Geographic Information Systems (GIS)

To estimate the hydro-electricity potential of Seydisuyu basin, it is necessary to know its hydrologic borders and to make its surface analysis. With this aim, basin characteristics were defined with the help of digitized maps. Digital elevation model (DEM) of the basin is formed by using 1/25,000 scaled digitized vector maps. Digital Elevation

Figure 1 Position of Seydisuyu basin in Turkey

Model was clipped and analyzed for hydrologic borders of the basin. Digital elevation model of Seydisuyu basin and sub-basins are presented in Figure 2 (a) and Figure 2 (b).

4.1. Sub-Basins of Seydisuyu Basin and Definition of the Drainage Areas of These Basins

Sub-basins, which form the main basin, were drawn with hydrologic analysis on digital elevation model. In addition, slope index map, exposure map, elevation map, and three-dimensional map of the basin were created in GIS environment by using digital elevation model. Drainage area of the basin, borders of sub-basins and flow direction were found. Thus, drainage network and area, which was formed by precipitation in each sub-basin, were obtained and presented in Figure 2 (b). In addition, main stream of each sub-basin were found. Main stream length is 121.84 kilometers.

In this research, significant data such as the number of the main stream and the other brooks, total length of the brooks, and the slope of each brook were also found out. Longitudinal sections of the main streams were found. Total hydrologic area of Seydisuyu basin is 1816.1 km 2 . Seydisuyu basin has mainly 5 sub-basins. The biggest basin is the number 5, which covers an area of 733.36 km 2 . Total area of Seydisuyu basin and areas of each basin is presented in Table 1 .

4.2. Spatial Characteristics of the Whole Seydisuyu Basin

Spatial characteristics of the basin were found out when the height map, slope index map, exposure map, shady relief map, and lots of data and maps were obtained by using the Digital Elevation Model of the basin. Each unit of this data means significant information in dam planning. Spatial characteristics of the basin was classified with geo-statistics method and presented in Figures 3(a)-(d).

When the topographic maps of Seydisuyu basin are analyzed, it can be seen that height is between 850 and 1825

meters. Area of the basin between 1000 and 1300 meters covers 50.5% (917.2 km 2 ) of the total area ( Figure 3 (a)). The slope of the basin is 67.37% (1223.08 km 2 ) between 0 and 10 degrees and plains occupy a large part of the basin. Higher areas are on the west parts of the basin. Rate of the areas in the basin with a slope of 30 degrees or more is 0.88% (16.052 km 2 ), and it is a small part of the basin ( Figure 3 (b)). Exposure analysis is the geographic angle of the surface to the north. Almost 25.06% (455.114 km 2 ) consists of eastward and south-eastward hills ( Figure 3 (c)). It is possible to see the general structure and plains clearly in the shady relief map in Figure 3 (d).

5. Defining Meteorological Characteristics of the Basin

Seydisuyu basin reflects the climate characteristics of the Central Anatolian Region. However, it slightly reflects the climate characteristics of the Aegean Region, too. There are climatic differences between the western and eastern parts of the basin. Seydisuyu basin is dry and hot in summer while it is cold and wet in winter. Meteorological data of the basin are measured by Meteorology Observation Stations in Eskisehir, Kutahya, Afyon, Bilecik and Ankara. Measured data such as precipitation (mm), temperature (˚C) and evaporation (mm) are long-term monthly average data, and they were obtained from General Directorate of Meteorology for years between 1991 and 2010 (19 years). These raw data were organized and monthly average, minimum and maximum meteorological data was found out.

Statistical Evaluation of Meteorological Data

Distribution parameters of the data sets were investigated statistically. After that, distribution maps were drawn with distance related estimation methods by using the data obtained from General Directorate of Meteorology. In order to make reliable estimation, it is necessary for a data set to have normal distribution. Estimations, which are made with the data sets which don’t have normal distribution, will not give reliable results. Therefore, distribution parameters of precipitation, temperature and evaporation data sets were evaluated statistically. This evaluation is presented in Table 2 .

When the distribution parameters in Table 2 are examined, it can be seen that data do not havea statistically normal distribution. In order to have normal distribution for a data set, coefficients of Skewness must be close to zero (0), and coefficients of stickiness must be close to three (3). Average and median values must be close to each other, too. In order to normalize data set for a correct estimation, some conversions like log, ln, sin, cos, tan and square root were applied ( Figure 4 ). The conversion, which approached the data to the normal distribution, was used as a base, and those values were used in the estimation process. It was observed that in conversion for evaporation and log conversion for precipitation approached the values to the normal distribution. However, temperature values didn’t have a normal distribution despite those conversions. Therefore, they were evaluated with another method. As is known, spatial characteristics, such as elevation, slope and exposure, of a measurement station affect temperature values. A measurement station on high slope topography cannot get the sunrays straightly so temperature values will be low. When exposure (the state of geographical formations’ being exposed to Sun) is considered, geographical formations on the northern and eastern hills will get the sunlight for a shorter time. This will cause temperature values to be low. Elevation is one of the factors that affect temperature most. While the temperature decreases 0.5 degrees Celcius at every 100 meters when we go up from the sea level, it increases 0.5 degrees Celcius when we go down to the sea level. When the fact that these factors affect temperature is considered, it is clear that each measurement station could come up with different results because of their spatial characteristics (elevation, slope, exposure). Therefore, temperature values were reduced to sea level with the method in Equation (1).

Td: Temperature (Reduced to sea level) Ti: Average temperature of the station hi: Elevation of the station.

Temperature values, which are reduced to sea level, were processed in GIS database. After that, whether distribution parameters of these processed values suit the normal distribution was checked.

When Table 2 and Table 3 are examined, it can be seen that the coefficient of skewness is close to zero (0), and the coefficient of stickiness is close to three (3). It is not possible to have a perfect normal distribution as data do not have a spatially homogenous distribution, and there are a few point measurement stations. The closest distribution parameters to the normal distribution were obtained by making the necessary conversions.

6. Spatial Estimation Methods

Estimation is defined as the mathematical method, which was developed to estimate the deficient data in a series

[ 6 ] . Estimation, which helps new data to be created with calculation operation by using the data in specific places, is the calculation process of function, which is necessary for this calculation [ 7 ] [ 8 ] . Today, distance related spatial estimation methods are used to express the data, which is collected from specific points, coordinates of which are known in GIS applications, spatially ? in other words, from spatially referenced specific points. As a result of estimation, raster surfaces are calculated with vector data, which are identified on point geometry. Position related and distance related estimation methods (IDW, Natural Neighbors, Spline, Kriging, etc.) try to guess the values of places with unknown values [ 9 ] . Estimation methods, which are chosen according to the modeled data types, give better models. In this research, applicability of IDW method to the data was investigated, obtained raster surfaces were clipped for the basin borders, and precipitation, temperature and evaporation distribution maps of the basin were modeled.

Inverse Distance Weighted (IDW) Method

Inverse distance weighting is an estimation method, which assigns higher weight value to nearby points than more distant points, and takes all sample points into account [ 10 ] . Each sample point gets inverse proportional weight value according to their distance to the point, value of which will be estimated. Estimated value at x0 point is calculated as it is shown in Equation (3).

shows estimated value of x0 point, and shows the value of sample point at xi punkts. Wi shows the inverse distance weight of the sample at xi from x0, and d shows the distance between sample point and the point, which will be estimated. p shows exponential value, and n shows the number of sample points.

7. Modeling Distribution Maps of Meteorological Data in Seydisuyu Basin 7.1. Modeling of Meteorological Data in the Basin by Using IDW Method

Geographical locations of the stations, where meteorological data (precipitation, temperature, evaporation) are measured, are shown in Figures 5(a)-(c).

Conversions were made in order to normalize the raw data in Figure 4 as they didn’t have a statistically normal distribution, and they were converted into a normal distribution. Histograms of the converted data were created, and they were reevaluated statistically. After that, distribution maps in the basin were modeled by using inverse distance weighting method. Modeling results are presented in Figures 6(a)-(c).

Maps, which were drawn after estimation process, were drawn with converted data, so they need to be converted into real values. Therefore, values of precipitation and evaporation data were converted into real meteorological values by using raster calculator. Data of temperature distribution were processed with the digital elevation model of the region while they were being reconverted. In this method, data of digital elevation model were reclassified in terms of temperature values at intervals of 100 meters, and temperature map, which shows real temperature values, was drawn by subtracting data of digital elevation from sea level temperature values (Figures 7(a)-(c)).

In order to make certain of estimations, three meteorological observation stations, which have proper spatial dispersion, were chosen as the control point, and precipitation, temperature and evaporation distributions were applied without these data by using IDW interpolation method.

Surface values, which were calculated by using the previously converted data for normal distribution, instead of real values of control stations, were compared with calculated values, and accuracy of estimations were analyzed by calculating root mean square errors (RMSE) in this scope (Tables 4-6).

Accuracy of estimations depends on the location of control stations chosen for accuracy analysis and the position of measurement value in that station among general data group as well as the dispersion of data source points. If control station data include the highest or the lowest value of data group or position of the station is close to the borders of the research area, evaluating the value of this station with high accuracy by using the values of other

stations will not be possible. Therefore, defining control stations is a significant component to evaluate the results of the research correctly during accuracy analysis.

According to the results of accuracy analysis, root mean square error values of estimation results, which were calculated with inverse distance weighting method, were close to zero (0), as it could be seen in Tables 4-6. First, it is necessary to evaluate the data, which will be used for estimation, statistically in order for the estimation method to give reliable results. In conclusion, distribution parameters of meteorological data were studied statistically, and values, which did not have a normal distribution, were normalized. After that, normalized data sets were modeled with inverse distance weighting method. Estimation results, which were obtained from normalized values, did not have real values, so it was necessary to convert them into their real values. With this aim, data were reconverted on the basis of pixel by using raster calculator to convert data into their real values. Accuracy rate of the models, which were obtained, was a significant parameter for the reliability of the research. Therefore, accuracy analysis was conducted on the models, and it was observed that the root mean square error values were close to zero. The fact that the root mean square error values are close to zero shows that the accuracy rate of the models, which are obtained, is high and reliable.

Yildirim Bayazit,Recep Bakiş,Cengiz Koç, (2016) Mapping Distribution of Precipitation, Temperature and Evaporation in Seydisuyu Basin with the Help of Distance Related Estimation Methods. Journal of Geographic Information System,08,224-237. doi: 10.4236/jgis.2016.82020


Qqtu_pian_20200730154844.png

In particular, a 3D analysis was carried out according to the following steps:

  • The information of building footprints, obtained from Municipal Technical Map of the city, was used to quantify the roof areas: buildings with area higher than 50 m 2 were classified as solar potential roofs, and with area higher than 100 m 2 were identified as potential green roofs.
  • The roof material was analyzed with the Feature Analyst (FA) tool that is an extension of ArcGIS 10, using as input data orthophotos with high precision of 0.1 meters [30]. This tool allows roofs to be classified according to the cover type (tiled and non-tiled roofs).
  • The roof slope was assessed with the ‘Slope’ tool in ArcGIS using the DSM (precision of 0.5 meters). Firstly, the roofs were classified into two categories: ‘flat roofs’ with a slope of less than 11° (potential intensive green roof), and ‘pitched roofs’ with slope ≥ 11°. This second category has been differentiated in roof with slope of less than 20° (potential extensive green roof), and roofs with a larger slope than 20° (potential solar roof) [7].
  • The roof orientation was assessed with the ‘Aspect’ tool in ArcGIS using the DSM. Eight classes of orientation have been identified according to aspect values (that varies between 0° and 360°):
  • North: aspect ≤ 22.5° or aspect > 337.5°
  • North-East: 22.5° < aspect ≤ 67.5°
  • East: 67.5° < aspect ≤ 112.5°
  • South-East: 122.5° < aspect ≤ 157.5°
  • South: 157.5° < aspect ≤ 202.5°
  • South-West: 202.5° < aspect ≤ 247.5°
  • West: 247.5° < aspect ≤ 292.5°
  • North-West: 292.5° < aspect ≤ 337.5°.

Taking into account slope values, pitched roofs were classified into five categories: gable roofs with north-south orientation, gable roofs with east-west orientation, hipped/pyramid roofs, shed roof, half-hipped roof [28].

  • The roof disturbing elements, such as dormers and antennas, have been identified with the ‘Zonal Statistics’ tool in ArcGIS using the orthophotos, the annual solar radiation analysis, and the hillshade analysis (made using the DSM and the ‘Hillshade’ tool of ArcGIS). By overlapping the results of the statistical analysis, the disturbance percentage for each roof was identified.

2.2.2 Solar energy potential assessment

The solar energy potential has been investigated identifying the available rooftop areas and quantifying the total solar radiation on the rooftop (Figure 2). Therefore, the solar energy that can be produced from the monthly solar radiation has been estimated at urban scale for each building according to its technical potential. The hypothesized panels’ area was assessed considering the area of the roofs with better solar exposition. According to the literature review [15, 31-33] the criteria used to identify suitable rooftops for solar panels and collectors are:

  • Historic, static, architectural and regulation constraints
  • Roof material (no green, no red tiles), disturbing elements, and construction restrictions
  • Minimum available surfaces (roof area > 50 m 2 )
  • Suitable rooftops should have a slope between 20-45°
  • Roof areas with North orientation have been excluded, as north-facing rooftops receive less sunlight
  • Roof area should receive at least 1,200 kWh/m 2 /year of annual solar radiation.

Therefore, the annual and monthly solar radiation have been calculated using the ‘Area solar radiation’ tool in ArcGIS in order to identify available roofs areas. From ‘Photovoltaic Geographical Information System PVGIS’ portal of JRC, the monthly data of atmosphere transparency (τ) and ratio of diffuse radiation to global radiation (ω) have been identified for the specific territory. The solar potential assessment considers the monthly shadows of all obstructions. The quota of annual and monthly incident global solar radiation was quantified with a precision of 0.5 meters using the DSM of the entire city.

Regarding PV productivity, the efficiency of converting solar energy into electricity varies mainly according to the photovoltaic module technology chosen. In this work, the efficiency value is equal to 15% (standard efficiency polycrystalline silicon module), and the system performance, that consider the energy losses of all system components, is estimated to be around 75%.

Regarding ST productivity, the ST collectors used had a variable monthly efficiency of 43-75% and a system performance ratio of 75%.

The hypothesized PV and ST areas have been dimensioned in order to not have an overproduction of thermal and electrical energy during summer months.

2.2.3 Green roofs potential assessment

This section presents a flexible approach that allows to evaluate the presence of existing and potentially future green roofs [7]. Various tools were integrated in ArcGIS to produce accurate land cover and vegetation maps. The first step was an analysis of the green areas and vegetation of outdoor urban spaces, the second one was a 3D evaluation of built-up environment and finally the green roofs potential assessment. The following criteria were used to select the potential green roofs (Figure 2):

  • Historic, architectural and regulation constraints
  • Roof material (high-reflectance and vegetated roofs)
  • Suitable roofs should have roof area larger than 100 m 2
  • Roof slope less than 11° for flat roofs (intensive green roofs) and roof slope between 11° and 20° for pitched roofs (extensive green roof)

2. attēls. GIS-based methodology for roofs potential assessment

  • More than 3 hours of sunlight (sunny roofs). In fact, to allow the growth of vegetation [34], sunny roofs with three or more hours of sunlight were identified as ‘potential’, while the shaded roofs (less than 3 hours of sunlight) were classified as ‘non-potential’.

The building roofs were thus classified into three typologies: existing green roofs, potential green roofs, and non-potential green roofs. According to the slope, two typologies of potential roofs were identified: intensive green roofs (flat roofs) that not require special structure measures, and extensive green roofs (pitched roofs).

2.3 Monthly engineering energy model application

The energy consumption of buildings has been simulated using a monthly engineering model [35, 36] in order to identify the most critical areas and evaluate the energy savings after the installation of the green technologies analyzed in this work.

The following subsections present urban-scale energy models used to estimate thermal (both for heating and domestic hot water) and electrical consumptions in order to size PV panels and ST collectors. Solar energy potential was compared to energy demand per district (mesh of 1 km 2 ). The decrease of non-renewable thermal and electricity needs has been estimated considering both possible installations of PV and ST systems (self-consumption).

2.3.1 Energy consumptions assessment

Energy consumptions for space heating and domestic hot water of residential buildings with monthly detail have been simulated at district level (‘mesh’ with a dimension of 1 km 2 ) for three consecutive heating seasons (2012-13, 2013-14 and 2014-15). This analysis was made using a monthly engineering energy model [35, 36] able to predict thermal consumptions at urban area (case study dimension: 38 km 2 , 30% of the city area with 545,696 inhabitants).

Thermal consumptions for space heating and domestic hot water of non-residential buildings have been assessed according to Mutani and Todeschi [37], using a hybrid approach matching bottom-up, top-down and engineering models. In this case, annual thermal consumptions have been distributed during months according to the number of days and the temperatures variation between the internal building air temperature and the external air temperature (climate data refer to the nearest weather station).

Electrical consumptions for residential and non-residential sectors have been quantified considering a typical family with a certain number of components and: (i) the average consumption of an Italian family of about 2,700 kWhel/year and the number of families available from ISTAT database (2011) (ii) the annual consumption of 2,049 kWh/year from Regional Database for the reference year 2014 [38]. The annual electrical consumptions have been distributed during months according to the number of workdays and holidays.

2.3.2 Energy savings and thermal comfort assessment

The impact of PV panels, ST collectors and green-roofs technologies on energy savings and on indoor and outdoor thermal comfort has been assessed. Regarding solar technologies, the electrical and thermal consumptions were compared with the PV and ST potential production. Regarding green-roofs technologies, thermal comfort conditions and energy savings have been quantified before and after the installation of these technologies. In addition, some parameters have been used to describe the UHI mitigation –the ‘Normalized Difference Vegetation Index’ NDVI, the albedo, and ‘Land Surface Temperature’ LST– thermal conditions of buildings and urban environments.


Hillshade values for winter and summer - Geographic Information Systems

You have requested a machine translation of selected content from our databases. This functionality is provided solely for your convenience and is in no way intended to replace human translation. Neither BioOne nor the owners and publishers of the content make, and they explicitly disclaim, any express or implied representations or warranties of any kind, including, without limitation, representations and warranties as to the functionality of the translation feature or the accuracy or completeness of the translations.

Translations are not retained in our system. Your use of this feature and the translations is subject to all use restrictions contained in the Terms and Conditions of Use of the BioOne website.

Greater Sage-Grouse Winter Habitat Selection and Energy Development

Kevin E. Doherty, 1,*,** David E. Naugle, 2 Brett L. Walker, 3 Jon M. Graham 4

1 aWildlife Biology Program, College of Forestry and Conservation, University of Montana, Missoula, MT
2 bWildlife Biology Program, College of Forestry and Conservation, University of Montana, Missoula, MT
3 cWildlife Biology Program, College of Forestry and Conservation, University of Montana, Missoula, MT
4 dDepartment of Mathematical Sciences, University of Montana, Missoula, MT 59812, USA

* E-mail: [email protected]
** Present address: Wyoming Audubon, 358 N 5th Street, Unit A, Laramie, WY 82072, USA

Includes PDF & HTML, when available

This article is only available to abonentiem.
It is not available for individual sale.

Recent energy development has resulted in rapid and large-scale changes to western shrub-steppe ecosystems without a complete understanding of its potential impacts on wildlife populations. We modeled winter habitat use by female greater sage-grouse ( Centrocercus urophasianus ) in the Powder River Basin (PRB) of Wyoming and Montana, USA, to 1) identify landscape features that influenced sage-grouse habitat selection, 2) assess the scale at which selection occurred, 3) spatially depict winter habitat quality in a Geographic Information System, and 4) assess the effect of coal-bed natural gas (CBNG) development on winter habitat selection. We developed a model of winter habitat selection based on 435 aerial relocations of 200 radiomarked female sage-grouse obtained during the winters of 2005 and 2006. Percent sagebrush ( Artemisia spp.) cover on the landscape was an important predictor of use by sage-grouse in winter. The strength of habitat selection between sage-grouse and sagebrush was strongest at a 4-km 2 scale. Sage-grouse avoided coniferous habitats at a 0.65-km 2 scale and riparian areas at a 4-km 2 scale. A roughness index showed that sage-grouse selected gentle topography in winter. After controlling for vegetation and topography, the addition of a variable that quantified the density of CBNG wells within 4 km 2 improved model fit by 6.66 Akaike's Information Criterion points (Akaike wt = 0.965). The odds ratio for each additional well in a 4-km 2 area (0.877 95% CI = 0.834–0.923) indicated that sage-grouse avoid CBNG development in otherwise suitable winter habitat. Sage-grouse were 1.3 times more likely to occupy sagebrush habitats that lacked CBNG wells within a 4-km 2 area, compared to those that had the maximum density of 12.3 wells per 4 km 2 allowed on federal lands. We validated the model with 74 locations from 74 radiomarked individuals obtained during the winters of 2004 and 2007. This winter habitat model based on vegetation, topography, and CBNG avoidance was highly predictive (validation R 2 = 0.984). Our spatially explicit model can be used to identify areas that provide the best remaining habitat for wintering sage-grouse in the PRB to mitigate impacts of energy development.


Seasonality in cold coast bluff erosion processes

High water levels in the Laurentian Great Lakes are causing widespread erosion of unlithified coastal bluffs and damaging infrastructure. Measurements of bluff recession along Wisconsin's Lake Michigan coast are mostly limited to estimates generated from comparisons of historical orthophotos with little information about the short-term scales (months to years) that affect many management and hazard-based decisions. Here we investigate the physical factors driving coastal bluff response to toe erosion at seasonal timescales using a multi-method case study of a mixed lithology bluff in Southeastern Wisconsin, an area that undergoes annual freezing. Five drone photogrammetry surveys were conducted from the winter of 2018 through the winter of 2020, and time lapse photography was collected from March 2019 through February 2020. The bluff face volumetric erosion rate between December 2018 and June 2019 was 3800 m 3 a −1 , which is 300% larger than the erosion rate between June 2019 and November 2019. Statistical analysis of the time lapse photography indicates that high magnitude erosion events are significantly correlated with environmental factors, including freeze-thaw events. These observations suggest that bluff erosion occurs episodically and is dominated by freeze-thaw related mass wasting events during the winter and spring. To investigate the physical processes driving this pattern, we model transient pore pressure response to a frozen bluff face as an input to a 3-D moment-balance slope stability model. Results show that increases in pore pressures up to one meter are possible at the face of the bluff over 5 days, which corresponds to 4–7% reduction in slope stability, indicating that observed increases in upslope bluff erosion during the winter and spring are a result of increased pore pressures, in combination with sediment strength reduction and high vadose zone saturation. As elevated lake levels continue to steepen bluff toes, upslope impacts will likely be temporally clustered during times of freeze-thaw. To accurately predict the seasonality of bluff recession on cold coasts, landscape change models must incorporate transient conditions caused by freeze-thaw events as they appear to be a dominant process.


Anotācija

The landscape-human relationships on the Alps, the more populated mountain region globally, depend on tree species diversity, their canopy height and canopy gaps (soil cover). The monitoring of such forest information plays an important role in forest management planning and therefore in the definition of present and future mountain forest services. In order to gain wide scale and high-resolution forest information, very high-resolution (VHR) stereo satellite imagery has the main benefit of covering large areas with short repetition intervals. However, the application of this technology is not fully assessed in terms of accuracy in dynamic year-around forest conditions. In this study, we investigate on four study sites in the Swiss Alps 1) the accuracy of forest metrics in the Alpine forests derived from VHR Pléiades satellite images and 2) the relation of associated errors with shadows, terrain aspect and slope, and forest characteristics. We outline a grid-based approach to derive the main forest metrics (descriptive statistics) from the canopy height models (CHMs) such as the maximum height (Hmaks), height percentiles (Hp95, Hp50), the standard deviation of the height values (HStd) and canopy gaps. The Pléiades-based forest metrics are compared with those obtained by aerial image matching, a technology operationally used for deriving this information. For the study site with aerial and satellite images acquired almost at the same time, this comparison shows that the medians of Pléiades forest metrics error are -0.25 m (Hmaks), 0.33 m (Hp95), −0.03 m (HStd) and -5.6% for the canopy gaps. The highest correlation (R 2 = 0.74) between Pléiades and aerial canopy gaps is found for very bright areas. Conversely, in shadowed forested areas a R 2 of only 0.16 is obtained. In forested areas with steep terrain (>50°), Pléiades forest metrics show high variance for all the study areas. Concerning the canopy gaps in these areas, the correlation between Pléiades and the reference data provides a correlation value of R 2 = 0.20, whereas R 2 increases to 0.66 for gently sloped areas (10-20°). The aspect does not provide a significant correlation with the accuracy of the Pléiades forest metrics. However, the extended shadowed mainly on north/northwest facing slopes caused by trees or terrain shade negatively affect the performance of stereo dense image matching, and hence the forests metrics. The occurrence of strong shadows in the forested areas increases dramatically by ˜40% in the winter season due to the lower sun elevation. Furthermore, due to the leaf-off condition in the winter season dense image matching may fail to derive the canopy heights. Our results show that Pléiades CHMs could be a useful alternative to CHMs based on aerial images matching for monitoring forest metrics and canopy gaps in mountain forests if captured during leaf-on conditions. Our study offers forest research, as well as forest management planning, the benefit of a better understanding of the performance of VHR satellite imagery used for forest inventory in mountainous regions and in similar forest environments.


Coastal Aspects

These are usually of importance only in the tropics, but there they produce many unexpected climatic effects:

  • The dryness of the Dahomey Gap, due to the rain-bearing winds moving parallel to the coast.
  • The summer dryness of the Coromandel Coast due to the southerly monsoon flowing parallel to the coast. Its wetness during the northeast monsoon is similarly explained.
  • The anomalous late autumn rainy seasons of central Vietnam and the coastal zone of northeastern Brazil for the same reason as above.
  • The unusual dryness of Port Moresby compared to the rest of New Guinea is because the National Capital District lies parallel to the trade winds which have a drying effect. In Gulf Province and Lae, which receives their full force, rainfall during southern winter is exceedingly heavy.
  • The relative dryness of the Queensland coast has the same cause as with Port Moresby.


Skatīties video: Prāta Vētra, Musiqq - Debesis iekrita Tevī (Oktobris 2021).